L'IA accélère aussi bien l'extraction d'énergies fossiles que le déploiement des renouvelables. Une étude parue début août dans npj Climate Action (groupe Nature) conclut que, sans politique climatique dédiée, ce double effet se solde par une hausse nette des émissions de CO2 du secteur énergétique mondial dans la quasi-totalité des scénarios testés.
Un amplificateur qui joue dans les deux sens
Les auteurs — Will et Holly Alpine, anciens de Microsoft passés à l'ONG Enabled Emissions Campaign, avec Nathan Geldner et l'économiste Maksym Chepeliev (université Purdue) — décrivent l'IA comme un amplificateur de productivité qui ne choisit pas son camp. Elle rend le charbon, le pétrole et le gaz moins chers à produire, donc plus de gisements deviennent rentables à exploiter, ce qui peut aussi stimuler la demande. La même technologie améliore en parallèle le rendement de l'éolien et du solaire.
Les chercheurs ont simulé ces gains comme des chocs de productivité dans GTAP-E-Power, un modèle d'équilibre général calculable qui relie coûts de production, prix de marché et allocation du capital entre secteurs. Ils ont fait tourner 64 scénarios, en croisant l'ampleur des gains côté fossile et côté renouvelable.
Le résultat tient à une asymétrie. Comme le fossile domine encore le mix mondial, un gain de productivité accordé à ce secteur pèse davantage sur les émissions que le même gain accordé aux renouvelables. Pour que le bilan net devienne négatif, il faudrait que les progrès côté renouvelable soient 4 à 5 fois supérieurs à ceux côté fossile. Les émissions ne baissent que dans les configurations où l'IA n'apporte strictement aucun gain à la production fossile.
Une hausse nette, sauf décision politique
Dans les scénarios d'adoption parallèle, les émissions annuelles nettes augmentent de 0,47 à 1,8 gigatonne de CO2, soit 1,2 à 4,8 % des émissions énergétiques mondiales de 2024. Un travail publié dans Nature sur l'IA appliquée à l'extraction pétrolière pointe le même mécanisme côté amont.
Les auteurs en tirent cinq recommandations : limiter directement les usages de l'IA qui dopent l'extraction fossile, comptabiliser les émissions évitées comme celles induites, conditionner le soutien à l'IA « verte » à des contraintes sur le fossile, et étendre le suivi climatique au-delà des seuls centres de données. Ils jugent la tarification carbone utile mais insuffisante à elle seule.
Le résultat dépend étroitement des hypothèses injectées dans le modèle : ampleur des gains de productivité, élasticité de la demande, un seul modèle d'équilibre général. Un commentateur cité par next.ink reproche à l'étude des spéculations reposant sur des prémices non validées empiriquement. Les auteurs présentent d'ailleurs leur travail non comme une prévision mais comme une cartographie des conditions sous lesquelles l'IA aide, ou non, à décarboner.