Nouveau jalon dans la transparence environnementale de l’IA générative

L’IA générative fascine, interroge… et consomme. Si ses usages se multiplient, ses impacts environnementaux restent encore largement invisibilisés, comme le notent les experts du sujet[1]. Pour y remédier, Carbone 4 a mené, pour le compte de Mistral AI et avec le soutien de l’ADEME, une analyse de cycle de vie (ACV) complète d’un grand modèle de langage (LLM) développé par l’entreprise.

C’est la première fois qu’un acteur important de l’IA générative publie de manière transparente des résultats audités et chiffrés, fondés sur une méthodologie rigoureuse, sur un périmètre complet et alimentés par des données réelles issues de modèles fonctionnant à grande échelle. En couvrant l’ensemble du cycle de vie — de la fabrication des équipements à l’entraînement et à l’inférence des modèles — l’étude dresse un premier état des lieux complet des impacts carbone, eau et matière de ces technologies. 

Les résultats de l'étude confirment les ordres de grandeur observés dans la littérature scientifique sur l'impact environnemental de l'IA. Deux enseignements majeurs ressortent de l'analyse :

• Les impacts liés au matériel, en particulier la fabrication des GPU, des CPUs et des data centers, représentent une part significative de l'empreinte globale. Leur mesure reste toutefois complexe, faute de données précises disponibles. Une plus grande transparence de la part des acteurs de la chaîne de valeur des GPUs, comme NVIDIA, serait nécessaire pour affiner les analyses et fiabiliser les résultats.
• La consommation d'électricité lors de l'entraînement et de l'inférence est la principale source d'émissions. Malheureusement, les règles de comptabilité carbone actuelles de l'électricité dite "verte" n'aident pas véritablement à accélérer la décarbonation (écouter le podcast de Carbone 4 sur le sujet). De plus, l'accès à une électricité bas-carbone, enjeu majeur de décarbonation, risque de subir des tensions liées à la concurrence d'usage. Une planification plus forte à l'échelle des territoires semblent requise en complément des marchés.

L’enjeu final de l’étude dépasse le simple exercice comptable : cette démarche pose les premiers jalons d’un cadre partagé pour renforcer la transparence et la comparabilité du secteur. Tous les acteurs de la chaîne de valeur sont ainsi invités à publier à leur tour des résultats robustes et comparables, sur un périmètre complet et en respectant les standards d’analyse de cycle de vie. C’est une condition nécessaire à la réalisation d’arbitrages éclairés, tant pour les décideurs publics que pour les entreprises clientes et les particuliers. Même les acteurs cherchant à développer des usages vertueux de l’IA générative ont besoin d’informations concernant ses impacts afin de calculer leur « Retour sur investissement environnemental ».

L’action environnementale ne s’arrête évidemment pas à la mesure ni à la communication des impacts. Pour respecter l’Accord de Paris, il reste essentiel :

• D’encourager des usages plus sobres, en interrogeant d’abord la nécessité de recourir à cette technologie et le besoin de gagner du temps, puis en limitant les requêtes inutiles, en adaptant la taille des modèles aux besoins réels et en privilégiant des réponses ciblées. Des critères de performance environnementale pourraient aussi devenir des leviers puissants dans les politiques d’achats publiques et privées.
• De faire émerger une vision systémique des impacts du secteur, en intégrant les usages catalysés par les modèles d’IA, parfois très émissifs, et en divulgant, par exemple, un indicateur de la “part verte” afin d’analyser le portefeuille client des entreprises tech. Cette logique, inspirée des pratiques du secteur financier, permettrait de lever le voile sur les usages réels de l’IA et de mieux aligner les stratégies commerciales des entreprises du secteur sur les objectifs climatiques mondiaux.

En mars 2025, Carbone 4 alertait sur l’empreinte environnementale de l’IA générative et le manque de transparence des principaux fournisseurs de LLMs. Mistral AI montre désormais qu’une autre voie est possible, plus ouverte et plus exigeante. Reste à espérer et agir pour que l’action collective suive !

Article

Lire l’article de Carbone 4 sur l’empreinte carbone de l’IA 

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Étude

Lire l’étude publiée par Mistral AI

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Remerciements
Ce projet a été rendu possible grâce à l’engagement du Pôle Numérique de Carbone 4, en particulier Hélène Chauviré, Mujahed Darwaza, Benjamin Paulmier et Zénon Vasselin, ainsi qu’au dialogue exigeant avec les équipes de Mistral AI et de l’ADEME. Nous remercions également Resilio et Hubblo pour l’audit indépendant de nos travaux.

Carbone 4 accompagne tous les acteurs du numérique dans l’analyse et la réduction de leur empreinte environnementale, pour les aider à trouver leur place dans un monde volatil sous contrainte. Pour toute question ou besoin d’accompagnement, n’hésitez pas à contacter nos experts.

[1] : Misinformation by Omission: The Need for More Environmental Transparency in AI, Luccioni et al., 2025, https://arxiv.org/abs/2506.15572