L’IA explose dans les médias français, tout comme l’empreinte carbone du numérique. Voici comment concevoir un digital performant et responsable, sans renoncer à l’IA.
IA et numérique responsable : mode d’emploi pour les marques
Entre 2020 et 2025, l’empreinte carbone du numérique en France est passée de 2,5 % à 4,4 % des émissions de gaz à effet de serre. Dans le même temps, les investissements dans l’intelligence artificielle ont explosé dans les médias, la publicité et la communication. La tension est claire : les équipes marketing veulent des expériences plus personnalisées, plus rapides, plus « smart », alors que la planète envoie des signaux d’alarme.
Voici le vrai sujet : si les marques françaises ne structurent pas dès maintenant un digital innovant et responsable, l’IA risque de devenir un accélérateur d’inefficacité énergétique… et de risques d’image. À l’inverse, celles qui feront de la sobriété numérique un pilier de leur stratégie IA vont gagner sur tous les tableaux : performance, coûts, réputation, fidélité.
Cet article, dans le cadre de la série « L’IA dans les Médias et la Communication en France », propose une approche très concrète : comment concilier IA, performance marketing et numérique responsable, et en faire un vrai levier de business – pas juste un paragraphe dans le rapport RSE.
1. L’IA augmente la facture carbone du digital – sauf si on la cadre
L’IA n’est pas neutre. Les modèles de recommandation, de personnalisation publicitaire ou de génération de contenus utilisés par les médias et les agences s’appuient sur des infrastructures lourdes : data centers, entraînement de modèles, requêtes temps réel.
Les projections sont claires : les impacts environnementaux de l’IA pourraient être multipliés par 7 d’ici 2030. Quand on sait que le numérique pèse déjà près de 4,4 % des émissions françaises, continuer à empiler les projets IA sans cadre revient à creuser un trou en espérant qu’il se rebouche tout seul.
Dans les médias et la communication, les usages les plus gourmands sont souvent :
- la personnalisation publicitaire en temps réel (DSP, DMP, CDP, etc.),
- les recommandations de contenus sur les sites d’actualité, VOD ou replay,
- la génération de créations dynamiques (bannières, vidéos, messages personnalisés),
- la production de contenus assistée par IA générative (articles, scripts, assets social media).
La bonne nouvelle ? On peut garder les bénéfices business de l’IA tout en réduisant son impact, à condition de mesurer, prioriser, et optimiser.
2. Mesurer l’empreinte de ses expériences digitales : le point de départ
Rien ne progresse sans mesure. C’est vrai pour le taux de conversion, c’est vrai pour l’empreinte carbone.
Que mesurer concrètement ?
Pour un éditeur, une marque média ou une agence, les bons indicateurs à suivre sont par exemple :
- Poids moyen des pages (en Mo) et nombre de requĂŞtes,
- Émissions estimées par page vue ou par session,
- Consommation énergétique côté serveur liée à certains services (reco, recherche, IA),
- Taux de redondance ou de sur-personnalisation (combien d’appels IA inutiles par parcours ?).
Des baromètres comme celui de l’Éco-Conception Digitale montrent déjà que, pour un même type de page e-commerce, les impacts environnementaux peuvent varier du simple au triple. Même produit, même objectif business, impact environnemental totalement différent. Ça prouve que la marge de manœuvre ne se joue pas sur la promesse client, mais sur la façon dont on conçoit l’expérience.
IA dans les médias : trois exemples de mesures utiles
Pour coller aux réalités des médias et de la communication en France, on peut par exemple :
- Mesurer l’empreinte d’un article avec recommandation IA vs sans : la reco augmente-t-elle vraiment le temps passé et les abonnements, ou génère-t-elle surtout du trafic superficiel ?
- Comparer le coût carbone d’une campagne programmatique hyper-ciblée vs segmentée intelligemment : plus de data ne veut pas dire meilleur ROI.
- Évaluer l’impact d’une IA générative interne (pour titres, chapeaux, messages sociaux) : combien de requêtes par contenu final ? Peut-on réduire le nombre de prompts ?
L’objectif n’est pas d’obtenir une mesure parfaite, mais de faire émerger des priorités d’action. Tant que les impacts ne sont pas visibles, ils restent « hors radar » des décisions marketing.
3. Quand l’éco-conception devient un atout business – pas une contrainte
La plupart des organisations traitent encore la RSE comme un sujet de conformité. On coche la case, on ajoute un label, et on repart sur le plan média. C’est une erreur stratégique.
L’éco-conception digitale, c’est du marketing intelligent
L’éco-conception digitale part d’un principe simple :
« Permettre à l’utilisateur de réaliser sa tâche le plus vite possible, avec le moins de ressources possibles. »
Autrement dit, c’est l’essence même d’une bonne expérience utilisateur :
- moins de frictions,
- moins de temps perdu,
- moins de scripts qui tournent en arrière-plan,
- plus de clarté dans le parcours.
Ce n’est pas un hasard si le site e-commerce le mieux noté en éco-conception figure aussi dans le TOP 10 des sites qui génèrent le plus de ventes en ligne en France. On peut discuter de la causalité, mais une chose est sûre : un site rapide, clair, sobre et utile convertit mieux.
Pour des groupes médias, des plateformes de streaming, des régies ou des agences, la logique est la même :
- une page article légère se charge plus vite sur mobile, donc plus de pages vues, moins de rebonds,
- une recommandation de contenus pensée pour la sobriété (moins d’appels, plus de pertinence) améliore l’engagement sans saturer les serveurs,
- une création publicitaire optimisée pèse moins, s’affiche mieux et crée moins de rejet utilisateur.
Transformer la responsabilité en KPI
Le vrai changement de culture, c’est de faire de l’empreinte environnementale un indicateur au même titre que le taux de complétion vidéo ou le CPM.
Par exemple :
- suivre un « coût carbone par conversion » en parallèle du coût par acquisition,
- intégrer un score d’éco-conception dans la validation des nouvelles features produit,
- demander aux agences médias un rapport d’impact environnemental aux côtés du bilan de campagne.
À partir du moment où un directeur marketing, un directeur des médias ou un directeur de la communication voit que deux stratégies à ROI équivalent n’ont pas du tout le même impact environnemental, le choix devient beaucoup plus simple.
4. Culture, process et IA : comment passer des principes à l’action
Sur le terrain, la différence se fait rarement sur un grand discours RSE, mais sur des décisions très opérationnelles.
Aligner toutes les équipes autour du numérique responsable
Pour une marque, un groupe média ou une agence, les profils impliqués sont nombreux :
- Ă©quipes produit et UX,
- développeurs et architectes techniques,
- Ă©quipes data et IA,
- direction marketing, communication, régie publicitaire,
- Ă©quipes RSE et juridique.
Si chacun travaille dans son couloir, l’IA sera intégrée là où c’est « sexy », pas là où c’est pertinent. À l’inverse, quand on met tout le monde autour de la table avec des objectifs chiffrés (réduire de X % le poids moyen des pages, limiter à Y appels IA par parcours, etc.), les arbitrages changent.
Quelques leviers concrets que j’ai vus fonctionner :
- intégrer une revue d’éco-conception à chaque étape clé d’un projet digital (cadrage, design, dev, QA),
- rendre obligatoire un « impact check » IA avant tout déploiement (utilité, fréquence, volume de requêtes, alternatives possibles),
- former les équipes aux bons réflexes IA sobres :
- Ă©crire des prompts complets pour Ă©viter 5 allers-retours,
- désactiver les appels IA inutiles sur des segments où la personnalisation n’apporte rien,
- mutualiser les modèles ou services IA au lieu de multiplier les briques isolées.
Repenser les roadmaps IA dans les médias et la com
Dans les médias français, beaucoup de roadmaps IA sont encore dictées par l’effet de mode : générer des résumés automatiques, lancer un chatbot éditorial, automatiser certaines créations publicitaires. L’angle à adopter est plus pragmatique :
- Quel problème business précis l’IA résout-elle ? (engagement, abonnements, revenus pub, réduction des coûts de prod…)
- Quel est son coût énergétique estimé ?
- Existe-t-il une version plus sobre pour 80 % du gain ? (batch au lieu de temps réel, moins de granularité, modèles plus petits, etc.)
La meilleure IA pour une marque ou un média n’est pas la plus lourde ni la plus « spectaculaire », c’est celle qui maximise le ratio valeur créée / impact généré.
5. Faire de l’IA responsable un avantage concurrentiel en France
Le sujet n’est plus uniquement moral ou réglementaire. Sur le marché français, l’IA responsable devient un vrai différenciateur pour les acteurs des médias et de la communication.
Pourquoi ?
- Les audiences sont de plus en plus attentives aux incohérences : brand content « vert » d’un côté, expériences digitales ultra-gourmandes de l’autre.
- Les coûts énergétiques et d’infrastructure augmentent, ce qui rend chaque requête IA superflue financièrement coûteuse.
- Les annonceurs commencent à intégrer des critères environnementaux dans le choix de leurs partenaires, régies, plateformes et agences.
Les marques qui prennent le sujet au sérieux peuvent :
- se positionner comme références de l’IA responsable dans leur secteur,
- attirer des talents qui cherchent du sens dans leur travail,
- sécuriser leur image et anticiper les futures régulations,
- et, tout simplement, faire mieux avec moins.
Ce n’est pas une vague tendance 2025. C’est un mouvement de fond dans lequel les pionniers prennent une longueur d’avance.
Conclusion : l’IA dans les médias doit être puissante… et sobre
Voici le cœur du sujet : innover sans mesurer son impact n’est plus une option acceptable, surtout dans un pays où le numérique pèse déjà près de 4,4 % des émissions et où l’IA pourrait multiplier par 7 ses effets d’ici 2030.
Pour les médias, les agences et les marques françaises, l’IA dans la communication ne doit pas être seulement synonyme de personnalisation, de programmatique et d’automatisation. Elle doit aussi devenir synonyme de responsabilité, de sobriété, et de respect des usages réels des audiences.
Les prochaines années vont faire la différence entre :
- des organisations qui empilent les projets IA sans cadre, et
- celles qui mesurent, conçoivent sobre, forment leurs équipes et transforment la responsabilité en KPI business.
La question n’est donc pas « faut-il ralentir sur l’IA ? » mais « comment concevoir des expériences IA puissantes et sobres, adaptées au marché français des médias et de la communication ? ». Les marques qui auront une réponse claire à cette question d’ici 2026 seront en tête – sur les résultats, et sur la crédibilité.