La génération de vidéos par intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour les professionnels du marketing. Mais derrière la rapidité de production et les possibilités créatives, cette technologie soulève aussi des questions environnementales. Les besoins en calcul nécessaires à la création de contenus vidéo sont notamment bien plus importants que ceux associés au texte ou à l’image.
Pour mieux mesurer cet impact, The Brandtech Group publie une nouvelle étude consacrée à l’empreinte carbone de la vidéo générée par IA. Réalisée par fifty-five, au sein de Brandtech Data, et soumise à une revue critique par Fruggr, spécialiste du numérique responsable, elle constitue le deuxième volet d’un travail sur l’impact environnemental de l’IA générative. Après le texte et l’image, cette édition se concentre sur le format le plus énergivore.
L’objectif est double : quantifier les émissions associées à ces productions et identifier des pistes concrètes pour les limiter. Un enjeu grandissant pour les marques qui intègrent progressivement l’IA dans leurs processus de création.
Un spot publicitaire de 30 secondes représente environ 120 kg de CO₂e
L’étude met en évidence un écart important entre les usages amateurs et les productions professionnelles. La différence d’empreinte carbone peut atteindre un facteur 30. Une vidéo amateur de 30 secondes peut nécessiter moins de 50 générations. À l’inverse, un film de marque implique davantage d’étapes et de nombreux essais pour obtenir un rendu photoréaliste, conforme à la charte graphique et en haute définition.
Le spot publicitaire de 30 secondes étudié illustre cette différence. Sa production a nécessité 500 générations de texte pour préparer les prompts, 4 000 générations d’images et 926 générations vidéo. Au total, plus de 5 400 générations ont été réalisées, pour environ 120 kg de CO₂e. L’étude rapproche cette empreinte de celle liée à la fabrication d’un ordinateur portable.
Les générations vidéo représentent seulement 17 % du volume total, mais concentrent 93 % des émissions. Les images comptent pour 74 % des générations et 5 % des émissions. Le texte représente les 9 % restants en volume, pour 1 % des émissions. Cette répartition s’explique par les besoins en calcul beaucoup plus importants de la génération vidéo.
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Le modèle, la résolution et la région de calcul influencent les émissions
Au-delà du volume de production, plusieurs paramètres techniques déterminent l’empreinte carbone des vidéos générées par IA. Selon l’étude, un clip de deux secondes consomme en moyenne 30 Wh, soit trois fois plus d’électricité qu’un texte de 1 000 mots.
La région dans laquelle les serveurs effectuent les calculs joue également un rôle déterminant. Un même clip émet près de 12 g de CO₂e sur des serveurs américains, contre 1 g de CO₂e en France. Le choix de la région de calcul peut ainsi diviser les émissions par plus de dix.
Les paramètres de génération ont aussi leur importance. Doubler la résolution peut quadrupler l’énergie consommée. L’empreinte augmente également avec le nombre d’étapes de débruitage. En revanche, générer plusieurs vidéos dans un même prompt ne permet pas de réaliser de gains d’efficacité.
« Nous pensions au départ que les enseignements de notre premier volet, comme la taille des sorties et le nombre de générations, s’appliqueraient simplement à la vidéo. Nous avons vite compris que la génération vidéo est infiniment plus complexe, avec des architectures techniques multiples qui fonctionnent de manière radicalement différente, et des résolutions, durées et dimensions souvent fixes et variables selon les éditeurs. Notre défi a donc été de définir concrètement des recommandations actionnables, adaptées à l’usage professionnel de l’IA pour le marketing », commente Hortense Juillet, Sustainable AI Manager & Webanalytics chez fifty-five.
Six leviers pour limiter l’impact environnemental de la vidéo IA
L’étude formule plusieurs recommandations à destination des entreprises et des professionnels du marketing. Parmi les leviers identifiés figurent le choix d’une région de calcul à faible intensité carbone et la réduction du nombre de générations, notamment grâce à un travail plus précis sur les prompts en amont.
Le rapport préconise également de privilégier une basse résolution pendant les phases de test, puis de limiter la durée des vidéos produites. Il recommande enfin d’assembler plusieurs clips courts plutôt que de générer directement une séquence longue.
Pour Rebecca Sykes, Partner & Head of Emerging Technology chez Brandtech, la responsabilité environnementale doit accompagner le développement de ces technologies dès leur adoption. « L’IA offre une opportunité considérable de transformer le marketing, mais à mesure que son adoption progresse, nous avons la responsabilité de comprendre et de réduire son impact environnemental. L’IA responsable doit faire partie intégrante de cette transformation dès le départ, et non être ajoutée après coup », déclare-t-elle.
Julie Hardy, CEO France de The Brandtech Group, partage cette approche : « Le véritable défi n’est plus d’adopter l’IA générative, mais de la déployer à grande échelle de façon responsable. Performance et responsabilité environnementale ne doivent pas être opposées : elles doivent être pensées ensemble, dès la conception des nouveaux modèles de production. »
