Rendre l’IA plus efficace et plus durable
L’intelligence artificielle, qui couvre le machine learning, l’IA générative et l’IA agentique, offre de réelles possibilités pour gagner en productivité et accélérer les progrès face aux grands défis mondiaux. Dans le même temps, son développement attire davantage l’attention sur sa consommation d’énergie et d’eau, ses émissions de gaz à effet de serre et l’intensité matérielle des systèmes de calcul avancés. IBM répond à ces enjeux avec une approche holistique qui intègre efficacité et durabilité à chaque couche de la technologie IA.
L’empreinte de l’IA dépend de facteurs interdépendants : architecture des modèles, méthodes d’entraînement, orchestration des workloads, performance du matériel et matériaux utilisés pour fabriquer les puces. Comme ces éléments sont liés, aucune action isolée ne suffit. C’est pourquoi nous concevons les systèmes d’IA dans leur ensemble, en appliquant différentes techniques d’efficacité et nos propres innovations afin de limiter les calculs inutiles et d’utiliser l’infrastructure au mieux. Nos modèles Granite ouverts, performants et fiables s’appuient sur des architectures hybrides et des techniques de mixture of experts pour offrir une précision élevée avec des besoins mémoire nettement réduits. Les modèles dimensionnés au juste besoin permettent aux entreprises de sélectionner le plus petit modèle capable de répondre aux exigences de performance de chaque tâche.
Le déploiement de modèles dimensionnés au juste besoin sur des plateformes d’IA ouvertes et évolutives permet d’exécuter les workloads sur l’infrastructure la plus adaptée, sur site ou dans le cloud. Par nos contributions à l’écosystème open source et nos plateformes d’IA d’entreprise, comme Red Hat OpenShift AI et Red Hat AI Inference, nous contribuons à améliorer l’efficacité de l’entraînement et de l’inférence à grande échelle. Au niveau de l’infrastructure, des systèmes comme IBM® Power11, LinuxONE5 et IBM z17, équipés du processeur Telum II et de technologies innovantes de refroidissement et de routage, offrent un débit d’IA élevé avec une consommation énergétique réduite.Associés à l’accélérateur Spyre, ces systèmes étendent encore les gains de performance tout en améliorant l’efficacité énergétique pour les workloads d’IA exigeants.
En optimisant ensemble les modèles, les plateformes et le matériel, nous améliorons l’efficacité de l’IA, avec davantage de débit par système et par unité d’énergie. Cette efficacité de pile complète permet aux systèmes d’IA de monter en charge tout en soutenant la gestion environnementale et la résilience opérationnelle à long terme.
Favoriser les économies d’énergie et réduire les émissions dans les opérations d’IBM
Les objectifs de réduction des gaz à effet de serre d’IBM s’appuient sur des références scientifiques établies par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) des Nations Unies.En 2023, nous avons atteint notre objectif de réduction de 65 % des émissions opérationnelles de GES d’ici 2025 par rapport à 2010, après ajustement au titre des acquisitions et des cessions.
Nous travaillons désormais à atteindre notre objectif de zéro émission nette opérationnelle de GES d’ici 2030.Notre ambition de zéro émission nette s’appuie sur des initiatives visant à économiser l’énergie et à accroître notre approvisionnement en électricité renouvelable.
Consommation d’énergie
En 2025, IBM a réduit sa consommation totale d’énergie de 8,0 % par rapport à 2024, grâce à une efficacité opérationnelle accrue et à une attention constante portée aux économies d’énergie.
Économies d’énergie
IBM dispose d’un programme mondial d’économies d’énergie axé sur la réduction de la consommation grâce à des initiatives d’efficacité continues. En 2025, nous avons mis en œuvre 634 projets d’économies d’énergie, permettant d’éviter une consommation estimée à 123 000 MWh et 35 000 mtCO2e. Les principales économies d’énergie ont été générées par la modernisation des équipements IT dans nos centres de données.
Efficacité énergétique du centre de données
Pour réduire l’empreinte environnementale des centres de données IBM, nous cherchons à améliorer leur performance énergétique en optimisant l’espace et en poursuivant la modernisation d’infrastructures sobres en énergie, afin d’augmenter la capacité de calcul fournie par unité d’énergie consommée.
Nous suivons notre performance au regard de notre objectif d’efficacité du refroidissement des centres de données en mesurant leur indicateur Power Usage Effectiveness (PUE).En 2025, le PUE moyen pondéré estimé de nos centres de données s’élevait à 1,39, soit une amélioration de 28,0 %de l’efficacité du refroidissement par rapport à notre référence 2019. Cette performance dépasse notre objectif d’amélioration de 20 % de l’efficacité du refroidissement des centres de données d’ici 2025 par rapport à notre référence 2019.
Parallèlement aux améliorations d’efficacité, nous continuons d’augmenter la part d’électricité renouvelable utilisée pour alimenter nos centres de données. Au total, 85 % de l’électricité consommée dans nos centres de données provenait de sources renouvelables. À l’échelle mondiale, 44 centres de données étaient alimentés à 100 % par de l’électricité renouvelable en 2025, ce qui reflète nos efforts continus pour réduire les émissions opérationnelles grâce à un approvisionnement en énergie plus propre.
Électricité renouvelable
En 2025, 84,5 % de la consommation totale d’électricité d’IBM provenait de sources renouvelables, dépassant notre objectif 2025 d’approvisionnement en électricité renouvelable. Nos achats d’électricité renouvelable comprennent 73,4 % d’électricité achetée directement auprès de fournisseurs d’énergie ou obtenue par l’intermédiaire de bailleurs, et 11,1 % d’électricité déjà présente dans le mix électrique fourni par le réseau. 1
Stock des émissions de GES
IBM calcule ses émissions de gaz à effet de serre (GES) conformément au Greenhouse Gas Protocol Corporate Accounting and Reporting Standard. Des informations sur notre inventaire des émissions 2025 sont disponibles sur notre page Données et politiques.
Assurance
IBM a fait appel à un tiers externe pour réaliser une mission d’examen d’attestation portant sur certains indicateurs de performance environnementale publiés sur notre site Web au 31 décembre 2025 et pour l’exercice clos à cette date. Le rapport du tiers externe est disponible dans la Déclaration d’assurance limitée indépendante relative aux gaz à effet de serre.
Efficience énergétique du produit
Conformément à l’objectif d’IBM de réduire la consommation d’énergie par unité de travail exécutée pour chaque nouvelle génération de serveurs et de produits de stockage d’entreprise, nous avons lancé les systèmes IBM z17 et IBM LinuxONE Emperor 5 en 2025. Ces deux systèmes ont été conçus pour allier performance et sécurité tout en optimisant la consommation d’énergie.
- Le plus grand modèle IBM z17 (Max208) améliore la capacité système maximale par kilowatt d’environ 22 % par rapport au plus grand modèle IBM z16 (Max200), dans le scénario le plus défavorable.1
- L’unité de traitement des données Telum II réduit de plus de 90 % l’énergie nécessaire à la gestion des E/S dans un grand système IBM z17 par rapport à un IBM z16 configuré de manière comparable.2
- Pour les workloads cloud natifs conteneurisés, IBM LinuxONE Emperor 5 peut réduire la consommation d’énergie jusqu’à 65 % par rapport à une solution x86 comparable.3
Nous avons également étendu les fonctions de suivi liées à la durabilité dans la Hardware Management Console et enrichi les outils d’estimation de l’empreinte carbone produit propres à chaque configuration afin d’aider les clients à prendre leurs décisions.
Pour en savoir plus sur la durabilité d’IBM Z et IBM LinuxONE, consultez
https://ibm.com/products/z/sustainability, https://ibm.com/products/linuxone/sustainability et
https://ibm.com/support/z-content-solutions/sustainability-linuxone.
Faire progresser les infrastructures durables avec IBM Power11.
En juillet 2025, IBM a lancé le serveur Power11, qui apporte des avancées majeures en matière d’efficacité énergétique des centres de données. Conçu pour dissocier performance et consommation d’énergie, Power11 offre jusqu’à 37 % de rPerf par watt en plus 4 par rapport à Power10.
L’une des principales nouveautés de cette génération est le nouveau mode « Energy Efficient Mode », qui permet aux clients de réduire la consommation d’énergie à la demande et d’obtenir une efficacité serveur jusqu’à 28 % supérieure5 par rapport au mode de performance maximale du système. Ces innovations permettent aux entreprises de dimensionner leurs workloads critiques et d’IA tout en maîtrisant strictement leur empreinte énergétique et leurs coûts opérationnels.
ENERGY STAR
IBM entretient un partenariat fondateur avec le programme ENERGY STAR de l’EPA aux États-Unis. Nous continuons de donner la priorité à la validation par des tiers de l’efficacité de nos systèmes ; en 2025, notre portefeuille comptait neuf serveurs d’entreprise certifiés et sept produits de stockage certifiés, confirmant notre conformité continue aux spécifications environnementales rigoureuses du programme.
Notes de bas de page
Notre reporting relatif à l’électricité renouvelable ne comptabilise que la production issue des mêmes régions de réseau que celles où notre consommation a lieu, telles que définies par les territoires des autorités d’équilibrage électrique de l’Energy Information Administration des États-Unis, ou leur équivalent dans d’autres juridictions. Nous ne comptabilisons pas les certificats d’énergie renouvelable dissociés provenant d’autres régions de réseau. L’électricité renouvelable déclarée inclut l’éolien, l’hydroélectricité (y compris la grande hydroélectricité), la biomasse, le solaire et la géothermie, et reflète tous les achats contractuels, indépendamment de leur millésime ou de leur « additionnalité ». En raison des décalages temporels entre la production et l’utilisation, l’électricité livrée à un moment donné peut inclure des sources non renouvelables, même si l’approvisionnement renouvelable total correspond au volume revendiqué.
Note 1. Capacité système basée sur les données LSPR disponibles à l’adresse ibm.com/support/pages/IBM-z-large-systems-performance-reference. La consommation d’énergie est calculée à l’aide du Power Estimation Tool pour 3931 et du Power Estimation Tool pour 9175, disponibles à l’adresse ibm.com/support/resourcelink/api/content/public/PowerEstimationTool-legacy.html. Utilise les conditions d’alimentation du scénario le plus défavorable, avec la configuration de puissance système maximale absolue, à l’utilisation maximale, et la condition de puissance maximale déterminée par l’environnement système. Les résultats peuvent varier.
Note 2. Comparaison basée sur des mesures réalisées dans les laboratoires IBM pour évaluer l’écart de puissance nécessaire à la prise en charge des E/S pour FICON et OSA dans une grande configuration IBM Machine Type 9175 attendue, elle-même basée sur une grande configuration IBM Machine Type 3931 historique réelle. IBM Machine Type 9175 correspond à Max 208 avec 23 To de mémoire, 56 processeurs actifs, 3 IBM Virtual Flash Memory, 14 ICA-SR 2.0, 7 tiroirs d’E/S PCIe+ avec 69 FICON Express32 4P LX, 12 OSA-Express7S 1.2 GbE SX, 18 Network Express LR 10G et 4 Crypto Express 8S, dont 2 HSM. IBM Machine Type 3931 est configuré pour fournir la même capacité matérielle. Les résultats peuvent varier.
Note 3. Les tests de performance internes réalisés par IBM dans le cadre de l’étude de consolidation des cœurs ont comparé les systèmes suivants : une machine IBM Type 9175 Max136 dotée de 136 unités de traitement configurables et une solution x86 utilisant un serveur d’entreprise disponible dans le commerce doté de deux processeurs Intel Xeon Platinum 8592+ de 5e génération et 64 cœurs par CPU. Les workloads intégraient une application conteneurisée OLTP WebSphere Liberty v25 s’exécutant sur Red Hat OCP v4.17 et un EDB Postgres pour Kubernetes v1.25 sur le même cluster OCP. Les deux solutions utilisaient Red Hat Enterprise Linux v9.5 et KVM. Les résultats des tests ont été extrapolés à une solution informatique client complète et typique, comprenant des environnements informatiques de production et de non-production isolés les uns des autres. En comparaison, la solution IBM® Machine Type 9175 a nécessité un Max136 contre 23 serveurs pour la solution x86. Les résultats peuvent varier.
Note 4. Basé sur la configuration maximale à 100 % d’utilisation dans des conditions d’exploitation typiques sur l’ensemble des systèmes Power11.
Note 5. D’après les mesures IBM de performance par watt sur des serveurs comparant le mode Performance maximale au mode Éco-énergétique, lors de l’exécution de workloads intensifs en calcul, en disque et en mémoire, sur des systèmes Power11 avec sockets et mémoire entièrement configurés comme suit : E1180 avec 4×10 cœurs / 64×64 Go DDIMM, E1150 avec 4×16 cœurs / 64×32 Go DDIMM, S1124 avec 2×16 cœurs / 32×32 Go DDIMM, S1122 avec 2×16 cœurs / 32×32 Go DDIMM.