L’IA au chevet de l’empreinte carbone publicitaire

Produire plus vite et à moindre coût : la promesse de l’IA générative séduit le marché publicitaire, mais risque d’alourdir son empreinte environnementale. Cette tribune plaide pour une autre utilisation de l’IA, fondée sur des modèles spécialisés, des créations plus légères et une diffusion mieux ciblée, afin de concilier performance média et sobriété.

Par Vincent Villaret, CEO d’Impact Plus

L’IA générative transforme l’industrie de la communication et l’écosystème Adtech. En l’espace de quelques mois, les acteurs du marché ont intégré ces nouveaux outils dans le but de produire plus de contenus, plus rapidement et à moindre coût. Pourtant, ce déploiement technologique à grande échelle, et la productivité associée, occultent un enjeu structurel majeur : son impact environnemental.

La diffusion de campagnes marketing digital programmatiques standards, générant des millions d’impressions, émet une quantité significative de CO2. Ces émissions pèsent lourdement sur le Scope 3 des annonceurs, c’est-à-dire les émissions indirectes liées à leur chaîne de valeur. Or, le développement et l’utilisation continue des grands modèles d’IA viennent considérablement alourdir ce bilan, exigeant des capacités de calcul exponentielles et des ressources hydriques massives pour le refroidissement des infrastructures.

Utiliser l’IA générative pour multiplier les variantes de bannières et de vidéos dans une logique d’A/B testing intensif crée une surproduction de contenus. Cette approche engorge les circuits du programmatique, où la multiplication des intermédiaires décuple les requêtes et le transfert de données. Mécaniquement, cette sur-sollicitation des serveurs augmente l’empreinte carbone des campagnes de manière disproportionnée par rapport aux gains d’attention réels.

Pourtant, l’IA est un atout pour structurer une publicité responsable, à condition d’un changement radical de paradigme : passer d’une logique de volume à une logique d’efficience et de sobriété.

Premièrement, l’IA analytique et prédictive offre des perspectives pour limiter la déperdition média. Une publicité qui n’est pas vue, ou qui est diffusée hors cible, représente une perte énergétique. L’analyse algorithmique de données massives permet d’assainir la chaîne d’approvisionnement publicitaire en excluant les inventaires à forte empreinte carbone et à faible attention, tels que les sites « Made for Advertising » (MFA) tout en optimisant les performances des campagnes.

Deuxièmement, la « frugalité algorithmique » doit s’imposer comme un standard. Mobiliser un modèle doté de centaines de milliards de paramètres pour rédiger une ligne de texte publicitaire est une aberration énergétique. Le secteur doit s’orienter vers des modèles d’IA plus restreints et spécialisés, capables d’exécuter des tâches précises avec une fraction de la puissance de calcul habituelle.

Enfin, l’IA doit être mise au service de la conception de publicités écologiques. La réduction du poids des actifs créatifs est une variable déterminante pour abaisser l’empreinte de la diffusion. Il s’agit de paramétrer les algorithmes pour qu’ils génèrent nativement des éléments numériques « légers », garantissant une qualité visuelle intacte pour un coût énergétique minimal en bande passante.

Les acteurs du conseil marketing durable et de la mesure carbone disposent aujourd’hui des outils nécessaires pour allier rentabilité et responsabilité. Les données actuelles du marché montrent qu’il est possible de réduire fortement les émissions de gaz à effet de serre des campagnes en gardant les mêmes performances médias.