Mistral AI s’engage en faveur d'une norme environnementale mondiale pour l'IA

Le 22 juillet 2025, Mistral AI a publié pour la première fois une analyse de l’empreinte environnementale de son modèle phare, Mistral Large 2. Derrière cette annonce, qui a rapidement fait le tour de l’écosystème tech européen, se cache bien plus qu’un simple exercice de communication : c’est un signal fort adressé à tout le secteur, une invitation à regarder en face l’impact environnemental réel de l’intelligence artificielle.

L’impact environnemental de l’IA : une réalité désormais mesurable

Depuis l’essor des modèles d’IA générative, la question de leur coût énergétique et écologique devient impossible à ignorer. Corrélés à la puissance de calcul et la croissance fulgurante des usages, les chiffres sont sans appel : des milliers de tonnes de CO₂ émises lors de l’entraînement de grands modèles, des millions de mètres cubes d’eau consommés pour refroidir les data centers, sans compter la pression croissante sur les ressources minérales rares.

Ce coût reste largement invisible pour l’utilisateur final, mais il interpelle de plus en plus décideurs, ingénieurs et usagers éclairés. Les initiatives visant à mesurer, réduire et rendre transparent cet impact ne relèvent plus du militantisme : elles deviennent un impératif de compétitivité et de crédibilité, d’autant plus dans l’UE où la réglementation s’avère de plus en plus exigeante (taxonomie verte, critères ESG, etc.).

C’est dans ce contexte que Mistral AI a choisi de publier une analyse du cycle de vie (ACV) complète de son modèle Large 2, couvrant l’ensemble des phases : entraînement, déploiement, exploitation, inférence et fin de vie. Entre autres, Mistral AI nous divulgue deux indicateurs clés significatifs pour le grand public :

• L’empreinte environnementale de la phase d’entraînement de Mistral Large 2 (en janvier 2025, après 18 mois d’entraînement) :

  • 20,4 kilotonnes de CO₂e générées,
  • 281 000 m³ d’eau consommés,
  • 660 kg d’équivalent antimoine (Sb eq) (ressources minérales critiques).

• L’impact d’une inférence standard correspondant à une page de texte (réponse de 400 tokens), à l’exclusion des terminaux utilisateurs :

  • 1,14 g de CO₂e, 45 mL d’eau et 0,16 mg d’équivalent antimoine (Sb eq) par requête.

Dans l’infographie présentant les résultats, l’entreprise met en avant des choix structurants : l’hébergement en France dans des data centers à énergie bas-carbone et le développement de modèles plus compacts (comme Ministral 3B) pour limiter l’empreinte environnementale des usages ciblés.

Cette initiative positionne Mistral AI comme un pionnier européen : c’est la première fois qu’un acteur du secteur publie avec autant de transparence et de détails une ACV auditée par des tiers indépendants. C’est à la fois un acte d’exemplarité et un signal stratégique pour peser dans la définition des normes et standards de demain.

Un référentiel pour agir : la démarche frugale

Cette démarche s’inscrit dans un mouvement de fond. En France, l’AFNOR Spec 2314 a posé en 2024 les bases d’un référentiel général pour l’IA frugale : un cadre méthodologique exigeant pour mesurer, réduire et documenter l’impact environnemental des systèmes IA à toutes les étapes de leur cycle de vie.

Le référentiel, soutenu par Greentech Innovation et l’Ecolab du ministère de la Transition écologique, met en avant plusieurs principes clés :

• Questionner la nécessité du recours à l’IA : la frugalité commence par la remise en cause de l’usage systématique de l’IA au profit de solutions plus sobres lorsque cela est possible.

• Mesurer le cycle de vie complet : de la conception à la fin de vie, en intégrant data centers, réseaux, équipements, et même terminaux utilisateurs.

• Adopter des pratiques d’optimisation : mutualisation, compression, modèles spécialisés, limitation du ré-entraînement, rationalisation du stockage et de l’exploitation des données.

• Documenter et standardiser : préciser le périmètre, les hypothèses, la qualité des données, les référentiels communs pour favoriser la comparaison et l’amélioration continue.

En ce sens, la publication de Mistral AI rend l’impact de l’IA plus tangible, avec une première mise en application concrète de ces recommandations, et pose les bases d’un débat collectif sur la sobriété numérique.

Quels défis pour un usage réellement plus vertueux ?

L’initiative de Mistral AI ouvre la voie, mais elle met aussi en lumière des défis majeurs qui attendent toute la filière :

• Standardisation et comparabilité. Aujourd’hui, chaque acteur choisit son propre périmètre, ses indicateurs, ses méthodes de calcul. Tant que ces pratiques resteront hétérogènes, il sera impossible de comparer les efforts, d’objectiver les progrès ou d’orienter efficacement les politiques publiques et privées.

  L’enjeu est donc d’adopter des référentiels partagés (comme l’AFNOR Spec 2314) et d’alimenter des bases de données communes (à l’image de la Base Empreinte de l’ADEME) pour rendre les impacts mesurables et comparables sur l’ensemble du secteur.

• Transparence et vérification. Publier des chiffres ne suffit pas : il faut garantir la fiabilité et la lisibilité des analyses.

  L’évaluation indépendante, la documentation des méthodes, la traçabilité des données et la clarté de la communication deviennent des prérequis pour éviter tout soupçon de greenwashing ou de « green marketing ». Cette transparence doit permettre à chacun (clients, citoyens, pouvoirs publics) de juger objectivement des avancées et de poser des exigences réalistes.

• Acculturation et formation de la filière. La frugalité ne doit pas rester l’apanage de quelques spécialistes.

  Former ingénieurs, décideurs, acheteurs, mais aussi utilisateurs finaux à l’éco-conception, à la compréhension de l’impact environnemental et à la lecture critique des bilans carbone de l’IA, devient indispensable. Cela suppose de :

  • Développer des outils d’aide à la décision pour guider les choix techniques et d’usages,
  • Intégrer l’affichage de l’empreinte environnementale dans les applications IA,
  • Inscrire ces critères dans les appels d’offres, les politiques RSE, la commande publique et l’innovation numérique.

En somme, il s’agit de faire de la sobriété environnementale un réflexe collectif et structurant pour la filière, du développement au déploiement, en passant par la formation et l’achat.

Conclusion : vers une responsabilité collective

L’annonce de Mistral AI marque une avancée majeure en faveur d’une IA responsable et mesurable. Mais elle ne sera pleinement efficace que si elle inspire la généralisation de ces pratiques dans tout le secteur.

La soutenabilité de l’intelligence artificielle ne peut reposer sur la seule bonne volonté d’acteurs individuels. À nous, collectivement, de transformer cette transparence en changement durable, afin que la puissance de l’IA s’aligne vraiment avec les exigences de la transition écologique.

Pour aller plus loin

• Annonce Mistral AI (2025)
• Référentiel général pour l’IA frugale – AFNOR Spec 2314 (2024)
• Greentech Innovation – Ecolab