Un raz-de-marée bouleversant les usages numériques

Qu’elle soit élevée au rang d’ami imaginaire, sollicitée pour faire une recherche, rédiger un texte, générer une image, ou résoudre un problème mécanique sur une voiture ou une machine à coudre, l’intelligence artificielle (IA) générative est devenue un réflexe pour une large partie de la population. D’après un sondage réalisé début 20251, presque 4 Français·es sur 10 utilisent l’IA générative, mais aussi et surtout, l’IA est désormais massivement utilisée au sein des entreprises, des États et des armées. Il n’est donc pas surprenant d’apprendre que la France dispose de 352 centres de données implantés partout sur le territoire2 et que de nombreux autres sont en projet aux quatre coins du monde. De fait, rappelons que l’explosion des usages numériques, favorisée par l’essor de l’IA, implique le stockage des données dans des centres de données, qui sont des infrastructures bien réelles et extrêmement énergivores – et non pas dans les nuages, comme le laisse entendre le champ lexical relatif au stockage des données. Mais concrètement, quelles sont les implications de cette massification des usages de l’IA ?

L’environnement, éternel perdant face à l’IA

« Une des caractéristiques de l’IA, c’est qu’il lui faut toujours plus de tout : de données, de puissance de calcul, d’énergie pour faire tourner les machines… C’est une logique complètement incompatible avec les exigences climatiques » résume Alex de Vries, chercheur à l’université d’Amsterdam3. La messe est dite.

Il convient de distinguer l’IA « traditionnelle » (utilisée par exemple pour des logiciels de traduction) de la nouvelle génération d’IA, dite IA générative. En effet, la première est drastiquement moins consommatrice d’énergie et de minerais que la seconde, même s’il faut rappeler que certaines IA génératives sont moins énergivores que d’autres. D’après une étude des universités du Rhode Island et de Tunis, une question posée à ChatGPT-5 consommerait 100 fois plus d’énergie qu’une recherche sur Google4. Or, une grande opacité persiste quant à la consommation énergétique de l’IA : les chiffres relatifs à l’empreinte carbone des géants des « Big Tech » sont bien souvent inexistants, imprécis voire largement sous-estimés. D’après le Guardian, « Les émissions réelles des centres de données appartenant aux Big Tech sont probablement d’environ 662 % – soit 7,62 fois – supérieures à celles officiellement déclarées »5.

En France, le numérique représentait, en 2022, 4,4 % de l’empreinte carbone du territoire, un chiffre comparable à la part des poids lourds6. Or, la part de l’intelligence artificielle dans l’empreinte carbone du numérique grimpe en flèche, à mesure que l’IA rentre dans les mœurs. Qui dit augmentation du nombre d’utilisateur·ices de l’IA, dit augmentation du nombre de calculs, augmentation de l’énergie nécessaire pour les réaliser et donc augmentation de l’impact environnemental de l’IA.

Par ailleurs, bien que l’IA tente de se maquiller en solution miracle pour répondre au défi climatique – en intervenant par exemple sur des modélisations climatiques ou sur des modèles d’optimisation de la consommation énergétique, il s’avère que les économies d’énergies permises par l’IA sont nettement contrebalancées par le coût énergétique de l’outil lui-même. En clair, l’IA frugale n’existe pas. Plus on utilise l’IA et plus on scelle notre dépendance aux énergies fossiles et au nucléaire, nous éloignant par là même de nos objectifs climatiques7.

Rappelons également que l’impact environnemental de l’IA ne se réduit pas à la question énergétique. Au-delà de la problématique d’artificialisation des terres soulevée par la prolifération des centres de données, il est aussi essentiel de s’intéresser à l’utilisation de la ressource en eau. Celle-ci se raréfiant à toute vitesse, à mesure que les sécheresses et canicules deviennent monnaie courante, est-il vraiment raisonnable qu’un centre de données consomme jusqu’à 1,5 million de litres d’eau par jour pour refroidir ses serveurs, autant dire l’équivalent de la consommation quotidienne de plus de 13 000 foyers8 ?

Par ailleurs, l’essor de l’IA engendre une demande croissante en métaux, qui sont nécessaires à la fabrication de puces, semi-conducteurs, etc. Ainsi, la consommation de cuivre pour les centres de données pourrait être multipliée par six d’ici 20509, posant de réels risques de pénuries. Ces industries extractives mettent en péril la santé des populations, polluent les eaux et les terres, et alimentent les conflits armés, en particulier dans les pays dits du Sud.

L’IA, amie des droits humains, vraiment ?

Les nouvelles technologies, loin d’être neutres, sont éminemment politiques. Elles dressent des systèmes de pensée, imposent des modes d’existence, fabriquent des dépendances et perpétuent des logiques d’oppression.

Ces dérives sont notamment documentées par Amnesty International10, qui a démontré comment la généralisation de la surveillance assistée par l’IA menaçait, aux États-Unis, les droits des personnes migrantes et ceux des étudiant·es s’exprimant en solidarité avec le peuple palestinien.

Par ailleurs, l’IA intégrant naturellement les préjugés existant dans les sociétés du monde entier, elle agit comme une caisse de résonance du racisme et du sexisme qui irriguent nos sociétés. Aux États-Unis, l’IA qu’utilise la police pour prévenir les récidives criminelles cible deux fois plus les accusés Noirs que les accusés Blancs11, et en Autriche, des algorithmes utilisés dans des outils d’accès à l’emploi ont tout simplement écarté les femmes du secteur informatique12. La promesse d’une intelligence artificielle vectrice de liberté et d’émancipation paraît bien loin.

Si l’usage massif de l’intelligence artificielle générative soulève une problématique évidente d’uniformisation et d’appauvrissement de la pensée – des chercheurs du MIT Media Lab ont d’ailleurs démontré que l’IA causait un « délestage cognitif » chez ses utilisateur·ices13 – il y a de quoi particulièrement s’inquiéter lorsque l’on sait que l’IA promeut les contenus haineux et favorise la cybercriminalité. En effet, 96 % des deepfakes (montages générés par IA) sont des contenus non consentis à caractères pornographiques, d’après Amnesty International14. Le plus souvent, ces montages sont créés pour nuire aux femmes ou générer des contenus pédocriminels.

L’IA déroule aussi le tapis rouge à la désinformation. Il s’agit là d’une menace directe à l’État de droit, puisque ces outils sont particulièrement utilisés par les régimes autoritaires, dans des objectifs de surveillance généralisée et de manipulation de l’opinion. Lors de la dernière campagne présidentielle américaine, Donald Trump a publié une photo générée par IA, montrant Kamala Harris de dos en leader communiste face à une foule de partisans. L’image a été vue 82 millions de fois. Comble du cynisme, l’armée israélienne a utilisé, et utilise encore aujourd’hui, l’IA Lavender, autrement dit un robot-tueur fonctionnant sans contrôle humain et censé cibler des terroristes, mais tuant en réalité des milliers de civil·es à Gaza, à cause de sa « marge d’erreur ». Associé à un système de surveillance de masse des Gazaoui·es, Lavender est aussi utilisé à des fins de surveillance et d’identification dans le cadre du contrôle des frontières.

Enfin, l’IA générative fonctionne grâce à des « travailleurs du clic », qui ajustent les modèles d’IA, trient et classent des images et vidéos aux contenus violents, dans l’objectif d’entraîner ChatGPT à censurer les propos haineux. Ces travailleurs, basés au Kenya, à Madagascar, en Malaisie ou aux Philippines, et qui travaillent près de 10h par jour pour des salaires misérables, souffrent de visions récurrentes et de troubles post-traumatiques15. Une mécanique bien réelle donc, qui n’a rien d’artificiel, et encore moins d’intelligent.

De la nécessité de remettre l’humain au centre du paradigme

Pour ne pas perdre pied dans cette course folle, nous devons collectivement éviter le piège du technosolutionnisme. À l’instar des pionnier·es de l’écologie politique tels qu’Ivan Illich ou André Gorz16, il nous faut comprendre que les techniques ne sont pas neutres : tout comme le nucléaire, tout comme l’automobile, l’IA engendre inéluctablement un monde avec elle. Ce constat nous oblige à avoir un réel débat démocratique sur la question de l’intelligence artificielle. Quels besoins veut-on prioriser ? Veut-on produire des puces pour entraîner ChatGPT ou pour construire des éoliennes ? Veut-on produire de l’énergie pour alimenter les centres de données ou pour électrifier les transports ?

En France, environ 10 % de la production nationale d’électricité est utilisée par les centres de données, c’est cinq fois plus qu’il y a trois ans17. Si l’on poursuit dans cette direction, en 2030, l’empreinte carbone de l’IA pourrait atteindre 255 millions de tonnes de CO2, soit presque autant que l’empreinte carbone de l’Espagne18. Bonne nouvelle, il est possible – et nécessaire – d’opérer un virage décisif avant qu’il ne soit trop tard. Grâce à la force de la mobilisation collective, il est encore possible de refuser le monde de l’IA et des géants des « Big Tech ». La preuve : les villes de Dublin et Amsterdam ont décrété des moratoires sur les nouveaux projets de centres de données19. Et si la France faisait, elle aussi, preuve de volonté politique pour imposer un cadre et réguler cette montée en flèche de l’IA ?

En parallèle de cet indispensable travail politique, l’armée et les entreprises ont aussi la responsabilité de limiter leurs usages. Au niveau individuel, à chacun·e d’entre nous de résister et refuser ce monde que voudrait nous imposer l’IA.