Comment fonctionne un site IA et pourquoi est-il si énergivore ?

Bonjour,

Qu'est-ce que l'Intelligence artificielle ?

Le Parlement européen définit l’intelligence artificielle (IA) comme tout outil utilisé par une machine capable de « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ».

L’IA permet à des systèmes techniques de percevoir leur environnement, gérer ces perceptions, résoudre des problèmes et entreprendre des actions pour atteindre un but précis. L’ordinateur reçoit des données (déjà préparées ou collectées via ses capteurs - une caméra, par exemple) les analyse et réagit.

Les systèmes dotés d’IA sont capables d’adapter leurs comportements (plus ou moins) en analysant les effets produits par leurs actions précédentes, travaillant de manière autonome.

"Les champs d'action de l'IA sont vastes et semblent difficiles à circonscrire puisqu'ils s'étendent à de nombreux aspects du quotidien que ce soit pour effectuer des recherches ou des achats en ligne, le ciblage publicitaire, la traduction automatique, les assistants numériques personnels, les villes connectées, mais aussi dans le domaine des transports, de la santé, etc." (source : Intelligence artificielle (IA) : de quoi parle-t-on ?)
 

Comment fonctionne-t-elle ?

L’intelligence artificielle ne se limite pas à la simple automatisation. Elle repose sur la capacité des machines à penser, à apprendre et à s’adapter. L’IA ne se cantonne plus aux tâches routinières, et relève désormais des défis complexes jusque-là associés à l’intelligence humaine. Elle comprend le langage, détecte des schémas, prend des décisions et va même jusqu’à formuler des prévisions avec une précision redoutable.

[...]

Comment fonctionne l’IA ?

En substance, l’IA analyse des données pour en extraire des schémas et formuler des prédictions. Pour ce faire, elle combine de grands ensembles de données au moyen d’algorithmes d’IA intelligents, ou définit des règles, pour permettre au logiciel d’apprendre de ces schémas tirés des données. Le système peut effectuer cette tâche à travers un réseau de neurones, lequel se compose de couches de nœuds interconnectés qui relaient l’information entre les différentes couches pour trouver des connexions et tirer du sens à partir des données.

Pour en comprendre pleinement le fonctionnement, il convient de décliner les concepts suivants :

Apprentissage : sous-domaine de l’IA, l’apprentissage machine permet aux machines d’apprendre à partir de données, d’identifier des schémas et de prendre des décisions sans programmation explicite à cette fin. Poussé à un niveau supérieur, ce sous-domaine devient l’apprentissage profond qui permet au logiciel d’IA de comprendre des schémas plus complexes en mobilisant des millions de points de données.
Raisonnement : la capacité de raisonner est essentielle à l’IA en ce qu’elle permet à la machine d’imiter le cerveau humain. L’IA peut tirer des déductions selon les commandes reçues, ou d’autres informations disponibles, pour former des hypothèses ou élaborer des stratégies en réponse à un problème donné.
Capacité à résoudre les problèmes : la capacité de l’IA à résoudre des problèmes repose sur la manipulation de données au moyen de techniques essais-erreurs. Elle suppose l’utilisation d’algorithmes pour explorer les divers chemins possibles pour trouver la solution la plus optimale à des problèmes complexes.
Traitement du langage : l’IA utilise le traitement du langage naturel (ou NLP pour natural language processing) pour analyser des données sur le langage humain et les rendre compréhensibles pour l’ordinateur. Qu’est-ce que le NLP ? Le NLP renvoie à la capacité des ordinateurs à comprendre le langage humain, à l’interpréter et à le générer, par l’analyse de corpus de textes, l’analyse des sentiments et la traduction machine.
Perception : l’IA balaie l’environnement à travers des capteurs, comme les sondes de température et les caméras. Connu sous le nom de vision artificielle, ce domaine de l’IA permet aux machines d’interpréter et de comprendre les données visuelles et sert à la reconnaissance d’images, la reconnaissance faciale ou la détection d’objets.

source : Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ? / ISO

Pour mieux comprendre ce qu'est l'IA et comment elle fonctionne, nous vous proposons également de visionner deux vidéos :

source : Les IA, c'est quoi ? / internetsanscrainte (programme national de sensibilisation des mineurs à Internet du Safer Internet France, opéré par TRALALERE)

Cette vidéo, à destination des enfants de 8-12 ans, présente ce que sont les intelligences artificielles, comment elles fonctionnent et à quoi elles servent dans la vie quotidienne.
 

source : TOUT COMPRENDRE À L'IA - Dossier #33 - L'Esprit Sorcier / L'Esprit Sorcier TV

Cette vidéo a reçu le Prix Roberval qui récompense des œuvres en langue française, dont le sujet est l’explication d'une technologie.

Voici d'autres ressources qui pourront vous être utiles pour mieux comprendre ce qu'est l'Intelligence artificielle, son fonctionnement et les enjeux de son utilisation :

- un diaporama de présentation de l'IA réalisée par le Conseiller du numérique : C'est quoi l'Intelligence artificielle ?

- des Moocs (ce sont des formations gratuites en ligne) :

Objectif IA : initiez-vous à l'intelligence artificielle proposé par l'Institut Montaigne et la Fondation Abeona sur OpenClassrooms.

Class'Code IAI : l'Intelligence Artificielle... avec intelligence ! réalisé par l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (INRIA)sur Fun Mooc

Mocc sur l'IA créé par l'Université d'Helsinki et traduit en français

- des webinaires :

C’est quoi l’IA (partie 1) ? - Webinaire DNum du 13 septembre 2024

C’est quoi l’IA (partie 2) ? Applications concrètes et modèles d’apprentissage dans la vie quotidienne

C’est quoi l’IA (partie 3) ? L’impact environnemental : Vers une IA durable et frugale

Pour les entreprises : Formation : IA génératives : quels usages et comment vous lancer ? / BPI France / universités

Il existe différents types d'IA : prédictive, descriptive, prescriptive, générative... L'IA générative peut être utilisée pour répondre à des questions, créer des images, du texte, de la musique. Elle est de plus en plus utilisée.

Pour en savoir plus sur son fonctionnement, quelques ressources : 

- Intelligence artificielle générative : de quoi parle-t-on ? / BPI France - 04 juillet 2025

- Une intelligence artificielle générative, à quoi ça sert ? Comment ça marche ? - Fiche IA 1 / FranceNum - 27 novembre 2024

- Une Intelligence artificielle (IA) générative : à quoi ça sert ? comment ça marche ? / CNIL

Quel est l'impact environnemental des IA ?

Comme vous l'indiquiez dans votre question, l'utilisation de l'IA est en effet très énergivore mais aussi très gourmande en eau et métaux rares, ce qui engendre des impacts dévastateurs sur l’environnement lui-même, tant en termes d’épuisement des ressources, de perte de biodiversité que d’émission de gaz à effet de serre.

"En phase d'entraînement des modèles, comme en phase de déploiement (inférence), l'intelligence artificielle (IA) se montre gourmande en ressources : consommation intensive d'électricité pour l'alimentation des équipements (terminaux, serveurs, etc.) ; utilisation massive d'eau pour le refroidissement des centres de données (data centers) ; emploi de ressources minières « rares » pour la conception du matériel informatique ; travaux d'infrastructures… la liste est longue."

source : Optimiser l'impact environnemental de l'intelligence artificielle / Yvon Goutal, avocat, professeur associé en droit public et Théo Simon, juriste, cabinet Goutal, Alibert et associés - La Gazette des communes -  25 août 2025

Cet article explique pourquoi les IA peuvent être très énergivores :

« OK Google, quel temps fera-t-il demain » ? Peut-être avez-vous déjà posé cette question banale à l'assistant vocal de votre smartphone. Mais saviez-vous que cette opération en apparence anodine fait appel à une IA, et qu'elle peut consommer énormément d'énergie ? Retraçons la chaîne des évènements.

Les données de votre voix, converties sous forme numérique, sont transmises via internet (la 4G, par exemple) jusqu'à un centre de données (ou datacenter), où elles sont stockées sur de gigantesques ordinateurs appelés serveurs. Puis elles sont envoyées dans des unités de calcul qui les passent à la moulinette d'un programme chargé d'analyser le langage naturel pour comprendre le sens de votre requête avant de renvoyer la réponse via Internet jusqu'à votre smartphone. Bref, votre téléphone n'est pas vraiment intelligent : il repose en fait sur une montagne de serveurs hébergés parfois à l'autre bout du monde ! C'est ce que l'on appelle souvent le cloud. Vous l'utilisez aussi lorsque vous écoutez de la musique ou regardez des vidéos en streaming sur Deezer ou YouTube. Il n'y aurait aucun problème si ce cloud était peu énergivore… mais c'est loin d'être le cas. Il faut de l'électricité pour alimenter les équipements informatiques des « usines du numérique ». Il en faut encore plus pour refroidir les serveurs entassés les uns sur les autres, et éviter leur surchauffe. Or, tout ça a un coût. Les datacenters consomment ainsi jusqu'à 4 % de l'électricité mondiale ! Et comme l'électricité qu'ils utilisent provient en grande partie de sources fossiles (pétrole, gaz, charbon), cette consommation émet beaucoup de gaz à effet de serre. On l'évalue jusqu'à 5 % des émissions de CO2 mondiales. Si l'on y ajoute enfin la consommation des terminaux (comme les téléphones et ordinateurs), le numérique pèse actuellement 10 % de la demande mondiale d'électricité. « Sa part dans la consommation mondiale pourrait ainsi atteindre entre 20 et 50 % d'ici 2030 », s'étonne même le député et mathématicien Cédric Villani dans un récent rapport. C'est énorme, surtout pour une consommation invisible. Par contraste, vous devinez plutôt bien l'énergie que consomme le moteur d'une voiture d'après son ronronnement et la fumée qu'exhale son pot d'échappement !

 

Pollution cachée

Des chercheurs de l'université du Massachusetts ont donc voulu mieux évaluer cette « pollution cachée ». Ils ont entraîné plusieurs programmes de traitement du langage naturel (T. A. L.) semblables à ceux implantés dans les assistants vocaux (comme celui de Google). Puis ils ont regardé combien avaient consommé leurs équipements informatiques. Tenez-vous bien : l’entraînement d’un tel programme pendant 5 jours (une durée classique pour obtenir de bons résultats) émettrait jusqu’à 283 000 kg d’équivalent CO2 … soit autant qu’un 2 être humain pendant 57 ans, ou que cinq voitures pendant tout leur cycle de vie (de la fabrication à l’utilisation pendant dix ans).

Cet impact considérable s'explique par la technologie dominante qui se cache derrière l'IA : les réseaux de neurones artificiels (voir article p. 26).Pour que ce type de programmes devienne performant à une tache spécifique (par exemple reconnaître la voix ou identifier des images), il doit subir un processus d'entraînement intensif durant lequel on lui soumet des millions de données.

source : Énergie : le prochain mur de l'IA ? /  Hugo Leroux - Sciences et vie junior - 16 décembre 2020

Lire aussi : Un seul entraînement de ChatGPT consomme autant d'énergie qu'une ville entière pendant trois jours / Auriane Polge - Science et Vie - 18 septembre 2025 dont voici un extrait parlant :

Dès les premières lignes de code, les modèles d’intelligence artificielle se montrent voraces. Le processus d’apprentissage exige des quantités gigantesques de données, de serveurs et surtout d’électricité. Un seul modèle comme GPT-4 a mobilisé près de 50 gigawattheures pour son entraînement initial, ce qui équivaut à l'alimentation électrique de San Francisco pendant trois jours selon les estimations du chercheur Alex de Vries-Gao, spécialiste de la durabilité numérique à la Vrije Universiteit Amsterdam relayé par Live Science. [...]

La puissance de calcul nécessaire ne tient plus dans une simple machine. Il faut coordonner des centaines de processeurs graphiques répartis sur des grappes de serveurs pendant plusieurs semaines, voire des mois. Ces infrastructures ultra-denses, localisées dans des centres de données refroidis en permanence, constituent le cœur énergétique de l’IA. [...]

Une fois entraînés, les modèles ne se reposent pas. Chaque interaction avec un utilisateur déclenche une opération dite d’inférence, où l’IA génère une réponse en s’appuyant sur ce qu’elle a appris. À l’échelle individuelle, la dépense énergétique peut sembler modeste. Mais avec plus de 2,5 milliards de requêtes quotidiennes rien que pour ChatGPT selon OpenAI, l’addition devient vertigineuse.

Aux États-Unis, les centres de données ont représenté 4,4% de la consommation électrique nationale en 2023. Ce chiffre pourrait doubler d’ici 2030 si l’IA continue à se déployer à ce rythme.

Un article récent alerte sur le fait que les ressources énergétiques de la France seront probablement insuffisantes pour satisfaire les besoins en électricité des datacenters qui vont quadrupler d'ici 2035.

Aujourd’hui, ces derniers représentent 2% de la consommation électrique du pays, soit 10 TWh, équivalents à 2,5 millions de foyers. Si les tendances se poursuivent, ce chiffre va quadrupler d’ici 2035 et représenter 7,5% de la consommation nationale. Entre 2020 et 2035, RTE (Réseau de Transport d’Electricité) projette un surplus de demande de la part des datacenters de 18 TWh ; c’est 12% du surcroit de consommation totale figurant dans le bilan prévisionnel du gestionnaire du réseau.

Une évolution pas du tout anticipée

C’est The Shift Project, groupe de réflexion sur la décarbonation et la transition énergétique, qui alerte sur ces tendances. [...]

La raison de cette focalisation ? L’intelligence artificielle, qui provoque une augmentation des infrastructures et de leurs capacités. Or, cette évolution n’est, selon The Shift Project, pas du tout anticipée.

"Un des grands risques au niveau monde, c’est la contribution des datacenters au dérèglement climatique mais en France, c’est celui du conflit d’usages de l’électricité", explique Pauline Denis, ingénieure de recherche. Autrement dit : le risque, sur un territoire donné, de devoir choisir à quoi on utilise l’électricité (habitation, transports, centres de données, industries…) faute d’en avoir assez.

[...]

Amplification par les usages de l'IA

La consommation d’électricité induites par l'IA était un temps essentiellement due aux phases d’entrainement des algorithmes. Ce n’est plus le cas. "Le phénomène IA gonfle aujourd’hui la phase d’inférences, les usages, car ils sont encouragés pour rentabiliser la phase d’entrainement, qui a couté cher", explique Maxime Efoui-Hess, coordinateur du programme Numérique.

D’où la nécessité de définir une trajectoire pour ce secteur et activer des leviers permettant de la respecter : développer des modèles d’IA légers, ou « frugaux », prioriser des fonctionnalités, repenser les usages voire savoir se passer d’une application d’IA quand il existe d’autres solutions plus simples.

source : Avec l’IA, vers une consommation d’électricité insoutenable

L'impact énergétique des IA dépendra ainsi de la source de production d’énergie. Par exemple, en France, la production d’électricité s’appuie très majoritairement sur l’énergie nucléaire et est donc massivement décarbonée, ce qui n’est pas le cas dans d’autres pays. Aux États-Unis par exemple, la très grande majorité de la production d’énergie provient du gaz naturel, du pétrole et du charbon.

Quelques rapports pour aller plus loin :

- IA & Environnement / Observatoire de l'Intelligence artificielle - Université Paris 1 - Panthéon Sorbonne

- Impacts de l'intelligence artificielle : risques et opportunités pour l'environnement / Fabienne Tatot et Gilles Vermot Desroches - Rapport du CESE

- Les impacts de l’IA sur l’environnement / Frédérick GARCIA Université de Toulouse, INRAE, Unité MIAT Et Sophie SCHBATH Université Paris-Saclay, INRAE, Unité MaIAGE

De quels leviers disposons-nous pour demain ?

Face à cette trajectoire insoutenable, chercheurs et ingénieurs multiplient les pistes pour alléger la facture énergétique de l’intelligence artificielle. Des modèles plus légers, comme GLaM de Google, ont montré qu’il était possible de réduire significativement la consommation tout en augmentant le nombre de paramètres. Cet exemple suggère que des progrès algorithmiques peuvent limiter l’usage de ressources sans freiner les performances.

D’autres solutions émergent, à commencer par l’optimisation de l’inférence, souvent négligée par les chercheurs. Cette phase représenterait pourtant jusqu’à 60% de la consommation liée à l’IA chez Google entre 2019 et 2021. Une meilleure gestion des requêtes, une mutualisation des calculs ou le développement d’outils open source plus sobres pourraient faire la différence.

Mais les gains d’efficacité technique se heurtent à un phénomène bien connu. Plus une technologie devient efficace, plus elle est utilisée. Ce paradoxe, identifié dès le XIXe siècle par l’économiste William Jevons, s’applique parfaitement à l’IA. À mesure que les modèles deviennent moins énergivores, ils attirent plus d’utilisateurs.

Limiter la consommation énergétique de l’IA ne relève donc pas uniquement d’une amélioration technique. Cela suppose aussi de s’interroger sur l’usage que nous faisons de ces outils. Faut-il vraiment mobiliser des kilowatts pour chaque résumé d’email ou chaque image générée automatiquement ? La véritable sobriété algorithmique commencera peut-être le jour où cette question deviendra centrale dans nos choix numériques.

source : Un seul entraînement de ChatGPT consomme autant d'énergie qu'une ville entière pendant trois jours / Auriane Polge- Science et vie - 18 septembre 2025

Bonne journée.