Cette comparaison provient d’un rapport de l’Université des Nations unies publié le 3 juin. Il s’intéresse à la consommation d’énergie appréhendée, mais aussi aux quantités d’eau qui seront nécessaires pour refroidir ces kilomètres carrés d’installations informatiques.

« Près de 3% », cela voudrait dire 935 milliards de kilowatts-heures d’électricité, soit plus du double du sommet atteint en 2025 (448 milliards). Comme une bonne partie de cette électricité provient de sources fossiles, cela produisait, en 2025, environ 189 millions de tonnes métriques de CO2, estimait l’Agence internationale de l’énergie, qui avait également produit un premier rapport à cet effet en avril 2025.

À ceux qui argumentent que les nouveaux modèles d’IA vont atténuer ce problème parce qu’ils vont gagner en efficacité et demander moins d’énergie, le document du 3 juin répond en évoquant un concept connu des économistes, le « paradoxe de Jevons »: celui-ci dit que plus les progrès techniques permettent d'utiliser une ressource efficacement, plus la consommation de cette ressource a tendance à… augmenter. 

Autrement dit, à mesure que ces larges modèles de langage deviendront moins chers et plus conviviaux, on leur inventera de nouveaux usages et on les utilisera davantage. Les auteurs suggèrent une utilisation « responsable » de cette technologie, qui impliquerait par exemple des formats plus efficaces, plus de transparence quant au cycle de vie et une meilleure coopération internationale: pour l’instant, seulement 32 pays abritent des infrastructures spécifiques à l’IA et 90% sont aux États-Unis ou en Chine. 

L’Université des Nations unies est un établissement destiné aux études supérieures (maîtrise et doctorat) consacrées à des « questions sociales d’intérêt mondial ». Elle est constituée de 13 instituts, dont celui qui est derrière ce rapport, l’Institut pour l’eau, l’environnement et la santé, est basé en Ontario depuis 1996.