C’est une question légitime, et l’une des premières que les gens réfléchis posent avant de recommander exora à quelqu’un qui leur tient à cœur : qu’en est-il de l’IA et des changements climatiques ? L’énergie. L’eau. Les manchettes.
Tu mérites une réponse directe, pas une esquive. La voici donc.
En bref : le coût en énergie et en eau de l’utilisation d’exora est réel mais faible, et bien différent des chiffres alarmants sur l’IA que la plupart des gens ont en tête.
La partie inquiétante de l’IA, c’est de construire les modèles. Ça, on ne le fait pas.
Les chiffres effrayants que tu as lus - des centres de données de la taille de quartiers, d’énormes quantités d’eau de refroidissement - viennent surtout de la construction des modèles d’IA au départ. Ça s’appelle l’entraînement, et c’est la partie gourmande en ressources. Ça arrive une seule fois, au départ, du côté des grandes entreprises qui fabriquent les modèles.
On ne construit pas ces modèles. On utilise des modèles déjà finis, et seulement par courtes salves : quelques secondes de travail quand tu téléverses un document ou poses une question, puis plus rien. Aucun modèle ne roule en arrière-plan à brûler de l’énergie pendant que tu dors. Ça fonctionne quand tu le demandes, puis ça s’arrête.
Utiliser un modèle fini a quand même un coût, et je veux être honnête là-dessus. Comme des milliards de personnes le font maintenant chaque jour, ça finit par s’additionner à l’échelle mondiale. Mais notre part là-dedans est petite : les documents d’une seule personne, quelques secondes à la fois.
Le travail est soigné, pas gaspilleur.
Pour la majeure partie du travail, on utilise volontairement des modèles plus petits et efficaces, et on fait appel aux plus gros et plus gourmands seulement pour les étapes les plus difficiles et complexes. Chaque réponse compte, mais ce ne sont pas toutes les étapes qui ont besoin de l’outil le plus lourd pour être bien faites. C’est en partie une question de coût et en partie de qualité, mais l’effet est le même : moins de calcul pour le même résultat.
Pour le dire simplement : répondre à une question consomme à peu près autant d’électricité qu’une seule recherche sur internet. Traiter un document au complet ressemble plutôt à une poignée de recherches. Voilà l’échelle honnête de la chose : plus proche d’une minute ordinaire en ligne que de quoi que ce soit de spectaculaire.
L’endroit où ça roule compte aussi.
Notre traitement se fait à Sydney, surtout pour que les données de santé australiennes restent en Australie. Un effet secondaire agréable : ça roule sur le réseau électrique australien, qui devient plus propre chaque année à mesure que le pays se tourne vers les énergies renouvelables. À mesure que le réseau se nettoie, chaque document qu’exora traite en fait autant, sans que tu aies à faire quoi que ce soit.
Et l’eau là-dedans ?
L’eau, c’est l’autre inquiétude des manchettes, et elle est légitime. L’IA utilise de l’eau de deux façons principales : pour refroidir les ordinateurs à l’intérieur d’un centre de données, et pour produire l’électricité qui les alimente. Comme pour l’énergie, la quantité liée aux documents d’une seule personne est minuscule, et les estimations honnêtes varient beaucoup selon la façon de mesurer.
Là aussi, il y a une bonne nouvelle discrète. L’éolien et le solaire utilisent bien moins d’eau pour produire de l’électricité que le charbon et le gaz. Donc, à mesure que le réseau se tourne vers les renouvelables, l’eau cachée dans cette électricité diminue elle aussi.
Et voici la partie que tout le monde oublie.
La conversation sur l’IA et le climat laisse presque toujours de côté l’autre plateau de la balance : les soins de santé eux-mêmes sont parmi les activités les plus gourmandes en ressources. Si les systèmes de santé du monde formaient un pays, ils seraient le cinquième plus gros pollueur de la planète - environ 4 pour cent de toutes les émissions mondiales. En Australie, les soins de santé sont responsables d’environ 7 pour cent des émissions de carbone du pays.
Et une grande partie est gaspillée. Les chercheurs estiment qu’environ un tiers des soins de santé est de faible valeur - des examens, des analyses et des traitements qui n’aident pas vraiment. Ce n’est pas un problème abstrait. Rien qu’en Australie, on fait environ 80 millions d’analyses de sang communautaires par année, et on estime que 10 à 40 pour cent d’entre elles sont probablement inutiles - souvent parce qu’une clinique ne pouvait tout simplement pas voir ce qu’une autre avait déjà demandé. Chacune de ces analyses répétées, de ces examens en double et de ces déplacements de plus à travers la ville consomme de l’énergie, de l’eau et du carbone.
C’est exactement la lacune qu’exora est conçu pour combler. Quand tes données de santé sont réunies au même endroit - et que tu peux arriver à un rendez-vous avec elles - ça peut vouloir dire un examen répété de moins, ou une visite mieux informée. Un seul examen évité ou une seule série d’analyses de sang répétée économise bien plus d’énergie, d’eau et de carbone que l’IA n’en a utilisé pour t’aider à l’éviter.
Le bilan honnête.
Oui, il y a un coût. Je ne prétendrai pas le contraire. Mais il est faible, il a lieu seulement quand tu l’utilises plutôt que de rouler en permanence, et pour la plupart des gens il est remboursé bien des fois par des soins moins gaspillés : moins de rendez-vous, moins d’examens répétés, moins de déplacements.
On préfère te donner le vrai portrait plutôt qu’un portrait confortable. C’est le même principe que derrière tout le reste de ce qu’on construit : exora te montre d’où vient chaque information, et on préfère te donner la réponse honnête ici aussi.
Une note sur les chiffres : les données d’énergie et d’eau par utilisation de l’IA varient beaucoup selon qui mesure et comment, alors on s’en est tenu à des fourchettes honnêtes plutôt qu’à une fausse précision. Les sources sont liées tout au long du texte, et les chiffres reflètent des analyses indépendantes au milieu de 2026. On mettra cet article à jour si le portrait change.
