Une image générée par l'IA est-elle plus énergivore qu'une image créée sur Photoshop ?
La génération d'images par IA explose et se démocratise, touchant aujourd'hui un public bien plus large que celui des logiciels de retouche photo traditionnels. Face à cet engouement, une question cruciale émerge : créer une image avec l'IA consomme-t-elle plus d'énergie que la produire localement avec Photoshop ? Nous vous proposons une comparaison chiffrée, visuelle et pragmatique pour y voir plus clair.
Comment Photoshop consomme de l'énergie
Avec Photoshop, la plupart des calculs s'effectuent localement sur votre ordinateur (via le CPU ou le GPU). La consommation d'énergie dépend principalement du temps passé sur l'image et de la complexité des opérations :
- Un ordinateur moyen consomme environ 100 W en activité : soit 0,05 kWh pour 30 minutes de travail, ou 0,1 kWh pour une heure.
- Une station de travail puissante (250–300 W) atteint ces seuils plus rapidement (30 min ≈ 0,12–0,15 kWh).
Ce qu'il faut retenir : plus vous passez de temps à travailler sur une image avec Photoshop, plus la consommation augmente.
La face cachée des images générées par IA
Pour les images générées par IA, le processus se déroule dans des centres de données (utilisant des GPU, des systèmes de refroidissement et des réseaux). Certains coûts énergétiques sont partagés entre de nombreux utilisateurs (comme le chargement du modèle ou l'encodage de la demande), mais le processus de génération (les itérations nécessaires pour créer l'image) représente la majeure partie de la consommation énergétique.
Tous les modèles IA ne se valent pas
Voici les ordres de grandeur de consommation par image générée (1024×1024 pixels, environ 50 itérations, PUE inclus, sans agrandissement) :
| Modèle IA | Consommation par image (kWh) | Consommation pour 4 images (kWh) |
|---|---|---|
| Canva AI | 0.01–0.02 | 0.036–0.072 |
| Adobe Firefly | 0.02–0.04 | 0.072–0.144 |
| DALL·E 3 | 0.03–0.05 | 0.108–0.180 |
| Stable Diffusion | 0.05 | 0.180 |
| MidJourney | 0.05 | 0.180 |
| Sora (mode image) | 0.045 | 0.162 |
Générer 4 images simultanément avec un même modèle n'est pas sans coût énergétique. Bien qu'on économise sur les frais fixes (chargement du modèle, initialisation), la consommation totale reste proche de 3,6 fois celle d'une seule image. Cette économie d'échelle s'explique par le partage des ressources entre les images générées en lot.
Photoshop vs IA : le point de bascule
Voici une règle pratique à retenir : avec Photoshop (100 W), vous consommez environ 0,05 kWh pour 30 minutes de travail. Une image IA "moyenne" (comme celles générées par DALL·E 3 ou Sora) consomme environ 0,04–0,05 kWh.
Le point de bascule :
- Si vous travaillez moins de 30 minutes sur Photoshop → c'est souvent plus économe que l'IA.
- Si vous travaillez entre 30 et 60 minutes sur Photoshop → l'IA peut devenir moins énergivore.
- Passé une heure d'utilisation de Photoshop → l'IA est en théoriemoins énergivore.
Pour des retouches simples (ajustement de contraste, balance des couleurs, ajout de texte), travailler localement est souvent plus économe que de générer une nouvelle image avec une IA.
A l'inverse, pour la création d'une image très complexe nécessitant plusieurs heures de travail sur le logiciel (par exemple créer un deepfake), l'IA semble plus rentable.
Les limites de la comparaison
- L'entraînement des modèles : ce processus représente un coût énergétique massif (plusieurs centaines de MWh) qui est réparti sur des millions d'images générées par la suite.
- L'efficacité énergétique (PUE) des centres de données : les pertes d'énergie liées au refroidissement et à l'infrastructure augmentent considérablement la consommation réelle.
- Les comportements d'utilisation : générer de nombreuses variantes d'une image avec l'IA augmente considérablement l'empreinte écologique. Inversement, passer de longues heures à retoucher une seule image localement peut finalement consommer plus d'énergie que de la générer avec une IA.
Vers une création numérique plus responsable
- Pour des retouches simples (contraste, balance des couleurs, ajout de texte) : privilégiez une approche 100 % locale avec Photoshop, plutôt que de regénérer l'image avec une IA.
- Optez pour des IA plus économes : Canva AI ou Firefly consomment moins que MidJourney Haute Qualité pour des résultats parfoiscomparables.
- Limitez le nombre de variantes : évitez de générer systématiquement 4 images "par défaut", et ne relancez le processus que lorsque c'est nécessaire.
- Produisez moins, mais mieux : l'impact environnemental dépend principalement du volume de création.
Conclusion
Actuellement, le point de bascule se situe entre 30 et 60 minutes de travail sur Photoshop pour égaler la consommation énergétique de la génération d'une image par IA. La tendance générale est au développement de modèles plus économes (grâce aux optimisations techniques et à l'amélioration de l'efficacité énergétique des centres de données), ce seuil évoluera donc probablement à l'avenir.
Sources & méthodologie
- Ordres de grandeur énergétiques :
Basés sur les spécifications techniques des GPU (NVIDIA A100, H100) et serveurs (Dell PowerEdge, HPE ProLiant) utilisés dans les data centers. Les valeurs de PUE (Power Usage Effectiveness) proviennent des rapports annuels des opérateurs majeurs : - Google (PUE moyen : 1.10)
- Microsoft Azure (PUE moyen : 1.25)
- AWS (PUE moyen : 1.20)
Source : Uptime Institute Global Data Center Survey 2023 - Mesures de consommation par image :
Estimations calculées à partir de : - Benchmarks de modèles de diffusion (Stable Diffusion XL, DALL·E 3) sur 50 itérations standard (1024×1024)
- Données d'API publiques (OpenAI, MidJourney, Adobe)
- Surcoûts d'infrastructure inclus : refroidissement (~30%), réseau (~15%) et stockage (~5%)
Méthodologie inspirée de : AI Energy Consumption Study - University of Massachusetts - Comparaisons locales :
Tests réalisés avec : - PC standard (Intel i5, 16Go RAM, GPU GTX 1660) : 100W mesurés au wattmètre
- Workstation pro (AMD Ryzen 9, 32Go RAM, RTX 4080) : 250-300W
- Logiciels : Photoshop 2024 (mesures pendant opérations typiques : filtres, calques, export)
Protocole : 10 sessions de travail de 30 min chacune, moyenne des consommations - Limites méthodologiques :
Les chiffres représentent des estimations basées sur des scénarios types. La consommation réelle varie selon : - La localisation géographique des data centers (mix énergétique local)
- Les optimisations logicielles (quantification, batch processing)
- L'état de charge des serveurs (taux d'utilisation moyen : 60-80%)
À quoi correspond l'énergie consommée par la création d'une image IA ?
La génération d'une image avec l'IA correspond à 0,05 kWh, soi l'équivalent d'une ampoule LED de 10 W allumée pendant 5 heures. Plus ludique comme comparaison, c'est aussi la consommation qu'il faut...pour se faire un café !
Photoshop peut-il consommer plus que l'IA ?
Oui, si vous passez plusieurs heures sur une seule image (ou si votre ordinateur est très énergivore). En dessous de 30 minutes, Photoshop est généralement plus économe qu'une génération par IA.
Pourquoi tous les générateurs IA ne consomment-ils pas pareil ?
La consommation varie selon les modèles, les GPU utilisés, leur niveau d'optimisation, les agrandissements appliqués et l'efficacité des centres de données. Par exemple, Canva AI ou Firefly sont généralement plus économes que MidJourney Haute Qualité.
Utiliser Photoshop + Firefly, est-ce une bonne solution écologiquement ?
Souvent non : vous combinez la consommation locale (votre ordinateur) et la consommation cloud (Firefly). Pour les retouches simples, préférez une approche 100 % locale.
Et pour la vidéo (Veo 3, Sora) ?
La génération de vidéo par IA (30 secondes) peut consommer 10 à 50 fois plus qu'un export local court (avec Premiere Elements). L'écart est beaucoup plus important que pour les images.
