Tiré de Reporterre
22 septembre 2026
Par Eitanite Bellaïche

Jusqu’ici, le débat sur les méfaits climatiques de l’intelligence artificielle s’est surtout concentré sur son appétit électrique. Les data centers, toujours plus nombreux et gigantesques, pourraient voir leur consommation quadrupler en Franced’ici dix ans jusqu’à représenter 7,5 % de la demande nationale, selon le Shift Project.

Pour nourrir cette croissance, certains géants de la tech se tournent vers le gaz, à l’image de xAI, l’entreprise d’IA d’Elon Musk, qui a installé des turbines à Memphis, ville portuaire étasunienne, tandis qu’Amazon fait construire dans l’ouest du Texas une centrale autorisée à émettre plus de 30 millions de tonnes de gaz à effet de serre par an, soit plus que n’importe quelle autre infrastructure dans le pays.

L’essentiel se joue pourtant ailleurs. Une étude, publiée début août dans la revue NPJ Climate Action par d’anciens employés de Microsoft spécialisés dans le développement durable, révèle que l’intelligence artificielle (IA) ne se contente pas de consommer des énergies fossiles pour fonctionner. Elle aide aussi les compagnies pétrolières à en extraire davantage, plus vite, à moindre coût et avec de meilleurs rendements. Selon les auteurs, les émissions supplémentaires ainsi rendues possibles pourraient être 3,3 à 13,3 fois supérieures à celles liées à l’alimentation électrique des data centers.

Des algorithmes pour forer

L’étude s’appuie sur la notion d’« enabled emissions », que l’on peut traduire par « émissions induites » ou « facilitées ». Il s’agit d’émissions de gaz à effet de serre produites, voire amplifiées par l’usage de technologies dans le secteur des énergies fossiles. « Nous avons modélisé l’IA comme un amplificateur de productivité capable d’accélérer simultanément la production de combustibles fossiles et d’énergie renouvelable », explique sur LinkedIn Holly Alpine, co-autrice de l’étude et cofondatrice avec son mari Will Alpine du mouvement Enabled Emissions.

Tous deux ont quitté Microsoft début 2024 pour dénoncer les liens persistants de l’entreprise avec l’industrie pétrolière et gazière. Ensemble, ils souhaitent rendre visibles les responsabilités des géants de la tech dans l’expansion des énergies fossiles.

Pour mesurer cette amplification des émissions du secteur des énergies fossiles par l’IA, ils se sont associés à Nathan Geldner, chercheur indépendant à Seattle et Maksym Chepeliev, économiste au sein du Centre d’analyse du commerce mondial de l’université Purdue. Leur modèle s’appuie notamment sur les données de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) et sur GTAP-E-Power, un modèle de calcul d’équilibre général mondial qui permet de mesurer les effets d’un changement économique à l’échelle de la planète.

« Un amplificateur de productivité »

L’IA aide à lire les données sismiques, repérer des gisements, modéliser le sous-sol, optimiser les puits, les raffineries, la maintenance ou le transport, liste l’étude. De quoi booster la production de pétrole et de gaz. « Les modèles exploités par les producteurs d’énergies fossiles sont assez différents de ceux dont on entend le plus parler aujourd’hui, comme ChatGPT », prévient Laure Alfonsi, experte en numérique responsable et membre du collectif GreenIT.

Il s’agit surtout d’IA spécialisées, fondées sur le machine learning et le deep learning, entraînées non pas à produire du texte mais à analyser des données sismiques, à anticiper le comportement d’un puits ou à optimiser un forage. Ces techniques sont utilisées depuis plusieurs années par l’industrie pétrolière. Mais l’IA générative commence elle aussi à se greffer sur ces outils, notamment pour accélérer l’analyse des données et automatiser certaines tâches des géologues et des ingénieurs.

Une estimation incomplète ?

Selon Maksym Chepeliev, la comparaison avec la consommation électrique des data centers vise surtout à donner un ordre de grandeur. « Ce que nous cherchons à montrer, c’est que les émissions rendues possibles par les gains de productivité liés à l’IA sont d’une ampleur bien supérieure aux émissions potentielles liées à la consommation énergétique des data centers », résume le chercheur.

Laure Alfonsi juge l’estimation haute — 13,3 fois — peu réaliste, mais considère le plancher de 3,3 fois plus crédible. Elle considère cependant cette estimation incomplète, pointant l’absence de prise en compte d’effets environnementaux plus larges. L’ingénieure spécialisée dans les enjeux du numérique et de l’IA donne l’exemple de l’extraction d’énergies fossiles offshore et souligne les conséquences sur la biodiversité, en particulier sur la faune marine.

« Il y a aussi une consommation d’eau très importante, aussi bien pour l’extraction que pour le raffinage, à quoi s’ajoutent les impacts liés à l’écotoxicité et, plus largement, à la pollution de l’eau. Si l’on prenait également en compte les ressources nécessaires à la fabrication des équipements de production, les impacts seraient probablement beaucoup plus importants  », jauge Laure Alfonsi.

Les géants de la tech sommés d’être transparents

Pour confronter ces résultats à la réalité industrielle, Reporterre a sollicité Microsoft, qui multiplie les partenariats avec les producteurs d’énergies fossiles depuis plusieurs années, comme le soulignait déjà en 2020 l’association Greenpeace. La multinationale a refusé toute interview, malgré son ambition affichée de devenir neutre en carbone d’ici 2030.

Reporterre a également interrogé TotalEnergies, partenaire de Microsoft, Google Cloud, AWS et Nvidia. Avec ce dernier, le groupe prévoit notamment de construire Pangea 5, un nouveau supercalculateur à plus de 100 millions d’euros destiné à multiplier par six sa puissance de calcul.

« L’intelligence artificielle est un outil utilisé par TotalEnergies dans l’ensemble de ses activités pour faciliter l’analyse de grandes quantités de données, aider la prise de décision et améliorer la sécurité, l’efficacité énergétique et la performance de ses opérations  », précise à notre rédaction le producteur français de pétrole et de gaz. Mais à la question de l’impact carbone net de ces opérations, celui-ci se contente d’évoquer de vagues bénéfices écologiques, notamment en « réduire l’intensité carbone de l’exploitation des champs existants », sans fournir de données concrètes.

Face à cette opacité, les auteurs de l’étude comme les membres du collectif GreenIT, Auban Derreumaux en tête, appellent à davantage de transparence. L’expert informatique, auteur d’une étude à paraître sur les coûts environnementaux et sanitaires de l’intelligence artificielle dans le monde en 2025 et 2030, estime que les entreprises technologiques savent déjà mesurer une partie des émissions liées à l’usage de leurs services.

« Lorsqu’elles travaillent directement avec des groupes pétroliers, elles connaissent aussi les outils fournis et les usages concernés. Elles pourraient donc, en principe, évaluer les émissions associées à ces activités. C’est déjà ce que l’on demande aux banques pour les projets qu’elles financent. Il paraît logique d’attendre une transparence comparable de la part des géants de la tech », conclut-il.

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