L'intelligence artificielle contrôlée
Veillons à ce que l’IA n’empiète pas sur nos propres besoins en électricité et en eau
En 2025, la consommation énergétique mondiale liée à l’IA est estimée entre 450 et 500 térawattheures (TWh), soit environ 2 % de la consommation électrique mondiale, une part qui pourrait quadrupler d’ici 2030
Les consommations d’énergie et d’eau pour une requête d’intelligence artificielle varient fortement selon le modèle, la complexité de la demande et les méthodes de calcul, mais des estimations récentes permettent de dresser un tableau général.
Électricité :
Une requête sur Gemini (Google) consomme environ 0,24 watt-heure (Wh), soit moins que 9 secondes de télévision.
Une requête sur ChatGPT-4o mini (35 milliards de paramètres) consomme environ 2 Wh, soit plus de 6 fois une recherche Google classique (0,3 Wh).
Pour ChatGPT-5, les estimations montent à 18 à 20 Wh par requête, selon une analyse comparative.
Ces chiffres incluent uniquement l’inférence (calcul de réponse), pas l’entraînement initial du modèle, qui est extrêmement énergivore (ex. : 552 tonnes de CO₂ pour l’entraînement de GPT-3).
Eau :
Une requête sur Gemini consomme 0,26 ml d’eau (environ cinq gouttes), principalement pour le refroidissement des serveurs.
Pour ChatGPT, les estimations varient :
0,32 ml selon une étude récente (incluant refroidissement et production d’électricité).
500 ml par requête selon certaines sources (équivalent à 20 à 50 prompts), mais ce chiffre inclut l’eau utilisée dans la chaîne énergétique.
20 à 50 ml par requête pour ChatGPT-5, selon une analyse de l’université du Rhode Island.
Contexte global :
La consommation cumulée est significative : ChatGPT génère plus de 260 tonnes de CO₂ par mois, et l’IA pourrait consommer 4,2 à 6,6 milliards de m³ d’eau d’ici 2027.
Les chiffres de Google sont souvent perçus comme optimistes, car ils excluent l’empreinte carbone liée à la production d’électricité et à la fabrication des serveurs.
L’impact environnemental dépend fortement du mix énergétique des data centers et de l’efficacité des modèles.
Pour épargner nos ressources naturelles, soyons des prompteurs efficaces !
Dans la francophonie !
Guide pratique d’ingénierie de contexte pour professionnels francophones :
Préparé par Michelle Blanc, M.Sc.
Entrevue de Connexion-U – Vers le transhumanisme
Le déploiement de l’intelligence artificielle est un parcours inéluctable de la croissance sans fin des richesses du capital. En effet, sans les innovations produites par les fabricants, nous serions forcés à la décroissance. Pour cette seule raison, les instances publiques et privées se sont lancées sans garde-fous dans ce TGV à réalité augmentée.
C’est dans ce contexte que se tisse actuellement un nouvel écosystème bionumérique digne de la science fiction. Personne n’a voté pour ce projet. Pourtant le gouvernement canadien promouvoit son projet transhumain à travers Horizon politique Canada. Il semble y avoir peu de frein au développement unilatéral du transhumanisme.
Connexion-U compte promouvoir les apprentissages profonds de l’intelligence humaine à l’égal de ceux de l’intelligence artificielle. La connaissance globale de soi, en tant qu’être essentiel, sera garante de sa première place devant l’intelligence artificielle.
Ce que Connexion-U compte faire
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