Des chercheurs de la London School of Economics estiment que les gains de l’IA pour le climat sont nettement supérieurs à ses coûts

L’accélération des solutions mettant en œuvre l’intelligence artificielle va bouleverser nos vies professionnelles et privées dans un temps très court. D’ores et déjà, des études nous alertent sur l’appétit énergétique de cette technologie. Les sociétés technologiques ne s’y trompent pas. Pour compenser leurs besoins et l’augmentation fulgurante du nombre de centres de données à travers le monde, elles se ruent sur les crédits carbone. Mais des chercheurs affirment également que l’IA apportera un concours substantiel à la lutte contre le changement climatique. Le débat est ouvert. Dans une étude publiée le 23 juin 2025 dans la revue npj Climate Action, des chercheurs de la London School of Economics (LSE), parmi lesquels Nicholas Stern, ont apporté leur contribution à la discussion.

Selon leur analyse, l’augmentation annuelle attendue des émissions de GES en raison des besoins énergétiques de l’IA s’établirait entre 0,4 et 1,6 GtCO2e par an d’ici 2035. Sur la même période, l’IA pourrait permettre de réduire les émissions de 3,2 à 5,4 milliards de tonnes d’équivalent dioxyde de carbone (GtCO2e). L’équipe a limité son analyse des avantages de l’IA à trois secteurs : l’énergie, l’alimentation et la mobilité. À l’inverse, elle a examiné la consommation énergétique de la technologie pour tous les secteurs de l’économie.

Pour chacun des trois secteurs évoqués ci-dessus, l’équipe s’est appuyée sur des avis d’experts et des études sur le potentiel de l’IA en matière de décarbonation. Cela a permis d’estimer l’impact sur l’IA de trois facteurs qui déterminent la rapidité de diffusion d’une nouvelle technologie (son coût par rapport aux alternatives, son attrait pour les utilisateurs, sa facilité d’accès). Les chercheurs ont listé les domaines dans lesquels l’IA est susceptible d’apporter une contribution majeure : transformation des systèmes complexes ; découverte technologique innovante et efficacité des ressources ; incitation au changement et modification des comportements ; modélisation des systèmes climatiques et interventions politiques ; gestion de l’adaptation et de la résilience.