Docteur Jekyll et Mister IA : pourquoi ce titre pour une conférence sur l’intelligence artificielle ?

Il y a rarement eu une figure telle que celle du Docteur Jekyll et Mister Hyde pour incarner aussi bien la dualité « pour le meilleur et pour le pire » que je voulais transmettre. L’IA est un sujet suffisamment pénible, anxiogène et parfois utopiste pour ne pas utiliser des éléments de la culture populaire pour parler aux gens. Et ensuite avec la ressemblance de consonance entre Hyde et IA (prononciation anglaise) j’ai proposé “Dr Jekyll et Mr IA.”

Pouvez-vous nous rappeler qui est Dr Jekyll et Mr Hyde ?

Il s’agit du titre d’un livre qui se déroule à Londres. Il est écrit pendant la seconde révolution industrielle, à une époque où la ville est confrontée à beaucoup d’inégalités. Il y a d’un côté les progrès industriels, économiques, le développement du train… et de l’autre, beaucoup de pollution, une grande pauvreté, des pertes d’emploi à cause de nouveaux processus industriels. Les gens faisaient face à ces deux aspects du progrès, qui ont été incarnés dans le livre L’Etrange cas du Dr Jekyll et de Mr Hyde par la médecine. Cette médecine est capable à la fois de soigner mais elle peut aussi fabriquer des drogues. Le Dr Jekyll incarne le bon, celui qui soigne, qui agit le jour. Et la nuit, à cause d’une drogue, il libère son mauvais côté : Mr Hyde. Tout le livre repose sur des oppositions : lumière/obscurité, soin/destruction.
J’ai trouvé que c’était assez représentatif de ce que nous-mêmes on était en train de vivre dans nos sociétés modernes. Nous sommes en train de vivre une nouvelle révolution industrielle, celle des données et du numérique. Dans cette révolution, l’IA émerge comme un nouvel acteur. C’est un super outil, qui existe depuis des décennies et qui comporte un côté très clair, très “Dr Jekyll”. Mais dans le même temps, à force de pousser les limites, on a fini par faire émerger le côté obscur de l’IA : Mr Hyde. L’IA, j’aime à dire que c’est comme une pièce de monnaie. Elle a de la valeur mais un côté pile et un côté face. On ne peut pas faire l’un sans l’autre.

Quelle est la face “Mr Hyde” de l’intelligence artificielle ?

D’un point de vue environnemental, la liste est longue. Surconsommation énergétique, émissions de gaz à effet de serre, consommation d’eau massive et majeure (cf encadré). Il y a aussi l’accélération de l’épuisement des ressources nécessaires à la production de ces systèmes d’IA. Le déploiement de data centers de plus en plus gros et massifs qui empiètent sur des zones urbaines ou agricoles crée des tensions sur les nappes aquifères et même sur les ressources en énergie. Sans compter qu’on est à deux doigts d’avoir des data centers dans l’espace.
Globalement, l’IA a des impacts à tous les niveaux : depuis l’extraction des métaux pour construire les composants, jusqu’à la fin de vie de ces composants qui vont devenir des déchets. Pour que les data centers qui les hébergent puissent communiquer, il faut aussi des câbles. Par exemple, 17 câbles de fibres optiques arrivent dans la baie de Marseille. Cela impacte également les fonds marins.
Toutes ces tensions peuvent être locales, ponctuelles, mais aussi globales et systémiques.

Vous êtes co-auteur du livre « Vers une IA frugale. Réussissez vos projets en équipe, maîtrisez votre empreinte environnementale et réduisez vos coûts« . Qu’est-ce que l’IA frugale ?

L’IA frugale est centrée sur l’essentiel, sur les besoins et non les envies. Elle cherche à limiter au plus possible son impact environnemental et énergétique. La frugalité c’est ne pas trop manger, ni trop gras, trop sucré, trop salé, tout en satisfaisant nos besoins élémentaires.
Aujourd’hui certains se demandent si l’IA générative permet effectivement de remplir des besoins élémentaires. Pour un certain nombre de personnes, non, on faisait très bien avant. Donc pour eux une IA frugale signifie “pas d’IA du tout.” Je respecte cette idée et elle est nécessaire dans le débat public, mais je ne serai pas si radical que ça. Je penche plutôt pour la question du besoin juste et du juste besoin.

Où en sommes-nous de cette IA frugale ?

L’IA frugale est un domaine de recherche en soi. De la recherche pour des IA moins consommatrices, plus sobres, plus petites et plus adaptées. Ces domaines intéressent la recherche publique mais aussi le privé. Des opérateurs qui fabriquent ces IA travaillent eux aussi au développement des IA frugales. Ce n’est pas parce qu’ils ont de fortes valeurs environnementales : plus les modèles sont petits, adaptés, moins ils consomment donc plus ces opérateurs vont gagner de l’argent. Ils peuvent se cacher derrière des justifications de sobriété, mais clairement il y a une justification économique. Et étrangement je pense qu’une convergence des luttes va se faire. Aujourd’hui on est encore dans un entre-deux. C’est celui qui a la plus grosse qui va gagner, c’est très masculin le monde de l’IA générative.

Quel est le côté « Dr Jekyll », le côté lumineux de l’intelligence artificielle ?

Le côté positif c’est qu’avec l’IA générative on va être capable de démontrer des théorèmes mathématiques, trouver de nouveaux traitements, faire des médicaments adaptés ou trouver des solutions à des problèmes environnementaux et climatiques. Cela peut aussi permettre à des gens qui n’ont aucune compétence juridique d’avoir accès à un avocat par exemple. Dans de nombreux domaines l’IA générative permet aussi de gagner du temps. Ce sont des choses qui existent déjà.
L’IA cela fait longtemps que l’on sait que ça fonctionne très bien. L’IA générative est plus nouvelle mais donne accès à de nouveaux services qui pouvaient être trop chers ou réservés à une élite.

Quels sont les défis à venir concernant le développement de l’intelligence artificielle générative ?

On a fait des transports aériens de plus en plus sûrs, et le résultat c’est le surtourisme et des billets presque donnés pour aller à l’autre bout de la planète. L’enjeu va être le contrôle des impacts et la non-prolifération des usages futiles. Encore faut-il pouvoir définir un usage futile.
Il faut faire en sorte que l’IA devienne un bien commun et qu’elle soit utilisable par les générations futures. J’ai l’habitude de dire « le numérique est notre avenir, économisons-le » mais on pourrait dire aussi « l’IA générative est notre avenir, économisons-là« . Économisons les ressources.
Il y a aussi des enjeux stratégiques autour des utilisations de l’eau, de l’énergie, des ressources qui peuvent causer des conflits d’intérêts. Cela peut donc causer des problématiques géopolitiques autour de la maîtrise de ces ressources.
Ensuite, il faut aussi maîtriser l’effet rebond. L’effet rebond c’est quand l’amélioration énergétique d’une technologie fait qu’elle se déploie partout et que donc l’impact énergétique dépasse l’impact initial. Un exemple de cet effet rebond c’est celui des écrans cathodiques, très lourds, qui consommaient beaucoup. Les écrans plats sont arrivés avec une consommation beaucoup plus faible. Mais ils sont devenus tellement plats et légers qu’on s’est mis à en mettre partout : dans les bureaux, dans les halls, dans les voitures… Au final, la consommation globale des écrans a augmenté. Avec l’IA c’est pareil. Ce n’est pas parce qu’on a la possibilité de générer des photos et vidéos qu’il faut que l’on se mette à en générer 50 par jour, juste parce que c’est rigolo.

Quelle est votre ressenti par rapport à la trajectoire actuelle de développement de l’IA générative ?

Je suis extrêmement inquiet, parce que cette trajectoire n’est pas tenable. Mais c’est aussi la raison pour laquelle je ne suis pas trop inquiet. C’est comme si une voiture n’arrêtait pas d’accélérer : c’est très inquiétant, mais dans le même temps on sait qu’elle ne pourra pas continuer d’accélérer éternellement. On est sur une phase d’accélération constante et continue qui est très inquiétante, mais on sait aussi que la planète va mettre ses propres limites à ces courbes de croissance.

L’impact environnemental de l’IA en quelques chiffres
https://unu.edu/inweh/collection/environmental-cost-of-AIs-Enrgy-Use-Carbon-water-and-land-footprints
Dans un rapport publié le 3 juin 2026, l’Université des Nations Unies présente ces chiffres :
> L’énergie consommée par un centre de données pour faire tourner une IA varie selon les tâches qu’on lui demande. Générer une image par IA consomme 2,9 Wh d’électricité, 1,22 g d’équivalent CO₂ et 28,6 ml d’eau. C’est 1 450 fois plus d’énergie qu’une requête de classification de texte.
> L’entraînement de GPT-5 (modèle d’IA générative de l’entreprise américaine OpenAI) a nécessité environ 1 milliard de litres d’eau. C’est l’équivalent des besoins annuels en eau à usage domestique de plus de 135 000 personnes en Afrique subsaharienne.
> Les milliards d’interactions avec l’IA et les réponses qu’elle génère représentent entre 80% et 90% de la consommation énergétique totale liée à l’IA. L’effet rebond est déjà visible.
> D’ici 2030, la demande mondiale en électricité des centres de données représentera près de 3% de la consommation mondiale d’électricité. C’est le double de la consommation de la France en 2025. Cette consommation générera 399 millions de tonnes d’équivalent CO2. Pour compenser cette empreinte carbone, il faudrait 6,7 milliards d’arbres cultivés sur une période de dix ans.
> D’ici 2030, le rapport estime que 2,5 millions de tonnes de déchets électroniques seront liés à l’IA. C’est l’équivalent de 250 tours Eiffel jetées chaque année.

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