Combien d’énergie et d’eau faut-il vraiment pour utiliser l’IA?

Chaque réponse d’IA est calculée dans un centre de données, un bâtiment rempli de serveurs qui ont besoin d’électricité pour fonctionner et, souvent, d’eau pour rester au frais. En 2026, deux faits tirent dans des directions opposées. Chaque requête simple consomme de moins en moins d’énergie, parce que les puces et les modèles sont plus efficaces. Pourtant, le total continue de grimper, parce que plus de gens utilisent l’IA, et pour des tâches plus lourdes.

Cet article met à jour le survol précédent des coûts environnementaux de l’IA avec les chiffres d’avril 2026 de l’Agence internationale de l’énergie.

Ce que coûte une seule requête

Le meilleur chiffre mesuré pour une conversation ordinaire vient de Google. En 2025, ses chercheurs ont indiqué que la requête texte médiane dans l’application Gemini consommait 0,24 wattheure d’électricité et 0,26 millilitre d’eau, en comptant les puces d’IA, les serveurs qui les entourent, les machines inactives gardées en réserve et la climatisation du bâtiment. Un wattheure est l’énergie qu’utilise un appareil de 1 watt pendant une heure; la médiane est la valeur du milieu : la moitié des requêtes ont consommé moins, l’autre moitié plus.

L’entreprise française Mistral AI a mesuré plus largement. Son analyse du cycle de vie, qui compte aussi la fabrication des serveurs, évalue une réponse de 400 jetons de son assistant Le Chat à 1,14 gramme d’équivalent CO₂ et à 45 millilitres d’eau, environ trois cuillerées à soupe. (Un jeton est un mot ou un morceau de mot.) Les deux chiffres diffèrent surtout parce qu’ils tracent la frontière à des endroits différents, pas parce qu’une entreprise serait beaucoup plus verte.

L’Agence internationale de l’énergie (AIE), un organisme intergouvernemental qui suit l’énergie mondiale, le dit maintenant simplement : une requête texte simple consomme en général moins d’électricité qu’un téléviseur allumé pendant la même durée. Elle ajoute que l’énergie nécessaire par tâche d’IA a diminué d’au moins dix fois par année ces derniers temps.

Pourquoi le total augmente quand même

Le rapport d’avril 2026 de l’AIE constate que la consommation d’électricité des centres de données dans le monde a augmenté de 17 % en 2025, et que celle des centres consacrés à l’IA a bondi d’environ 50 %. Elle prévoit que les centres de données passeront de 485 térawattheures en 2025 à environ 950 en 2030, soit à peu près 3 % de l’électricité mondiale, et que les sites consacrés à l’IA tripleront leur consommation. Un térawattheure, c’est un milliard de kilowattheures.

Deux forces l’expliquent. D’abord, beaucoup plus de requêtes : les grands fournisseurs ont signalé environ trois fois plus d’utilisateurs actifs qu’un an plus tôt. Ensuite, des requêtes plus lourdes. L’AIE note que la génération de vidéo, les modèles de raisonnement qui « réfléchissent » longuement et les agents qui mènent seuls des tâches en plusieurs étapes peuvent chacun demander des centaines, voire des milliers de fois l’énergie d’une courte réponse écrite.

Pour situer le bas de l’échelle, l’AIE calcule que si toutes les recherches Web ordinaires du monde étaient remplacées par de simples requêtes texte à une IA, cela ajouterait moins de 4 térawattheures par année, moins de 1 % de ce qu’utilisent les centres de données aujourd’hui. La croissance vient de l’échelle et des tâches lourdes, pas des gens qui posent de courtes questions.

L’eau : une question locale

L’eau sert surtout à refroidir les serveurs et, indirectement, aux centrales qui les alimentent. Quelques gouttes par requête, c’est peu pour une personne. L’enjeu, c’est l’endroit où les centres sont construits : un grand site qui puise dans une source locale déjà sous pression compte bien plus pour ses voisins qu’une moyenne mondiale. Les chiffres par requête ne disent rien non plus de l’entraînement d’un modèle, que Mistral a évalué à 281 000 mètres cubes d’eau pour un grand modèle sur ses 18 premiers mois.

Un exemple concret : une semaine d’utilisation

Voici une estimation illustrative pour une personne, à partir de la médiane de Google pour les courtes requêtes. Les lignes sur les tâches lourdes ne sont pas des mesures; elles reprennent la fourchette de l’AIE, « des centaines ou des milliers de fois » une requête simple.

Calcul illustratif : 150 × 0,24 Wh = 36 Wh, à peu près ce qu’une ampoule de 40 watts consomme en un peu moins d’une heure. La leçon n’est pas qu’une conversation fait du tort. C’est qu’une seule tâche lourde peut peser plus qu’une semaine de questions ordinaires.

Comment utiliser l’IA de façon plus sobre?

Adaptez l’outil à la tâche. La plupart des services offrent maintenant un petit modèle rapide à côté d’un grand, et un mode « réflexion » ou recherche à côté d’une réponse rapide. Utilisez l’option petite et rapide pour reformuler, résumer brièvement ou vérifier un fait simple, et gardez les modes de raisonnement et les agents pour les problèmes qui exigent vraiment plusieurs étapes. L’analyse de Mistral a montré que l’impact augmente à peu près avec la taille du modèle : ce choix est donc votre principal levier.

Demandez une fois, mais bien. Un prompt qui inclut le contexte et le format voulu réussit souvent du premier coup. Regroupez les demandes liées dans un seul message plutôt que d’ouvrir plusieurs conversations. Pour les images et la vidéo, générez quelques ébauches et peaufinez-en une, au lieu de produire des dizaines de variantes.

Enfin, passez-vous de l’IA quand une simple recherche, une calculatrice ou vos propres notes suffisent. La sobriété tient moins de la culpabilité que de l’habitude : les choix qui économisent l’énergie font souvent gagner du temps et de l’argent. Pour les organisations, l’appel de l’AIE à une divulgation plus systématique de la consommation d’énergie mérite d’être relayé aux fournisseurs, puisque ce sont des chiffres mesurés et comparables qui rendent possible un choix plus vert.