L'empreinte environnementale de l'IA : un défi pour la planète, une opportunité pour la France et l'Europe

B. ASSURER, NOTAMMENT AU NIVEAU EUROPÉEN, LE DÉVELOPPEMENT D'UNE IA FRUGALE

1. La France, pays précurseur sur l'empreinte environnementale du numérique, multiplie les initiatives en faveur d'une IA frugale

Les rapporteurs ont pu constater que la France est reconnue comme leader en matière d'empreinte environnementale du numérique. En cohérence, notre pays s'est également positionné en prenant des initiatives en faveur d'une intelligence artificielle frugale.

Le soutien au développement d'une IA plus économe des ressources et respectueuse du développement durable figure ainsi comme objectif dans plusieurs documents stratégiques nationaux.

Ainsi, la deuxième phase de la stratégie nationale pour l'intelligence artificielle, lancée en novembre 2022, a déterminé des domaines prioritaires tels que « l'IA frugale, avec le soutien du développement et déploiement d'IA peu gourmandes en énergies et en données au service d'objectifs de décarbonation, de transition écologique et énergétique des territoires ». La feuille de route « Numérique et intelligence artificielle » de septembre 2025, qui s'inscrit dans la stratégie numérique de l'État, comprend un objectif visant à « faire de la France un leader de l'IA durable en favorisant la mesure et la réduction de l'impact environnemental de l'IA ». De même, la Stratégie nationale bas-carbone publiée en juillet 2026 compte, parmi différents objectifs dans le domaine du numérique, celui d'« encourager le recours à l'IA frugale »^122(*).

Afin de réduire l'empreinte environnementale de l'IA, la France peut d'ores et déjà s'appuyer sur deux documents inédits qui font de notre pays un précurseur : le référentiel général de l'écoconception des services numériques (RGESN) et le référentiel général pour l'IA frugale.

L'article 25 de la « loi Reen », issu de propositions du rapport d'information sénatorial sur l'empreinte environnementale du numérique^123(*), a ainsi prévu que l'Arcep et l'Autorité de régulation de la communication audiovisuelle (Arcom) définissent, en lien avec l'Ademe, le contenu d'un référentiel général de l'écoconception des services numériques, visant à « définir des critères de conception durable des services numériques afin d'en réduire l'empreinte environnementale », en s'appuyant notamment sur la définition de l'écoconception d'une directive d'octobre 2009^124(*), étant précisé que « ces critères concernent notamment l'affichage et la lecture des contenus multimédias pour permettre de limiter le recours aux stratégies de captation de l'attention des utilisateurs des services numériques ».

En mai 2024, l'Arcep et l'Arcom ont donc publié le référentiel général de l'écoconception des services numériques (RGESN), élaboré en lien avec l'Ademe, ainsi qu'avec la Dinum, la Commission nationale de l'informatique et des libertés (Cnil) et l'Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria). Son ambition est d'« établir un référentiel général sur l'écoconception des services numériques unique par la puissance publique, socle de bonnes pratiques pour la conception de services numériques soutenables »^125(*). Il poursuit quatre objectifs :

- concevoir des services numériques plus durables permettant d'allonger la durée de vie des terminaux ;

- promouvoir une démarche de sobriété environnementale face aux stratégies de captation de l'attention de l'utilisateur pour des usages alignés avec les objectifs environnementaux ;

- diminuer les ressources mobilisées sur le cycle de vie du service numérique, y compris en optimisant le trafic de données et la sollicitation des infrastructures numériques ;

- accroître le niveau de transparence sur l'empreinte environnementale du service numérique.

Ce référentiel, destiné aux experts du numérique souhaitant mettre en oeuvre une démarche d'écoconception pour le développement de leurs services, concerne pleinement les systèmes d'intelligence artificielle générative. Comme le souligne l'Arcep^126(*), le RGESN suggère notamment de :

- définir le besoin du service et des utilisateurs cibles afin d'adapter la conception du modèle d'IA envisagé, en évitant des développements accessoires dont l'utilité n'est pas démontrée ;

- choisir, après avoir défini la pertinence du modèle, les options les plus sobres, par exemple en utilisant des modèles pré-entraînés quand cela est possible ;

- considérer les bonnes pratiques relatives à l'adoption de solutions d'hébergement soutenables (par exemple la localisation dans des pays où le mix électrique est bas carbone) ou à l'optimisation de l'interface utilisateurs (par exemple en ne proposant pas l'IA par défaut dans des applications où l'IA n'est pas le principal service rendu).

Parallèlement, à l'initiative du ministère chargé de la transition écologique, l'Association française pour la normalisation (Afnor) a publié en juin 2023 un référentiel général pour une IA frugale, élaboré avec plus de 150 participants d'horizons divers (académiques industriels, fédérations professionnelles et d'entreprises, administrations publiques, représentants de la société civile, think tanks). Ce référentiel permet aux acteurs du marché de disposer d'une définition commune de l'IA frugale, d'une méthodologie robuste et commune pour favoriser la comparaison de l'impact environnemental des services d'IA et de disposer de bonnes pratiques pour accroître la frugalité des systèmes et des services d'IA.

Ce référentiel comporte ainsi une définition de la frugalité d'un service d'IA : « la frugalité d'un service d'IA vise à réduire globalement les besoins en ressources matérielles et énergétiques et les impacts environnementaux associés via une redéfinition des usages ou des exigences de performance (...) ou encore via une réorientation des besoins du producteur du système d'IA (amont) au fournisseur du service considéré. Un service frugal d'IA est donc un service pour lequel :

« - la nécessité de recourir à un système d'IA plutôt qu'à une autre solution moins consommatrice pour répondre au même objectif a été démontrée ;

« - de bonnes pratiques (...) sont adoptées par le producteur, le fournisseur et le client d'IA pour diminuer les impacts environnementaux du service utilisant un algorithme d'IA ;

« - les usages et les besoins visent à rester dans les limites planétaires et ont été préalablement questionnés »^127(*).

Un système d'IA frugale est ainsi, selon ce référentiel, un système efficient dans son fonctionnement tout au long du cycle de vie, mais aussi un système dont les usages sont questionnés et raisonnés.

Selon les informations de l'Afnor, ce référentiel est né des besoins de la commande publique^128(*) et de grandes entreprises s'en sont d'ores et déjà saisies.

Enfin, la France a pris des initiatives au niveau international, lançant, lors du sommet pour l'action sur l'IA à Paris de février 2025, la coalition pour une intelligence artificielle (IA) écologiquement durable. Ce sommet a également été marqué par la déclaration pour une IA inclusive et durable, signée par environ 60 pays, qui mentionne notamment dans ses priorités le fait de « rendre l'IA durable pour les populations et la planète ».

Le lancement de cette coalition vise à accélérer la dynamique mondiale tendant à placer l'IA sur une voie plus durable d'un point de vue écologique et ainsi à « réduire l'impact environnemental de l'ensemble du cycle de vie de l'IA et à promouvoir son usage comme levier de transition écologique »^129(*).

Les objectifs de cette coalition sont notamment :

- d'éviter la duplication d'initiatives internationales et soutenir le passage à l'échelle d'initiatives existantes. Une des premières actions a ainsi été la création d'un groupe de travail regroupant les principales organisations internationales de normalisation (Organisation internationale de normalisation - ISO -, Union internationale des télécommunications de l'ONU - UIT - et Institut des ingénieurs électriciens et électroniciens - IEEE) pour définir les défis relatifs à la normalisation sur l'évaluation de l'impact environnemental de l'IA et les indicateurs minimaux à intégrer dans de telles normes. Une feuille de route sur la normalisation de l'impact environnemental de l'IA a été établie lors du sommet de février 2025 ;

- de favoriser le partage de connaissance et de bonnes pratiques sur l'IA durable au niveau international.

Cette coalition, qui n'a ni statut ni personnalité juridique, est avant tout un réseau informel, dont le CGDD assure le secrétariat. Elle comptait au départ 91 partenaires, dont 37 entreprises technologiques, 10 pays et 5 organisations internationales (dont le Programme des nations unies pour le développement et l'Agence internationale de l'énergie). En avril 2026, soit un peu plus d'un an plus tard, elle comprenait 260 membres : 68 entreprises internationales, dont des entreprises leaders du secteur l'IA et du numérique, 28 instituts de recherche, 15 États^130(*) et 9 organisations internationales.

Les rapporteurs saluent cette initiative qui a permis de porter un agenda international sur l'IA durable, dans un contexte pourtant difficile où une éventuelle gouvernance de l'IA est rejetée par nombre de pays ou limitée à la seule dimension sécuritaire. Il est d'ailleurs regrettable que ni les principaux développeurs de modèles, ni les big techs américains, n'en soient membres, tout comme les États-Unis, qui sont actuellement hostiles à tout dispositif contraignant et à toute réglementation de l'IA.

Les rapporteurs appellent le Gouvernement à maintenir sa mobilisation et à renforcer sa stratégie d'influence internationale : si l'adhésion d'acteurs privés est essentielle, en raison de leur rôle essentiel dans le déploiement de l'IA à l'échelle mondiale, il est indispensable d'inciter d'autres États à rejoindre la coalition.

Par ailleurs, ils appellent à ce que la coalition puisse déboucher sur des projets concrets et à des dynamiques commerciales ou de R&D souveraines en assurant, par exemple, des facilités aux entreprises des pays ayant rejoint la coalition.

Recommandation n° 7 : Poursuivre la mobilisation de la France pour renforcer la dynamique mondiale en faveur d'une IA durable, notamment en incitant d'autres États et d'autres grandes entreprises à rejoindre la Coalition pour une IA durable, et en faisant déboucher cette coalition sur des projets concrets en matière commerciale et de R&D.

2. Consolider le positionnement de leader de la France sur l'IA frugale

Outre la maximisation des apports de l'IA en matière d'environnement (cf. supra), les rapporteurs appellent au soutien au développement d'une intelligence artificielle plus frugale par des mesures prises au niveau national, mais surtout au niveau européen.

a) La bonne technologie pour le bon cas d'usage : soutenir le développement des modèles d'IA adaptés aux besoins et moins consommateurs de ressources

Comme l'a indiqué Baptiste Perrissin Fabert, directeur général délégué de l'Ademe, devant la commission, il convient d'adopter « la bonne technologie pour le bon cas d'usage, adaptée aux besoins ». Audrey Herblin-Stoop, directrice des affaires publiques de Mistral AI, l'a confirmé, lors de cette même audition : « tous les usages ne requièrent pas ces grands modèles : il y a une éducation à faire auprès des utilisateurs - je parle beaucoup moins du grand public (...) que des entreprises qui utilisent l'intelligence artificielle. Il faut éduquer sur le bon choix de modèle pour le bon cas d'usage. Ce choix est important, parce que des modèles plus petits vont non seulement avoir une empreinte plus faible au moment de l'entraînement, mais aussi une empreinte plus faible au moment de l'inférence. »^131(*)

Les travaux de la mission d'information ont clairement montré que le choix, par les acteurs économiques ayant recours à l'intelligence artificielle, de modèles adaptés, souvent plus petits et spécialisés^132(*), était une solution permettant de limiter l'empreinte environnementale.

Ainsi, selon certaines études, les modèles spécialisés émettent 0,3 g de CO₂eq pour 1 000 inférences, contre 10 grammes pour un modèle polyvalent sur la même tâche^133(*). L'Autorité de la concurrence souligne que « des études montrent (...) que, pour des applications liées à l'imagerie médicale ou à la vision par ordinateur (permettant à des machines d'analyser des données à partir d'images ou de vidéos), des petits modèles peuvent offrir des performances élevées tout en restant économes en ressources. Pour le traitement de texte, des modèles plus petits peuvent également suffire pour des tâches plus ciblées comme la vectorisation de mots (en anglais « text embedding »), technique utilisée pour transformer les mots en représentations numériques compréhensibles par un ordinateur, par opposition à la production de texte (« text understanding »), pour laquelle les plus grands modèles de langage ont de meilleures performances. L'approche ouverte (dite « open source ») permet également de réutiliser le modèle plus facilement et donc de mutualiser toute ou partie de la phase d'entraînement, particulièrement consommatrice en calcul. »^134(*) Selon l'Unesco, l'adoption des petits modèles, les « Small Langage Models » (SLM), pourrait permettre de réaliser jusqu'à 90 % d'économies d'énergie par rapport à des LLM tout en conservant une grande précision^135(*).

Les professionnels du numérique et de l'IA partagent le même diagnostic. Le syndicat professionnel Numeum souligne ainsi que « choisir le bon modèle d'IA est une décision cruciale qui impacte directement l'efficacité, les coûts et l'empreinte environnementale d'un projet ». Il précise qu'« utiliser un modèle surpuissant pour une tâche simple est inefficace, cela consomme beaucoup plus de ressources (...) que nécessaire, générant des coûts inutiles et une empreinte carbone proportionnelle à cette surconsommation » et que, « là où un modèle effectuerait une tâche en quelques millisecondes avec une consommation énergétique minimale, un autre modèle pourrait consommer 10 à 15 fois plus d'électricité pour le même résultat »^136(*). Microsoft a, de son côté, lancé une gamme de petits modèles de langage, visant à réduire significativement les besoins en ressources de calcul tout en égalant, voire en dépassant pour certains usages, des modèles pouvant être jusque 25 fois plus volumineux^137(*).

Les rapporteurs estiment donc qu'il convient d'encourager le développement de petits modèles d'IA spécialisés, qui contribueront à une IA plus sobre en ressources. Comme le souligne en effet l'Ademe, « un autre modèle d'une IA frugale est (...) possible, fondé sur le développement de petits modèles d'IA générative spécialisés plus sobres que les grands modèles généralistes »^138(*).

Les rapporteurs appellent donc à la mise en place d'un soutien public aux petits modèles spécialisés, ce soutien pouvant se matérialiser au premier chef par une campagne d'information et de sensibilisation menée auprès des acteurs publics et privés. À la manière de la campagne de communication sur l'empreinte environnementale de l'IA, destinée au grand public, que les rapporteurs appellent de leurs voeux (cf. supra), cette campagne pourrait mettre en avant, outre les enjeux environnementaux, l'intérêt économique des petits modèles spécialisés : Bpifrance souligne ainsi que « des modèles plus légers, plus spécialisés et mieux calibrés sont souvent moins coûteux à entraîner et à exploiter et plus rapides à déployer »^139(*).

Cette politique de soutien public pourrait également se matérialiser par des dispositifs de financement spécifiques, à l'exemple des appels à projet lancés par Bpifrance.

Recommandation n° 8 : Assurer un soutien public au développement des petits modèles d'IA spécialisés : mener une campagne d'information auprès des acteurs publics et privés sur l'intérêt de ces petits modèles spécialisés et prévoir des dispositifs financiers adaptés.

b) Soutenir les entreprises innovantes contribuant à l'émergence d'une IA frugale

Au-delà de la question du développement de petits modèles d'IA spécialisés, les rapporteurs estiment indispensable de renforcer le soutien public aux entreprises innovantes qui contribuent à l'émergence d'une IA frugale.

Au cours de leurs travaux, ils ont entendu les dirigeants de plusieurs entreprises innovantes, notamment :

- MountAIn, qui développe un logiciel capable d'embarquer des modèles d'IA sur des petites cartes électroniques basse consommation, équivalents de micro-centres de données, une solution qui réduit drastiquement les émissions de gaz à effet de serre ;

- Monia, qui développe un nouveau type d'IA, entraîné nativement sur des processeurs standards de type CPU et qui repose sur trois piliers : la performance, la souveraineté des données et la sobriété technologique, notamment grâce à une approche CPU moins consommatrice en ressources qu'un recours aux GPU.

Dans son rapport d'information sur l'impact de l'IA sur les entreprises^140(*), la délégation sénatoriale aux entreprises a appelé à soutenir la croissance des entreprises innovantes dans l'IA, en formulant notamment les recommandations suivantes :

- la création d'un fonds stratégique souverain alimenté par les investisseurs institutionnels français, et en particulier les compagnies d'assurance, permettant d'investir dans des fonds homologués et spécialisés dans le financement par fonds propres des entreprises de l'IA (recommandation n° 10) ;

- la création d'un statut de jeune entreprise innovante en IA (JEIIA) afin d'alléger les charges fiscales et sociales pesant sur les entreprises de ce secteur particulièrement exposé à la concurrence mondiale (recommandation n° 11) ;

- la prolongation, sans limitation de durée, du crédit d'impôt innovation bénéficiant aux PME et l'inclusion explicite de la modernisation des processus de production par l'IA (recommandation n° 12) ;

- l'intégration de l'IA au régime fiscal de l'IP Box et la clarification du droit fiscal et du plan comptable général relatif à l'IA (recommandation n° 13).

Les rapporteurs souscrivent pleinement à ces propositions auxquelles ils s'associent, notamment celle de la création d'un fonds stratégique souveraine, et soulignent que les entreprises innovantes en matière d'IA frugale devraient bénéficier prioritairement de ces dispositifs de soutien.

Recommandation n° 9 : Soutenir, par des dispositifs de financement adaptés, le développement des entreprises innovantes dans le domaine de l'IA frugale.

c) La commande publique, un levier essentiel pour orienter l'intelligence artificielle vers davantage de frugalité

Comme l'a souligné la commission d'enquête du Sénat sur les coûts et les modalités effectifs de la commande publique et la mesure de leur effet d'entraînement sur l'économie française, la commande publique est un « moteur essentiel de l'économie française » disposant d'un « puissant effet levier »^141(*). La commission relevait que la commande publique était un « outil [pouvant être] mis au service des transitions environnementales et sociales ».

Dans la droite ligne des conclusions de la commission d'enquête, les rapporteurs estiment que la commande publique peut être un levier puissant au service du développement d'une intelligence artificielle frugale.

L'ensemble des interlocuteurs de la mission d'information ont en effet loué le rôle potentiel majeur de la commande publique, qui peut créer un cercle vertueux en incitant les acteurs économiques à adapter des pratiques plus sobres et en récompensant les acteurs pionniers en matière de durabilité.

Le Commissariat général au développement durable (CGDD) et la direction du numérique (DNUM) du ministère de la transition écologique, de la biodiversité et des négociations internationales sur le climat et la nature ont ainsi estimé que « la commande publique représente un levier pour encourager acheteurs publics comme entreprises à déployer et développer des solutions d'IA durables »^142(*). Ce point de vue est partagé par la Fédération des industries électriques et numériques (Fieec), qui a souligné que « la commande publique constitue un levier important pour faire évoluer les pratiques »^143(*), par la Fondation Edith Selzer, qui a relevé que « la commande publique représente un levier d'action puissant, peut-être le plus puissant, pour orienter le marché vers des solutions plus sobres, plus durables et plus souveraines »^144(*) ou encore par le CHU d'Angers, qui a confirmé que « la commande publique représente un levier puissance d'orientation du marché »^145(*). Les Amis de la Terre ont, quant à eux, estimé que « la commande publique doit favoriser des IA « frugales » et des solutions de communs numériques (open source, décentralisés) plutôt que de subventionner indirectement des géants privés propriétaires »^146(*), tandis que l'Autorité de la concurrence a constaté que, « du côté de la demande, la commande publique, et en particulier l'insertion de clauses environnementales, est un instrument utile pour mettre en valeur la frugalité »^147(*).

Les entreprises de l'IA ont elles-mêmes reconnu le bénéfice procuré par la commande publique qui, selon Mistral AI, constitue « un levier stratégique pour le développement des acteurs de l'IA, et plus largement pour l'émergence d'une économie numérique vertueuse »^148(*) ou qui, selon Open AI, « peut jouer un rôle constructif dans la promotion de pratiques numériques durables »^149(*).

À cet égard, les rapporteurs s'inscrivent dans la droite ligne des conclusions de la mission d'information sur l'empreinte environnementale du numérique qui appelait, en 2020, à « activer le levier de la commande publique pour contribuer à renforcer les marchés de réemploi et de réparation »^150(*).

En s'appuyant notamment sur ces conclusions, la « loi Reen » inclut plusieurs dispositions clés en matière de commande publique :

- son article 15 a imposé aux services de l'État et aux collectivités territoriales, à compter du 1^er janvier 2023, de prendre en compte, lors de l'achat public de produits numériques, l'indice de réparabilité. Il impose, depuis le 1^er janvier 2026, la prise en compte de l'indice de durabilité ;

- son article 35 a imposé aux communes de plus de 50 000 habitants et aux établissements publics à fiscalité propre de plus de 50 000 habitants d'élaborer, au plus tard le 1^er janvier 2025, une stratégie numérique responsable. Un décret du 29 juillet 2022^151(*) en a détaillé le contenu, précisant ainsi que cette stratégie comprend des objectifs de réduction de l'empreinte numérique du territoire, portant notamment sur « la commande publique locale et durable, dans une démarche de réemploi, de réparation et de lutte contre l'obsolescence »^152(*).

En complément de la « loi Reen », d'autres initiatives ont été prises en matière d'intégration des enjeux environnementaux dans la commande publique, notamment numérique.

L'article 35 de la loi « Climat et Résilience »^153(*), qui a rappelé le rôle essentiel de la commande publique qui « participe à l'atteinte des objectifs de développement durable, dans leurs dimensions économique, sociale et environnementale »^154(*), a ainsi transformé la commande publique en exigeant qu'au plus tard le 22 août 2026, 100 % des marchés publics intègrent des critères ou des clauses environnementales. Dans ce cadre, le CGDD pilote le plan national d'achat durable (PNAD) qui s'est décliné, sur la période 2022-2025, en 22 actions visant les acteurs de terrain (acheteurs, élus, acteurs économiques).

Pour ce qui concerne plus spécifiquement l'intelligence artificielle, une fiche pratique pour l'achat responsable de solutions d'intelligence artificielle^155(*) a été publiée en novembre 2025 par la MiNumEco (Dinum et ministère chargé de la transition écologique), l'Ecolab du CGDD et la direction des achats de l'État du ministère de l'action et des comptes publics. Ce guide pratique comprend notamment des conseils, des questions à poser aux fournisseurs et des exemples de clauses et d'indicateurs permettant d'intégrer la dimension environnementale dans les marchés d'IA. Il « rappelle que l'acheteur peut intégrer dans le [cahier des clauses techniques particulières] (CCTP) des exigences portant sur la mesure de l'impact environnemental de la solution, sur la consommation d'eau et d'énergie, sur les indicateurs de performance des infrastructures d'hébergement, ainsi que sur la maîtrise du nombre d'entraînements et de réentraînements du modèle »^156(*).

En lien avec la création du Conseil national de la commande publique (CNCP) en février 2026, la direction des affaires juridiques du ministère de l'économie associe actuellement le CGDD à l'élaboration d'un guide d'achat public de l'IA, qui s'inspirera en partie de cette fiche pratique.

Pour les rapporteurs, si ces initiatives vont dans le bon sens et doivent être saluées, il faut passer à la vitesse supérieure, notamment en leur assurant une plus grande publicité. Le syndicat professionnel Numeum souligne ainsi que « s'agissant de la commande publique (...), le manque de visibilité sur la place occupée par les critères environnementaux dans la commande publique persiste »^157(*).

Les rapporteurs notent par ailleurs - et regrettent - que la circulaire du Premier ministre du 5 février 2026 sur la commande publique numérique^158(*) ne mentionne pas l'empreinte environnementale de l'intelligence artificielle. Elle fixe, parmi les objectifs à prendre en compte dans les décisions en matière d'achats numériques, un objectif de durabilité mais qui semble ne s'appliquer qu'aux équipements^159(*) et cet objectif apparaît en dernier parmi les neuf objectifs mentionnés par la circulaire^160(*).

La Dinum estime elle-même que « le droit actuel ouvre déjà plusieurs de ces leviers : l'enjeu est désormais de les rendre plus opérationnels et plus contraignants », soulignant que « la commande publique prend en compte l'enjeu de l'empreinte environnementale de l'IA, mais encore de façon partielle, inégale et insuffisamment objectivée. »^161(*)

Les rapporteurs appellent donc à une généralisation de la prise en compte de l'empreinte environnementale de l'IA par la commande publique. La fiche pratique de novembre 2025 constitue une très bonne base : sa publicité devrait être assurée plus largement auprès des acteurs publics (services de l'État et collectivités territoriales) et son usage devrait être généralisé. Elle devrait devenir un référentiel pour les achats publics de solutions d'IA et être ainsi intégrée dans les pratiques, les formations et les modèles de pièces de marché.

Aux yeux des rapporteurs, l'introduction des critères de durabilité dans les marchés publics devrait être généralisée, comme l'ont souligné bon nombre des interlocuteurs de la mission d'information, notamment avec l'obligation de communication de l'empreinte environnementale d'une solution sur l'ensemble du cycle de vie, à travers par exemple l'écoscore (cf. recommandation n° 14), l'intégration d'un critère « empreinte environnementale » ou encore la valorisation de certains labels reconnus, comme le label Numérique Responsable.

À la manière de l'article 55 de la « loi Agec »^162(*), qui a prévu que, à compter du 1^er janvier 2021, « les administrations (...) promeuvent [lors de leurs achats] le recours à des logiciels dont la conception permet de limiter la consommation énergétique associée à leur utilisation », l'obligation de prise en compte d'un critère environnemental de frugalité des services d'IA - s'appuyant sur le référentiel sur l'IA frugale ou sur le RGESN - pourrait être introduite dans la loi.

Recommandation n° 10 : Activer le levier de la commande publique pour contribuer au développement des solutions d'IA frugale, notamment en :

- assurant la diffusion et la généralisation de l'usage de la fiche pratique pour l'achat responsable de solutions d'IA élaborée en novembre 2025 ;

- intégrant dans la loi un critère d'empreinte environnementale des services d'IA pour les achats publics.

3. Lancer une politique européenne ambitieuse en faveur du développement d'une IA durable

Au-delà des mesures pouvant être prises en France ou des initiatives initiées au niveau international - qui restent cependant, à ce stade, déclaratoires -, les rapporteurs sont convaincus qu'une politique, y compris industrielle, ambitieuse en faveur du développement d'une IA durable doit être lancée au niveau européen.

La pertinence de l'échelon européen a été soulignée par de nombreux interlocuteurs de la mission d'information, notamment les professionnels du secteur soucieux d'éviter que des distorsions soient créées du fait de règles qui ne s'appliqueraient qu'aux acteurs français. OVHcloud estime ainsi qu'« une actualisation de la loi Reen au seul niveau national ne paraît pas opportune. La nature transnationale des infrastructures numériques et des modèles d'IA rend indispensable une approche harmonisée à l'échelle européenne, seule à même de garantir des conditions de concurrence équitables et une efficacité réelle des mesures envisagées. »^163(*) tandis que le syndicat Numeum affirme que « le niveau européen est le plus pertinent pour avancer sur la thématique ; il faut éviter l'apparition d'initiatives réglementaires nationales qui fragmenteraient le marché européen et pénaliseraient la filière numérique nationale »^164(*).

Les initiatives prises au niveau européen en matière d'empreinte environnementale de l'intelligence artificielle restent à ce jour très limitées.

Ainsi le règlement européen sur l'intelligence artificielle de juin 2024^165(*), dit AI Act, fixe des règles relatives aux usages de l'intelligence artificielle mais s'intéresse peu aux questions environnementales, ce qui conduit Thomas Le Goff à estimer que « la protection de l'environnement est le grand oublié du Règlement européen sur l'IA »^166(*).

Le Règlement se contente d'imposer une obligation aux fournisseurs de modèles d'IA à usage général de mentionner dans la documentation technique la « consommation énergétique connue ou estimée du modèle »^167(*), ainsi que la possibilité d'élaborer des codes de conduite « pour l'application volontaire de certaines exigences [telles que] l'évaluation et la réduction au minimum de l'incidence des systèmes d'IA sur la durabilité environnementale, y compris en ce qui concerne la programmation économe en énergie et les techniques pour la conception, l'entraînement et l'utilisation efficaces de l'IA »^168(*).

D'autres initiatives sont en cours, à l'exemple du projet de règlement d'exécution sur le système de notation de la durabilité des centres de données, prévu par la directive sur l'efficacité énergétique^169(*). L'Ademe souligne cependant le peu d'ambition des institutions européennes sur l'enjeu de l'empreinte environnementale : « la Commission européenne est en retard : par exemple, nous n'arrivons pas à monter un programme européen sur l'impact environnemental de l'IA avec les agences des autres États membres, le sujet n'étant identifié dans aucun programme de financement européen »^170(*).

Les rapporteurs appellent donc à la mise en place d'une politique ambitieuse au niveau européen en faveur du développement d'une IA frugale, notamment par le biais d'une révision ciblée de l'AI Act ou de l'édiction d'autres textes.

Les référentiels élaborés en France, et notamment le référentiel général sur l'IA frugale (cf. supra), pourraient utilement faire l'objet d'une conversion et d'une consolidation au niveau européen. Le CGDD et la DNUM soulignent d'ailleurs que « les travaux de normalisation de l'évaluation de l'impact environnemental de l'IA progressent sous l'impulsion de la France' »^171(*) : la France est actuellement pilote, au sein du Comité européen de normalisation (CEN), pour réaliser un document harmonisé à l'échelle européenne sur la mesure de l'empreinte environnementale des systèmes d'IA et de bonnes pratiques pour la réduire.

Il est surtout indispensable d'introduire des mesures d'écoconception des services numériques, dont les services d'IA. Cet objectif figure d'ailleurs au sein de la stratégie nationale bas-carbone qui indique que « la France soutiendra une ambition forte au niveau européen pour encourager la sobriété numérique, l'écoconception des services numériques, et le développement de l'IA frugale ». L'Arcep appelle également à intégrer l'écoconception des services d'IA dans la régulation européenne des fournisseurs^172(*), souhaitant la « mise en place de mesures d'écoconception pour les services d'IA en faveur de l'usage de modèles plus frugaux, en s'inspirant des mesures déjà identifiées dans des référentiels tels que le RGSEN (...) ou le référentiel général pour une IA frugale ».

Les rapporteurs estiment que ces initiatives devraient s'insérer dans le cadre d'une politique industrielle ambitieuse, que Philippe Aghion, prix Nobel d'économie, a appelé de ses voeux lors de son audition par la commission^173(*). Le groupe Iliad, détenteur du fournisseur d'accès à internet Free, souligne lui-même qu'« une politique industrielle volontariste en matière d'IA est non seulement nécessaire, mais indispensable pour espérer développer des IA compatibles avec nos exigences, notamment environnementales ». Cette politique industrielle pourrait passer par le conditionnement des aides publiques à une évaluation systématique de l'empreinte environnementale, à partir d'une méthodologie commune et harmonisée au sein de l'UE. Elle pourrait également conduire à imaginer la création d'un « Airbus de l'IA », Airbus constituant le symbole par excellence de la réussite industrielle et technologique européenne permise lorsque les différents États coopèrent à un projet commun.

Le développement d'une IA frugale pourrait être un levier de compétitivité. Le cabinet Deloitte souligne ainsi qu'« une IA plus frugale peut devenir un facteur de compétitivité si elle réduit les coûts d'usage, la dépendance énergétique, les risques réglementaires et l'empreinte environnementale »^174(*), ce que confirme l'Ademe, qui estime que « la mise en oeuvre de (...) bonnes pratiques d'écoconception pourrait être un facteur différenciant au service de la compétitivité européenne : adapter les services aux besoins, en réduisant la consommation énergétique et en ressources de calcul, peut par exemple impliquer des coûts économiques plus réduits et une plus grande autonomie et se traduire en avantage concurrentiel »^175(*), ou l'Arcep, qui indique que « à travers une ou plusieurs initiatives législatives à venir, l'Union européenne pourrait ainsi se doter d'instruments oeuvrant au développement de services d'IA alignés avec ses objectifs environnementaux, et dont l'efficacité pourrait être, à terme, un avantage compétitif compte tenu des contraintes croissantes sur les ressources » ^176(*).

Recommandation n° 11 : Lancer une politique européenne ambitieuse en faveur de l'IA frugale :

- porter au niveau européen le référentiel général pour l'IA frugale et le RGESN ;

- introduire des mesures d'éco-conception des services numériques, dont les services d'IA, au niveau européen ;

- porter une politique industrielle commune, pouvant aboutir à la création d'un « Airbus de l'IA ».

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* ¹²² Orientation numérique n° 3 ; Stratégie nationale bas-carbone n° 3, partie 2, juillet 2026.

* ¹²³ Il s'agit des recommandations n° 17 « accompagner, à court-terme, les administrations dans l'écoconception des sites et services numériques » et n° 18 « rendre obligatoire, à moyen terme, l'écoconception des sites publics et de plus grands sites privés, avec un pouvoir de sanction de l'Arcep ».

* ¹²⁴ Directive 2009/125/ CE du Parlement européen et du Conseil du 21 octobre 2009 établissant un cadre pour la fixation d'exigences en matière d'écoconception applicables aux produits liés à l'énergie. Son article 2 définit l'écoconception comme « l'intégration des caractéristiques environnementales dans la conception du produit en vue d'améliorer la performance environnementale du produit tout au long de son cycle de vie » et une exigence d'écoconception comme « toute exigence relative à un produit ou à sa conception et visant à améliorer sa performance environnementale, ou toute exigence relative à la fourniture d'informations concernant les caractéristiques environnementales d'un produit ».

* ¹²⁵  https://www.arcep.fr/uploads/tx_gspublication/referentiel_general_ecoconception_des_services_numeriques_version_2024.pdf.

* ¹²⁶ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹²⁷  Référentiel général pour l'IA frugale. Une AFNOR SPEC pour mesurer et réduire l'impact environnemental de l'IA, Afnor, juin 2024.

* ¹²⁸ Comme l'indique l'Afnor dans sa réponse écrite au questionnaire des rapporteurs, « il y a un vrai besoin de la part des acteurs publics de disposer d'un référentiel pour pouvoir identifier vers quels acteurs l'on se tourne, car potentiellement demain le critère prix n'est plus suffisant et il faut pouvoir se tourner vers un critère impact environnemental pour assurer le choix de sa solution dans les appels d'offres ».

* ¹²⁹ Réponse écrite du CGDD et de la DNUM au questionnaire des rapporteurs.

* ¹³⁰ Les états membres fondateurs de la coalition sont, outre la France : l'Allemagne, le Chili, la Corée du Sud, le Danemark, la Finlande, l'Inde, le Kenya, le Maroc, la Norvège et le Royaume-Uni.

* ¹³¹  Audition plénière de la commission du mercredi 4 février 2026.

* ¹³² Alors que les modèles généralistes d'IA sont conçus pour exécuter une multitude de tâches variées, les modèles spécialisés sont entraînés pour un secteur ou un métier précis.

* ¹³³ Réponse écrite de l'ESSCA School of Management au questionnaire des rapporteurs.

* ¹³⁴ Les questions concurrentielles relatives à l'impact énergétique et environnemental de l'Intelligence Artificielle, Autorité de la concurrence, étude, 17 décembre 2025.

* ¹³⁵ Source : Intelligence artificielle générative : quels défis environnementaux ?, Arcep, mai 2026.

* ¹³⁶ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹³⁷ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹³⁸ Numérique & Environnement : entre opportunités et nécessaire sobriété, Ademe, Avis, janvier 2025.

* ¹³⁹ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴⁰ L'entreprise 5.0 : impact de l'IA sur les entreprises, Rapport d'information n° 572 (2025-2026), Damien Michallet et Laurence Garnier.

* ¹⁴¹ L'urgence d'agir pour éviter la sortie de route : piloter la commande publique au service de la souveraineté économique, Rapport n° 830 (2024-2025),, Simon Uzenat, président, Dany Wattebled, rapporteur.

* ¹⁴² Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴³ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴⁴ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴⁵ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴⁶ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴⁷ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴⁸ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁴⁹ Contribution écrite transmise aux rapporteurs.

* ¹⁵⁰ Rapport d'information n° 555 (2019-2020) de la mission d'information sur l'empreinte environnementale du numérique, Patrick Chaize, président, Guillaume Chevrollier et Jean-Michel Houllegatte, rapporteurs. La recommandation n° 12 de ce rapport appelait ainsi à « activer le levier de la commande publique pour contribuer à renforcer les marchés de réemploi et de réparation en : imposant la prise en compte de critères de durabilité des produits dans les marchés publics, sur la base notamment des critères de l'indice de réparabilité, obligatoire au 1^er janvier 2021, puis de l'indice de durabilité à partir du 1^er janvier 2024 ; ajoutant systématiquement une clause de réemploi ou un lot réemploi dans les appels d'offres publics d'achats d'équipements neufs ».

* ¹⁵¹ Décret n° 2022-1084 du 29 juillet 2022 relatif à l'élaboration d'une stratégie numérique responsable par les communes de plus de 50 000 habitants et les établissements publics de coopération intercommunale à fiscalité propre de plus de 50 000 habitants.

* ¹⁵² 1° de l'article D. 2311-15-1 du code général des collectivités territoriales, créé par l'article 1^er du décret n° 2022-1084 précité.

* ¹⁵³ Loi n° 2021-1104 du 22 août 2021 portant lutte contre le dérèglement climatique et renforcement de la résilience face à ses effets.

* ¹⁵⁴ Disposition codifiée à l'article L. 3-1 du code de la commande publique.

* ¹⁵⁵  https://achats-durables.gouv.fr/fiche-pratique-lachat-responsable-solutions-dia-868.

* ¹⁵⁶ Réponse écrite du CGDD et de la DNUM au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁵⁷ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁵⁸   https://www.legifrance.gouv.fr/download/pdf/circ ?id=45649.

* ¹⁵⁹ La circulaire prévoit ainsi que « chaque acheteur intègre, parmi les critères d'attribution ou les conditions d'exécution, une dimension environnementale et sociale, de sorte à réduire l'empreinte environnementale du numérique, en privilégiant notamment le réemploi et le recyclage, et en allongeant la durée de vie des équipements ».

* ¹⁶⁰ Ces objectifs sont les suivants : la performance métier, la souveraineté numérique, la sécurité, le coût de la solution, la disponibilité, l'adaptabilité et la réversibilité, la maintenance, l'interopérabilité.

* ¹⁶¹ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁶² Loi n° 2020-105 du 10 février 2020 relative à la lutte contre le gaspillage et à l'économie circulaire.

* ¹⁶³ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁶⁴ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁶⁵ Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle et modifiant les règlements (CE) n° 300/2008, (UE) n° 167/2013, (UE) n° 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018-1139 et (UE) 2019/2144 et les directives 2014/90/UE, (UE) 2016/797 et (UE) 202-1828.

* ¹⁶⁶ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁶⁷ E du 2. De la section 1 de l'annexe XI du Règlement.

* ¹⁶⁸ Article 95 du Règlement, notamment le b de son 2.

* ¹⁶⁹ Directive (UE) 2023/1791 du Parlement européen et du Conseil du 13 septembre 2023 relative à l'efficacité énergétique et modifiant le règlement (UE) 2023/955.

* ¹⁷⁰ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁷¹ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁷² Intelligence artificielle générative : quels défis environnementaux ?, Arcep, mai 2026.

* ¹⁷³ Audition plénière par la commission, le mercredi 20 mai 2026.

* ¹⁷⁴ Réponse écrite au questionnaire des rapporteurs.

* ¹⁷⁵ L'intelligence artificielle générative : des impacts environnementaux importants, Ademe, juillet 2026.

* ¹⁷⁶ Intelligence artificielle générative : quels défis environnementaux ?, Arcep, mai 2026.