Services informatiques dans le bilan de gaz à effet de serre : comment intégrer l’IA dans une stratégie numérique responsable
L’intégration des services numériques dans le bilan carbone® est devenue un enjeu majeur pour les entreprises en France. Le numérique est désormais un moteur d’innovation, mais l’essor rapide de l’intelligence artificielle, et notamment de l’IA générative, change l’échelle des impacts : plus de calcul et de puissance de calcul, plus de moyens techniques, plus d’électricité consommée… et aussi plus de pression sur l’eau et les actifs naturels.
Autrement dit : si une organisation veut piloter sérieusement son bilan de gaz à effet de serre (GES), elle ne peut plus se contenter d’un audit IT générique. Il faut comprendre où se crée l’empreinte (entraînement, usage, centres de données, achats de matériel) et utiliser des outils de décision pour éviter que l’IA ne devienne une « zone grise » dans la trajectoire carbone.
C’est exactement là que s’inscrit Decarbo’Solution® : proposer des solutions pour rendre mesurable et pilotable ce qui est souvent invisible dans le numérique.
Sommaire
Comprendre le poids carbone de l’IA dans la transformation des organisations
Comptabilité carbone de l’IA : de quoi parle-t-on réellement ?
Lorsqu’on analyse l’impact environnemental global des nouvelles technologies, beaucoup limitent leur vision à l’énergie électrique nécessaire durant la phase d’utilisation. Pourtant, une recherche sérieuse impose une approche cycle de vie pour évaluer les ressources mobilisées et le flux des données :
- Amont (achats / fabrication) : serveurs, GPU, stockage, réseaux → émissions « embarquées » souvent ignorées.
- Entraînement : un processus extrêmement gourmand en calcul et en énergie électrique.
- Inférence (usage) : sollicitation des requêtes, intégrations SI et flux d’apprentissage continu.
- Installations : les data centres, le refroidissement, les pertes de charge et la pression sur les ressources hydriques.
- Fin de vie : cycle de renouvellement des équipements poussé par la course à la performance.
Pour une entreprise, l’enjeu est de lier cette réalité à sa stratégie de décarbonation : identifier les volumes de carbone générés par l’IA et comprendre comment cela modifie la transition de l’organisation.
Pilotage avec Decarbo’Solution® :
- Decarbo’Supply® permet de cartographier et décarboner les achats (serveurs, GPU, services cloud en France ou à l’étranger).
- Decarbo’Target® intègre ce nouveau poste d’émissions dans la trajectoire climatique globale pour un suivi en temps réel.
Pourquoi les modèles « géants » font exploser les ordres de grandeur
Les grands modèles de langage (LLM) reposent sur des architectures massives comprenant des dizaines de milliards de paramètres. Ici, la contrainte ne concerne plus seulement la consommation ponctuelle, mais la mobilisation permanente de puissance et d’infrastructures serveurs.
Exemple concret : LLaMA (Meta), un rapport de force énergétique. Le rapport technique de LLaMA souligne que l’entraînement du modèle 65B (un système de grande taille) a nécessité 2048 GPU A100 durant 21 jours consécutifs.
- Un processeur A100 affiche une puissance de type 400 W en charge.
- Consommation directe : environ 413 MWh pour l’opération de calcul.
- En intégrant l’efficacité des centres de calcul (PUE), on dépasse les 450 MWh.
Ces chiffres de consommée illustrent l’échelle du défi : l’IA n’est pas qu’un logiciel, c’est une industrie lourde.
Data centers : au-delà du carbone, le défi de l’eau
On se focalise sur les émissions de carbone, mais l’intelligence artificielle pose aussi un problème de gestion de l’eau. Une recherche menée par UC Riverside démontre qu’entraîner GPT-3 (via Google ou OpenAI) pendant deux semaines peut évaporer jusqu’à 700 000 litres d’eau pour le refroidissement.
Le rapport publié dans Communications of the ACM en 2025 rappelle d’ailleurs que cette empreinte “invisible” doit être intégrée dans tout diagnostic numérique responsable.
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L’entraînement : la phase la plus critique pour l’empreinte
L’apprentissage initial est la partie la plus médiatisée car c’est là que les compteurs de carbone s’emballent. Ce processus exige des durées de traitement massives et une puissance électrique constante pour alimenter les modèles. En France, la question pour les entreprises est d’arbitrer entre l’élaboration d’un outil propriétaire et l’utilisation de solutions déjà disponibles, souvent plus optimisées.
Le choix d’un modèle de grande taille impacte directement les ressources naturelles sollicitées. Decarbo’Supply® intervient ici pour fixer des critères de sobriété dès la sélection des fournisseurs, évitant ainsi une consommation carbone inutile dès la genèse du projet.
L’exploitation quotidienne : le flux invisible
Une fois que l’IA est déployée, elle devient un service récurrent. Chaque sollicitation demande de l’énergie pour traiter les données et faire transiter l’information. Si l’on cumule les millions d’interactions quotidiennes sur des plateformes comme Google, l’énergie consommée globale dépasse largement les estimations initiales.
C’est ce “bruit de fond” numérique qui risque de faire dévier la marche vers le bas carbone de l’entreprise. En intégrant ces usages dans Decarbo’Target®, on transforme une dépense technologique floue en un poste de pilotage précis, aligné sur la démarche écologique.
Systèmes et transparence : l’exigence de clarté
Aujourd’hui, le principal obstacle à une stratégie carbone sérieuse est l’opacité des centres de traitement. Sans savoir où sont stockées les données ni quel est le mix électrique utilisé, l’empreinte reste une estimation.
Des collectifs comme le Shift Project insistent sur cette nécessité de transparence : pour que l’impact soit comparable, les entreprises de toutes tailles doivent exiger de leurs prestataires des chiffres réels sur la consommation de leurs modèles hébergés.
Tout d’abord, l’utilisation de GCI a permis une réduction significative de l’incertitude du Bilan GES , notamment du scope 3, en passant d’une incertitude de 50% à 5%. Le groupe dispose donc de données précises à 95%.
Grâce aux données des fournisseurs récoltées et interprétées par l’outil GCI, des analyses poussées ont été réalisées en interne sur l’impact de 35000 produits, en réunissant les fournisseurs en 170 familles. Cela représente +80% des achats en masse et en euros.
Agir sur l’IA : leviers et stratégies actionnables
Placer l’intelligence artificielle sous pilotage
Le premier levier de réduction de l’empreinte réside dans la gouvernance. Sans cadre précis, ces nouveaux procédés se diffusent de manière incontrôlée. Une organisation mature en France doit recenser ses usages et les classer par valeur métier pour définir des règles d’accès strictes.
Decarbo’Target® sert ici de colonne vertébrale technologique pour relier chaque projet de développement machine aux objectifs environnementaux de la direction, permettant de suivre les répercussions comme on suivrait un budget financier.
Opter pour des choix techniques sobres
La sobriété n’est pas un frein à l’innovation, c’est un ajustement des moyens au besoin réel. Au lieu de systématiquement solliciter des modèles aux milliards de paramètres, il convient de privilégier des systèmes plus compactes et optimisés.
Limiter les itérations d’entraînement inutiles et favoriser la mutualisation des infrastructures permet de réduire drastiquement l’énergie consommée. Avec Decarbo’Supply®, les entreprises verrouillent une empreinte responsable pour les années à venir.
Fusionner l’innovation avec la stratégie climatique
L’enjeu final est d’intégrer l’impact de ces technologies au cœur de la comptabilité des émissions. Il ne s’agit plus de traiter le volet technologique à part, mais de pouvoir quantifier précisément quelle part de la charge provient de la montée en puissance applicative.
Une telle approche permet de simuler des scénarios futurs : quel est l’arbitrage entre la performance de l’IA générative et la sobriété ? C’est ainsi que l’on transforme un projet d’innovation en un levier de croissance durable.
L’intelligence artificielle et plus spécifiquement sa forme générative offre des opportunités majeures mais impose un changement d’échelle dans l’impact environnemental. Mobiliser des milliers de processeurs pour des systèmes de grande taille comme ceux de Meta ou les services de Google engendre une tension sur les richesses naturelles.
Pour éviter que ces technologies ne deviennent une zone d’ombre dans la trajectoire des entreprises, une mesure rigoureuse est indispensable. C’est tout le sens de l’accompagnement de Decarbo’Solution®, pour faire de l’IA une alliée de la transition. Cette vigilance doit s’accompagner d’une prise de conscience sur les autres vecteurs de la data centers pollution et de la pollution mails pour une stratégie véritablement globale.