Greg l'Héritier

Chef de projet IT senior | Solutions métier en contexte international | J'explore comment l'IA transforme le pilotage de projet, sans jargon.

[Greg l'Héritier @greg_lheritier]

Chef de projet IT senior, je pilote des déploiements de solutions métier à l'international.

J'y partage mes retours d'expérience terrain sur la gestion de projet ; l'IA en fait partie, mais pas seulement. Sans buzzword.

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Ni catastrophe immédiate, ni sujet à ignorer : c'est une trajectoire de croissance à surveiller maintenant, avant qu'elle ne devienne difficile à infléchir. Vous, ça change quelque chose à votre usage de savoir tout ça ?

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Consommation énergétique réelle de l'IA générative : les chiffres, sans excès. Ni minimiser, ni dramatiser, juste regarder ce qu'une requête coûte vraiment, et surtout où se situe le vrai enjeu.

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À nuancer : tous les data centers du monde (pas seulement l'IA) représentent aujourd'hui un peu plus de 1% de la consommation électrique mondiale. Et l'efficacité énergétique par requête progresse aussi, génération de modèle après génération.

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L'IA générative dans son ensemble consommerait environ 15 TWh par an aujourd'hui. Les projections évoquent jusqu'à 347 TWh d'ici 2030, ce qui impliquerait de construire des dizaines de data centers géants supplémentaires en quelques années.

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Ce qui change vraiment la donne, c'est le volume : rien que ChatGPT traiterait 2,5 milliards de requêtes par jour, soit environ 310 GWh par an, l'équivalent de l'électricité consommée par 29 000 foyers américains sur une année entière.

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Toutes les requêtes ne se valent pas : générer une image coûterait 2 à 5 Wh, et les requêtes de raisonnement complexe peuvent dépasser 20 Wh. Le "vérifie ce truc" du post précédent a donc un coût mesurable, pas juste symbolique.

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Une requête texte sur ChatGPT consommerait environ 0,3 à 0,34 Wh selon les dernières estimations, soit 10 fois plus qu'une recherche Google classique. À relativiser : ce chiffre vient surtout d'OpenAI elle-même, sans méthodologie publique détaillée.

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Un paradoxe qui m'interroge : L'IA rend chaque décision plus rapide. Est-ce qu'elle nous rend aussi plus indécis dès qu'elle n'est pas disponible ?

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Ça ne veut pas dire arrêter d'utiliser l'IA, mais mesurer ce que chaque usage coûte réellement. Vous saviez que l'écart entre un site optimisé et un site mal conçu pouvait aller de 1 à 6 sur l'eau consommée ?

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Pour aller plus loin sur le coût des serveurs : les derniers chiffres 2026 sur l'eau utilisée par les data centers IA donnent une idée plus concrète de ce qu'on demande à ces infrastructures pour refroidir nos requêtes.

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À relativiser : les data centers restent une part mineure de la consommation mondiale d'eau face à l'agriculture. Le vrai sujet, c'est la vitesse de croissance et la concentration de ces sites dans des zones déjà sous tension hydrique.

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Autre problème : la transparence. L'ONU a lancé en juin 2026 une initiative demandant aux entreprises IA de publier leur empreinte eau et carbone. Au Texas, seuls 17% des data centers ont répondu aux obligations de déclaration existantes.

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Le plus frappant : ce n'est pas une fatalité technique. Un site mal optimisé consomme jusqu'à 25,5 millions de litres d'eau par MW et par an, contre 4,4 millions pour un site européen bien conçu. L'écart, c'est un choix d'investissement, pas une contrainte physique.

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En France, un data center en construction en Seine-et-Marne s'étend sur 35 000 m², sur d'anciennes terres agricoles, avec des besoins de refroidissement équivalents à ceux d'une commune de 10 000 habitants.

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Google a consommé 41,3 milliards de litres d'eau en 2025, soit +34% en un an et plus du double de 2021. Amazon annonce 9,5 milliards, Microsoft environ 6,1 milliards. Et ce ne sont que les chiffres publiés volontairement.

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@anah_sahh Judgment, probably. Once building itself is nearly free, the hard part shifts to knowing which problem is actually worth solving and when to stop iterating. Taste and distribution matter, but they're downstream of that judgment call.

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@Tech_girl Disagree, in my experience it's the opposite. Getting a fast, clear answer often opens a follow-up question I wouldn't have bothered asking before. The real curiosity killer isn't AI, it's stopping at the first answer instead of using it as a starting point.

[Greg l'Héritier @greg_lheritier]

@VraserX That matches what I see too: the real driver isn't skill level but hourly cost and how repeatable the task is. A lawyer reviewing standard contracts is often easier to automate than a manual job with too much physical variability.

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@emollick What strikes me: the real disagreements almost always sit between 2 and 3. No one defends the catastrophic, no one opposes the clearly beneficial. The political divide is really about what shifts an application from one category to the other depending on the regime.

[Greg l'Héritier @greg_lheritier]

Et vous, vous distinguez clairement les dates fermes des dates cibles dans vos projets, ou tout est traité de la même façon ?

[Greg l'Héritier @greg_lheritier]

Un planning de projet n'est pas fait pour prédire l'avenir. Sa vraie utilité : donner à tout le monde, sponsors compris, un langage commun pour parler du même projet, au même moment.