Actualité : Les cartes graphiques, cœur polluant de l’intelligence artificielle

Publié le 15/03/26 à 10h10

Les risques environnementaux liés à l’usage de l’IA sont assez mal connus. Et pour cause, quasiment aucun de grandes entreprises du secteur n’a daigné jouer la transparence sur ce sujet. Résultat, beaucoup d’évaluations se basent sur des projections et des hypothèses plus ou moins fiables. Dans ce grand flou, l’Ademe a tenté d’objectiver un peu le débat en fournissant des chiffres sur l’empreinte carbone des cartes graphiques typiquement employés dans les grandes fermes de serveur dédié à l’IA.

S’il ne s’agit que d’une observation parcellaire du problème (les centres de données étant composé de nombreuses autres briques technologiques), elle donne quand même à voir des chiffres intéressants sur ces composants stars que toute l’industrie s’arrache.

Une utilisation ultra énergivore

Après avoir disséqué sept cartes graphiques utilisées par les géants de l’IA (dont la célèbre Nvidia H100, star de l’industrie), le résultat est net : contrairement à la plupart des autres gadgets électroniques, la phase la plus émettrice pour ces composants n’est pas la fabrication, mais l’utilisation. La faute à une demande en énergie titanesque malgré une durée de vie relativement courte (trois ans en moyenne selon l’Ademe).

Ainsi, il est estimé qu’une carte A100, ancienne star de chez Nvidia, consommera 10 512 kWh en phase d’entraînement et 3285 kWh en phase d’utilisation (inférence) sur ses trois années d’emploi. Soit l’équivalent de la consommation d’une quarantaine de lave-linge sur la même période. Pour une seule carte. Même dans un pays à l’énergie majoritairement décarbonée, comme la France, cela suffit à faire de cette phase d’usage la plus émettrice sur presque tous les critères.

S’intéresser à la France uniquement serait cependant trompeur, puisque c’est aux États-Unis, là où sont basées les grandes entreprises d’IA, que ces cartes sont les plus utilisées. Outre-Atlantique, "la phase d’usage est encore plus fortement impactante — près de quatre fois plus sur le critère de réchauffement global" en raison de l’utilisation massive d’énergie fossile, pointe l’agence pour la transition écologique.

Que pèse la fabrication d'une carte ?

Pour autant, la phase de fabrication n’est pas dénuée d’impact non plus. Cette dernière est simplement moins importante proportionnellement en raison de l’importance prise par la phase d’usage. En partenariat avec l’Ademe, les spécialistes du numérique responsable de chez Hubblo ont mis en ligne un calculateur permettant d’évaluer l’impact "embarqué" de plusieurs modèles de cartes graphiques taillés pour l’IA.

La fabrication, la distribution et la fin de vie d’une carte comme la H100 de Nvidia est équivalente à 1094 kilomètres parcourus en voiture thermique, 101 litres de pétrole extrait et 7 kg d’extraction de cuivre. Si l’on y regarde d’encore un peu plus près, c’est la fabrication des puces qui concentre le gros des émissions (en raison de la mobilisation d’une "grande quantité d’énergie issue
de sources principalement fossile à Taiwan") suivies du radiateur.

Cette phase de fabrication est même "prépondérante pour quatre des critères analysés, à savoir la toxicité humaine cancer (99,5 %) et non cancer (55 %), la déplétion de la couche d’ozone (83 %) et la déplétion des ressources minérales et métal (85 %)", note l’Ademe. L’agence va même jusqu’à dire que "les évaluations centrées exclusivement sur les émissions liées à l’utilisation de l’électricité en phase d’usage sous-estiment l’empreinte réelle des systèmes d’IA" en oubliant des critères comme la déplétion des ressources au moment de la fabrication et l’impact sur la santé humaine.

Avancer "dans le noir" de l'IA

Ces chiffres au plus près de la réalité matérielle de l’intelligence artificielle permettent d’y voir un peu plus clair dans une industrie qui carbure habituellement au "manque de transparence" et à "l’ absence de données", note l’Arcep. "La plupart des estimations liées au développement et à l’usage de services comme ChatGPT avance largement dans le noir, car OpenAI communique très peu à ce sujet", regrette ainsi l’agence pour la transition énergétique.

Malgré tout, ces chiffres restent limités, puisqu'en sont exclus "les serveurs hébergeant les cartes graphiques, les autres équipements numériques mobilisés, tels que les équipements réseau, le stockage, ou les serveurs applicatifs, les infrastructures de refroidissement, les terminaux des utilisateurs ou encore les impacts liés au développement des modèles".

En s’intéressant au cœur du réacteur, l’Ademe donne cependant une impulsion qui, l’agence espère, sera suivie par le reste de l’industrie.