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Les coûts écologiques considérables de l'IA suscitent de plus en plus d’inquiétudes. Les grands modèles de langage (LLM), en particulier, sont devenus un acteur incontournable du paysage de l'IA et de l'économie dans son ensemble, alors que la traduction automatique neuronale (TAN) est fréquemment brandie comme un exemple emblématique du triomphe de l'IA. En pleine aggravation de la crise climatique, les professionnel·les des langues et les traductologues se heurtent à la dimension environnementale de l’implication fréquente du secteur dans ces technologies.
La lutte contre les dommages environnementaux causés par l'IA, au sein et au-delà du secteur de la traduction professionnelle, exige d’affronter les puissantes forces structurelles qui façonnent et exacerbent le recours à ces technologies au sein de la société. Dans cette optique, l'article relaie l’appel lancé par Piñeiro (2022) pour une « traduction contre-hégémonique » (la traducción contrahegemónica) en soutien aux efforts collectifs défiant les acteurs puissants qui perpétuent les dommages socio-environnementaux. Cette approche accorde une importance capitale à la traduction en tant que processus vital grâce auquel les personnes situées « en première ligne de la lutte contre l'extractivisme » sont en mesure « d'accéder aux informations dont ils ont besoin, de disposer des documents clés et de construire des réseaux de solidarité internationale » (Piñeiro, 2022, p. 159, je traduis de l’espagnol). Dans cet esprit de résistance, cet article développe un cadre pour la pratique de l'écotraduction dans le but d'affronter les forces extractivistes perpétuant les dommages environnementaux de l'IA tant au sein qu’au-delà du champ de la traduction.
Alors qu’on observe une prise de conscience accrue du problème des coûts écologiques de l'IA, la nature et l'étendue de ces dommages sont loin d’être pleinement appréhendés par les professionnel·les de la traduction, les chercheur·euses et les activistes. Ainsi, cet article expose l'ampleur et la nature complexe des dommages environnementaux de l'IA sur trois grands axes : les émissions de carbone, la consommation d'eau et la pollution engendrée par l'extraction de terres rares. La complexité de ces dommages prouve qu'un changement social important est nécessaire pour affronter les impacts écologiques de l'IA.
Pour que la traduction puisse provoquer un changement social positif, il est nécessaire d’examiner la manière dont le cadrage narratif des enjeux sociétaux engendre des suppositions sur la façon de les résoudre (Baker, 2019). En ce qui concerne les dommages environnementaux de l'IA et ses solutions, les cadres narratifs prédominants se focalisent sur les initiatives volontaires des entreprises en matière de durabilité (par exemple : la compensation carbone et l’empreinte eau positive), l'efficience technologique et l'amélioration des pratiques de divulgation. Tel que souligné brièvement dans cet article, toutes ces approches ont révélé leurs lacunes, d'autant plus que l'explosion de l'usage de données agrégées par l'IA l'emporte sur les progrès en matière d'efficience des modèles (Varoquaux et al., 2024 ; Bhardwaj et al., 2025 ; Luccioni et al., 2025). Un cadrage plus critique des dommages planétaires de l'IA s'appuie sur le cadre des limites planétaires (Rockström et al., 2009) qui évalue les impacts cumulatifs de ces technologies sur les systèmes délicats de la Terre et la limitation de ses ressources (cf. Falk et al., 2024 ; Bhardwaj et al., 2025). Tel qu’illustré tout au long de l’article, il s'avère que les puissances économiques concentrées de l'Industrie technologique constituent un énorme facteur dans la structuration et l’accélération de la consommation des ressources associées à l'IA (Hogan et Blue, 2024 ; Kwet, 2024). La concentration du pouvoir parmi les géants de la Tech dévoile une évidente hégémonie qu’il faut affronter en avançant un programme de traduction contre-hégémonique centré sur les coûts environnementaux de l'IA.
La gravité des déséquilibres de pouvoir entraîne souvent un degré élevé de distanciation par rapport aux formes interconnectées de consommation des ressources. La distanciation renvoie au « caractère de plus en plus isolé des choix de consommation où les décideur·reuses situé·es à chaque nœud sont coupés d'une compréhension contextualisée des implications de leurs choix en amont comme en aval » (the increasingly isolated character of consumption choices as decision makers at individual nodes are cut off from a contextualized understanding of the ramifications of their choices, both upstream and downstream) (Princen et al., 2002, p. 16). Princen (2002b, p. 129) soutient que réduire la distance réduira la dispersion de responsabilité au sein des réseaux de chaînes de production des décideur·euses. Ceci encouragerait par conséquent les boucles de rétroaction écologique qui freinent la surconsommation des ressources et évitent la dégradation de l'environnement. La traduction peut jouer un rôle clé dans la réduction de la distanciation étant donné sa capacité à renforcer l'accès à l'information pour les communautés qui sont en première ligne et pour les réseaux de solidarités internationales qui résistent aux pratiques extractives (Piñeiro, 2022).
Tel que précisé dans cet article, il existe un degré élevé de distanciation à chacun des nœuds de la chaîne de production mondiale de l'IA, notamment la construction de centres de données. La lutte contre les dommages environnementaux de l'IA nécessite donc d'aller au-delà des contextes limités dans lesquels les utilisateurs finaux (par exemple, les professionnel·les de la traduction) se trouvent confrontés à ces technologies, en l’occurrence au contrôle unilatéral des grandes entreprises technologiques sur la chaîne de production mondiale de l'IA, et de s’opposer plutôt aux forces structurelles propulsant son utilisation croissante au sein de la société. De ce fait, la classification des stratégies de résistance peut s'effectuer selon deux niveaux ou échelles :
La résistance professionnelle qui renvoie aux stratégies visant la minimisation des impacts écologiques des technologies du langage de l'IA qui sont déployées dans le domaine de la traduction. Cette perspective met l’accent sur la traduction en tant que profession, perçue comme étant déjà étroitement liée aux technologies de l'IA et devenant de plus en plus indissociable de celles-ci.
La résistance structurelle qui renvoie aux stratégies qui remettant directement en question les forces structurelles plus larges qui sous-tendent l'intensification et l'expansion des procédés d'extraction associés à l'utilisation de l'IA dans l'ensemble de la société. Cette perspective met l'accent sur la traduction en tant que pratique détenant un potentiel significatif pour soutenir l'accès vital à l'information et aux solidarités transnationales.
L'article propose des mesures de recommandation aussi bien pour la résistance professionnelle que pour la résistance structurelle. Bien que les stratégies de résistance proposées dans cet article ne constituent qu'une liste provisoire et incomplète, elles peuvent servir de point de départ aux traducteur·rices pour envisager des mesures tangibles capables de résister aux dommages écologiques de l'IA en réduisant la distanciation. Ces recommandations amplifient et s’inspirent des efforts portés par des groupes d’activistes établis. Le concept de distanciation sert à identifier et à s’opposer aux structures de pouvoir qui sous-tendent l'extractivisme des chaînes dispersées d'approvisionnement de l'IA. Toutefois, les actions suggérées ici s'inspirent également d'une riche tradition de traduction militante issue principalement des pays du Sud global (cf. Gould & Tahmasebian, 2020), concevant aussi l'activisme comme une confrontation aux structures de pouvoir (Bandia, 2020). Ces mesures recommandées insistent, comme Piñeiro (2026), sur le besoin de relier la traduction et la recherche en traduction à des actes concrets de résistance, pour se joindre aux luttes historiques contre l'extractivisme originaires des pays du Sud global et datant de bien avant les technologies de l'IA.
Un changement radical de perspective s'avère nécessaire afin de faire face aux dommages écologiques des technologies de l'IA utilisées au sein et au-delà de la profession de la traduction. Cet article affirme que l'injonction à la croissance à tout prix des grandes entreprises technologiques est une force déterminante dans l'accroissement des dommages environnementaux de l'IA et dans la consolidation du pouvoir aux mains de ces fournisseurs de services cloud qui aggravent l'effet de distanciation le long de la chaîne globale de production de l'IA. Comme l’avance cet article, l'efficacité de la résistance à ces dommages environnementaux implique de réduire cet effet de distanciation à travers des pratiques stratégiques de traduction aussi bien sur le plan professionnel que sur le plan structurel.
