Publié le 17 février 2026 à 06h00. Les géants de la technologie sont accusés de « greenwashing » en présentant l’intelligence artificielle comme une solution au réchauffement climatique, alors que la plupart de leurs efforts portent sur des technologies énergivores dont l’impact environnemental reste à prouver.
- Une analyse révèle que les entreprises technologiques confondent souvent IA traditionnelle et IA générative dans leurs déclarations environnementales.
- Aucun exemple concret n’a été trouvé démontrant une réduction significative des émissions de gaz à effet de serre grâce à des outils populaires comme Gemini ou Copilot.
- L’étude dénonce des tactiques de communication similaires à celles utilisées par les industries fossiles pour minimiser leur impact environnemental.
Les affirmations des entreprises technologiques concernant le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) à lutter contre le changement climatique sont de plus en plus contestées. Une nouvelle étude met en lumière une tendance au « greenwashing », où les entreprises exagèrent les bénéfices environnementaux de leurs technologies, en particulier celles liées à l’IA générative.
L’analyse, commandée par des organisations à but non lucratif telles que Au-delà des combustibles fossiles et Action climatique contre la désinformation, a examiné 154 déclarations publiques. Elle révèle que la majorité des allégations d’impact positif de l’IA sur le climat se réfèrent à l’apprentissage automatique traditionnel, et non aux modèles d’IA générative gourmands en énergie, responsables de l’essor des centres de données.
Selon Ketan Joshi, analyste en énergie et auteur du rapport, ces tactiques sont une forme de « détournement » et s’inscrivent dans une stratégie de communication bien rodée, assimilable à du « greenwashing ». Il compare cette approche aux annonces d’investissements modestes dans l’énergie solaire par les entreprises du secteur des combustibles fossiles, ainsi qu’à la surestimation du potentiel de la capture du carbone.
« Ces technologies n’évitent qu’une infime fraction des émissions par rapport aux émissions massives de leur activité principale »,
Ketan Joshi, analyste en énergie
L’étude n’a identifié aucun exemple où des outils populaires tels que Gemini de Google ou Copilot de Microsoft ont conduit à une réduction « matérielle, vérifiable et substantielle » des émissions de gaz à effet de serre. Les affirmations vertes, même concernant l’IA traditionnelle, reposent souvent sur des preuves faibles et non vérifiées de manière indépendante. Seulement 26 % des allégations étudiées citent des recherches universitaires publiées, tandis que 36 % ne présentent aucune preuve à l’appui.
Un exemple frappant relevé par le rapport concerne une affirmation largement diffusée selon laquelle l’IA pourrait contribuer à atténuer de 5 à 10 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre d’ici 2030. Ce chiffre, repris par Google jusqu’en avril dernier, provient d’un rapport commandé au cabinet de conseil BCG, qui se basait sur un article de blog publié en 2021 et attribuait ce chiffre à son « expérience avec les clients ».
La consommation énergétique des centres de données, bien que représentant actuellement 1 % de l’électricité mondiale, devrait plus que doubler pour atteindre 8,6 % aux États-Unis d’ici 2035, selon BloombergNEF. L’Agence internationale de l’énergie (AIE) prévoit que ces centres représenteront au moins 20 % de la croissance de la demande d’électricité dans les pays riches d’ici la fin de la décennie.
Même si la consommation d’énergie d’une simple requête textuelle dans un grand modèle de langage comme ChatGPT peut sembler minime (équivalente au fonctionnement d’une ampoule pendant une minute, selon certaines estimations partielles de l’industrie), elle augmente considérablement pour des tâches complexes telles que la génération de vidéos ou la recherche approfondie. Cette croissance rapide inquiète de nombreux chercheurs en énergie.
Un porte-parole de Google a déclaré : « Nos estimations de réductions d’émissions sont basées sur un processus de justification solide fondé sur les meilleures données scientifiques disponibles, et nous avons partagé de manière transparente les principes et la méthodologie qui le guident. » Microsoft n’a pas souhaité commenter, tandis que l’AIE n’a pas répondu aux demandes d’informations.
Sasha Luccioni, responsable de l’IA et du climat chez Hugging Face, une plateforme d’IA open source, souligne la nécessité de nuancer le débat. Elle explique que l’IA générative et les grands modèles de langage sont particulièrement gourmands en énergie, tandis que les modèles prédictifs ou d’extraction de données, souvent qualifiés d’IA « traditionnelle », ont un impact environnemental moindre.
« Quand on parle d’une IA relativement mauvaise pour la planète, il s’agit principalement d’IA générative et de grands modèles de langage. »
Sasha Luccioni, responsable de l’IA et du climat chez Hugging Face
Ketan Joshi insiste sur la nécessité de replacer le discours sur les avantages climatiques de l’IA dans une perspective réaliste. « Le faux couplage d’un gros problème et d’une petite solution sert à détourner l’attention des dommages très évitables causés par l’expansion sans restriction des centres de données », conclut-il.