L’essentiel
- La consommation électrique de Google a bondi de 37 % en 2025, sa plus forte hausse annuelle, à plus de 42 millions de MWh pour ses seuls centres de données.
- L’entreprise attribue cette envolée à ses infrastructures d’IA, à Google Cloud et au streaming vidéo de YouTube.
- Kate Brandt, sa responsable du développement durable, reconnaît que la construction d’infrastructures IA va plus vite que la décarbonation du réseau électrique.
Google vient de publier son rapport annuel de durabilité, et un chiffre y détonne : ses centres de données ont avalé plus de 42 millions de mégawattheures (MWh) d’électricité en 2025, contre 30,6 millions un an plus tôt. Soit une hausse de 37 %, la plus forte de toute l’histoire du groupe. Derrière ce bond, un seul moteur, assumé par l’entreprise elle-même : l’intelligence artificielle.
Ce bond ne tient pas dans une ligne comptable : il représente une centrale de plus à alimenter en continu, et une facture carbone qui repart à la hausse au moment même où le groupe promettait l’inverse.
Douze millions de MWh gagnés en un an
En 2024, les centres de données de Google consommaient 30,6 millions de MWh. En 2025, plus de 42 millions. L’écart, près de 12 millions de MWh en douze mois, dépasse la consommation électrique annuelle de bien des pays : l’équivalent d’une nation entière branchée sur le réseau en une seule année.
Rapporté à une unité plus parlante, cela fait 42 térawattheures (un térawattheure valant un million de MWh). L’ordre de grandeur n’a plus rien d’anecdotique : il place l’infrastructure d’un seul acteur privé au niveau de gros consommateurs nationaux. Et la courbe ne fléchit pas, elle accélère.
Trois postes derrière un seul pourcentage
Ces 37 % ne concernent que les centres de données. La consommation électrique totale de Google, elle, a grimpé de plus de 250 % depuis 2019. Le rapport attribue cette trajectoire à trois postes cumulés : la croissance continue de Google Cloud, le streaming vidéo de YouTube, et l’exploitation des centres de données qui font tourner ses produits d’IA.
Le chiffre agrège donc plusieurs sources. L’IA n’est pas la seule à consommer, mais elle est l’accélérateur qui fait basculer la pente. La confondre avec la seule inférence des modèles (le fait de les faire tourner pour répondre aux requêtes) serait une erreur de lecture ; y voir un simple aléa de croissance en serait une autre. C’est bien la demande de calcul liée à l’IA qui transforme une hausse gérable en record historique.
Moins d’émissions opérationnelles, mais +80 % au total
Google déclare avoir réduit ses émissions opérationnelles de 2 % sur la même période. Consommer 37 % d’électricité en plus tout en polluant un peu moins sur ce périmètre, c’est sur le papier le découplage entre croissance et empreinte carbone que vise tout le secteur. L’ennui, c’est que ce périmètre opérationnel ne recouvre qu’une fraction du bilan réel.
Les émissions de ses fournisseurs, elles, ont grimpé de 25 %, portées par des réseaux électriques asiatiques encore largement carbonés et par la fabrication de puces et de serveurs. Or c’est cette chaîne d’approvisionnement, que l’entreprise ne contrôle pas directement, qui pèse le plus lourd. Résultat, les émissions totales du groupe ont progressé de plus de 80 % depuis 2019. Le -2 % opérationnel est réel, mais il ne mesure que la part la plus facile à afficher. L’objectif de diviser ses émissions par deux d’ici 2030 s’éloigne à mesure que les data centers se multiplient.
L’énergie, nouveau plafond de la course à l’IA
La phrase la plus lucide du rapport vient de Kate Brandt, responsable du développement durable de Google : la construction d’infrastructures d’IA « accélère actuellement plus vite que le réseau ne se décarbone ». L’aveu est technique, mais lourd de conséquences : la contrainte n’est plus le talent ni la pénurie de puces, mais le nombre de mégawattheures qu’un acteur peut réellement brancher.
Google n’est pas seul. Amazon a publié la même semaine une hausse comparable, ses émissions ayant progressé de 58 % depuis 2019. Et le phénomène se lit désormais à l’échelle mondiale : un rapport des Nations unies estime que les centres de données consomment aujourd’hui plus d’électricité que tous les pays du monde sauf dix : ils en sont le onzième consommateur, et pourraient grimper à la sixième place d’ici 2030.
Concrètement, le nerf de la guerre se déplace. Le coût d’inférence, qu’on raisonne d’habitude en jetons ou en appels d’API, a une contrepartie physique en train de devenir le facteur limitant. La prochaine génération de modèles se jouera autant sur l’emplacement des centres qui les feront tourner et l’énergie qui les alimente que sur leur seule taille. Quand le réseau ne suit pas, le secteur se rabat sur ce qui est disponible, gaz et charbon compris.
Antonio Guterres, secrétaire général de l’ONU, l’a résumé fin juin : « Si l’IA doit aider à bâtir un avenir meilleur, elle doit être honnête sur ce qu’elle nous coûte aujourd’hui. » Le chiffre de 37 % est précisément cette facture, présentée pour la première fois sans détour.
Mon avis
Les objectifs de neutralité de Google à horizon 2030 sont déjà caducs, et l’entreprise le sait. Aucune trajectoire climatique ne tient face à une demande énergétique qui grimpe de 37 % en un an, portée par une inférence qui ne connaît pas de plateau. Dans les prochaines années, la limite de la course à l’IA ne sera ni le talent ni les GPU, mais le nombre de mégawattheures qu’un acteur peut brancher : et quand le réseau ne suit pas, on rallume le gaz. Je table moins sur des modèles soudain plus sobres que sur des promesses carbone discrètement repoussées, reformulées, puis noyées sous des crédits compensatoires.
