Qui consomme vraiment le plus d’énergie ? L’intelligence artificielle ou un être humain au travail ? Une analyse complète des données réelles révèle des résultats surprenants.

Article et récupération des sources réaliser “en binôme” avec l’IA d’Anthropic : Sonnet 4.1 & 4.0 (étude/questionnement/recherches).

Résumé Exécutif

Contrairement aux idées reçues, un humain travaillant 2 semaines sur une tâche complexe consomme 2000 à 3000 fois plus d’énergie qu’une IA la résolvant en quelques heures. Cependant, l’explosion de l’usage de l’IA pose des défis énergétiques majeurs à l’échelle globale. Voici l’analyse complète des chiffres réels.

---

Le Cerveau Humain : Champion de l’Efficacité Énergétique

Les Performances Extraordinaires

Le cerveau humain représente un prodige d’optimisation énergétique. Avec seulement 20 watts de consommation continue – l’équivalent d’une ampoule LED – il accomplit des prouesses remarquables :

• 100 milliards de neurones interconnectés
• 1 million de milliards de connexions synaptiques
• 10 millions de milliards d’opérations par seconde
• Capacité de stockage estimée : 1 pétaoctet (équivalent à toutes les données du web mondial)

Cette efficacité est d’autant plus impressionnante que le cerveau ne représente que 2% du poids corporel tout en consommant 20% de l’énergie totale du corps.

Comparaison Avec Les Superordinateurs

Pour mettre ces chiffres en perspective : l’ordinateur le plus rapide du monde, Tianhe-2, effectue 55 millions de milliards de calculs par seconde mais consomme plusieurs millions de watts, soit 100 000 fois plus que le cerveau humain pour des performances comparables.

L’IA Moderne : Entre Mythe et Réalité

La Révision des Estimations

Pendant des années, les médias ont répété qu’une requête ChatGPT consommait 10 fois plus d’énergie qu’une recherche Google, soit environ 3 wattheures par requête. Cette estimation était incorrecte.

Une étude récente d’Epoch AI (février 2025) révèle que les modèles IA modernes comme GPT-4o consomment en réalité 0,3 wattheure par requête, soit exactement la même chose qu’une recherche Google classique.

Pourquoi Cette Différence ?

Cette révision s’explique par :

• Puces plus efficaces : Les nouveaux processeurs Nvidia H100 sont bien plus optimisés
• Modèles optimisés : Les algorithmes actuels sont plus efficients
• Meilleures infrastructures : Les datacenters modernes sont mieux conçus

Mise en Perspective

Pour contextualiser cette consommation :

• 0,3 Wh = 1 requête IA ou Google
• 4,7 Wh = Recharger un iPhone 15
• 22,5 Wh = Faire bouillir une tasse d’eau
• 120 Wh = 1 heure de télévision

Comparaison Réelle : Humain vs IA Sur Une Tâche Complexe

Scénario Concret

Prenons l’exemple d’une tâche intellectuelle complexe : rédiger un rapport de 50 pages avec analyse de données, recherches approfondies et recommandations stratégiques.

Temps requis :

• Humain : 2 semaines de travail intensif
• IA : 1 matinée (4 heures d’interactions)

Consommation Énergétique Humaine (2 Semaines)

Métabolisme de Base

• Consommation calorique : 2000 kcal/jour × 14 jours = 28 000 kcal
• Équivalent énergétique : 115 MJ = 32 kWh

Équipement Informatique Personnel

• PC/Workstation : 150-300W × 8h/jour × 14 jours = 17-34 kWh
• Écrans multiples : 50-100W × 8h/jour × 14 jours = 6-11 kWh
• Périphériques (imprimante, routeur, etc.) : 2-3 kWh

Infrastructure de Bureau

• Éclairage : 100W × 8h/jour × 14 jours = 11 kWh
• Climatisation/Chauffage (part bureau) : 15-25 kWh
• Connectivité internet et serveurs externes sollicités : 5-10 kWh

Total Humain : 88-126 kWh

Consommation Énergétique IA (4 Heures)

Pour accomplir la même tâche, l’IA nécessiterait environ :

• 200 requêtes complexes × 0,3 Wh = 60 Wh
• Soit 0,06 kWh au total

Le Verdict Chiffré

L’humain consomme entre 1500 et 2100 fois plus d’énergie que l’IA pour accomplir la même tâche intellectuelle complexe.

Le Paradoxe de l’Entraînement IA

Le Coût Caché

Cette efficacité remarquable de l’IA en utilisation cache une réalité moins reluisante : l’entraînement des modèles.

• L’entraînement du modèle BLOOM émet 10 fois plus de gaz à effet de serre qu’un Français en une année
• Pour atteindre une puissance de calcul comparable à un cerveau humain, l’IA consomme 25 000 fois plus d’énergie instantanée
• Les 3 millions de puces H100 Nvidia installées en 2024 ont consommé 13,8 TWh d’électricité

L’Analogie de l’Infrastructure

L’IA fonctionne comme une autoroute : la construction coûte une fortune énergétique, mais chaque utilisation ne représente qu’une fraction infinitésimale de ce coût initial, amortie sur des milliards d’usages.

L’Explosion Énergétique Mondiale de l’IA

Les Chiffres Alarmants

L’usage massif de l’IA transforme radicalement le paysage énergétique mondial :

Consommation Actuelle

• 460 TWh consommés en 2022 par les datacenters, cryptomonnaies et IA
• 2% de la production électrique mondiale
• Plus que la consommation de la France (445 TWh)

Projections Futures

• 85 à 134 TWh pour l’IA seule d’ici 2027
• 1000 TWh potentiels d’ici 2026 (équivalent à la consommation du Japon)
• Multiplication par 4 à 9 de la consommation des datacenters d’ici 2050

L’Infrastructure en Expansion

• Nombre de datacenters : de 3 600 en 2015 à 7 100 en 2024
• Datacenters IA : 4 à 5 fois plus énergivores que les datacenters traditionnels
• Un datacenter peut consommer autant qu’un million de foyers

Impact Environnemental Concret

Les Émissions de CO2

Les géants technologiques voient leurs émissions exploser :

• Google : +48% d’émissions en 5 ans à cause de l’IA
• Microsoft : +30% d’émissions en 2023 par rapport à 2020
• Fabrication des GPU : multiplication par 16 des émissions CO2 prévue entre 2024 et 2030

La Consommation d’Eau

Un aspect souvent négligé : les datacenters IA nécessitent un refroidissement intensif.

• 1 email de 100 mots généré par ChatGPT consomme environ 0,5 litre d’eau
• 1 email hebdomadaire = 26 litres par an par personne
• Pour la Suisse : 78 millions de litres par an si un tiers de la population utilisait l’IA hebdomadairement

Workstations vs IA : Analyse Détaillée

Configuration Workstation Haut de Gamme

Composants et Consommation :

• CPU (Intel i9/AMD Ryzen 9) : 150-200W
• GPU (RTX 4090/Radeon RX 7900) : 300-450W
• RAM (64GB DDR5) : 30-50W
• Stockage (SSD NVME) : 10-15W
• Carte mère et périphériques : 50-75W
• Alimentation (efficacité 90%) : +10% de perte
• Total : 600-850W en charge intensive

Consommation Réelle Sur Projets

Projet de modélisation 3D complexe (1 semaine) :

• Workstation : 750W × 8h/jour × 7 jours = 42 kWh
• Écrans professionnels (2×32″) : 120W × 8h/jour × 7 jours = 6,7 kWh
• Total équipement : 48,7 kWh
• Plus métabolisme humain : 16 kWh
• Grand total : 64,7 kWh

Même projet confié à l’IA :

• Génération et itérations : 500 requêtes × 0,3 Wh = 0,15 kWh
• Différence : 432 fois moins de consommation

Les Solutions Émergentes

Innovations Technologiques

Puces Nouvelle Génération

• Puces analogiques-numériques : réduction de 10 à 100 fois de la consommation
• Informatique neuromorphique : imitation du fonctionnement du cerveau
• Modèles optimisés comme DeepSeek : drastiquement plus efficaces

Refroidissement Intelligent

• Refroidissement liquide direct
• Récupération de chaleur pour chauffage urbain
• Optimisation des flux d’air

Transition Énergétique

Sources d’Énergie Propres

• Microsoft, Google, Amazon : investissement massif dans le nucléaire
• Premiers datacenters alimentés par centrales nucléaires dédiées
• Objectif : 100% d’énergie décarbonée

Efficacité Opérationnelle

• PUE (Power Usage Effectiveness) : amélioration des ratios énergétiques
• Optimisation des charges de travail
• Intelligence artificielle pour optimiser… la consommation de l’IA

Applications Positives de l’IA Pour l’Énergie

Optimisation des Réseaux Énergétiques

L’IA révolutionne la gestion énergétique :

• Énergies renouvelables : prédiction des fluctuations solaires/éoliennes
• Amélioration de 20-30% de l’efficacité des parcs éoliens (Google)
• Optimisation des réseaux électriques en temps réel

Efficacité des Bâtiments

• Systèmes HVAC intelligents : réduction de 40% de la consommation
• Éclairage adaptatif
• Prédiction des besoins énergétiques

Transport et Logistique

• Optimisation des routes de livraison
• Gestion intelligente du trafic
• Maintenance prédictive des véhicules

Recommandations Pour Un Usage Responsable

Pour les Entreprises

Audit Énergétique IA

1. Mesurer la consommation réelle des outils IA utilisés
2. Comparer avec les alternatives traditionnelles
3. Optimiser les requêtes et usages

Choix Technologiques

• Privilégier les modèles efficaces (DeepSeek, Claude, etc.)
• Éviter l’IA pour des tâches simples
• Mutualiser les ressources de calcul

Pour les Particuliers

Usage Intelligent

• Requêtes précises plutôt que multiples tentatives
• Tâches appropriées : privilégier l’IA pour les tâches complexes
• Alternatives locales quand possible

Équipement Personnel

• PC efficaces : processeurs basse consommation
• Workstations optimisées : alimentations 80+ Gold minimum
• Veille intelligente : extinction automatique

Perspectives d’Avenir

Scénarios Énergétiques 2030

Scénario Optimiste

• Modèles 100x plus efficaces grâce aux innovations
• Datacenters 100% renouvelables
• IA net positive pour l’environnement via optimisations

Scénario Réaliste

• Gains d’efficacité compensés par l’explosion de l’usage
• Stabilisation de la consommation IA vers 2028
• Coexistence avec les objectifs climatiques

Scénario Pessimiste

• Explosion incontrôlée de la demande
• Retour aux énergies fossiles pour satisfaire les besoins
• Conflits avec les objectifs de neutralité carbone

La Course à l’Efficacité

La prochaine décennie sera cruciale. Les acteurs qui développeront les IA les plus efficaces énergétiquement domineront le marché, créant un cercle vertueux d’innovation.

Conclusion : Vers Une IA Énergétiquement Responsable

Les Faits Établis

1. À l’échelle individuelle, l’humain consomme largement plus d’énergie que l’IA pour des tâches intellectuelles complexes
2. À l’échelle globale, l’explosion de l’IA pose un défi énergétique majeur
3. L’efficacité technologique progresse rapidement mais doit suivre le rythme de l’adoption

Les Leviers d’Action

La solution n’est pas d’arrêter l’IA, mais de la développer intelligemment :

• Innovation technologique pour des modèles ultra-efficaces
• Transition énergétique vers les renouvelables et le nucléaire
• Usage responsable par les entreprises et particuliers
• Régulation adaptée pour éviter les excès

La Vision d’Avenir

L’IA peut devenir un multiplicateur d’efficacité énergétique globale. En optimisant tous les systèmes énergétiques de la société, elle pourrait générer bien plus d’économies qu’elle n’en consomme.

Le cerveau humain, avec ses 20 watts pour des capacités extraordinaires, reste le modèle à suivre. L’objectif est de créer une IA qui s’en rapproche en efficacité tout en décuplant nos capacités collectives.

L’avenir énergétique ne se joue pas entre l’humain et l’IA, mais dans leur collaboration intelligente vers un monde plus efficient.

---

Sources : Compilation d’études de l’Agence Internationale de l’Énergie (AIE), Epoch AI, Deloitte, recherches académiques (Salk Institute, EPFL, Harvard), données des principaux acteurs technologiques (Google, Microsoft, Meta, OpenAI), et analyses de consommation de datacenters mondiaux.