Google bouscule le paysage de l’intelligence artificielle en levant enfin le voile sur la consommation énergétique de ses requêtes d’IA Gemini. Cette révélation marque un tournant majeur dans une industrie souvent accusée de dissimuler l’ampleur de son impact environnemental. Pour la première fois, une entreprise de la trempe de Google — rival de Microsoft et OpenAI — dévoile des données précises sur la quantité d’électricité, d’eau et même les émissions carbone générées par une simple interaction avec son IA. Avec Gemini, Google revendique une empreinte énergétique si réduite qu’elle s’apparente à regarder quelques secondes de télévision. Mais derrière cette affirmation alléchante se cache une étude fouillée, des détails techniques passionnants et des défis encore bien réels pour la filière.
Cette transparence inédite intervient à un moment où les géants du numérique comme Nvidia, Amazon Web Services, IBM Watson ou Anthropic font face à un questionnement croissant sur l’empreinte écologique de leurs technologies. Google, par l’intermédiaire de son entité DeepMind et son assistant Bard, s’inscrit désormais dans une dynamique ouverte à la critique et à la recherche d’optimisation, faisant écho aux demandes d’une communauté d’utilisateurs de plus en plus consciente.
Les dessous de la consommation énergétique des requêtes Gemini chez Google
Google a publié un rapport technique d’une rare qualité, donnant pour la première fois des chiffres clairs sur l’énergie consommée par une requête moyenne adressée à Gemini, son intelligence artificielle de référence. Résultat : cette interaction nécessite un peu moins de 0,24 watt-heure d’électricité, ce qui équivaut à faire tourner un four micro-ondes environ une seconde. Cette donnée, simple a priori, encapsule un travail de mesure et d’analyse de haute volée qui intègre bien plus que juste les puces spécialisées.
Dans le détail, l’IA elle-même — fonctionnant sur des TPU propriétaires de Google — concentre autour de 58 % de cette consommation. Pourtant, l’équipement périphérique, notamment le processeur central (CPU) et la mémoire des machines hôtes, pèse aussi lourd, à hauteur de 25 %. Surprenamment, une part non négligeable, environ 10 %, est consommée par des équipements de secours en veille, prêts à prendre le relais en cas de défaillance. Les infrastructures de data centers ne sont pas en reste, avec 8 % de l’énergie utilisée pour la gestion des systèmes de refroidissement et la conversion électrique.
Au-delà de ce chantier technique, cette révélation illustre la complexité réelle derrière un simple prompt envoyé à une IA — un détail que peu d’observateurs avaient pris en compte jusque-là. La transparence de Google, en dévoilant l’ensemble des maillons de la chaîne énergétique, permet de mieux comprendre comment les technologies de pointe participent, ou tentent de limiter, leur impact environnemental global.
- Consommation électrique détaillée : 58 % IA, 25 % CPU et mémoire, 10 % équipements secours, 8 % refroidissement
- Equivalent énergétique : 0,24 watt-heure par requête Gemini
- Équivalence concrète : fonctionnement d’un micro-ondes pendant 1 seconde
- Implication des infrastructures : rôle clé des serveurs supports et systèmes annexes
Comment Google optimise l’efficacité énergétique de ses IA : une course à l’innovation
Les résultats impressionnants annoncés par Google ne sont pas tombés du ciel. Sur un an, la consommation moyenne par requête Gemini a été réduite de 33 fois, entre mai 2024 et mai 2025. Une prouesse technologique importante, fruit des progrès réalisés à la fois dans les architectures des modèles et dans les optimisations logicielles continues.
Ces améliorations passent par plusieurs leviers :
- Réduction de la complexité des modèles grâce à une meilleure compréhension des processus d’apprentissage et d’inférence.
- Optimisation de l’utilisation des TPU pour accélérer le traitement tout en consommant moins d’énergie.
- Gestion fine des ressources matérielles permettant d’éviter la mise en marche inutile de serveurs de secours.
- Améliorations dans les systèmes de refroidissement, utilisant désormais de plus en plus d’énergies renouvelables et de technologies de pointe.
Google apporte aussi un éclairage nouveau sur les types de requêtes. Toutes ne sont pas également énergivores : un prompt moyen se situe au cœur de la fourchette, mais certains scénarios, comme l’analyse de dizaines de livres pour en extraire un résumé détaillé, mobilisent beaucoup plus d’énergie (un point souligné par Jeff Dean, scientifique en chef de Google). De même, les modèles de raisonnement profonds – qui effectuent plusieurs étapes de calcul – engendrent des coûts supplémentaires.
Microsoft, via Bing, et OpenAI cherchent également à réduire les ressources nécessaires pour alimenter leurs IA conversationnelles. L’annonce de Google pourrait bien forcer ces acteurs à communiquer d’avantage sur ce sujet, une transparence plus poussée étant attendue de la part d’une industrie qui peine parfois à répondre aux critiques sur ses effets énergétiques.
- Diminution de la consommation par requête de 33x en un an
- Modèles et infrastructures hyper-optimisés
- Variabilité énergétique selon la complexité de la requête
- Concurrence féroce entre acteurs majeurs comme Microsoft, OpenAI, IBM Watson
Impact environnemental et engagements de Google : décryptage du carbone et de l’eau
Avec ces chiffres, Google ne se contente pas de parler d’électricité. Le rapport révèle aussi que, pour une requête type, les émissions de CO2 générées s’élèvent à environ 0,03 gramme. Ce chiffre vient d’un calcul basé sur les énergies consommées et leur origine. Plutôt que de s’appuyer sur la moyenne du réseau électrique américain ou même international, Google utilise un indicateur « market-based ». Il reflète les achats d’énergies renouvelables que Google a contractés, notamment auprès de projets solaires, éoliens, géothermiques, et même nucléaires avancés.
Depuis 2010, la firme de Mountain View s’est engagée à limiter son empreinte carbone en investissant dans plus de 22 gigawatts de capacités énergétiques propres, réduisant ainsi de près d’un tiers ses émissions par unité d’électricité utilisée. Mais les défis restent majeurs. Les data centers, en plus de leur consommation électrique, utilisent de l’eau pour le refroidissement, élément essentiel dans la gestion thermique.
Google indique que chaque prompt consomme environ 0,26 millilitres d’eau, soit à peine cinq gouttes. Un volume anecdotique pour un individu, mais cumulable à grande échelle, il revient de traiter cette donnée avec prudence. Cette évaluation apporte une compréhension inédite du coût complet des interactions avec l’IA, loin des clichés caricaturaux.
- Émissions carbone par prompt : environ 0,03 gramme de CO2
- Approche « market-based » basée sur achats d’énergies renouvelables
- Plus de 22 GW d’énergie propre pour Google depuis 2010
- Consommation d’eau très faible : 0,26 ml par requête (5 gouttes)
Si la démarche de Google fait écho aux demandes d’une communauté attentive aux enjeux climatiques et incite les acteurs comme Anthropic à suivre cette voie, il reste à questionner la mesure globale. Aucune donnée officielle n’indique pour l’instant le nombre total de requêtes traitées quotidiennement par Gemini, ce qui rend l’évaluation de l’impact global encore très théorique.
Pourquoi cette transparence de Google change la donne pour l’IA et au-delà
Le geste courageux de Google marque une bascule majeure dans l’industrie. Rarement une entreprise de cette envergure a ainsi exposé en détail ses méthodes de calcul, permettant aux chercheurs, aux analystes, mais aussi à des utilisateurs curieux, de mieux cerner l’ampleur réelle et souvent incomprise de la consommation énergétique liée à l’IA.
La mise à disposition d’un tel rapport, saluée par les experts comme une pièce maîtresse dans le domaine, offre un socle solide pour encourager une harmonisation prochaine des mesures au sein du secteur. Dans un contexte où les rivalités entre plateformes comme Bard et ChatGPT (OpenAI) font rage, disposer d’une mairie des chiffres ouvre un nouveau champ à la critique constructive et au progrès technique.
Les chercheurs comme Mosharaf Chowdhury, ou Sasha Luccioni de Hugging Face, insistent sur la nécessité d’établir un label « énergie IA » standardisé — un système comparable à l’Energy Star pour les appareils électroménagers. Une piste qui apparaît comme une évidence pour permettre aux consommateurs et entreprises de choisir en toute connaissance de cause.
- Premier rapport transparent d’une grande firme tech sur l’énergie IA
- Invitation à standardiser les mesures des consommations
- Enjeux stratégiques dans la compétition entre acteurs comme Bard, ChatGPT
- Soutien des chercheurs pour un label énergétique dédié IA
Perspectives : la consommation énergétique de l’IA dans un futur responsable
Cette révélation de Google sonne comme une invitation à repenser notre rapport à l’IA. Alors que l’intelligence artificielle se glisse désormais dans tous les secteurs, de la santé à la mobilité avec Tesla et ses véhicules autonomes, la question de son impact est incontournable pour bâtir un futur durable. Le chemin n’est pas sans embûches, mais l’engagement pour une industrie plus sobre et claire semble plus réalisable que jamais.
En 2025, la recherche s’oriente vers :
- Optimisations encore plus poussées pour réduire le coût énergétique des tâches IA, à la fois chez Google, Microsoft, Amazon Web Services et les autres grands acteurs.
- Multiplication des énergies renouvelables dédiées aux data centers, renforçant l’impact positif des accords de marché passés par les entreprises.
- Transparence accrue, avec des données publiées régulièrement pour maintenir une dynamique d’amélioration constante.
- Développement d’outils tiers et d’organismes pour valider indépendamment les estimations, stimulant confiance et responsabilité.
Le recours à l’IA ne devrait pas signifier un abandon de la responsabilité écologique, bien au contraire. Le cas Google démontre que la technologie et le respect de l’environnement peuvent avancer main dans la main, dans un dialogue plus ouvert que jamais. Les curieux peuvent prolonger leur lecture sur l’impact énergétique de l’intelligence artificielle ou comprendre les enjeux liés à la éthique dans l’IA.
