L’environnement
ObjectifMesurer les effets de l’IA sur l’environnement à partir de chiffres vérifiés.
Déroulé
- 5 min
Accroche
Lire deux affirmations entendues : « Chaque question à l’IA détruit un arbre » et « L’IA ne consomme presque rien ». Demander laquelle est vraie. Annoncer que les deux sont fausses ou incomplètes, et que la séance apprend à lire les chiffres avant de débattre.
- 15 min
Trier les arguments
Groupes de trois ou quatre. Chaque groupe reçoit les dix cartes d’arguments. Pour chacune, il note trois choses : qui l’affirme et si la source est fiable et indépendante ; ce que mesure le chiffre (une seule requête, l’entraînement d’un modèle, la fabrication du matériel ou le total mondial) ; et si l’argument parle d’un coût ou d’un apport. Rôles : une personne lit, une juge la source, une note.
- 8 min
Ordres de grandeur
Mettre en commun au tableau. Faire constater qu’une requête isolée consomme peu, mais que la multiplication par des milliards, l’entraînement et surtout la fabrication du matériel pèsent lourd. Souligner que certains chiffres viennent des entreprises elles-mêmes, d’autres de chercheurs avec d’autres hypothèses, et qu’ils peuvent différer beaucoup. Écarter la carte sans source.
- 17 min
Le débat réglé
Motion : « Il faut limiter l’usage de l’IA pour protéger l’environnement. » Deux équipes de quatre, pour et contre, préparent trois arguments chacune avec les cartes ; un modérateur donne la parole, un élève surveille le temps, et le reste de la classe forme le jury, qui note la solidité des arguments et non l’opinion. Chaque équipe parle deux minutes, puis répond deux minutes. Le jury rend son avis motivé.
- 5 min
Trace écrite
Projeter la trace écrite, la faire recopier ou distribuer la version imprimée.
- 5 min
Vérification
Lire les quatre questions. Les élèves notent la lettre de leur réponse, puis la correction suit aussitôt.
Savoir professeur
Les connaissances utiles pour faire la séance. Environ dix minutes de lecture.
Place de la séance
Peu de sujets suscitent autant de chiffres contradictoires que l’impact environnemental de l’IA. Les élèves ont souvent entendu qu’une question à un assistant « consomme une bouteille d’eau », ou au contraire « presque rien ». La séance ne tranche pas pour eux ; elle leur apprend à lire un chiffre : qui l’affirme, ce qu’il mesure, avec quelles hypothèses. C’est la condition d’un débat honnête, comme le demande la lettre de saisine.
Quatre échelles de mesure
Les cartes mêlent volontairement quatre échelles.
- Une requête. Selon Google, en 2025, une demande de texte typique à son assistant consomme 0,24 wattheure et 0,26 millilitre d’eau. Le chiffre vient de l’entreprise, avec une méthode publiée ; il ne concerne qu’une requête de texte médiane, ni les images, ni les vidéos, ni l’entraînement, ni la fabrication.
- L’entraînement d’un modèle. Pour GPT-3, en 2020, des chercheurs ont estimé environ 1 300 mégawattheures d’électricité et environ 700 000 litres d’eau évaporée. Les modèles récents sont bien plus grands, et les entreprises publient peu de données sur leur entraînement.
- La fabrication et la fin de vie. En France, selon l’ADEME et l’Arcep, les terminaux représentent environ les quatre cinquièmes de l’empreinte carbone du numérique, surtout à cause de leur fabrication ; les déchets électroniques mondiaux ont atteint 62 millions de tonnes en 2022.
- Le total mondial. Selon l’Agence internationale de l’énergie, les centres de données ont consommé environ 1,5 % de l’électricité mondiale en 2024, avec un doublement possible d’ici 2030, porté en grande partie par l’IA. Pour l’eau, des chercheurs projettent des prélèvements de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes en 2027 : une fourchette large, qui montre l’incertitude.
La conclusion à faire formuler : une requête isolée pèse peu, mais la multiplication des usages, l’entraînement des modèles et surtout la fabrication du matériel pèsent lourd, et l’effet rebond peut annuler les gains d’efficacité.
Rapports des entreprises
Les grandes entreprises du numérique publient chaque année un rapport environnemental. Plusieurs y reconnaissent que leurs émissions ont augmenté ces dernières années, en grande partie à cause de la construction de centres de données pour l’IA, malgré leurs achats d’électricité bas carbone et leurs gains d’efficacité. Ces rapports sont précieux, mais ils sont rédigés par les entreprises elles-mêmes, selon des méthodes qu’elles choisissent : c’est une raison de plus pour croiser les sources, comme le demande le tri des cartes. Les chercheurs réclament des données plus complètes, et le règlement européen sur l’IA prévoit des obligations de documentation sur la consommation d’énergie des grands modèles.
Apports
La séance doit aussi présenter les services que l’IA peut rendre, pour ne pas réduire le sujet aux coûts. En 2023, un modèle d’IA a produit en une minute des prévisions météorologiques à dix jours plus précises, sur la plupart des mesures, que le meilleur système classique, ce qui aide à anticiper les tempêtes et les canicules. L’IA sert aussi à la gestion des réseaux électriques ou à la recherche de nouveaux matériaux. Ces apports sont réels mais pas automatiques, et ne compensent pas d’eux-mêmes les coûts.
Débat réglé
Le débat réglé, pratiqué en enseignement moral et civique, organise la parole : une motion, deux équipes tirées au sort, un modérateur, un gardien du temps, un jury qui note la solidité des arguments et non l’opinion. Tirer au sort les positions oblige les élèves à s’appuyer sur les cartes plutôt que sur leurs convictions. La carte du message viral, sans source, doit être écartée : si une équipe s’en sert, le jury doit le relever.
Conduite de la séance
Le tri des cartes est l’étape essentielle : sans lui, le débat devient un échange d’impressions. Insister sur la question « que mesure ce chiffre ? ». Éviter la culpabilisation : les choix les plus importants sont collectifs : production d’électricité, durée de vie du matériel, développement des usages. Garder son téléphone une année de plus compte beaucoup plus qu’éviter une question à un assistant.
Vocabulaire et erreurs fréquentes
Employer : empreinte carbone, ordre de grandeur, entraînement, fabrication, effet rebond, motion.
Deux idées reçues reviennent. « Le numérique est propre car immatériel » : la séance 25 a montré le contraire. « Un chiffre précis est un chiffre sûr » : la précision ne dit rien de la méthode.
Version avec ordinateurs
- Le tri et le débat se font sur papier.
- Avant le débat, chaque équipe peut chercher une source supplémentaire en ligne, dans une liste indiquée par le professeur : Agence internationale de l’énergie, ADEME, Arcep, publications des entreprises. Elle note l’auteur, la date et ce que mesure le chiffre.
- Ne pas demander à un assistant de fournir des chiffres pour le débat : il peut en inventer, comme l’a montré la séance 16.
Version sans ordinateur
Le déroulé ordinaire se fait déjà sans ordinateur.
Matériel
- Les dix cartes d’arguments, une planche par groupe, découpées.
- Une grille de tri à trois colonnes par groupe, et une grille de notation pour le jury.
Consignes
- Pour le débat, tirer au sort l’équipe pour et l’équipe contre : on défend une position qu’on n’a pas forcément choisie, ce qui oblige à s’appuyer sur les arguments.
- Rappeler au jury qu’il note la solidité des arguments (sources citées, chiffres bien compris), et non la position défendue.
- Éviter la culpabilisation : il s’agit de comprendre des ordres de grandeur et des choix collectifs, pas de juger les usages de chacun.
Corrigé des cartes
- L’électricité des centres de données Source publique, fiable. Total mondial. Coût.
- Une requête selon Google Source : l’entreprise elle-même, donc intéressée ; méthode publiée. Une seule requête de texte, médiane. Coût faible, mais hors entraînement et fabrication.
- L’eau de l’entraînement Source universitaire, estimation avec hypothèses. Entraînement d’un modèle. Coût.
- L’eau en 2027 Source universitaire, projection : une fourchette, pas une mesure. Total mondial. Coût.
- L’électricité de l’entraînement Source universitaire et industrielle. Entraînement d’un modèle, ancien : les modèles récents sont beaucoup plus grands. Coût.
- La fabrication des appareils Source publique, fiable. Fabrication. Coût : allonger la durée de vie des appareils compte beaucoup.
- Les déchets électroniques Source internationale, fiable. Fin de vie du matériel, au-delà de l’IA. Coût.
- La prévision météo Source scientifique. Apport : prévoir les tempêtes et les canicules aide à protéger les populations et à gérer l’énergie.
- L’effet rebond Concept économique bien établi. Total. Coût potentiel : les gains par requête peuvent être annulés par la hausse des usages.
- Le message viral Aucune source, invérifiable, et sans rapport avec les ordres de grandeur connus. À écarter du débat.
Trace écrite
L’IA a des effets sur l’environnement : électricité et eau des centres de données, entraînement des modèles, et surtout fabrication du matériel et déchets électroniques.
Une requête isolée consomme peu ; c’est la multiplication des usages, l’entraînement et la fabrication qui pèsent. L’effet rebond peut annuler les gains d’efficacité. L’IA peut aussi rendre des services à l’environnement, comme la prévision météo.
Pour débattre, on vérifie la source de chaque chiffre, on précise ce qu’il mesure et l’on écarte les affirmations sans source.
Vérification
À projeter ou à lire en fin de séance. La réponse s’affiche en cliquant sur « Réponse ».
-
Une entreprise annonce qu’une requête à son assistant consomme 0,24 wattheure. Que faut-il se demander ?
- ARien, c’est un chiffre précis.
- BQui le dit, quelle méthode est utilisée, et ce que le chiffre inclut ou non, comme l’entraînement et la fabrication.
- CSi le chiffre est rond.
Réponse
B. Le chiffre vient de l’entreprise elle-même et ne concerne qu’une requête de texte typique. Il ne dit rien de l’entraînement ni du matériel.
-
Qu’est-ce qui pèse le plus dans l’empreinte carbone du numérique en France ?
- ALes requêtes aux assistants.
- BLa fabrication des terminaux : téléphones, ordinateurs, télévisions.
- CLes câbles sous-marins.
Réponse
B. Selon l’ADEME et l’Arcep, les terminaux représentent environ les quatre cinquièmes de l’empreinte carbone du numérique, surtout à cause de leur fabrication.
-
Qu’est-ce que l’effet rebond ?
- ALe retour d’une technologie à la mode.
- BLe fait qu’une technologie plus efficace soit tellement plus utilisée que la consommation totale augmente.
- CUn défaut des centres de données.
Réponse
B. Si chaque requête consomme moins mais qu’il y en a beaucoup plus, la consommation totale peut croître.
-
Pourquoi écarter la carte « Chaque question à l’IA détruit un arbre » ?
- AParce qu’elle est trop alarmiste.
- BParce qu’elle n’a aucune source et contredit les ordres de grandeur connus.
- CParce qu’elle est trop courte.
Réponse
B. Un argument sans source ne peut pas être vérifié. Il affaiblit la cause qu’il prétend défendre.
Questions difficiles
Questions d’élèves embarrassantes, avec une réponse possible.
Alors je ne dois plus utiliser l’IA ?
La séance ne dit pas cela. Elle donne des ordres de grandeur pour décider en connaissance de cause. Une requête utile consomme peu ; garder son téléphone plus longtemps compte beaucoup plus. Les choix les plus importants sont collectifs : comment on produit l’électricité, quels usages on développe, quelle durée de vie pour le matériel.
Pourquoi les chiffres sont-ils si différents d’une source à l’autre ?
Parce qu’ils ne mesurent pas la même chose (une requête, un entraînement, un total) et qu’ils reposent sur des hypothèses différentes : type de modèle, centre de données, origine de l’électricité, prise en compte de l’eau des centrales. Les entreprises publient peu de données, ce qui oblige les chercheurs à estimer.
L’IA peut-elle aider à lutter contre le réchauffement ?
Elle le peut dans certains domaines : prévision météo, gestion des réseaux électriques, recherche de matériaux. Mais ces apports ne sont pas automatiques et ne compensent pas d’eux-mêmes ses coûts. Les deux doivent être pesés, sans les opposer par principe.
Les entreprises vont-elles réduire leur consommation ?
Elles améliorent l’efficacité des puces et des logiciels, et achètent de l’électricité bas carbone. Mais la croissance des usages est plus rapide, et les émissions de plusieurs grandes entreprises du numérique ont augmenté ces dernières années, ce qu’elles reconnaissent dans leurs propres rapports.