L’audiovisuel face à une révolution technologique
L’intelligence artificielle (IA) s’impose dans les métiers du cinéma et de l’audiovisuel à un rythme surprenant. Écriture de scénarios, génération d’images, automatisation de tâches, effets visuels, etc., les applications se multiplient à mesure que les logiciels intègrent des briques d’IA dans leurs fonctionnalités.
Dans le même temps, la question de l’impact environnemental des IA s’intensifie dans les discussions professionnelles. Si le secteur audiovisuel s’est déjà structuré avec Ecoprod autour de démarches d’évaluation carbone des productions, l’essor rapide de l’intelligence artificielle pose de nouvelles questions :
- Que représente réellement l’empreinte environnementale de l’IA ?
- Est-elle significative à l’échelle d’une production ?
- Comment arbitrer entre innovation technologique et objectifs de sobriété ?
Face à ces interrogations, l’association Ecoprod a choisi de produire en 2026 une nouvelle ressource dédiée à ce sujet : « L’IA en clair », actuellement en cours d’élaboration avec notre Groupe de Travail IA, ainsi que notre partenaire GreenIT.
L’objectif est de donner aux professionnels des clés de compréhension pour situer les usages de l’IA dans leurs pratiques et mieux appréhender leurs implications environnementales.
Pour rejoindre et participer aux GT IA d’Ecoprod, n’hésitez pas à vous inscrire depuis votre espace membre (réservé aux membres Ecoprod).
L’IA s’insère dans les chaînes de production existantes
Parallèlement à l’image véhiculée d’une révolution soudaine et complète de la production audiovisuelle, l’intelligence artificielle s’inscrit en réalité aussi dans une transformation progressive des workflows audiovisuels.
Les technologies d’automatisation des tâches existent depuis plusieurs décennies, mais l’accélération actuelle s’explique par plusieurs facteurs : les nouveaux modèles dit “génératifs“, la puissance des infrastructures informatiques disponibles et la migration des outils du domaine de la recherche vers le domaine public.
À l’heure actuelle en production cinématographique, l’IA apparaît moins comme une rupture complète que comme une couche supplémentaire d’automatisation dans des chaînes de production déjà largement numériques.
En revanche dans le domaine publicitaire et en documentaire, l’IA peut être amenée à remplacer les tournages, et s’insère déjà plus radicalement dans les processus de production.
Usages en production
En pré-production, les applications se multiplient autour de la simulation visuelle, de la création de storyboards ou de la préparation d’univers graphiques.
Sur le plateau, les usages “génératifs” sont encore limités, mais certaines tâches reposent déjà sur des briques d’IA : mouvements de caméra automatisés, mixage son temps réel, capture de mouvement,….
C’est en post-production que l’adoption est aujourd’hui la plus visible. Analyse des rushes, upscaling, génération d’effets visuels, doublage, création sonore, sous-titrage, etc : la forte concentration de tâches numériques dans cette phase en fait un terrain privilégié pour l’intégration d’outils d’IA.
Dans bien des cas, les usages actuels ne remplacent pas totalement les processus existants, en restant encore sous supervision humaine.
Le point noir des IA : une infrastructure matérielle bien réelle
Le fonctionnement des systèmes d’IA actuels repose sur plusieurs étapes :
- En amont pour “créer” le modèle :
- Collecte des données d’entrainement (résultant bien souvent d’un pillage ou vol de données sans préoccupation de la propriété intellectuelle).
- Préparation, formatage et annotation humaine des données pour faciliter l’apprentissage machine.
- Entraînement des modèles sur les données.
- Puis l’utilisation de ces modèles pour produire des résultats (étape appelée “inférence”).
Chacune de ces étapes mobilise des ressources informatiques considérables.
L’entraînement des modèles, en particulier, nécessite des capacités de calcul et de stockage très élevées. Ces opérations s’appuient sur des infrastructures informatiques industrielles (datacenter), leur consommation électrique va donc augmenter avec la généralisation des usages d’IA. Il est d’ores et déjà estimé que l’entrainement des gros modèles de langage consomme une quantité d’énergie électrique équivalente à celle d’une année pour une petite agglomération (50 000 habitants).
L’entraînement des modèles n’est pas la seule source d’impact. Lorsque des millions d’utilisateurs utilisent quotidiennement ces systèmes, la multiplication des requêtes peut devenir un facteur environnemental majeur en matière de besoins énergétiques. Lors de son utilisation, un agent conversationnel comme ChatGPT consomme l’équivalent électrique d’un ordinateur portable (~30 W).
Il résulte de ces considérations technologiques, 3 écueils majeurs lorsqu’il s’agit de quantifier les impacts environnementaux des IA.
Écueil n° 1 : un impact difficile à évaluer
La question de l’empreinte environnementale de l’IA est particulièrement complexe.
Contrairement à d’autres postes d’impact d’une production (transport, construction de décors ou consommation énergétique d’un tournage), les infrastructures numériques sont souvent externalisées. Les données nécessaires à une évaluation précise sont rarement accessibles, car elles sont détenues par les fournisseurs de cloud ou les éditeurs de logiciels.
Cette opacité limite la capacité des utilisateurs à comprendre et piloter leurs impacts environnementaux.
Par ailleurs, les impacts peuvent varier selon de nombreux critères : modèle d’IA utilisé, type de résultat généré (texte, image, son), lieu de fonctionnement des serveurs… Dans ce contexte, il n’existe pas aujourd’hui de règle simple permettant d’évaluer l’empreinte environnementale d’un usage d’IA.
Écueil n°2 : l’empreinte environnementale de l’IA ne se limite pas au carbone
Dans les débats sur la transition écologique du secteur audiovisuel, les bilans carbone occupent aujourd’hui une place centrale. Mais dans le cas des IA, cette approche reste très partielle pour traduire des impacts environnementaux de cette technologie.
Les émissions de gaz à effet de serre ne représentent qu’une dimension limitée de l’empreinte environnementale des systèmes numériques (cf. Étude “Impact environnementaux et sanitaires des l’intelligence artificielle“, GreenIT). L’extraction minière de métaux nécessaires aux composants électroniques, la gestion des déchets technologiques ou la consommation d’eau douce constituent le plus gros des impacts en réalité.
Autrement dit, se concentrer uniquement sur le carbone ne suffit pas pour comprendre l’ensemble des enjeux environnementaux liés à l’IA.
Écueil n° 3 : l’illusion de l’efficacité technologique
L’intelligence artificielle est souvent associée à l’idée d’optimisation :
- accélérer des processus,
- réduire le temps de fabrication,
- simplifier des tâches…
Mais cette efficacité technique ne se traduit pas toujours par une réduction des impacts environnementaux.
Un phénomène bien connu dans l’économie de l’énergie joue ici un rôle central : l’effet rebond. Lorsqu’une technologie permet de réaliser une opération plus rapidement ou à moindre coût, les utilisateurs ont tendance à multiplier les usages.
Dans le cas de l’IA, la facilité à générer des variantes d’images, de textes ou d’effets visuels peut encourager des pratiques beaucoup plus itératives. Les équipes peuvent tester davantage d’options, produire plus de rendus intermédiaires ou augmenter les volumes de contenus.
Le gain d’efficacité par opération peut alors être dépassé par l’augmentation globale des volumes de calcul.
Une nouvelle culture de la sobriété numérique
L’essor de l’IA ouvre de nouvelles possibilités créatives et techniques pour l’audiovisuel. Ecoprod se doit de rappeler que toute innovation technologique s’inscrit dans un système matériel et énergétique.
Pour les professionnels du secteur, l’enjeu n’est pas seulement technologique, il est aussi organisationnel, culturel, juridique, social, et, de surcroit, environnemental.
Ecoprod s’attèle en 2026 à aider le secteur audiovisuel à comprendre les impacts des outils numériques, intégrer ces paramètres dans les arbitrages de production et développer progressivement des pratiques plus sobres.
L’IA ne constitue n’est pas une solution miracle, c’est avant tout un outil dont les effets dépendent déjà largement des usages que l’industrie audiovisuelle choisie d’en faire.
