L’Intelligence Artificielle (IA) s’est imposée en quelques années comme un thème d’investissement incontournable. Toutefois, sa place dans une allocation d’actifs responsable reste débattue.
Consommation en ressources, impacts sociaux, biais algorithmiques, gouvernance des usages : l’IA concentre des enjeux environnementaux et éthiques complexes, souvent abordés de manière fragmentée.

Face à cette fragmentation, la question n’est donc pas tant de savoir si l’IA est « verte » ou « éthique » par nature, mais dans quelles conditions elle peut mériter sa place dans un portefeuille d’investissement durable. En clair : tout dépend de la manière dont l’IA est développée, utilisée et gouvernée par les entreprises.

Non, l’IA ne peut plus être réduite aux data centers¹ou aux algorithmes

Jusque très récemment, l’IA était analysée comme un sujet périphérique. L’attention se concentrait principalement sur des cas d’usage comme l’optimisation énergétique des data centers ou sur des enjeux éthiques isolés liés aux biais des algorithmes ou à la protection des données.

Cette approche montre en 2026 ses limites. L’Intelligence Artificielle n’est plus un simple outil technologique : elle devient un facteur structurant des modèles économiques, avec des effets transversaux sur l’environnement, le capital humain et la gouvernance des entreprises. Elle appelle donc une lecture ESG plus globale et plus dynamique.

Comprendre les impacts transversaux et interdépendants de l’Intelligence Artificielle

L’analyse de la durabilité de l’IA suppose de prendre en compte des impacts multiples et interdépendants :

• Sur le plan environnemental, la consommation d’électricité liée à l’IA a fortement augmenté ces dernières années, portée par l’essor des data centers et du calcul intensif. Cet impact est en partie compensé par le recours croissant aux énergies renouvelables : aux Etats-Unis, 90% de la nouvelle capacité électrique provient déjà des renouvelables². En revanche, les enjeux liés aux émissions indirectes (construction des infrastructures, équipements, chaînes d’approvisionnement) ainsi que les impacts locaux sur l’eau, les réseaux électriques ou l’aménagement du territoire doivent être analysés avec plus de profondeur.
• Sur le plan social, l’IA transforme profondément l’organisation du travail. Les effets varient selon les pays, les secteurs et les profils, mais un constat s’impose : le principal risque n’est pas une destruction massive de l’emploi à court terme, mais une désynchronisation entre compétences disponibles et compétences requises. La gestion du capital humain devient un enjeu clé de durabilité.
• Enfin, la gouvernance devient un enjeu central. L’IA soulève des questions de responsabilité des décisions automatisées, de transparence des modèles, de sécurité et de gestion des biais. Ces enjeux relèvent de choix stratégiques et doivent être supervisés au plus haut niveau des organisations.

L’arrivée de l’IA lève le voile sur la qualité ESG des entreprises

Plutôt que de constituer une rupture exogène, l’IA agit souvent comme un révélateur de maturité ESG des entreprises. Elle accentue les écarts entre les acteurs selon leur capacité à gérer le capital humain, à anticiper les contraintes environnementales et à structurer leur gouvernance.

Se poser la question : à quoi sert réellement l’IA ?

L’Intelligence Artificielle peut s’intégrer dans une démarche d’investissement durable. Sa pertinence dépend entièrement de la façon dont elle est mobilisée et les objectifs stratégiques qu’elle sert. Pour apprécier sa durabilité, trois dimensions sont essentielles :

• La manière dont l’IA est intégrée dans le modèle d’affaires. Alors que certaines entreprises abordent l’IA comme un levier de réduction des coûts ou de productivité et jouissent d’effet d’annonce technologiques séduisantes, d’autres vont permettre de véritables avancées. Par exemple, dans l’industrie pharmaceutique, l’IA pourrait permettre de réduire le temps de développement d’un médicament de 50%³ quand dans le domaine de la production d’électricité, elle permettrait d’optimiser la maintenance et économiser les pertes à hauteur de 110 milliards de dollars⁴. Il est donc nécessaire de comprendre son utilité réelle : quels problèmes elle résout, quelles activités elle renforce et contre quels risques nouveaux elle peut protéger ?
• La prise en compte de ses impacts environnementaux et sociaux :  les investisseurs doivent s’interroger sur comment l’entreprise entend gérer sa consommation énergétique liée à l’IA ou les conséquences sur l’emploi ?
• La qualité de sa gouvernance. Les meilleures pratiques émergentes reposent sur deux leviers principaux : une supervision explicite des sujets d’IA par le conseil d’administration ou ses comités ; un renforcement des compétences des employés. Les entreprises qui disposaient déjà de fondamentaux ESG solides – dialogue social, culture du risque, gouvernance active – sont généralement mieux armées pour intégrer l’IA de manière responsable.

Dans cette perspective, l’IA agit comme un révélateur de maturité ESG : elle met en évidence la capacité — ou les limites — des entreprises à allier performance, innovation et responsabilité. Elle distingue ainsi les acteurs capables d’adopter une approche durable et structurée de ceux qui déploient l’IA avant tout comme un outil d’efficacité immédiate, sans vision de long terme.

Sources : ODDO BHF Sustainability Research, Perspectives ESG : les themes clefs en 2026

¹Centre de données
²« L’énergie au service de l’IA », https://pwm.oddo-bhf.com/fr/lenergie-au-service-de-lia-regards-croises-entre-experts/
³IntuitionLabs – Accelerating Drug Development with AI in the U.S. Pharmaceutical Industry,  https://intuitionlabs.ai/articles/accelerating-drug-development-ai-pharma
⁴Agence internationale de l’énergie (IEA) – AI for energy optimisation and innovation, https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/ai-for-energy-optimisation-and-innovation

Les informations et analyses contenues dans ce document reposent sur des sources réputées fiables à la date de la publication. Cependant, elles peuvent évoluer en fonction des nouvelles données ou régulations à venir. Ces évolutions peuvent impacter les objectifs réglementaires et les priorités stratégiques en matière de durabilité. Ce document ne représente pas une recommandation d’investissement, ni un conseil personnalisé.