26 septembre 2025
Marre du sensationnalisme autour de l'IA !
Par Marc ASSI
Je vous avoue d’emblée ma lassitude.
À force de voir passer des titres anxiogènes sur l’intelligence artificielle, j’ai l’impression qu’on cherche avant tout à faire peur plutôt qu’à informer. Dernier exemple en date : Les Numériques titre que « un seul entraînement de ChatGPT équivaut à 3 jours de consommation d’une ville entière ». De quoi frapper les esprits, certes, mais pas forcément de quoi éclairer le débat.
Ce que l’article avance
Ce titre s’appuie sur une estimation du chercheur Alex de Vries (Vrije Universiteit Amsterdam), citée par Live Science, qui évalue à environ 50 gigawattheures (GWh) l’énergie nécessaire à l’entraînement initial du modèle GPT-4.
D’après lui, cela correspond à trois jours de consommation électrique de la ville de San Francisco, soit grosso modo la consommation annuelle d’environ 4 000 foyers français.
Je n’ai rien contre le fait de rappeler que l’IA consomme de l’énergie : c’est un fait !
Mais présenter ce chiffre comme « 3 jours d’une ville entière », sans détailler les hypothèses de calcul, c’est jouer la carte du spectaculaire au détriment de la nuance. Et franchement, j’en ai marre de ce réflexe qui consiste à diaboliser l’IA à la première occasion.
Des données crédibles mais loin d’être universelles
Il faut rappeler que :
La « ville entière » n’est pas définie. Les besoins quotidiens de San Francisco ne sont pas ceux de Lyon, Beyrouth ou Marseille.
Les 50 GWh avancés reposent sur des hypothèses (type de matériel, durée d’entraînement, efficacité énergétique des data centers) qui peuvent faire varier l’ordre de grandeur d’un facteur significatif.
Les grandes entreprises (OpenAI, Microsoft, Google, etc.) publient très peu de données détaillées, ce qui rend toute estimation incertaine.
Bref, on est loin d’un chiffre gravé dans le marbre. Et pourtant, l’intitulé de l’article le présente comme une vérité incontestable.
Mettre ce chiffre en perspective avec nos propres habitudes
Pour mesurer ce que représentent vraiment 50 GWh, comparons avec un usage bien plus banal : le streaming vidéo.
Selon l’Agence internationale de l’énergie (IEA, 2023), regarder une vidéo en ligne consomme en moyenne 0,08 kWh par heure et par flux, un chiffre confirmé par le Carbon Trust (2021) qui souligne que l’essentiel de la consommation vient de l’appareil de lecture, pas des data centers.
Prenons une ville d’un million d’habitants. Environ 2,3 personnes par foyer, soit 435 000 foyers.
Si 40 % d’entre eux regardent Netflix en même temps, on obtient 174 000 flux simultanés.
À 0,08 kW par flux, la puissance instantanée atteint 14 MW.
Pour atteindre 50 GWh, il faudrait :
50 000 MWh ÷ 14 MW ≈ 3 571 heures, soit près de 150 jours de streaming continu.
Même en scénario énergivore (TV 4K à 0,24 kW), la puissance grimpe à 42 MW, et il faudrait encore environ 50 jours.
Pour une mégapole de 10 millions d’habitants, on descend à 5 à 15 jours.
Autrement dit, nos habitudes de streaming, répétées jour après jour, atteignent très vite des volumes comparables sans que personne ne crie au scandale.
Le vrai enjeu dépasse largement l’IA
Oui, l’entraînement d’un modèle comme GPT-4 est ponctuellement énergivore.
Mais il reste un événement unique, alors que le streaming vidéo mondial représente une consommation continue de plusieurs centaines de térawattheures par an (IEA, 2023).
Si l’on veut parler d’impact écologique, il faut regarder l’ensemble de notre univers numérique. Le vrai défi n’est pas seulement de pointer du doigt les grands modèles d’IA, mais d’exiger :
une transparence accrue sur la consommation réelle des data centers,
de mettre l’IA au service de l’efficacité énergétique : optimisation des réseaux, détection des gaspillages, pilotage intelligent des bâtiments.
En conclusion
Oui, 50 GWh c’est beaucoup.
Mais affirmer qu’un entraînement de ChatGPT équivaut à « 3 jours de consommation d’une ville entière » sans contexte revient surtout à nourrir la peur.
Nos usages numériques quotidiens (en particulier le streaming) atteignent ces ordres de grandeur en quelques semaines, et personne n’en fait la une.
Plutôt que d’agiter un chiffre sorti de son contexte, appuyons-nous sur des données solides et utilisons justement l’intelligence artificielle pour réduire notre empreinte énergétique.
C’est là que se joue la vraie responsabilité collective.
👋 Je suis Marc ASSI, formateur indépendant depuis bientôt 10 ans et fondateur de Jeu de Prompts.
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