Dans une conférence donnée à Sorbonne Université en 2023, David Siaussat, conseiller Développement Durable et Transition Environnementale, IEES Paris, Sorbonne Université et Gérard Biau, directeur de SCAI (Sorbonne Cluster For AI), évoquent le sujet du développement durable en médecine et notamment en ce qui concerne l’intelligence artificielle.
Numérique, intelligence artificielle et développement durable en santé
Numérique et santé : l’équation délicate entre progrès et impact écologique
Alors que le numérique s’impose dans tous les pans de notre société, son empreinte écologique devient impossible à ignorer. Dans une conférence donnée à Sorbonne Université, David Siaussat et Gérard Biau dressent un tableau lucide : l’essor du digital et de l’intelligence artificielle (IA) bouleverse la médecine, mais au prix d’un coût environnemental considérable.
L’explosion des usages numériques est désormais documentée. Le trafic Internet représente déjà une part significative des émissions mondiales, et pourrait atteindre 10 % d’ici 2040. Derrière chaque mail, chaque téléconsultation, chaque image médicale analysée par un algorithme, se cache une chaîne énergétique lourde : serveurs, data centers, infrastructures réseau, terminaux personnels. Un simple mail parcourt en moyenne 15 000 km de serveurs, illustrant la matérialité d’un univers que l’on croit immatériel.
La santé n’échappe pas à cette dynamique. Le nombre d’applications médicales explose, la téléconsultation s’est imposée depuis la pandémie, et les pratiques hospitalières se numérisent à grande vitesse. Si ces outils améliorent l’accès aux soins et optimisent certains parcours, ils déplacent aussi les coûts : moins de déplacements pour les patients, mais davantage de stockage, de calcul et d’équipements électroniques.
C’est dans ce contexte que l’IA occupe une place centrale. Gérard Biau rappelle son évolution fulgurante : longtemps limitée par le manque de données et de puissance de calcul, elle a basculé dans une nouvelle ère avec le deep learning. Les succès récents — AlphaGo, AlphaFold, modèles génératifs, ChatGPT — témoignent de sa capacité à accomplir des tâches complexes. En médecine, l’IA s’est d’abord imposée dans l’analyse d’images, notamment pour la détection précoce de cancers. Elle ne remplace pas le médecin : elle l’assiste, le décharge, enrichit son diagnostic.
Mais cette puissance a un prix. Entraîner un grand modèle de langage peut générer l’équivalent de 500 tonnes de CO₂, et l’usage quotidien — l’inférence — multiplie encore l’impact. Les data centers, gourmands en énergie et en eau, deviennent des infrastructures critiques dont la croissance interroge. « L’efficacité énergétique de ces machines est désastreuse », souligne Biau.
Face à ce constat, la recherche s’oriente vers des IA frugales : modèles plus sobres, apprentissage fédéré pour éviter la centralisation des données, calcul local sur les appareils (edge AI), réutilisation de modèles pré-entraînés. L’objectif : concilier innovation et responsabilité.
l’importance de se former
La médecine, elle, doit désormais intégrer cette double transition — numérique et écologique — dans ses pratiques et ses formations. Les professionnels utilisent déjà massivement les outils digitaux, mais expriment un besoin croissant de compétences pour comprendre, maîtriser et évaluer ces technologies. Les institutions commencent à structurer des parcours dédiés, du DU de santé numérique aux modules nationaux sur l’impact environnemental des soins.
Car le numérique n’est qu’un volet d’un enjeu plus vaste : l’empreinte carbone globale du secteur de la santé. Achats médicaux, transports, alimentation hospitalière, déchets… Le numérique s’inscrit dans un ensemble de leviers à activer pour rendre la santé plus durable.
La conférence rappelle ainsi une évidence : le futur de la médecine sera numérique, mais il ne pourra être durable que s’il devient aussi responsable.
