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L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un défi mondial, tout en offrant des solutions prometteuses. Avec l’essor des modèles linguistiques de grande taille (LLMs), ces questions deviennent centrales. À ce carrefour, l’UNESCO joue un rôle grandissant, notamment sous la présidence du G20 assurée par l’Afrique du Sud en 2025. Cette actualité met en avant les défis énergétiques liés à l’IA, la quête de durabilité et la nécessité d’un encadrement éthique et technique toujours plus pointu.
Le contexte international : le G20 place l’IA et la durabilité au centre des priorités
Depuis le 1er décembre 2024, l’Afrique du Sud assure la présidence du G20. Sous la devise « solidarité, égalité et durabilité », cette mandature cible trois axes majeurs : croissance inclusive, sécurité alimentaire et intelligence artificielle. Ces priorités dessinent une feuille de route où la transition numérique doit impérativement rimer avec responsabilité environnementale.
La question de la durabilité s’invite dans toutes les discussions sur l’IA : comment garantir un développement technologique respectueux des ressources planétaires ? Alors que se multiplient les usages des LLMs dans l’éducation, la recherche ou l’industrie, leur empreinte écologique devient un sujet central pour les institutions internationales.
Quelle place pour l’expertise de l’UNESCO en matière d’intelligence artificielle ?
Organisation de référence pour l’éducation, la science et la culture, l’UNESCO apporte depuis plusieurs années son concours à la régulation et à l’évaluation des impacts de l’intelligence artificielle. En 2025, cette mission prend de l’ampleur puisque l’agenda sud-africain souhaite s’appuyer concrètement sur cette expertise internationale pour guider les travaux du G20 autour de l’IA.
L’objectif principal reste de promouvoir une gouvernance globale qui accorde la priorité à l’éthique, mais aussi à l’analyse scientifique détaillée des technologies émergentes. L’organisation encourage également l’élaboration de normes partagées afin de minimiser non seulement les risques sociaux mais aussi l’impact sur l’environnement, tout en veillant à l’équité dans l’accès aux technologies.
Les LLMs et la consommation d’énergie : état des lieux et débats techniques
Quels sont les besoins énergétiques des modèles linguistiques de grande taille ?
Les LLMs, utilisés aujourd’hui dans le traitement automatisé du langage, nécessitent d’importantes infrastructures informatiques. Leur entraînement repose sur des centres de données énergivores qui mobilisent des processeurs graphiques de dernière génération. Selon diverses estimations, entraîner un grand modèle peut consommer autant d’électricité qu’une petite ville sur un an, soulignant l’importance de la consommation d’énergie dans ce domaine.
L’exploitation quotidienne des LLMs demande elle aussi une alimentation continue et stable en énergie, puisque les requêtes générées par millions induisent une charge conséquente sur les serveurs. Ce constat relance le débat sur le choix des sources énergétiques et sur la façon d’optimiser la gestion des ressources numériques à l’échelle mondiale.
Vers des solutions pour maîtriser la facture énergétique
Pour limiter ces effets, des efforts de rationalisation voient le jour. Les entreprises développant des LLMs se tournent vers des algorithmes plus efficients ou recourent à la réduction de la taille des modèles pour restreindre la puissance nécessaire. Simultanément, le recours aux énergies renouvelables dans le secteur des data centers progresse afin de réduire leur impact carbone global.
Ces avancées témoignent d’une mobilisation progressive pour aligner performance technologique et efficacité énergétique. Il demeure essentiel de suivre attentivement l’évolution de cette tendance, car l’adoption massive des IA génératives ne montre actuellement aucun signe de ralentissement.
Enjeux de gouvernance mondiale : rôle clé des organisations internationales
Pourquoi une action coordonnée s’impose-t-elle ?
La montée en puissance des LLMs bouleverse l’économie numérique mondiale et impose une réflexion collective sur la répartition équitable des outils et des ressources. Outre la consommation d’énergie brute, d’autres questions touchent à l’accès aux capacités informatiques et au partage juste des bénéfices issus de ces innovations.
Une stratégie internationale est attendue pour prévenir la concentration des moyens entre quelques acteurs dominants du secteur. La coordination pilotée par l’UNESCO et soutenue par le G20 ambitionne de fixer un cap commun et transparent en matière de standards, d’efficience énergétique et de respect de l’environnement.
Les axes de travail privilégiés lors de la présidence sud-africaine
Trois lignes directrices structurent l’action conjointe autour de l’IA au sein du G20 :
- Mise en œuvre de politiques favorisant une croissance inclusive intégrant l’innovation responsable
- Assurance de la sécurité alimentaire grâce à l’utilisation raisonnée des modèles intelligents – notamment dans le monitoring agricole
- Promotion de recherches sur l’efficacité énergétique des LLMs, en associant chercheurs, scientifiques et industriels mondiaux
Chaque axe vise à favoriser l’intégration harmonieuse de l’IA dans l’économie mondiale sans ignorer ses conséquences écologiques, technologiques et sociales. Le dialogue entre les États membres et les organisations internationales s’annonce donc déterminant pour bâtir des compromis opérationnels et pérennes.
Chiffres et perspectives : synthèse des principaux indicateurs
Plusieurs études récentes fournissent des ordres de grandeur éclairants sur l’énergie consommée par les LLMs. Les chiffres varient selon la capacité des centres de données, l’architecture des modèles et la fréquence d’utilisation. On relève par exemple que l’entraînement initial d’un très grand modèle peut dépasser plusieurs gigawattheures, ce qui pèse fortement dans le bilan énergétique du secteur numérique global.
Certains opérateurs communiquent désormais chaque année des données précises sur la part d’énergie renouvelable employée, tandis que des rapports sectoriels analysent l’évolution de cette consommation en fonction du déploiement géographique. Cette approche quantitative permet aux autorités publiques et aux spécialistes de mieux cibler leurs recommandations et d’affiner les priorités d’investissement.
| Poste d’énergie | Consommation estimée par an | Tendances actuelles |
|---|---|---|
| Entraînement des LLMs | Quelques à plusieurs GWh | Tendance haussière, optimisation en cours |
| Utilisation quotidienne | Variable, selon le trafic | Pilotage par le recours à l’IA distribuée et centralisée |
| Part d’énergie renouvelable utilisée | Entre 30 % et 60 % selon les acteurs | Progression régulière |
La dynamique impulsée par la présidence sud-africaine du G20 et l’appui méthodologique de l’UNESCO devraient intensifier ce suivi, tout particulièrement dans la perspective d’une meilleure répartition des bénéfices technologiques et d’une vigilance accrue quant à la préservation des ressources énergétiques mondiales.
