IA et climat : les entreprises face au défi des preuves concrètes

L'intelligence artificielle (IA) est aujourd'hui une priorité stratégique pour de nombreuses entreprises. Les investissements dans ce domaine se multiplient, et les cas d'usage se déploient à une vitesse sans précédent. Les promesses de gains de productivité alimentent une course effrénée à l'adoption de ces technologies. Cependant, au cœur de cette accélération, une question cruciale reste souvent absente des discussions des conseils d'administration : quel sera le coût carbone réel de cette révolution technologique ?

Derrière les performances spectaculaires des modèles d'IA se cache une réalité moins visible : une consommation massive de ressources informatiques, énergétiques et matérielles. À mesure que les usages de l'IA se généralisent, ce sujet pourrait rapidement devenir un point de tension majeur entre les ambitions technologiques et les engagements climatiques des entreprises.

Un débat polarisé

Le débat autour de l'IA et de l'environnement est souvent polarisé entre deux convictions. Pour certains, l'IA représente une catastrophe écologique en devenir. Pour d'autres, elle est un formidable accélérateur de la transition environnementale. Entre ces deux visions, une réalité persiste : dans la plupart des organisations, les certitudes sont souvent plus nombreuses que les preuves concrètes.

Une étude menée par BearingPoint auprès de 510 dirigeants montre que cette inquiétude n'est plus seulement théorique. Près de 40 % des entreprises anticipent une augmentation de plus de 30 % des émissions liées à l'IA dans les prochaines années. Ce paradoxe est frappant : d'un côté, l'IA est présentée comme un accélérateur de la transition environnementale, avec des applications telles que l'optimisation énergétique, la maintenance prédictive, la réduction des déchets et l'amélioration des chaînes logistiques. Deux tiers des directeurs des systèmes d'information (CIO) estiment d'ailleurs que les technologies numériques pourraient contribuer à réduire les émissions globales de leur organisation de 6 % à 30 %.

Mesurer pour mieux décider

Cependant, les infrastructures nécessaires à cette transformation génèrent elles-mêmes une empreinte environnementale croissante. Les data centers, la puissance de calcul, le stockage et le renouvellement des équipements : chaque nouvelle couche d'intelligence artificielle a un coût environnemental qui demeure largement sous-estimé. Faut-il pour autant conclure que l'IA est incompatible avec les ambitions climatiques des entreprises ? Pas nécessairement. Les données montrent surtout que les organisations peinent encore à mesurer précisément ce que l'IA apporte ou coûte réellement sur le plan environnemental.

Le véritable enjeu n'est donc plus de savoir si l'IA est bonne ou mauvaise pour le climat. La question est désormais de savoir comment sortir des croyances pour entrer dans une logique de preuve. Quels usages de l'IA créent réellement plus de valeur environnementale qu'ils n'en détruisent ? Les résultats de l'étude révèlent un déficit préoccupant de pilotage. Seules 44 % des entreprises déclarent qu'une part significative de leurs projets d'IA génère aujourd'hui un impact environnemental net positif. À l'inverse, plus d'un quart des organisations indiquent que moins de 10 % de leurs initiatives atteignent cet objectif.

Un rôle clé pour les CIO

Autrement dit, l'IA n'est pas durable par nature. Son impact dépend des arbitrages réalisés en amont. C'est précisément là que se situe le défi des prochaines années. Pendant longtemps, les décisions technologiques ont été guidées par trois critères principaux : le coût, la performance et la rapidité de déploiement. Désormais, un quatrième indicateur doit s'imposer : l'impact carbone net. Chaque projet d'IA devrait être évalué selon une logique simple : les émissions qu'il génère sont-elles inférieures aux émissions qu'il permet d'éviter ?

Cette approche paraît évidente. Pourtant, seules 35 % des organisations réalisent aujourd'hui une évaluation systématique de l'impact environnemental de leurs projets technologiques. Plus préoccupant encore, seulement 9 % effectuent cette analyse avant et après le déploiement afin de mesurer les bénéfices réellement obtenus. C'est probablement l'un des enseignements les plus révélateurs de l'étude : les entreprises ne manquent pas d'opinions sur l'impact de l'IA. Elles manquent surtout des outils, des données et des processus nécessaires pour confronter ces opinions à la réalité.

Vers une gouvernance responsable

La conséquence est claire : une grande partie des investissements technologiques continue d'être décidée sans visibilité complète sur leur coût climatique. Cette situation redéfinit profondément le rôle des directions informatiques. Le CIO n'est plus seulement responsable de la performance des systèmes d'information. Il devient progressivement un acteur clé de la stratégie de durabilité de l'entreprise.

Demain, il devra être capable d'arbitrer les investissements technologiques au regard de leur impact environnemental, d'intégrer les objectifs climatiques dans les feuilles de route numériques et, lorsque cela s'avère nécessaire, de remettre en question certains projets pourtant attractifs sur le plan économique. Pourtant, les organisations sont encore loin du compte. Quatre CIO sur dix ne participent toujours pas à la définition des objectifs environnementaux de leur entreprise, et seuls 20 % sont réellement impliqués dans ces discussions au niveau du comité exécutif.

Cette absence de convergence entre stratégie numérique et stratégie climatique constitue aujourd'hui l'un des principaux angles morts de la gouvernance d'entreprise. À cela s'ajoute une difficulté supplémentaire : le manque de transparence de l'écosystème technologique. Plus de 40 % des entreprises indiquent ne pas disposer des données d'émissions nécessaires de la part de leurs fournisseurs, tandis qu'une minorité seulement considère ces informations suffisamment fiables pour piloter ses engagements.

Le défi de la transparence

Sans visibilité sur les émissions générées tout au long de la chaîne de valeur numérique, il devient impossible d'évaluer correctement son empreinte réelle, notamment sur le scope 3. Comment dépasser les croyances lorsque les informations nécessaires pour mesurer les impacts réels demeurent elles-mêmes incomplètes ou difficilement accessibles ? Là encore, le problème n'est pas seulement celui de la volonté des entreprises. Il est aussi celui de l'accès à des données fiables et exploitables à l'échelle de toute la chaîne de valeur.

Les politiques d'achats devront donc évoluer. Les critères ESG ne peuvent plus être considérés comme un simple élément de conformité ; ils doivent devenir un facteur de sélection et de pilotage des partenaires technologiques. Enfin, cette transformation suppose un changement de maturité dans la gestion de la performance environnementale. Une entreprise sur deux estime aujourd'hui ne pas disposer des outils nécessaires pour suivre efficacement ses indicateurs ESG.

Le défi n'est plus seulement de produire du reporting. Il est de créer les conditions d'un pilotage en temps réel des impacts environnementaux, au même titre que les entreprises suivent déjà leurs indicateurs financiers ou opérationnels. L'IA représente une formidable opportunité d'accélération économique et de transformation. Mais elle pose également une question de responsabilité collective.

La décennie qui s'ouvre ne sera pas celle de l'adoption de l'IA à tout prix. Elle sera celle des arbitrages. Pendant trop longtemps, le débat a opposé les convaincus de l'IA aux convaincus de la sobriété. Pourtant, l'enjeu n'est pas de choisir un camp. Il est de se donner les moyens de mesurer, comparer et décider sur la base de faits plutôt que d'intuitions.

Les organisations qui tireront réellement parti de cette révolution ne seront pas celles qui déploieront le plus d'intelligence artificielle. Ce seront celles qui sauront démontrer que chaque investissement technologique contribue simultanément à leur performance économique et à leur trajectoire climatique. Car demain, la question ne sera plus : "Utilisez-vous l'IA ?". Elle sera : "Que savez-vous réellement de son impact ?".