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Pourquoi une IA plus efficiente va consommer plus d'électricité, pas moins
En 1865, un jeune économiste anglais de 29 ans publie un livre qui va durablement marquer la pensée économique : The Coal Question. William Stanley Jevons y étudie un phénomène qui, à l'époque, déconcerte les industriels britanniques. La machine à vapeur de James Watt, bien plus efficace que celle de Newcomen qui l'a précédée, consomme beaucoup moins de charbon pour produire la même quantité de travail.
Logiquement, on s'attend à ce que la consommation nationale de charbon baisse mais c'est l'inverse qui se produit.
Jevons met le doigt sur un mécanisme aussi simple que contre-intuitif : rendre une ressource plus efficace à utiliser la rend moins chère à l'usage, donc plus rentable à déployer. C'est ainsi qu'on l'utilise pour des usages qui n'auraient jamais pu être justifiés auparavant.
L'efficacité ne réduit pas la consommation. Elle la démultiplie, en ouvrant la ressource à des usages jusque-là trop coûteux pour être rentables. Ce phénomène porte aujourd'hui son nom : le paradoxe de Jevons.
160 ans plus tard, la même mécanique se rejoue avec l'intelligence artificielle
Chaque génération de modèles d'IA coûte significativement moins cher à faire tourner que la précédente à capacités égales. Le coût par requête a été divisé de près de 99% par rapport aux premiers modèle GPT3. L'intuition naturelle serait de penser que la facture globale du secteur devrait donc se stabiliser, voire diminuer : on fait "plus avec moins".
C'est l'inverse qui se produit — et Jevons l'aurait sans doute prédit. Une IA moins chère, c'est une IA qu'on branche sur des tâches qu'on n'aurait jamais confiées à un modèle il y a deux ans : relire un mail, résumer une réunion, générer une première version d'un tableau, interroger une base de données en langage naturel. Chacun de ces usages, pris isolément, coûte une fraction du coût observé il y a quelques années. Mais multiplié par des milliards d'interactions quotidiennes, à l'échelle de l'économie mondiale, le volume d'usage croît plus vite que le coût unitaire ne baisse. La dépense globale des clients de ce secteur ne suit donc pas une courbe descendante : elle grimpe, portée non pas par l'inefficacité des modèles, mais par leur efficacité même.
Ce que ça change pour vous
Ce paradoxe n'est pas qu'une curiosité économique. Pour un DAF ou un DG qui pilote aujourd'hui des budgets IT et IA en forte croissance, il a une implication directe : ne pas budgéter l'IA comme on budgète une licence logicielle classique, où le coût par utilisateur est à peu près stable dans le temps. L'IA se comporte davantage comme une ressource dont le coût unitaire baisse mais dont l'usage — donc la facture globale — a toutes les raisons structurelles d'augmenter, à mesure que l'organisation trouve de nouveaux cas d'usage rentables.
Concrètement, cela nous oriente vers trois réflexes :
- Piloter le volume, pas seulement le prix unitaire. Un contrat IA moins cher au token ne garantit rien sur la facture totale si l'usage se démultiplie en parallèle : c'est même le scénario le plus probable.
- Anticiper l'effet d'entraînement. Chaque nouveau cas d'usage IA rentable en entraîne généralement d'autres derrière lui, dans d'autres départements. Le budget de l'année N+1 ne se déduit pas simplement de celui de l'année N corrigé de la baisse des prix (je vous vois venir les contrôleurs de gestion qui font le budget en cette période de septembre 2026 🤣) ;
- Mesurer avant d'étendre. Comme pour toute ressource dont la consommation peut croître plus vite que prévu, la donnée de suivi (usage, coûts, valeur générée par cas d'usage) devient le levier de pilotage — pas une option.
Jevons étudiait le charbon. Son raisonnement s'applique aujourd'hui à l'électron qui alimente les data centers d'IA — et, à notre échelle, au budget IA de votre entreprise.
La leçon reste la même depuis 1865 : quand une ressource devient moins chère, la bonne question n'est pas "combien allons-nous économiser ?", mais "combien allons-nous en consommer en plus, et sommes-nous équipés pour le voir venir ?"