Abschnittsübersicht

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      Introduction à l'IA

      5. Prompt engineering

      1. Types, fonctionnalités et applications

      6. Enjeux éthiques et sociétaux

      2. Machine learning et réseaux de neurones

      7. Enjeux environnementaux

      3. Risques, limites et problèmes de l'IA

      8. Déontologie et intégrité académique

      4. Bonnes pratiques pour choisir son outil d'IA

      Conclusion

       

      Aperçu du module

      • Introduction
      • Impact environnemental
      • Actions pour réduire l'impact
      • Conclusion

      Description

      Ce septième module vous est proposé par Dominique Bollinger, coordinateur durabilité et chargé de cours à la HES-SO. Il met en évidence l’impact environnemental majeur de l’IA, tant au niveau de ses infrastructures que de nos usages individuels.

      Il déconstruit également certains mythes, tels que l’idée selon laquelle l’IA pourrait faciliter la transition écologique ou apporter des réponses efficaces aux défis énergétiques et planétaires auxquels elle contribue pourtant largement.

      Le module débute par une exploration des différentes étapes de l’infrastructure physique et des données nécessaires au fonctionnement de l’IA, avant d’aborder de manière systémique la notion de limites planétaires. Vous découvrirez ensuite des chiffres concrets, souvent sous-estimés, relatifs à l’impact du numérique et de l’IA. Ces vidéos abordent des aspects parfois techniques et complexes. Leur objectif n’est pas que vous reteniez chaque détail, mais plutôt que vous développiez une compréhension globale des multiples impacts environnementaux de l’IA et de leur complexité.

      Enfin, le module se conclut par des pistes d’action pour réduire notre propre impact, en répondant à la question « que faire ? » et en encourageant une démarche de sobriété numérique et de réduction des usages.

      Objectifs d'apprentissage

      • Décrire les impacts environnementaux majeurs de l'IA
      • Identifier les limites planétaires et les enjeux systémiques liés à l'IA
      • Prendre des mesures pour réduire ses impacts environnementaux en matière de numérique et d'IA
       

      Voici les activités proposées par le module 7  :

       À visionner / écouter

      • L'infrastructure de l'IA
      • Les limites planétaires
      • Impact environnemental : les chiffres
      • Impact environnemental : que faire ?
      • Podcast : Jusqu'où ira la voracité énergétique de l'IA ? (facultatif)

       À lire

      • Intelligence artificielle, données, calculs : quelles infrastructures dans un monde décarboné ? (synthèse)
      • Artificial Intelligence and Electricity (facultatif)
      • Application CarbonViz 
      • Ecologits Calculator

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        7.1 Impact environnemental

        • Infrastructure de l'IA

           À visionner

          Cette vidéo lève le voile sur l’infrastructure physique et les données nécessaires au fonctionnement de l’intelligence artificielle. En suivant ces dix étapes, elle révèle l'ampleur du matériel et des ressources humaines mobilisés derrière l'apparente dématérialisation du numérique. 

          Les étapes sont :

              1. Acquisition et préparation des données : nettoyage et étiquetage manuel par des humains sur des réseaux haut débit.
              2. Stockage et gestion des données : usage massif de serveurs NAS, de Data Lakes et de Data Warehouses.
              3. Algorithmes de base : conception mathématique et structuration des modèles.
              4. Infrastructure de calcul : utilisation intensive de GPU et de systèmes de refroidissement en rack.
              5. Entraînement des modèles : optimisation technique des résultats jusqu'à la validation par des expert·es de domaine.
              6. Déploiement : mise à disposition du modèle via des API (interface de programmation).
              7. Interface utilisateur et utilisatrice : création du portail d'accès et de gestion de la mémoire de discussion.
              8. Supervision, monitoring et sécurité : surveillance constante des performances et détection d'intrusions.
              9. Collecte de données et rétroaction : analyse des usages pour profiler l'utilisateur et rendre l'IA plus efficace.
              10. Interaction utilisateur et utilisatrice : boucle finale d'amélioration par l'équipe produit et cycle de réentraînement.

        • Les limites planétaires

           À visionner

          Cette vidéo explore l’impact écologique global de l’IA en dépassant le simple cadre du changement climatique pour aborder la notion systémique des limites planétaires. Elle révèle la réalité matérielle et les conséquences souvent invisibles de notre consommation numérique sur l'équilibre de la Terre.

          Elle traite :

          • des neuf limites planétaires pour évaluer la biocapacité de la planète
          • de l'effondrement de la biodiversité 
          • de l’impact matériel « caché » pour la fabrication d’un ordinateur
          • du cycle de vie et de l'obsolescence des appareils 
          • des impacts directs et indirects de la consommation électrique massive
          • de la fin de vie des équipements et de leur traçabilité

        • Impact environnemental : les chiffres

          À visionner

          A travers des chiffres concrets, cette vidéo examine l’impact environnemental souvent sous-estimé du numérique et de l’intelligence artificielle. 

          En partant d’un simple échange avec une IA, elle met en lumière l’ampleur réelle des ressources mobilisées et interroge les idées reçues sur le fantasme du « sauveur » de la technologie. Une plongée critique pour mieux comprendre les enjeux cachés derrière nos usages numériques.

          Les thèmes clés couvrent notamment :

          • l'empreinte carbone, énergétique et hydrique de l’IA
          • la comparaison entre l'IA et une recherche web classique
          • les limites des analyses centrées uniquement sur l’usage
          • la croissance exponentielle des consommations d’ici 2030
          • les mythes technologiques tels que celui du découplage
          • l'effet rebond et l'augmentation des impacts globaux

        • Illustration : © 2026 Tony, pour Segallis & HES-SO - Licence CC-BY-NC-ND 4.0

        • Podcast : Jusqu'où ira la voracité énergétique de l'IA ? Link/URL

          Jusqu’où ira la voracité énergétique de l’IA? (facultatif)

          À écouter

          Dans ce Podcast du Journal Le Temps (mars 2025), Grégoire Barbey interviewe Marlène de Bank, qui participe au laboratoire d’idées Shift Project et présente ses conclusions sur la consommation d’électricité de l’IA dans cet épisode de la série de Podcast « IA qu’à m’expliquer ».

           

           

        • Artificial Intelligence and Electricity Link/URL

          Artificial Intelligence and Electricity (facultatif)

          Le rapport intitulé Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach (Paccou R. et Wijnhoven J., Schneider Electric, Digital Series, 2024) analyse l’évolution possible de la consommation d’électricité liée à l’IA au cours de la prochaine décennie. Face aux préoccupations croissantes concernant l’impact énergétique de l’IA, Rémi Paccou et Fons Wijnhoven proposent un modèle de dynamique des systèmes permettant d’explorer de potentiels scénarios.

          L’étude présente quatre scénarios distincts — allant d’un développement durable de l’IA à des limites de croissance, en passant par des situations plus extrêmes comme une abondance sans contraintes ou des crises énergétiques provoquées par l’IA. Ces scénarios ne constituent pas des prédictions, mais servent à mieux comprendre les facteurs complexes qui influenceront la demande en électricité.

          Enfin, le rapport formule des recommandations à destination des décideurs publics et privés afin de promouvoir un développement plus durable de l’intelligence artificielle et de limiter ses impacts environnementaux.

        • CarbonViz Link/URL

          CarbonViz (facultatif)

          CarbonViz est une extension de navigateur conçue pour rendre visible l'impact énergétique et les émissions de CO2 de nos activités numériques quotidiennes (e-mails, images, vidéos, documents, musique, etc.). Cette application nous permet de prendre conscience des enjeux énergétiques de notre utilisation du numérique en :

              • visualisant le volume de données transférées et du CO2 généré par chaque activité en ligne ;

              • permettant de se fixer des objectifs et d'adopter des bonnes pratiques pour réduire notre impact énergétique.

    • QUIZ 7.1 Test
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        7.2 Actions pour réduire l'impact

        • Que faire ?

          À visionner

          Cette vidéo s’intéresse aux solutions possibles face à l’impact environnemental de l’IA, en dépassant les réponses purement techniques.

          Elle questionne l’efficacité réelle des approches actuelles et met en avant la nécessité d’une réflexion plus globale sur nos usages. Une invitation à repenser notre rapport au numérique, entre sobriété, utilité et responsabilité.

          La vidéo aborde en particulier :

          • les limites des solutions purement technologiques
          • les actions envisageables tant au niveau des centres de données qu’au niveau individuel
          • la sobriété numérique et la réduction des usages
          • le rôle de l’éducation sur l’impact environnemental de l’IA
          • l’approche systémique et les quatre familles d’actions possibles

        • Intelligence artificielle, données, calculs : quelles infrastructures dans un monde décarboné ? Link/URL
          Intelligence artificielle, données, calculs : quelles infrastructures dans un monde décarboné ?

          Dans sa synthèse du rapport intitulé Intelligence artificielle, données, calculs : quelles infrastructures dans un monde décarboné ? (2025), The Shift Project propose un résumé des éléments clés à prendre en compte, notamment en termes de : 

              • Trajectoires climatiques et énergétiques mondiales des centres de données
              • Trajectoires climatiques et énergétiques en France
              • Réorientation de nos choix technologiques jusqu’à la viabilité énergie-carbone 

          Cette synthèse propose aussi quatre recommandations clés issues du rapport non seulement dans le domaine technique, mais également au niveau sociétal et politique. 

          Pour plus d'informations, lire le rapport et/ou ses recommandations (p. 88 à 92) en détail. 

        • Illustration : © 2026 Tony, pour Segallis & HES-SO - Licence CC-BY-NC-ND 4.0

        • Ecologits Calculator

          L'Ecologits Calculator est un outil Open Source pour estimer sa consommation d'énergie et l'empreinte carbone de son utilisation de l'IA générative. 

        • QUIZ 7.2 Test
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        Conclusion du module 7

        • CONCLUSION

          Félicitations ! Vous êtes arrivé·e à la fin de ce module consacré à l'impact environnemental majeur de l’intelligence artificielle. 

          Au fil du module, vous avez exploré les différents enjeux mettant en lumière :

          • les impacts de l’IA tant au niveau de ses infrastructures que de nos usages individuels 
          • les mythes selon lesquels l'IA pourrait faciliter la transition écologique ou apporter de réponses aux défis énergétiques et planétaires 
          • les limites planétaires et les chiffres souvent sous-estimés de l'impact de l'IA 
          • des pistes d'action pour réduire notre propre impact

          À l’issue de ce module, vous êtes désormais en mesure :

          • de décrire les impacts environnementaux majeurs de l'IA 
          • d'identifier les limites planétaires et les enjeux systémiques liés à l'IA 
          • de prendre des mesures pour réduire vos impacts environnementaux dans la cadre de votre utilisation du numérique et de l'IA

          Ces éléments vous permettront de porter un regard plus critique et éclairé sur l'impact réel de l’intelligence artificielle, en comprenant qu'une démarche de sobriété numérique est nécessaire pour réduire nos impacts sur l'environnement.

          Dans le prochain module, vous retrouverez Richard-Emmanuel Eastes pour terminer cette formation sur le thème de la déontologie et de l'intégrité académique à l'ère de l'IA !