Pourquoi le poids écologique de l’IA inquiète désormais le secteur de l’assurance ?

betty283
19 déc. 2025
3 min de lecture

L’IA transforme l’assurance à une vitesse fulgurante. Mais derrière cette puissance technologique se cache une réalité encore trop peu visible : chaque modèle, chaque requête, chaque automatisation alourdit l’empreinte écologique du secteur.

À l’heure où les assureurs portent des engagements climatiques ambitieux, une question s’impose : comment concilier innovation et responsabilité, quand nos outils numériques deviennent eux-mêmes un risque environnemental ?

1. Une technologie puissante, mais énergivore

1.1 La consommation d’énergie des data centers : un enjeu massif

Selon l’ADEME et l’ARCEP ; les data centers représentent :

3 % de la consommation électrique en France, un chiffre susceptible d’augmenter avec la montée en puissance de l’IA.
Une croissance attendue de +10 % à +15 % par an de leur consommation énergétique.

Avec l’essor des modèles IA génératifs, cette tendance devrait s’accentuer.

1.2 Le coût carbone des modèles IA

Une étude de l’Université du Massachusetts (Amherst) montre qu’entraîner un modèle de langage avancé peut générer :

Environ 284 tonnes de CO₂, soit autant qu’une voiture sur plus de 1 million de kilomètres.

D’autres rapports, comme l’AI Index de Stanford (2024), montrent que la consommation énergétique des modèles IA :

Double quasiment chaque année, portée par l’explosion du nombre de paramètres et des usages.

1.3 L’impact de l’IA générative

Google a déclaré en 2024 que l’intégration de l’IA générative à grande échelle :

Pourrait augmenter jusqu’à 10 fois sa consommation d’électricité dans les années à venir.

À l’échelle des usages assurantiels (chatbots, automatisation documentaire, analyse de données), l’impact cumulé devient considérable.

2. Pourquoi l’assurance est directement concernée

Les acteurs de l’assurance ne sont pas seulement utilisateurs d’IA : ils sont régulateurs, financeurs et garants de risques sociétaux. Trois raisons expliquent leur vigilance accrue.

2.1 Des engagements ESG* ambitieux

Le secteur s’est engagé sur des trajectoires Net-Zéro, des politiques climats exigeantes et un alignement avec les référentiels européens (CSRD, taxonomie).

Dans ce contexte, la cohérence devient clé : il est complexe de promouvoir des portefeuilles bas carbone tout en intégrant des outils numériques très énergivores.

*Les critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG)

2.2 Une dépendance croissante à l'intelligence artificielle

Les cas d’usage se multiplient :

Prédiction et tarification des risques,
Automatisation des processus de souscription,
Analyse comportementale pour la relation client,
Traitement des sinistres et reconnaissance documentaire.

L’introduction de l’IA générative accélère encore cette tendance : assistants internes, synthèse de documents, support à la conformité…Plus l’IA devient structurante, plus son empreinte environnementale compte dans la stratégie.

2.3 Un risque d'image et de conformité réglementaire

À l’ère de la transparence extra-financière, les entreprises devront mesurer et publier l’empreinte environnementale de leurs systèmes d’information, y compris IA.Ignorer ces enjeux expose à :

Des critiques réputationnelles,
Une perte de confiance des assurés et investisseurs,
Des incohérences dans les rapports de durabilité.

3. Les tendances observées dans le secteur de l’assurance

Face à ces défis, plusieurs mouvements structurants émergent.

3.1 Vers une “Green AI” : optimiser plutôt que surdimensionner

Les assureurs privilégient désormais :

Le fine-tuning de modèles existants plutôt que l’entraînement complet,
Des modèles plus petits et spécialisés,
Des architectures optimisées pour réduire les coûts de calcul.

Objectif : maximiser la performance tout en limitant l’empreinte environnementale.

3.2 Migration vers des infrastructures cloud plus vertueuses

Les directions informatiques se tournent vers :

Des data centers certifiés, alimentés en énergies renouvelables,
Des fournisseurs garantissant transparence et mesure d’impact,
Des solutions d’informatique edge pour limiter les transferts de données.

Ces choix techniques deviennent un enjeu stratégique pour les DSI.

3.3 Intégration de critères environnementaux dans les comités IA

Les entreprises instaurent des cadres de gouvernance intégrant :

Analyse du coût environnemental de chaque projet IA,
Arbitrage entre performance et sobriété,
Suivi d’indicateurs ESG liés au numérique.

La maturité des organisations progresse, portée par la nécessité de conformité et de cohérence RSE.

3.4 Développement de nouveaux métiers et compétences

Les DRH observent l’émergence de fonctions telles que :

Experts en IA responsable,
Data engineers spécialisés en sobriété numérique,
Responsables de gouvernance IA transversale.

Ces compétences deviennent essentielles pour accompagner la transformation.

Conclusion : L’assurance à la croisée des chemins

L’IA représente un formidable potentiel pour améliorer l’efficacité opérationnelle, la qualité de service et la maîtrise des risques.Mais son impact écologique impose une réflexion stratégique profonde pour les acteurs de l’assurance.

Le secteur doit désormais :

Évaluer précisément les impacts environnementaux de ses technologies,
Adopter une gouvernance IA responsable,
Former et mobiliser ses équipes,
S'engager vers une trajectoire de sobriété numérique.

C’est à cette condition que l’IA pourra contribuer à un modèle d’assurance durable, cohérent avec les engagements ESG et la responsabilité sociétale que les clients, collaborateurs et partenaires attendent.

Sources

ADEME & ARCEP, Impact environnemental du numérique en France
Université du Massachusetts (Amherst), Considérations énergétiques et politiques du deep learning en traitement du langage naturel
Université de Stanford, Rapport AI Index
Google, Rapport environnemental
Institut Montaigne, Intelligence artificielle : pour une approche responsable
Cigref, Sobriété numérique et responsabilité environnementale
Commission européenne