Depuis plusieurs années, la dominance de Google dans nos recherches en ligne semble implacable, alimentant une croyance répandue selon laquelle l’utilisation de l’intelligence artificielle pour répondre à nos requêtes serait forcément plus énergivore que les recherches classiques. Cependant, une récente étude de Charles Duprat, chercheur en inclusion numérique, remet en question cette idée reçue en proposant une analyse plus globale de la consommation d’énergie lors de l’utilisation de l’IA versus la navigation web traditionnelle.
Selon cette étude, une requête ChatGPT consommerait environ 5,4 fois moins d’énergie qu’une recherche Google sur mobile pour des tâches complexes, en tenant compte de l’ensemble du trajet utilisateur. En effet, la consommation énergétique d’une session web ne peut pas se limiter à l’énergie nécessaire pour le traitement côté serveur : il faut aussi considérer le transfert des données via les réseaux mobiles, le rendu de la page, et surtout les scripts publicitaires et trackers qui s’exécutent en arrière-plan. Ces éléments représentent une part considérable de la consommation réelle lors des sessions classiques, et leur omission dans les bilans officiels faussent la comparaison.
La véritable consommation énergétique d’une session web inclut le réseau, le rendu et la publicité, ce qui peut faire bénéficier à l’IA d’un avantage considérable coque par rapport à la recherche web traditionnelle.
Les chiffres sont édifiants : la page web médiane mobile pèse 2,56 Mo, tandis qu’une réponse sous forme de texte brute par une IA ne nécessite qu’environ 5 Ko. Le ratio de transmission est donc énorme, rendant en réalité la consommation en énergie réseau pour une recherche classique bien plus élevée qu’on ne le pense. Cela relativise fortement l’idée que l’IA serait systématiquement plus énergivore, surtout dans le contexte actuel où naviguer sur un site d’information avec des publicités et des scripts publics peut consommer jusqu’à 41% de l’énergie d’une session.
Il est également important de noter que l’usage d’outils tels que les bloqueurs de pub peut réduire la consommation électrique d’un terminal de 15 à 44%. En pratique, cela signifie que le contenu publicitaire et ses scripts sont responsables d’une partie significative de la dépense énergétique lors de la navigation web. En se passant de ces éléments, l’utilisateur pourrait réduire drastiquement sa consommation d’énergie, rendant l’avantage de l’IA plus évident encore dans certains cas.
Cependant, la réflexion ne s’arrête pas là. Le chercheur souligne que pour certains modèles d’intelligence artificielle plus complexes, comme o3 ou Deep Think, la consommation peut exploser, atteignant jusqu’à 700 fois plus qu’une inférence standard. De plus, la question du paradoxe de Jevons, selon lequel une amélioration de l’efficacité peut stimuler une utilisation accrue, reste entière et semble indiquer que la consommation globale pourrait continuer à croître malgré des bilans énergétiques plus favorables pour l’IA.
En résumé, la comparaison entre IA et Google n’est pas aussi simple qu’elle paraît. Elle doit prendre en compte l’ensemble de la chaîne, depuis la navigation jusqu’au rendu, en passant par la publicité, un aspect souvent oublié dans les bilans officiels. La recherche s’oriente donc vers une remise en question des clichés de consommation, tout en soulignant que Google elle-même chausse désormais une stratégie intégrant l’IA, ce qui complexifie encore davantage la mesure de leur impact global en termes d’énergie. La lecture de l’étude reste recommandée pour se faire une opinion nuancée, accessible en ligne en accès libre.
