B. LE DÉVELOPPEMENT À UN RYTHME INÉDIT DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Le développement à un rythme inédit de l'intelligence artificielle (IA), en renforçant les constats précurseurs de la mission d'information sur l'empreinte environnementale du numérique, impose de s'interroger sur la nécessité d'une actualisation du cadre de réglementation. La loi « Reen » de 2021 a en effet été adoptée avant l'essor de l'IA générative.
L'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle désigne la possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité.
Sous ce même vocable sont regroupées plusieurs technologies à l'empreinte environnementale différente :
- l'IA générative, qui regroupe les grands modèles de langage -- ou Large Language Model en anglais -- comme ChatGPT, Mistral ou Anthropic, basés sur des réseaux de neurones artificiels ainsi que sur l'entraînement de modèles profonds, qui mobilise le plus de puissance de calcul ;
- l'IA symbolique, qui utilise des règles explicites et une logique formelle, qui mobilise relativement moins de puissance de calcul ;
- l'IA évolutionnaire, qui utilise des algorithmes génétiques et des techniques d'optimisation inspirées de la nature, pour laquelle la puissance de calcul mobilisée est variable, mais souvent moins importante que pour un modèle profond.
Source : InfraNum
Comme l'a souligné l'association Data for Good au cours de son audition, l'adoption de l'IA a été beaucoup plus rapide que pour d'autres innovations, comme le smartphone. En deux ans, de 2023 à 2025, le taux d'usage dans la population est passé de 20 % à 48 %. Un Français sur deux utilise maintenant l'IA de façon régulière et 100 millions de requêtes sont effectuées en France chaque jour24(*).
À l'échelle mondiale, le constat est le même. Comme l'a souligné le chercheur Didier Mallarino, directeur adjoint du Groupe EcoInfo du CNRS, l'IA générative a constitué « l'adoption technologique la plus rapide de l'histoire »25(*) : l'entreprise OpenAI a rendu son agent conversationnel ChatGPT accessible au grand public en novembre 2022. Seulement deux mois plus tard, en janvier 2023, ChatGPT comptait déjà 100 millions d'utilisateurs. En 2025, selon l'Arcep, on dénombrait 700 millions d'utilisateurs hebdomadaires ayant ainsi recours à l'IA générative.
L'IA au Sénat, un exemple d'utilisation encadrée
Le 15 mai 2026, le Bureau du Sénat a adopté un arrêté annexant la Charte d'utilisation de l'intelligence artificielle du Sénat au Règlement intérieur. Considérant que « l'intelligence artificielle (IA) représentait une révolution technologique que le Sénat ne pouvait ignorer », le Bureau a mené une réflexion sur l'encadrement de l'utilisation de l'IA sous l'égide de M. Alain Marc, Vice-président, président de la délégation en charge des technologies numériques, de la cybersécurité et de l'IA.
La Charte s'articule autour de huit grands principes permettant de donner des lignes directrices aux membres du personnel, parmi lesquels figurent la responsabilité, la transparence des informations, l'intégration de la cybersécurité ou encore le respect de la confidentialité des données sensibles ou à caractère personnel et de la propriété intellectuelle. Elle prévoit par ailleurs la mise en place d'un répertoire listant les cas d'usages professionnels de l'IA, pour lesquels des outils sont mis à disposition par le Sénat.
Le 2 juillet 2026, un guide déontologique sur l'usage de l'intelligence artificielle, à destination des sénateurs, a été présenté devant le Bureau du Sénat, avant d'être adopté par le Comité de déontologie le 9 juillet. Ce guide fixe des interdictions pour garantir le bon fonctionnement des débats, par exemple celle du recours à un automate pour déposer un amendement, et rappelle le principe selon lequel les données sensibles ne doivent pas être transmises à l'IA.
Visites mondiales de ChatGPT.com d'avril 2022
à mars 2025
(en milliards)
Source : Mission d'information, d'après les données Semrush et OneLittleWeb
Cette tendance aura vocation à se renforcer durant les prochaines décennies, comme l'a souligné l'Académie des technologies au cours de son audition. Début 2023, les calculs nécessaires à l'IA mobilisaient aux États-Unis un million de processeurs qui consomment 10 térawattheures (TWh) par an26(*). Dans le cadre du programme Stargate, le Gouvernement des États-Unis mobilise, sur la période 2025 à 2029, 500 milliards de dollars d'investissement avec pour objectif de déployer, d'ici 2030, 10 millions de processeurs d'une consommation de 100 TWh par an. En seulement 7 ans, en ne prenant en compte que les investissements engagés, la consommation d'électricité des centres de données installés aux États-Unis dédiés à l'IA pourrait ainsi décupler.
Le choc de l'IA fait évoluer à la fois la structure de l'empreinte environnementale -- qui se déplace des terminaux vers les infrastructures en amont -- et son intensité, qui tend selon la plupart des projections à augmenter à moyen terme.
Un exemple d'utilisation de l'IA
générative dans la rédaction
d'un rapport
d'information
Réponse de l'agent conversationnel de Mistral AI au prompt suivant : « rédige une sous-partie d'une page d'un rapport sénatorial sur l'empreinte environnementale de l'IA intitulée « Le développement à un rythme inédit de l'intelligence artificielle ».
« Le développement à un rythme inédit de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) connaît une expansion sans précédent, marquée par une accélération exponentielle de ses capacités et de ses applications. En moins d'une décennie, les progrès technologiques ont permis de passer de systèmes spécialisés à des modèles génératifs capables de produire du texte, des images ou même de la musique avec un réalisme saisissant. Cette croissance fulgurante s'explique par plusieurs facteurs : l'augmentation de la puissance de calcul, la disponibilité massive de données, et les avancées algorithmiques, notamment dans le domaine de l'apprentissage profond (deep learning).
Cette dynamique pose cependant des défis majeurs en termes d'empreinte environnementale. En effet, l'entraînement et l'utilisation de modèles d'IA toujours plus performants nécessitent des ressources énergétiques et matérielles considérables. Selon certaines études, l'entraînement d'un grand modèle de langage peut émettre autant de CO2 que cinq voitures sur l'ensemble de leur cycle de vie, y compris leur fabrication. Par ailleurs, la demande croissante en infrastructures de calcul, notamment les data centers, exerce une pression accrue sur les réseaux électriques et les ressources en eau, essentielles au refroidissement des serveurs.
Face à ce constat, il devient impératif d'intégrer une réflexion prospective sur la soutenabilité de ce développement. Comment concilier innovation technologique et respect des limites planétaires ? Cette question invite à repenser les modèles de développement de l'IA, en privilégiant l'efficacité énergétique, le recyclage des infrastructures, et l'adoption de critères environnementaux dans l'évaluation des projets. »
* 24 Source : réponse écrite de l'Académie des technologies au questionnaire des rapporteurs.
* 25 Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.
* 26 1 TWh correspond à la consommation annuelle d'électricité d'une ville de la taille de Lyon.