💡 L’idée centrale
Le rapport de l’Arcep sur les défis environnementaux de l’IA générative invite à changer de regard : l’IA ne peut plus être pensée uniquement comme un levier de productivité, de créativité ou d’automatisation. Elle doit aussi être considérée comme une infrastructure matérielle, consommatrice d’énergie, d’eau, de métaux, de capacités de calcul et de centres de données.
Pour les professionnels du marketing, l’enjeu est direct. La fonction marketing fait partie des plus susceptibles d’intensifier les usages d’IA générative : production de contenus, génération d’images, personnalisation, CRM, études, social listening, chatbots, search, automatisation de campagnes ou optimisation créative.
Le risque ne tient pas seulement à chaque usage pris isolément. Il vient surtout de l’effet volume : parce que l’IA réduit le coût et le temps de production, elle peut encourager une inflation de contenus, de tests, de requêtes, de variantes créatives et d’interactions automatisées.
💬 À garder à l’esprit
L’impact environnemental de l’IA ne se joue pas uniquement lors de l’entraînement des modèles. L’usage quotidien, appelé inférence, devient central. Chaque prompt peut sembler marginal, mais à l’échelle de millions ou de milliards de requêtes, l’impact devient significatif.
Tous les usages ne se valent pas. Générer une image ou une vidéo n’a pas le même impact que générer du texte. Activer un mode de raisonnement avancé n’a pas le même coût qu’une réponse simple. Utiliser un grand modèle généraliste pour une tâche élémentaire peut devenir un gaspillage technique.
Sobriété et performance ne sont pas incompatibles. Certains modèles moins consommateurs peuvent obtenir des performances comparables à des modèles plus lourds. Les architectures optimisées, les modèles spécialisés peuvent réduire fortement la consommation énergétique sans dégrader systématiquement la qualité des résultats.
La transparence reste insuffisante. Une très grande majorité des modèles d’IA ne publient aucune information environnementale exploitable. Cette opacité rend difficile la comparaison entre fournisseurs, modèles et services. Elle complique aussi la mise en place d’une gouvernance IA sérieuse côté entreprise.
💪 De la réflexion à l’action
Axe 1
Pour les directions marketing, le premier chantier consiste à cartographier les usages IA selon leur fréquence, leur volume, leur criticité business et leur intensité potentielle : texte, image, vidéo, analyse, automatisation, agents, search, CRM, contenu ou relation client.
Axe 2
Appliquer un principe de proportionnalité : choisir le modèle adapté au besoin, et non le modèle le plus puissant disponible.
Axe 3
Intégrer des critères environnementaux dans les appels d’offres et les choix technologiques ; transparence sur les modèles utilisés, localisation des calculs, consommation estimée, type d’infrastructure, recours à des modèles optimisés, possibilité de désactiver certaines fonctions IA non nécessaires.
Axe 4
Adopter une discipline éditoriale et opérationnelle afin que l’IA ne devienne pas une machine à produire toujours plus de contenus, de messages et de sollicitations. Pour les CMO, la maturité IA ne se mesurera pas seulement à l’adoption des outils, mais à la capacité à créer de la valeur tout en maîtrisant les usages, les volumes et les externalités.