Les 10 chiffres les plus frappants de l’IA en 2026

1 — Près de 40 % des centres de données au monde se trouvent aux États-Unis

Selon les données de Cloudscene, le monde comptait 11 033 centres de données l’an dernier – dont 4 165 uniquement aux États-Unis ¹.

• En-dehors du territoire américain, c’est en Europe que l’on compte le plus grand nombre de data centers.
• Le Royaume-Uni (499) et l’Allemagne (487) comptaient l’an dernier plus de centres de données que la Chine (381).

2 — Seulement 32 pays disposent de data centers spécialisés dans l’IA

Plus de 90 % des centres de données équipés de puces sophistiquées et de systèmes de refroidissement nécessaires aux charges de travail des modèles d’IA les plus avancés se trouvent dans seulement deux pays : les États-Unis et la Chine.

• Des régions entières, comme l’Afrique et l’Amérique du Sud notamment, en sont virtuellement dépourvues.
• Plus de 150 pays dans le monde (sur 193) ne disposent d’aucune infrastructure de données spécifiquement dédiée à l’intelligence artificielle.

3 — Les centres de données ont consommé presque autant d’électricité que la France l’an dernier

Ces derniers ont consommé 448 térawattheures (TWh) d’électricité en 2025, soit un peu moins que la France (468 TWh), mais plus que l’Arabie saoudite (422).

• S’ils étaient un pays à part entière, les data centers seraient le 11e consommateur d’électricité le plus important au monde.
• Les projections indiquent que cette consommation pourrait doubler d’ici 2030 pour atteindre 945 TWh.
• Les centres de données seraient alors le 6e consommateur d’électricité au monde.

4 — Les centres de données ont représenté une empreinte carbone de 189 millions de tonnes équivalent CO₂ en 2025

Il faudrait planter 3,2 milliards d’arbres pour compenser l’effet des centres de données sur le climat. Ce chiffre devrait augmenter au fur et à mesure de la construction de nouvelles infrastructures.

• Rien qu’aux États-Unis, des centaines de centres de données en construction pourraient émettre plus de gaz à effet de serre par an que des pays entiers.
• À Amarillo, au Texas, l’entreprise Fermi America construit un méga-complexe avec une capacité cible de 17 GW.
• S’il voyait le jour, le gaz à effet de serre rejeté dans l’atmosphère pour alimenter les processeurs et autres installations du campus pourrait dépasser les 40 millions de tonnes d’équivalent CO₂ par an.

5 — D’ici 2030, le poids des déchets électroniques générés par les data centers pourrait atteindre 2,5 millions de tonnes, soit l’équivalent de 250 tours Eiffel par an 

En plus de l’électricité, les centres de données nécessitent des processeurs graphiques, des batteries, des serveurs et d’autres types de matériels électroniques qui doivent être régulièrement remplacés afin de maintenir leurs performances.

• Ces équipements contiennent plusieurs types de minerais critiques comme du lithium, du cobalt et des terres rares.
• Ils contiennent également des métaux lourds (plomb, mercure, cadmium…) qui peuvent être très polluants sans chaîne de recyclage suffisante.

6 — Il faudrait 1 milliard de litres d’eau pour entraîner un modèle d’IA comme GPT-5

C’est suffisant pour couvrir les besoins annuels en eau de plus de 135 000 personnes vivant en Afrique subsaharienne.

• L’entraînement des modèles d’IA ne représente qu’une faible part de leur consommation en énergie et en ressources.
• On estime que l’énergie consommée pour générer les réponses représente 80 à 90 % de la consommation énergétique totale liée à l’IA.

7 — D’ici 2030, la consommation d’eau liée à l’IA sera équivalente à celle de 1,3 milliard de personnes vivant en Afrique subsaharienne

À la fin de la décennie, l’empreinte hydrique associée aux centres de données devrait atteindre 9 300 milliards de litres d’eau par an.

8 — À lui seul, ChatGPT traite 2,5 milliards de requêtes par jour 

Cela correspond à plus de 900 milliards de requêtes chaque année. C’est toujours moins que Google, le premier moteur de recherche au monde, qui traite environ 4 à 6 fois plus de requêtes (entre 9 et 14 milliards par jour), mais la croissance de l’IA générative suggère que ce chiffre pourrait continuer de croître au cours des prochaines années.

• De plus, ChatGPT n’est qu’un des principaux outils d’IA utilisés dans le monde.
• D’autres alternatives comme Claude, Gemini, Mistral ou DeepSeek traitent eux aussi plusieurs centaines de millions de requêtes par jour.

9 — Environ 300 millions d’images sont générées chaque jour par l’IA

C’est presque 10 fois plus qu’en 2023, la première année qui avait suivi la mise sur le marché de la première version de ChatGPT, lorsqu’environ 34 millions d’images étaient générées chaque jour dans le monde.

• La génération d’une image de haute qualité consomme environ 90 fois plus d’énergie qu’une réponse classique de LLM (4,1 Wh, contre 0,047).
• En mai, la scientifique écossaise Hannah Ritchie estimait que poser 10 questions à ChatGPT revenait à faire fonctionner un micro-ondes pendant 10 secondes ².
• Poser 67 questions à ChatGPT, ce qui pourrait correspondre à un usage professionnel quotidien moyen, consomme à peu près autant d’énergie que la recharge d’un téléphone portable (20 Wh).

10 — Les dépenses globales dans l’IA devraient dépasser 2 500 milliards de dollars cette année

C’est plus que le PIB annuel du Brésil (2 186 milliards en 2024), du Canada (2 244 milliards) ou de l’Italie (2 381 milliards).

• La taille totale du marché de l’intelligence artificielle pourrait atteindre les 5 000 milliards de dollars d’ici 2033.
• Cela représenterait une multiplication par 25 depuis 2023, lorsque le marché de l’IA était estimé à 189 milliards.