Une émission Alliancy le mag animé par Stéphane Lebellec avec Emmanuelle Olivié-Paul (ADVAES) et Nans Chabaud (Suricats Consulting)
L’IA générative consomme de l’électricité, de l’eau, du cuivre. Un simple prompt génère l’équivalent d’une pièce de 2 centimes en cuivre. Multipliez par des milliards d’utilisateurs chaque jour, et l’impact devient vertigineux. Mais l’IA frugale ne se résume pas à un constat alarmiste : c’est une discipline concrète, avec des méthodes, des outils et des bonnes pratiques actionnables dès aujourd’hui.
L’IA frugale : de quoi parle-t-on vraiment ?
La frugalité, c’est « la qualité de vivre simplement et de se nourrir de peu ». Appliquée à l’IA, cette définition révèle deux dimensions indissociables : le système lui-même (sa conception, son entraînement, son hébergement) et les usages que nous en faisons.
L’IA frugale s’appuie sur une analyse de cycle de vie complète : fabrication, utilisation et fin de vie des matériaux. L’objectif est de positionner chaque système d’IA à l’intérieur des limites planétaires — c’est-à-dire ce que l’humanité peut se permettre de consommer sans compromettre l’avenir.
La responsabilité : une chaîne partagée, pas une affaire de machine
La machine n’est pas responsable, tout comme une voiture ne l’est pas en cas d’accident. La responsabilité repose sur toute la chaîne de valeur : concepteurs, hébergeurs, entreprises déployant l’IA et utilisateurs finaux. C’est le principe de co-responsabilité au cœur de l’éco-conception.
« Un token en input ne mobilise pas la même ressource qu’un token en output. L’output est toujours beaucoup plus consommateur. Ce sont des éléments que les métiers doivent connaître pour guider correctement les équipes techniques. »
Emmanuelle Olivié-Paul insiste sur un point structurant : les sujets d’IA sont aussi des sujets métiers. Si les équipes non-techniques ne comprennent pas les sous-jacents (entraînement, inférence, tokens, effet rebond…), elles ne pourront pas orienter les choix technologiques ni adopter des comportements responsables.
La boîte à outils opérationnelle : ce que vous pouvez faire dès maintenant
Nans Chabaud et Emmanuelle Olivié-Paul proposent plusieurs niveaux d’action concrets :
Côté système
- Choisir un hébergeur cloud vert, local, qui valorise l’énergie fatale.
- Sélectionner le modèle adapté au cas d’usage (SLM vs LLM) — et non le plus puissant par défaut.
- Se poser systématiquement la question : ai-je vraiment besoin d’un LLM, ou un algorithme existant suffit-il ?
Côté usages
- Former les équipes — métiers comme techniques — aux sous-jacents de l’IA.
- Promter de façon ciblée : limiter le contexte injecté, préparer les documents en amont, éviter l’automatisation bout-en-bout quand ce n’est pas nécessaire.
- Préférer une recherche classique (Google) à un LLM quand la question est factuelle et simple.
- Pour la génération de contenu : texte < image < vidéo en termes d’impact. Se poser la question avant de générer.
- Adapter ses horaires d’utilisation selon la charge des serveurs — comme on peut adapter sa consommation d’électricité à la production solaire.
Côté organisation
- Mettre en place des outils de mesure de l’empreinte : CO2, eau, tokens consommés par semaine.
- Exiger la transparence des grands fournisseurs sur leurs propres référentiels.
- Consulter la bibliothèque de ressources IA frugale, accessible à tous, filtrée par profil (développeur, décideur, utilisateur) et par format (vidéo, article, outil).
Pourquoi l’urgence est réelle — et les chiffres qui le prouvent
L’impact de l’IA reste encore marginal comparé à d’autres secteurs — mais c’est sa croissance qui pose problème. Les consommations énergétiques des acteurs tech progressent de plus de 8 % par an, plus de 10 % en moyenne. Sur 5 ans, une multiplication par 1,5 est plausible. Or pour rester sous les 2 degrés de réchauffement, l’IA devra non seulement être efficiente, mais aussi porter la décarbonation d’autres secteurs.
« Dans les scénarios de l’ADEME, les scénarios les plus digitaux demandent à la tech d’être extrêmement efficiente pour porter la décarbonation des autres secteurs. Il faut donc être frugal dès maintenant, avant de subir des contraintes plus tard. »
Autre signal fort : Mistral, lors d’une audition à l’Assemblée nationale, a déclaré que l’impact global de l’IA est actuellement négatif — même en comptant les usages positifs. Un constat qui renforce l’urgence de mesurer, former et utiliser l’IA à bon escient.
Enfin, la dimension géopolitique est incontournable. Taïwan — qui produit la quasi-totalité de nos processeurs — a lancé fin 2025 une loi fondamentale sur l’IA intégrant des exigences de durabilité. Les conflits d’usage entre data centers et ressources locales (eau, électricité) émergent déjà en Irlande, et potentiellement autour de Paris. Anticiper, c’est aussi préserver la valeur que la tech génère.
Pour aller plus loin
Les ressources mentionnées dans ce webinaire sont accessibles en ligne :
- Bibliothèque IA frugale du Web Français — outils, guides et bonnes pratiques filtrés par profil : [lien à insérer]
- Spécification AFNOR IA frugale (2024) — recommandations et bonnes pratiques co-construites avec des entreprises et le ministère de l’Écologie.
- Publication ADEME — évolution tendancielle de l’impact des data centers et orientations d’éco-conception.
- « Cœur d’intelligence » (Gaëlle Kicard-Abésis) — compilation d’entretiens sur l’IA, dont un chapitre sur la frugalité par Jean-Luc Marini et Claire Vernier.
- « La théorie du Donut » (Kate Raworth) — pour comprendre les limites planétaires et le plancher social qui encadrent toute démarche de frugalité.
- « Vers la sobriété heureuse » (Pierre Rabhi) — une invitation à repenser nos usages, au-delà du numérique.
