IA générative et publicité digitale : comment mesurer le nouveau choc carbone

L’empreinte carbone de l’IA générative dans la publicité digitale est devenue un sujet incontournable en 2026. Tandis que l’IA optimise les campagnes et réduit le gaspillage média, elle alourdit simultanément le bilan carbone de la chaîne publicitaire — un paradoxe que les frameworks de mesure actuels peinent encore à capturer.

L’IA générative en 2026 : un usage de masse, un déséquilibre énergétique

En quelques années, l’IA générative est passée du laboratoire à la culture populaire : chatbots, moteurs de recherche augmentés, génération d’images, de vidéos, d’avatars, de voix. En 2026, c’est un usage de masse, aussi courant qu’une recherche web ou un scroll sur un feed social.

Cette bascule s’accompagne d’un déséquilibre énergétique sans précédent :

• Requêtes IA vs recherche classique : une interaction avec un modèle génératif consomme un ordre de grandeur de plus d’électricité qu’une recherche web traditionnelle — de l’ordre de 3 Wh contre 0,3 Wh —, selon des analyses reprises par l’Agence internationale de l’énergie (AIE) et plusieurs travaux académiques.
• Explosion de la demande des data centers : l’AIE projette que la consommation électrique des data centers pourrait passer d’environ 460 TWh en 2022 à une fourchette de 620 à 1 050 TWh en 2026, selon les scénarios — soit l’équivalent de la consommation annuelle d’un pays comme le Japon dans le scénario le plus énergivore.
• L’IA, moteur principal de la hausse : les serveurs équipés de GPU et de puces spécialisées connaissent une croissance de consommation d’environ 30 % par an, contre 9 % pour les serveurs traditionnels. L’IA pourrait représenter près de la moitié de la consommation des data centers d’ici fin 2026.

En parallèle, la production de GPU s’accélère — NVIDIA a livré plusieurs millions de puces dédiées à l’IA en 2025 — et les émissions liées à la fabrication de ces composants suivent une trajectoire exponentielle.

L’IA générative ne se contente plus d’optimiser des campagnes ou de produire des assets créatifs. Elle recompose la géographie énergétique du numérique — et la publicité digitale, avec ses milliards d’enchères quotidiennes et sa chaîne d’approvisionnement technique, est en première ligne.

Comment l’IA reconfigure l’empreinte carbone de la publicité digitale

L’IA s’insère désormais dans toutes les couches de la chaîne publicitaire. Chaque insertion apporte de la valeur — mais elle ajoute aussi du compute, et donc des émissions.

Bidding et optimisation : chaque enchère est désormais plus énergivore

Les plateformes d’achat (DSP) et de vente (SSP) ont toujours reposé sur des algorithmes d’optimisation. Mais la génération actuelle bascule vers des modèles IA sensiblement plus lourds :

• Modèles de prédiction de conversion, de LTV, de churn, de brand safety et de fraude, souvent basés sur des architectures de type deep learning.
• Optimisation en quasi temps réel des enchères, des budgets et des fréquences, à l’échelle de milliards d’impressions.
• Contextualisation fine des inventaires par analyse sémantique de pages, de vidéos et de flux sociaux.

Une enchère programmatique en 2026 n’a plus le même profil énergétique qu’en 2018. Là où l’on avait du calcul statistique « classique » sur CPU, on trouve désormais des pipelines IA intensifs, parfois exécutés sur GPU ou ASIC spécialisés.

Conséquence : l’empreinte carbone d’une impression ne se joue plus seulement au niveau du stockage de la créa et de sa diffusion au terminal. Elle se joue aussi dans le compute invisible qui décide si, quand et à qui cette impression est servie.

Pour aller plus loin sur l’intégration de signaux carbone dans les enchères, voir notre article sur les enchères bas-carbone pilotées par IA.

Création publicitaire par IA : de l’asset unique à l’itération infinie

La création publicitaire vit sa propre révolution :

• Génération d’images et de vidéos par IA (Midjourney, DALL·E, Sora et consorts).
• Génération de textes, scripts et accroches par LLM.
• Personnalisation dynamique à la volée : des centaines, voire des milliers de variantes créatives générées et testées automatiquement sur des micro-segments.

En termes d’énergie, les ordres de grandeur diffèrent considérablement selon le type de contenu généré :

• Générer une image par IA est plusieurs dizaines de fois plus énergivore que de générer du texte.
• Générer une vidéo de quelques secondes peut consommer de l’ordre d’une centaine de Wh, soit l’équivalent de plusieurs dizaines de minutes d’usage d’un ordinateur portable.

Le problème n’est pas tant un prompt isolé, mais le modèle d’usage : l’industrie passe de quelques assets produits en amont à des boucles d’itération permanente — générer, tester, régénérer, re-tester — à très grande échelle.

Search IA et assistants conversationnels : la publicité suit le compute

Avec l’arrivée des « AI Overviews », des expériences de type SGE et des assistants conversationnels intégrant des publicités, le search se transforme en profondeur :

• Une part croissante des requêtes reçoit une réponse générée — parfois enrichie d’images, de tableaux et de comparatifs.
• La publicité s’intègre dans ces réponses via des blocs sponsorisés, des liens commerciaux contextuels ou des recommandations conversationnelles.

On bascule d’un modèle « 10 liens bleus + quelques annonces texte » vers un modèle où chaque requête implique potentiellement le passage par un LLM — donc par un calcul intensif. Même si le volume brut de requêtes venait à se stabiliser, le coût carbone par requête monétisée a toutes les chances d’augmenter.

Le paradoxe IA : moins de gaspillage média, mais un nouveau poste d’émissions

Face à ce tableau, le risque serait de caricaturer : IA = forcément pire pour le climat. La réalité est plus nuancée.

Là où l’IA réduit réellement les émissions

Utilisée intelligemment, l’IA est un levier puissant de réduction des émissions publicitaires :

• Moins de waste média : meilleure qualification des contextes, des audiences et des moments, ce qui permet de diffuser moins d’impressions inutiles.
• Optimisation multi-objectifs : au lieu de n’optimiser que la performance business, on peut intégrer des signaux carbone (devices, géographies, formats, chemins d’enchères) dans la fonction d’objectif.
• Rationalisation de la pression publicitaire : limitation de la sur-fréquence et des campagnes « always-on » non pilotées.

C’est précisément l’ambition de Carbon Intelligence : utiliser la data et l’IA pour réduire le volume d’émissions par euro média investi, en arbitrant en faveur des inventaires et configurations les plus sobres.

Là où l’IA crée un angle mort carbone

En parallèle, l’IA introduit un nouveau poste d’émissions largement invisible dans les tableaux de bord actuels :

• Émissions liées au compute d’optimisation (bidding, ciblage, orchestration) côté AdTech.
• Émissions liées à la génération IA des créas (texte, image, vidéo, personnalisation dynamique).
• Émissions liées à la surcouche IA des plateformes (search génératif, assistants publicitaires, recommandations générées).

Aujourd’hui, cette part est rarement mesurée et encore moins attribuée aux campagnes. Un annonceur peut croire qu’il a « verdi » sa publicité en réduisant les impressions ou en optimisant les formats, tout en sous-estimant la part IA de son empreinte.

GMSF v1.3 : l’urgence d’intégrer l’empreinte carbone de l’IA

Le Green Media Sustainability Framework (GMSF) a permis d’harmoniser la mesure carbone des campagnes digitales. Mais il a été conçu avant l’explosion de l’IA générative telle que nous la vivons en 2026.

Ce que couvre (et ne couvre pas) le GMSF v1.2

La version 1.2 du GMSF propose une méthodologie robuste pour :

• Allouer les émissions liées aux data centers, réseaux, terminaux et formats, en fonction des impressions, des poids de fichiers et des chaînes de diffusion.
• Répartir ces émissions entre les différents acteurs de l’écosystème (annonceurs, agences, régies, plateformes).

En revanche, la v1.2 reste largement silencieuse sur l’empreinte spécifique de l’inférence IA :

• Les modèles d’optimisation et de recommandation utilisés par les DSP et SSP ne sont pas modélisés comme un poste d’émission distinct.
• La production de créas via IA générative n’est pas explicitement intégrée.
• Les expériences de search génératif + ads et les assistants conversationnels publicitaires ne sont pas cadrés méthodologiquement.

Dans un contexte où l’IA générative pèse déjà significativement dans la consommation des data centers, cette absence devient un angle mort critique.

Pour comprendre la différence entre le GMSF et les approches basées sur les dépenses, voir notre analyse comparée GMSF vs méthode spend-based.

Cannes Lions 2026 : une fenêtre unique pour le GMSF v1.3

La présentation du GMSF v1.3 aux Cannes Lions cette année arrive à un moment charnière :

• La majorité des grands groupes médias et plateformes ont intégré de l’IA dans leurs stacks publicitaires.
• Les annonceurs demandent des bilans carbone plus granulaires, incluant l’amont technologique de leurs campagnes.
• Le débat public sur la soutenabilité énergétique de l’IA s’intensifie.

La v1.3 a l’opportunité — et la responsabilité — d’ouvrir un nouveau chapitre : celui de la mesure des émissions liées à l’inférence IA dans la supply chain publicitaire.

Vers un « AI carbon surcharge » : rendre l’IA visible dans les bilans carbone

Pour éviter que l’IA ne devienne un angle mort permanent de l’empreinte média, nous proposons un concept opérationnel : l’AI carbon surcharge.

Le principe : un coefficient additionnel IA

L’objectif n’est pas de pénaliser l’IA, mais de la rendre visible dans les calculs carbone :

1. Identifier les usages IA dans la chaîne média :

   • Bidding et optimisation IA (DSP, SSP, plateformes).
   • Création IA (texte, image, vidéo, assets dynamiques).
   • Search et assistants IA porteurs de publicité.

2. Associer à chaque usage un facteur d’émission additionnel (par impression, par requête ou par asset généré), basé sur :

   • La consommation énergétique estimée du modèle.
   • Le volume d’appels modèle réellement utilisés pour la campagne.

Dans la pratique, cela se traduit par un coefficient IA appliqué aux calculs existants du GMSF : une surcharge carbone proportionnelle à l’intensité IA de la campagne.

Trois cas d’usage concrets

1. Bidding & optimisation IA

Pour un DSP utilisant un modèle IA en temps réel, on ajoute un facteur d’émission par millier d’impressions traitées ou par millier de bid requests scorées par le modèle.

2. Création IA

Lorsqu’un annonceur génère des centaines de variantes créatives via IA pour une campagne, on intègre un module d’émissions couvrant la phase de génération et les itérations en cours de campagne.

3. Search & assistants IA avec ads

Pour les expériences de search génératif intégrant des annonces, on ajoute un facteur par requête sponsorisée passée par le modèle IA, avec une différenciation entre réponses simples et réponses riches (images, tableaux, vidéo).

Ce mécanisme permet de comparer objectivement deux configurations :

L’annonceur peut alors arbitrer en conscience, au lieu de subir un surcoût carbone invisible.

Comment Carbon Intelligence se prépare à cette nouvelle donne

Chez Carbon Intelligence, nous sommes convaincus que la prochaine étape d’une AdTech responsable se joue au niveau des algorithmes qui pilotent les campagnes — pas seulement au niveau des impressions servies.

Concrètement, cela signifie :

• Détecter et quantifier la part IA dans une campagne : types de modèles utilisés, fréquence et intensité d’usage.
• Proposer un module « AI carbon surcharge » intégrable dans les reportings et scores GMSF, dès que la v1.3 ouvrira la porte à cette dimension.
• Travailler avec les plateformes, AdTech et agences pour :
  • Obtenir les données nécessaires sans compromettre les secrets industriels.
  • Construire des facteurs d’émission réalistes pour les principaux cas d’usage IA.
  • Tester des scénarios d’optimisation multi-critères : performance business, coûts, empreinte carbone IA + non IA.

Cette ambition technologique s’inscrit dans un contexte réglementaire qui, malgré les turbulences politiques, continue de s’accélérer aux États-Unis et en Europe. Les annonceurs soumis à des obligations de reporting carbone (SB 253 en Californie, CSRD en Europe) auront besoin de mesurer l’ensemble de leurs émissions — y compris celles générées par les algorithmes IA de leurs campagnes.

Notre objectif : construire une AdTech durable où l’IA contribue réellement à la baisse des émissions liées à la publicité digitale, au lieu de déplacer le problème dans une couche technologique opaque.

Ce qu’il faut retenir

Sources et références

• Agence internationale de l’énergie (AIE), Electricity 2024 — Analysis and forecast to 2026, rapports sur la consommation électrique des data centers, IA et cryptomonnaies — iea.org
• Ligozat, A.-L. & de Vries, A., « IA générative : la consommation énergétique explose », Polytechnique Insights — polytechnique-insights.com
• Bon Pote, « Intelligence artificielle : le vrai coût environnemental de la course à l’IA » — bonpote.com
• IRIS France, « Les nouvelles technologies (IA, data centers) sont-elles compatibles avec les objectifs de durabilité environnementale ? » — iris-france.org
• de Vries, A., « The growing energy footprint of artificial intelligence », Joule (2023) — calculs basés sur les données de consommation des puces NVIDIA et AMD
• Alterna Énergie, « Quelle est la consommation énergétique des data centers ? » — alterna-energie.fr
• EX2, « L’IA consommera 50 % de l’énergie des datacenters d’ici 2026 » — ex2.com

Cet article reflète l’état des données disponibles au 27 février 2026. Les projections citées reposent sur des scénarios publiés par l’AIE et des travaux académiques, avec les incertitudes inhérentes à ce type d’exercice.