Google annonce son plus important accord d’achat de crédits carbone issus de la reforestation,  avec la startup brésilienne Mombak sur 200 000 tonnes métriques de compensation d’émissions de CO2, soit quatre fois le volume du contrat pilote signé en septembre 2024.

Mombak transforme d’anciennes terres de pâturage dégradées en forêt amazonienne,

Les deux entreprises ont refusé de divulguer la valeur financière de la transaction. En 2023, lors de sa vente à McLaren Racing, Mombak avait facturé ses crédits en moyenne à plus de 50 dollars la tonne.

Un revirement vers la photosynthèse

L’accord marque un tournant dans la stratégie de décarbonation de Google. En 2024, l’entreprise avait initialement investi plus de 100 millions $ dans diverses technologies de capture du carbone – altération minérale, biochar, capture directe dans l’air et acidification des rivières. L’accord de septembre 2024 avec Mombak représentait sa première incursion dans les crédits carbone basés sur la nature au Brésil.

« La technologie la moins risquée dont nous disposons pour réduire le carbone dans l’atmosphère est la photosynthèse », explique Randy Spock, responsable des crédits carbone chez Google, cité par Reuters.

Cette multiplication des engagements répond à une explosion des émissions liées aux activités de Google. Selon son dernier rapport environnemental, ses émissions de scope 2 liées au marché – principalement l’électricité achetée pour ses centres de données et bureaux – ont plus que triplé entre 2020 et 2024, atteignant 3,1 millions de tonnes d’équivalent CO2.

La coalition Symbiosis élève les standards

En 2024, Google s’était associé à Meta, Salesforce, McKinsey et Microsoft – le plus gros acheteur à ce jour – pour créer la Symbiosis Coalition  qui s’est engagée à contracter plus de 20 millions de tonnes de compensations carbone basées sur la nature d’ici 2030.

La coalition impose des normes strictes : comptabilité carbone conservatrice et transparente, préservation à long terme et bénéfices pour la biodiversité et les communautés locales. Sur 185 projets examinés, celui de Mombak est le premier à satisfaire ces critères.

Cette annonce intervient alors que la COP30 qui s’ouvre aujourd’hui à Belem ( Brésil) doit annoncer, entre autres initiatives, un nouveau fonds de soutien pour les forêts tropicales.

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Quel point commun entre ecoinvent, GaBi et imec.netzero ? Tout au moins, celui d’alimenter la calculette carbone d’AWS (CCFT, Customer Carbon Footprint Tool). Ou, plus précisément, la méthodologie qui sous-tend l’outil.

Une nouvelle version de cette méthodologie (3.0) vient d’être publiée. Avec elle, AWS vient englober, en partie, le fameux scope 3. C’est-à-dire les émissions indirectes dans sa chaîne de valeur.

Une partie des émissions entrant dans ce périmètre sont liées à l’extraction, à la production et au transport de l’énergie consommée dans les datacenters. Calculées au niveau des clusters, elles sont dites « opérationnelles ». Cela inclut l’électricité achetée, ainsi que les carburants et les fluides frigorigènes utilisés dans les générateurs de secours ou les systèmes de climatisation.

D’autres émissions sont amorties sur la base de la durée de vie des assets auxquels elles se rattachent. En fait partie l’empreinte carbone embarquée :

• Du matériel informatique (extraction des matières premières, fabrication des composants, processus d’assemblage, acheminement vers les datacenters)
• Des datacenters
• Des équipements non informatiques (centrales de traitement d’air, unités de distribution d’énergie…)

4 options de modélisation pour les équipements IT

La méthodologie v3 ne couvre pas l’ensemble du scope 3. Elle fait notamment l’impasse sur la fin de vie de toutes ces composantes (recyclage de matériel, destruction de bâtiments, etc.).

Pour les émissions opérationnelles, AWS propose des estimations basées sur la localisation ou sur le marché. Il prend en compte les pertes qui surviennent lors de la transmission et de la distribution.

Pour les équipements informatiques, l’estimation repose sur une modélisation au niveau des composants. Sont priorisés ceux présents en plus grand nombre dans l’infrastructure et/ou pesant le plus lourd dans l’empreinte carbone globale.

Un modèle « en cascade » est employé pour s’adapter aux éventuels manques de données.
La préférence va à une ACV (analyse de cycle de vie) par processus, autant que possible à partir des données des fabricants. À défaut, on collecte des attributs techniques (types de matériaux, processus de fabrication et masse, principalement) et on exploite éventuellement des estimations moyennes de l’industrie.

Pour certains types de composants à l’empreinte importante et dont les propriétés technologiques peuvent facilement être caractérisées à partir de quelques indicateurs (CPU, GPU, SSD, HDD, RAM, cartes mères…), on peut procéder par extrapolation. En l’occurrence, via une relation paramétrique entre les résultats de l’ACV par processus et les caractéristiques-clés de ces composants.

Autre option : l’analyse entrées-sorties (EIO, Economic Input-Output). Elle lie l’activité économique aux impacts environnementaux grâce à des facteurs d’émission sectoriels (en kg CO₂e/$), rapportés au coût unitaire des composants.

Pour les composants qu’on trouve peu fréquemment et pour lesquels l’EIO ne produit pas de résultats précis, il y a l’option RCA-LCA (Representative Category Average Life Cycle Assessment). Elle se fonde sur la masse mesurée ou estimée des composants, combinée à une classification KNN (algorithme des k plus proches voisins) pour les associer à des facteurs d’émissions représentatifs appropriés.

Des sources en Belgique, en Suisse et au Canada

Parmi les sources qu’AWS exploite pour la partie informatique, il y a donc ecoinvent, GaBi et imec.netzero. Le premier – une base de données environnementales – est portée par une entreprise à mission de droit suisse. Le second est un logiciel d’ACV rattaché à la base Sphera. Le troisième donne un aperçu de l’impact environnemental de circuits intégrés. On le doit à l’Imec, institut de recherche universitaire belge en microélectronique et nanotechnologies.

Pour ce qui est des datacenters, AWS suit principalement les lignes directrices du Conseil national de recherches du Canada en matière d’ACV de l’ensemble du bâtiment. Ces guidelines se fondent sur la norme européenne EN 15978:2011.

Les modèles d’ACV pour les carcasses et les salles s’appuient essentiellement sur des EPD (déclarations environnementales de produits) tiers validés et sur la base ecoinvent.

Des données recalculées jusqu’à 2022

Pour passer du niveau du cluster à celui des racks, on se réfère à la puissance absorbée. Et on y ajoute le carbone embarqué amorti sur une durée de vie de 6 ans.
Exemple pour un cluster auquel on a attribué 500 MT CO2_e et qui tire 1000 KVA : un rack consommant 600 KVA se verra allouer 60 % de l’empreinte carbone, soit 300 MT CO₂e. Le carbone amorti associé à ce rack (par exemple, 100 MT CO₂e) est ajouté pour obtenir les émissions totales, sur une base mensuelle.

Pour passer des racks aux services, on fait la différences entre les services « fondateurs » (qui ont des racks dédiés dans des datacenters) et « non fondateurs » (qui reposent sur d’autres services).
Exemple dans un rack dont le modèle identifie qu’il consomme 1000 Go-mois. Un service qui consomme 250 Go-mois se verra attribuer 25 % des émissions du serveur.

Pour les services « fondateurs », l’attribution d’une empreinte à chaque client se fait par allocation « physique » (basée sur les usages). Pour les services « non fondateurs », elle se fait par allocation « économique » (basée sur le revenu).

Pour permettre des analyses rétrospectives de tendances, AWS a recalculé ses données avec la nouvelle méthodo jusqu’à janvier 2022.

Illustration principale générée par IA

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À l’instar de la réutilisation de chaleur lorsque surviennent des épisodes caniculaires ou de stress hydrique, des externalités positives peuvent devenir des contraintes.

Cette remarque figure dans l’AFNOR SPEC 2314. Publié en juin 2024 et mis à jour pour la dernière fois en avril 2025, le document ne constitue pas une norme. Il vise à fournir un catalogue de méthodes et de pratiques à appliquer pour tendre vers une IA « frugale ». Une soixantaine d’organismes (47 du secteur privé, 7 du secteur public, 6 de la sphère académique/recherche) y ont contribué.

Les 31 bonnes pratiques référencées sont classées sur deux axes. D’un côté, en fonction des segments « service », « données » et « infrastructures ». De l’autre, selon les étapes du cycle de vie d’une IA.

Six de ces bonnes pratiques ont la particularité de nécessiter un effort important tout en présentant un faible gain*. Les voici.

Faire évoluer les stratégies de mesure d’impact en fonction des enjeux et des contraintes

C’est sur ce point qu’est évoquée la question des externalités positives devenant contraintes. Une manière d’avaliser cette bonne pratique qui consiste à réévaluer les stratégies de mesure d’impact et les critères de frugalité tout au long du cycle de vie d’un service d’IA.

Cette réévaluation, qu’on assurera régulièrement et plusieurs fois par an, pourra impliquer l’évolution et la rationalisation des outils de mesure.

Mettre en place un référentiel unique de « services IA » frugaux

Ce référentiel devra comprendre au minimum, pour chaque service :

• Un identifiant unique
• Son statut de déploiement
• L’identification de l’équipe en charge de sa gestion
• La description des modèles sous-jacents
• Des éléments sur les données et l’infra, éventuellement tirées d’une base de données existante

L’AFNOR SPEC 2314 recommande de créer, dans ce référentiel, un espace spécifique d’analyse de la frugalité. Et d’ajouter, pour chaque service, deux critères déclaratifs. L’un relatif au statut de l’évaluation (non étudié, en cours, étudié, audité…). L’autre, à l’existence d’une procédure de réutilisation et d’évolution du service. Dans l’idéal, on complétera par des infos plus détaillées décrivant chaque indicateur de frugalité par service.

Avoir une offre de produits numériques IA sur étagère

Cette bonne pratique évite les doublons tout en facilitant l’amélioration de l’existant et l’élimination des produits devenus obsolètes. Elle suppose de favoriser la réutilisation de tout service voire système d’IA, avec un processus de mise en œuvre simplifiée (intégration sans développement de fonctionnalités supplémentaires). Mais aussi de permettre de participer à l’évolution fonctionnelle d’un produit sans changer la manière de l’utiliser. Dans cette perspective, on s’assurera que le demandeur peut :

• Accéder facilement au backlog
• Accéder à la procédure de gestion d’une nouvelle demande (mise à jour ou évolution)
• Afficher les règles de priorisation pour toute demande

Le demandeur doit pouvoir développer et/ou intégrer le service par lui-même ou bien sous-traiter la démarche. À la fin de chaque création de service d’IA, on mettra à disposition une procédure de réutilisation et de mise à jour.

Favoriser les terminaux utilisateurs pour l’entraînement ou l’inférence

Principe général à suivre : identifier des petits modèles, mettre en place des techniques d’optimisation et de compression (autre bonne pratique de la SPEC AFNOR 2314), évaluer les impacts de cette approche et l’intégrer dans les réponses possibles au besoin.

Écrire du code pouvant être amélioré par plusieurs personnes et réimplémenté sur plusieurs environnements

Il s’agit ici de produire du code réutilisable pour réentraîner facilement le modèle ou pouvoir exploiter des modules dans d’autres projets.

Pour limiter l’empreinte environnement sont conseillés des langages compilés (C, C++ et CUDA sont cités). Ou bien, pour les langages de plus haut niveau, un interpréteur optimisé (exemple : Pythran ou Numba pour Python).

Si cela est possible dans la limite des compétences en développement des data scientists et des choix stratégiques de la sociétés, on favorisera C pour développer l’IA avec la norme ANSI C99 en utilisant des bibliothèques standards.

On cherchera plus globalement à pérenniser le code en utilisant au maximum les bibliothèques courantes, en privilégiant les langages multienvironnements et en vérifiant les licences d’utilisation (risque de portabilité et de surcoût dans le temps).

Décomposer un gros modèle d’IA en plusieurs petits modèles

La somme de l’empreinte de petits modèles spécialisés sera inférieure à l’empreinte d’un gros modèle généraliste, postule l’AFNOR SPEC 2314.

Cette décomposition permet, de plus, une mutualisation des modèles. Et favorise la réduction de l’empreinte du réentraînement – comme de l’inférence. Elle suppose un niveau de compétence suffisant pour la mise en œuvre de modèles multiples – éventuellement à l’appui d’un orchestrateur.

* Elles sont plus précisément dans le top 10 des bonnes pratiques présentant le plus faible gain et dans le top 10 de celles nécessitant le plus d’effort.

Illustration générée par IA

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Si les tendances actuelles se poursuivent, la trajectoire climatique est alarmante.

On peut résumer ainsi les observations de The Shift Project – aka « Le think tank de la décarbonation de l’économie » – sur la filière datacenter.

L’Irlande, aperçu des futurs possibles

L’Irlande est un bon indicateur de ce qui pourrait se passer en Europe, affirme-t-il. Par sa politique fiscale, le pays a attiré énormément de datacenters, essentiellement d’acteurs américains. Le tout de façon peu qualifiée, sans anticipation des conséquences. La consommation du parc a crû de façon remarquable : environ 20 % de l’électricité du pays en 2022, contre 5 % en 2015 – alors que tous les autres secteurs ont plutôt vu stagner leur consommation.

À Dublin, où on ne sait plus fournir l’ensemble de la production électrique pour tous les usages, on a dû arrêter des projets immobiliers. Un moratoire de fait s’est installé : l’opérateur électrique irlandais a décidé de ne plus connecter de datacenters au réseau dans cette zone tant qu’il n’y aurait pas de désaturation.

La filière datacenter met les gaz

Cela n’a pas pour autant résulté en un arrêt de l’installation de datacenters. Une voie de contournement a effectivement été trouvée. Une quizaine sont aujourd’hui raccordés directement raccordés au réseau de gaz ou en ont fait la demande, avec le projet de mettre en place des centrales électriques dédiées.

Dans les scénarios de transition énergétique de l’Europe, il est prévu, à l’horizon 2035, de se passer de 200 TWh d’électricité produite à partir de gaz. Or, c’est précisément la consommation supplémentaire que représenteraient ces datacenters… et qui, aujourd’hui, n’est pas planifiée.

Perpétuer cette alimentation au gaz, c’est aussi prolonger une dépendance énergétique de l’Europe envers les États-Unis, fait remarquer The Shift Project. Il existe par ailleurs des risques de conflit d’usages avec les secteurs dont la décarbonation complète ne peut passer que par l’électrification. Transports et chauffage, notamment.

Stratégie bas carbone : « Le numérique est bien un secteur »

Au regard de l’empreinte croissante de la filière datacenter, The Shift Project appelle à l’intégrer dans la SNBC 3 (troisième stratégie nationale bas carbone, en cours d’élaboration par le Secrétariat général à la planification écologique), avec sa propre trajectoire.

Récemment, les datacenters étaient encore fondus dans le secteur tertiaire. Dans la catégorisation RTE, ils en ont finalement été sortis pour être intégrés au sein du secteur de l’industrie. Et pour cause : certains atteignent désormais une puissance unitaire du même ordre que celle des sites industriels.

La partie terminaux est quant à elle intégrée dans la consommation des logements (secteur résidentiel). Au même titre, donc, que l’éclairage ou l’électroménager.

Au final, le numérique est disséminé, intégré de façon partielle, de sorte qu’on « loupe des morceaux », pour reprendre les mots de The Shift Project. Or, d’après l’association, c’est bien un secteur : il a ses infrastructures, ses services, ses acteurs, ses lobbys même.

L’intégration du numérique en tant que secteur dans la SNBC a normalement déjà été décidée en 2023 par le Haut Comité sur le numérique responsable*. Pour The Shift Project, il faut maintenant « passer aux faits ». Tout en n’oubliant pas que les datacenters validés aujourd’hui n’atteindront possiblement leur consommation maximale que dans 10 à 15 ans.

D’Enedis à OpenAI, une transparence à construire

Au niveau européen, la directive EED (efficacité énergétique) impose que les datacenters de plus de 500 kW communiquent certaines de leurs données. À peu près un tiers le font effectivement. Un suivi à l’échelle nationale apparaît donc d’autant plus opportun. L’énergie est d’ailleurs considérée comme un secteur qui relève d’abord de la compétence des États plutôt que de la Commission.

La transparence, dans l’ensemble, ne se mettra probablement en place que si on l’impose de façon réglementaire, estime-t-on chez The Shift Project.

L’association est en discussion avec RTE, qui s’occupe des « gros » datacenters. Avec Enedis, qui gère les « petits », c’est plus compliqué : ces datacenters sont certes dédiés, mais pas forcément connus comme tels. Un meilleur référencement est nécessaire.

Concernant les modèles d’IA génératifs, ce qui a été publié ne suffit pas à se faire une idée véritable. Les chiffres sont très peu comparables d’un point de vue méthodologique. Google, notamment, utilise l’approche market-based, donc se sert de ses contrats d’énergie verte. Contrairement, entre autres, à Mistral AI, dont The Shift Project salue la démarche, portée par une approche scientifique et validée par des pairs. Il n’en dit pas autant au sujet d’OpenAI, tancé pour son « opacité ».

On a également très peu de données sur les empreintes énergétique et carbone embarquées des hardwares. Vu le rythme d’évolution technologique, les informations à leur sujet deviennent vite très obsolètes. À date, il y aurait environ 9 millions d’accélérateurs IA – essentiellement des GPU – dans le parc mondial de datacenters. On en compterait 60 millions en 2030.

Ces phénomènes sont aujourd’hui clairement tirés par l’offre, clame The Shift Project. Plus précisément par des acteurs à la capacité de financement immense et pour qui la question à court terme ne semble pas être la recherche de rentabilité, mais plutôt l’installation d’une domination hégémonique pour ensuite inventer un modèle économique. Il faut « savoir y résister », avance le think tank, également en gardant à l’esprit le risque de dépendance numérique.

* Alors composé de Jean-Noël Barrot (ministre délégué chargé de la transition numérique et des télécommunications), Dominique Faure (secrétaire d’État chargée de la ruralité) et Christophe Béchu (ministre de la Transition écologique et de la Cohésion des territoires).

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