Un volume de production délirant
Chaque génération par IA ne s’accompagne pas d’une seule image, mais de plusieurs propositions en rafale. L’utilisateur demande un « chat jouant au piano » : quatre, parfois huit versions apparaissent. Trois sont supprimées d’un clic, une seule est téléchargée, peut-être partagée, souvent retouchée puis oubliée. Le cycle est d’une rapidité fulgurante.
Les plateformes de génération brassent quotidiennement des milliards de pixels. Certaines entreprises, comme Runway ou Canva, intègrent la génération automatique dans leurs services de montage. En pratique, moins de 5 % sortent réellement du flux pour être utilisées dans un cadre professionnel ou personnel. Le reste s’évanouit, invisible, mais bien réel sur le plan énergétique.
Contrairement aux déchets physiques, une image numérique ne finit pas dans une décharge, mais consomme une ressource invisible. En d’autres termes, de l’espace de stockage temporaire sur des serveurs énergivores. Les fournisseurs cloud (Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure) hébergent la plupart de ces données volatiles. Selon les conditions d’utilisation, ces images peuvent être conservées quelques heures, quelques jours ou immédiatement effacées.
Effacées ? Pas exactement. Dans un centre de données, « supprimer » signifie avant tout libérer un pointeur dans la base de stockage. Les bits existent encore tant qu’ils ne sont pas écrasés par d’autres. La logique est la même qu’avec un disque dur personnel. Une photo supprimée reste récupérable tant qu’aucun fichier ne la remplace.
Autrement dit, l’immense majorité des images IA non retenues subsiste un temps indéterminé dans des fermes de serveurs. Elles occupent de l’espace inutilement, alimentent une forme d’encombrement numérique et consomment indirectement de l’électricité, puisque chaque octet inactif doit rester disponible sur une infrastructure toujours allumée.
L’empreinte carbone des pixels fantômes
Un serveur ne dort jamais. Refroidir, alimenter et maintenir les machines mobilisées par la génération d’images coûte cher en énergie. Chaque image rejetée n’est pas seulement un fichier inutile : c’est une dépense énergétique, un micro-fragment de CO₂.
Les études disponibles restent approximatives, mais une génération d’image par IA consommerait autant d’énergie qu’une recherche Google multipliée par dix. Rapporté à des millions d’images jetées chaque jour, le bilan devient colossal. Les plateformes ne communiquent pas sur le volume d’images non sauvegardées, mais on sait que MidJourney héberge plus de 15 milliards d’images, dont une grande partie reste invisible, car abandonnée par leurs créateurs.
Cette masse alourdit l’empreinte environnementale d’un secteur déjà critiqué pour ses besoins en puissance de calcul. À l’heure où les gouvernements demandent aux particuliers de réduire leur consommation électrique, la production d’images IA inutiles ressemble à un paradoxe criant.
La question de la propriété et du stockage caché
Au-delà de l’impact énergétique se pose un problème juridique et éthique. Que deviennent ces images jetées par l’utilisateur ? Sont-elles détruites ? Réutilisées comme données d’entraînement ?
Certaines plateformes précisent dans leurs conditions d’utilisation que toute image générée peut servir à améliorer leurs modèles. Autrement dit, les « déchets » sont recyclés, non pas au profit de l’environnement, mais de l’IA elle-même. Chaque image abandonnée nourrit l’algorithme. Ce processus renforce un cercle vicieux : plus on produit d’images, plus l’IA apprend, plus elle devient performante, et plus on génère encore d’images.
Mais ce recyclage opaque inquiète. L’utilisateur n’a aucun contrôle réel sur le devenir de ses fichiers. Dans certains cas, même les images supprimées peuvent persister dans des sauvegardes automatiques ou des caches internes. Ainsi, ce qui devait être un simple brouillon oublié continue d’exister, prisonnier d’un serveur.
Les déchets numériques, angle mort du débat
On parle beaucoup de deepfakes, de droits d’auteur ou d’usages frauduleux des images IA. Mais très peu de la montagne d’images inutiles produites chaque jour. L’attention médiatique se concentre sur les productions visibles, jamais sur les coulisses techniques.
Pourtant, les déchets numériques ne sont pas une abstraction. Ils occupent des disques durs, monopolisent des bandes passantes, ralentissent des systèmes. La multiplication des fichiers transitoires, qu’il s’agisse d’images IA, de versions successives d’un document ou de copies cachées, constitue un problème de gestion des ressources numériques.
Dans le cas des images générées par IA, l’échelle est inédite. Jamais aucune industrie créative n’a connu une telle proportion de production jetée immédiatement. Même Hollywood, avec ses rushs non montés, n’atteint pas un tel rapport entre l’utilisé et le détruit.
Vers une sobriété numérique ?
La question est donc moins esthétique qu’écologique. Peut-on imaginer une génération d’images plus sobre ? Certains chercheurs militent pour un paramétrage par défaut réduisant le nombre de propositions simultanées. D’autres envisagent des systèmes de stockage éphémères, effaçant réellement les images rejetées au bout de quelques minutes, sans possibilité de récupération.
Des alternatives existent aussi du côté de l’utilisateur : sauvegarder uniquement ce qui est pertinent, limiter les essais compulsifs, privilégier des prompts mieux formulés plutôt que des centaines de tests. Mais ces gestes individuels pèsent peu face à des plateformes dont le modèle économique repose sur l’abondance.
Le débat rejoint celui, plus large, de la responsabilité numérique. Produire en masse pour jeter aussitôt, même dans le virtuel, traduit une logique de gaspillage qui rappelle nos pratiques matérielles. Le numérique n’efface pas la question écologique… Il la déplace.
Une prise de position nécessaire
Face à l’opacité actuelle, une position claire s’impose. Les acteurs de la génération d’images par IA doivent rendre des comptes sur le volume d’images conservées, supprimées et réutilisées. L’utilisateur doit savoir où finit son contenu, même rejeté. Les régulateurs devraient imposer une transparence minimale, comme cela existe déjà pour les données personnelles.
Les images jetées ne sont pas neutres. Elles coûtent de l’énergie, elles nourrissent des modèles sans consentement explicite, elles entretiennent une illusion d’abondance infinie. Les traiter comme de simples brouillons éphémères revient à ignorer leur poids réel dans l’infrastructure numérique mondiale.
Poser la question « où finissent les images déchets générées avec l’IA ? » revient à mettre en lumière un angle mort dérangeant : elles ne disparaissent jamais vraiment. Elles s’accumulent, invisibles, mais bien présentes, dans les entrailles d’un système qui a fait de la surproduction son mode de fonctionnement. Tant que ce cycle ne sera pas encadré, les pixels fantômes continueront de hanter nos serveurs, et la facture énergétique de cette créativité artificielle restera impayée.
Antoine GARCIA
