L’Arcep publie deux études qui marquent une évolution dans son approche de l’IA générative. Au-delà du coût énergétique de l’entraînement des modèles, le régulateur estime désormais que l’usage quotidien massif des assistants IA pourrait devenir un enjeu environnemental majeur. Une position qui s’accompagne d’appels à davantage de transparence sur les infrastructures, les modèles et les services cloud.
L’Arcep change de dimension sur le sujet de l’IA
Jusqu’ici, les débats autour de l’impact environnemental de l’IA générative se concentraient surtout sur l’entraînement des grands modèles et les investissements massifs dans les GPU et les centres de données. Dans son nouveau rapport, l’Arcep élargit désormais le sujet à l’ensemble du cycle d’usage de ces technologies. Le régulateur considère désormais l’IA générative comme un sujet d’infrastructure numérique à part entière, avec des implications directes sur l’énergie, les centres de données et les futures politiques de régulation européennes.
L’inférence devient le nouveau point de vigilance
Le point le plus marquant du rapport concerne la phase d’inférence, c’est-à-dire l’utilisation quotidienne des modèles avec les prompts et requêtes des utilisateurs. L’Arcep estime que cette phase, encore peu documentée, pourrait devenir un enjeu environnemental significatif en raison de la croissance rapide des usages.
Autrement dit, le problème ne se limite plus seulement à la création des modèles, mais aussi à leur utilisation permanente dans les assistants IA, moteurs conversationnels et futurs agents autonomes déployés à grande échelle dans les entreprises.
Pour étayer cette analyse, des tests ont été réalisés avec le PEReN autour de la consommation électrique des prompts. Les travaux montrent notamment que les modèles les plus volumineux restent les plus énergivores.
Des modèles plus sobres pourraient suffire
L’autre enseignement notable du rapport concerne la question de la performance des modèles. Selon l’Arcep, certains modèles moins consommateurs d’énergie sont capables de produire des réponses jugées aussi pertinentes que des modèles beaucoup plus massifs. Le régulateur estime ainsi que limiter la consommation énergétique ne signifie pas nécessairement renoncer aux performances. Une position qui rejoint les débats actuels autour des modèles spécialisés, des petits modèles de langage et des approches d’IA plus frugales.
Les datacenters continuent de changer d’échelle
En parallèle, l’enquête annuelle « Pour un numérique soutenable » publiée par l’Arcep montre que les infrastructures numériques poursuivent leur montée en puissance. La consommation électrique des centres de données a progressé de 38 % en trois ans.
L’étude montre aussi un changement d’échelle rapide des nouvelles infrastructures. Alors que les centres ouverts en 2023 présentaient une capacité informatique moyenne de 9 MW, ceux mis en service en 2024 atteignent désormais 20 MW en moyenne. L’Île-de-France concentre à elle seule plus de 70 % de la capacité informatique et de la consommation électrique des centres étudiés.
Vers davantage de transparence environnementale
Face à cette accélération, l’Arcep appelle à renforcer la transparence environnementale des fabricants de puces, des fournisseurs de modèles d’IA et des grands acteurs du cloud. Le régulateur plaide également pour des méthodologies standardisées afin de comparer plus facilement l’impact réel des systèmes d’IA.
L’autorité prévoit aussi d’intégrer de nouveaux indicateurs liés aux fournisseurs de services cloud dans les prochaines éditions de son enquête environnementale. En filigrane, l’Arcep semble ainsi préparer les bases d’une future comparabilité environnementale des services IA et cloud, avec l’idée de permettre aux entreprises d’arbitrer leurs choix technologiques selon des critères énergétiques et carbone.
