L’envers de Sora 2 : la génération vidéo risque d’exploser le coût environnemental de l’IA

La durée des vidéos que génère Sora 2 peut atteindre des minutes, et son impact peut être dévastateur vis-à-vis de l’environnement. Le modèle est plus gourmand en ressources et les États-Unis projettent encore de construire d’immenses centres de données d’IA en investissant une somme de 500 milliards de dollars.

Ou est-ce que je veux en venir ? À titre d’information, un centre de données a besoin de système de refroidissement.

Nous avons déjà vu le coût environnemental de ChatGPT et déjà, la situation actuelle est plus qu’inquiétante.

Ici, il s’agit d’un modèle de génération de vidéos par intelligence artificielle. Il est donc question d’augmenter la puissance de calcul. Ce qui entraînera aussi une hausse de la consommation énergétique.

Youtube video

Il n’y a pas que la surconsommation énergétique comme impact environnemental de l’IA

L’impact environnemental de l’IA ne se limite pas à l’énergie. Il s’étend aussi à la consommation d’eau, qui atteint désormais des niveaux vertigineux.

Les centres de données mobilisent d’énormes volumes d’eau ultra-pure pour refroidir les serveurs. Mais aussi pour éviter toute impureté susceptible d’endommager les composants.

Selon les estimations de chercheurs du Cornell University, l’entraînement de GPT-3 aurait nécessité près de 700 000 litres d’eau douce dans les installations américaines de Microsoft.

À ce rythme, la demande mondiale en IA pourrait atteindre entre quatre et six milliards de mètres cubes d’eau par an d’ici 2027.

À cette pression hydrique s’ajoute celle liée à la production du matériel informatique. Une étude publiée en 2023 souligne que la fabrication des puces consomme, elle aussi, d’immenses quantités d’eau ultra-pure. Et cela tout en mobilisant des procédés chimiques énergivores et des minéraux rares tels que le cobalt et le tantale.

La conception des processeurs graphiques haut de gamme, véritables moteurs du boom de l’intelligence artificielle, génère par ailleurs une empreinte carbone bien supérieure à celle de la plupart des appareils électroniques destinés au grand public.

Deux visions s’affrontent autour de l’impact énergétique de l’IA

L’intelligence artificielle s’impose peu à peu comme un poids lourd pour les réseaux énergétiques et hydriques mondiaux.

À mesure que les modèles se complexifient, leur entraînement et leur utilisation nécessitent une quantité d’électricité toujours plus importante.

Le chercheur Alex de Vries-Gao, connu pour ses travaux sur la consommation énergétique du minage de bitcoins, a observé à la mi-2025 que l’IA était sur le point de dépasser le secteur des cryptomonnaies en termes de demande électrique.

Selon ses calculs, l’IA représenterait déjà près de 20 % de la consommation énergétique mondiale des centres de données, un chiffre qui pourrait doubler d’ici la fin de l’année.

Les chiffres de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) confirment cette tendance. Les centres de données auraient absorbé jusqu’à 1,5 % de la consommation électrique mondiale en 2024. Et c’est une croissance quatre fois plus rapide que celle de la demande globale.

L’organisation prévoit même que leur consommation pourrait plus que doubler d’ici 2030, principalement sous l’effet du développement de l’intelligence artificielle.

Une analyse relayée par le MIT Technology Review abonde dans le même sens. D’ici 2028, la consommation énergétique des systèmes d’IA pourrait dépasser l’ensemble de l’électricité actuellement utilisée par les centres de données américains, soit l’équivalent de l’alimentation de 22 % des foyers aux États-Unis chaque année.

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