Écologue de formation, je vis de l’IA : son empreinte carbone pèse 0,5 % de mon bilan
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J’utilise l’intelligence artificielle environ 300 fois par jour, presque tous les jours travaillés de l’année. J’ai calculé l’empreinte carbone de l’IA sur mon usage réel, puis je l’ai remise dans mon bilan carbone personnel complet. Le résultat tient en une ligne : entre 30 et 45 kg de CO2 par an, soit 0,5 % de mon empreinte totale.
C’est l’équivalent de six à neuf repas au bœuf. Sur une année entière, pour faire tourner tout mon travail.
Je m’attendais à bien pire. Je suis écologue de formation, et la nature est importante pour moi. Alors ce chiffre me posait un vrai problème avant de le calculer, et il continue d’en poser un après, mais pas celui que je croyais.
Voici le calcul complet, ses hypothèses, le paramètre caché dont presque personne ne parle, et la méthode pour que tu le refasses sur ton usage à toi. Parce que mon chiffre ne vaut que pour moi.
Pourquoi j’ai eu besoin de faire ce calcul
Dans ma vie de tous les jours, je suis assez sobre.
Je prends très peu l’avion. J’ai une seule voiture, électrique. Je travaille chez moi. Je mange très peu de viande, peu de fromage, quasiment pas de lait. Pas de lave-vaisselle, pas de micro-ondes. Je cours en sandales.
Et à côté de ça, j’utilise l’IA sans compter.
C’est ce décalage qui me tiraillait. D’un côté, la nature comme lieu de ressourcement, un master en gestion de la biodiversité et quatre ans passés au Muséum national d’histoire naturelle. De l’autre, un métier qui n’existerait pas sans l’IA.
Parce que ce que ça m’apporte est difficile à minimiser. L’accès à presque toute la connaissance disponible, des recherches en quelques secondes là où il fallait des heures, et la création d’outils et d’automatisations en quelques minutes. Seul, à mon compte, sans équipe.
Donc j’ai arrêté de lire des articles sur le sujet et j’ai regardé mes propres chiffres.
Mon bilan carbone réel, avant d’y ajouter l’IA
5,83 tonnes de CO2 équivalent par an. La moyenne française, sur le même outil, est de 10,13 tonnes.
J’ai utilisé MyCO2, le calculateur d’empreinte carbone individuelle de Carbone 4, le cabinet cofondé par Jean-Marc Jancovici. C’est un questionnaire narratif qui reconstitue tes journées, pas une addition de factures.
Le rapport réel est de 1,74. Je dis « deux fois moins » à l’oral, c’est un arrondi assumé, et l’image affiche les deux vrais chiffres.
Ce qui compte davantage, c’est où se joue l’écart. Les postes qui pèsent le plus lourd dans un bilan français, et ce que j’en fais :
- Voiture thermique, 2 110 kg : je suis en électrique
- Gaz et fioul, 920 kg : tout électrique
- Viande, 890 kg : j’en mange très peu
- Avion, 480 kg : quasiment jamais
- Électronique et télécoms, 170 kg : mon plus petit poste
Regarde la dernière ligne. Tout mon numérique, ordinateur compris, tient dans le plus petit poste de mon bilan, celui qui pèse douze fois moins que ma mobilité.
C’est une première réponse, mais elle ne suffit pas. L’inférence des grands modèles ne tourne pas sur mon ordinateur, elle tourne dans des centres de données, ailleurs. Ça, MyCO2 ne le compte pas.
Le calcul : l’empreinte carbone de l’IA sur une année d’usage intensif
Quatre paramètres suffisent, et le calcul se refait en une minute : le nombre de requêtes par jour, le nombre de jours par an, l’énergie consommée par requête, et l’intensité carbone de l’électricité qui alimente le centre de données.
Les quatre paramètres, dans mon cas
300 requêtes par jour. C’est mon usage réel. C’est beaucoup, et c’est volontaire : j’ai pris la fourchette haute partout.
200 jours par an. Quatre jours de travail par semaine sur 52 semaines font 208, moins les vacances. Les jours off portent quelques requêtes, loin des 300.
4,05 Wh par requête. C’est l’estimation publiée pour les plus gros modèles, ceux qui consomment le plus. Un modèle intermédiaire est mesuré autour de 0,81 Wh, un petit modèle autour de 0,22 Wh. J’ai pris le plus gourmand pour tout, alors que je suis loin de l’utiliser partout.
123 à 185 gCO2 par kWh. C’est le paramètre dont personne ne parle, et c’est lui qui décide du résultat.
Le paramètre caché, celui qui décide du résultat
L’électricité d’un centre de données n’a pas la même empreinte selon l’endroit où il se trouve. Google publie ses intensités carbone par région, données 2024 : 3 g/kWh à Stockholm, 323 g en Virginie du Nord, 657 g à Johannesburg.
Sur mon calcul, ça change tout. Avec les 150 g que j’ai retenus, j’obtiens 36 kg sur l’année. Avec les 323 g de la Virginie du Nord, où tourne une grande partie de l’inférence mondiale, j’obtiens 78 kg.
Même usage, même calcul, et le résultat double selon une donnée que l’utilisateur ne choisit pas et ne voit jamais.
Une précision qui compte pour un lecteur français : le nucléaire ne s’applique pas ici. L’inférence des grands modèles tourne majoritairement aux États-Unis. Ce qui tourne chez moi, mon portable et ma box, pèse environ 6,7 kg par an, et c’est déjà compté dans mon poste « électronique et télécoms ».
Le résultat
300 requêtes × 200 jours × 4,05 Wh = 243 kWh par an.
243 kWh à 123 gCO2/kWh donnent 30 kg. À 185 g, 45 kg.
Le pire cas défendable, tout en gros modèle sur le réseau de Virginie du Nord, monte à 78 kg, soit 1,3 % de mon bilan. Même là, la conclusion ne bouge pas.
Ce que ça donne dans le bilan : 0,5 %
30 kg sur 5 830 kg, ça fait 0,51 %. Avec la borne haute à 45 kg, 0,77 %.
Même en doublant pour tout ce que je n’ai pas su compter, je reste autour de 1 % de mon empreinte. Sur un bilan déjà presque deux fois inférieur à la moyenne française.
Pour un Français moyen, la part serait encore plus faible : le dénominateur est plus gros.
Six à neuf repas au bœuf
Un repas au bœuf pèse 4,97 kg de CO2 équivalent, d’après Agribalyse, la base de données de l’ADEME. C’est un repas complet : 150 g de faux-filet, des légumes, du pain, un dessert.
30 kg divisés par 4,97 font 6 repas. 45 kg en font 9.
Une année entière d’IA intensive coûte, en carbone, six à neuf repas au bœuf.
Ce n’est pas que le chiffre soit petit qui m’a surpris, c’est qu’il soit petit à ce point-là par rapport à des arbitrages que je fais déjà sans y penser. Ces six repas, je les enlève avec plaisir si c’est le prix pour travailler comme je travaille.
Ce qu’un chiffre faible n’autorise pas
Un chiffre bas n’est pas un permis. C’est un constat sur un poste précis de mon bilan, pas une raison de relâcher ailleurs.
Et il y a des gestes qui ne coûtent rien et qui divisent la consommation par plusieurs.
Utilise des petits modèles pour ce qui n’a pas besoin d’un gros. L’écart mesuré entre un gros modèle et un petit est d’un facteur 18, de 4,05 Wh à 0,22 Wh. La plupart des tâches quotidiennes, reformuler, trier, classer, extraire, n’ont besoin d’aucune puissance.
Fais tourner en local ce qui peut l’être. La transcription vocale, par exemple, tourne très bien sur ta machine sans passer par un serveur. C’est ce que je fais depuis que j’ai remplacé ma dictée vocale payante par une version locale et gratuite.
Arrête de relancer dix fois le même prompt. Une génération ratée se corrige en modifiant la demande, pas en la relançant à l’identique.
Et il y a l’autre côté de la balance, celui qu’on oublie de compter. Depuis que je travaille comme ça, j’ai sauté des réunions clients et des déplacements que je faisais avant. Une visio à la place de 50 km aller-retour en voiture thermique économise environ 8 kg de CO2, contre 0,15 à 1 kg pour l’heure de visio elle-même. Une seule réunion évitée annule plusieurs mois d’usage de l’IA.
Et les chiffres qu’on lit partout, alors ?
Deux chiffres circulent tellement qu’ils sont devenus le décor du débat. Aucun des deux ne dit ce qu’on lui fait dire.
« Une requête IA consomme mille fois plus qu’une recherche Google »
C’est faux, et j’ai failli le dire moi-même.
L’erreur vient d’une confusion d’unités. On compare 0,0003 kWh pour une recherche à 0,34 Wh pour une requête IA, en oubliant que 0,0003 kWh valent 0,3 Wh. Le rapport n’est pas de mille, il est de l’ordre de 1.
Les ordres de grandeur publiés vont d’un facteur 10 à l’équivalence. Google a mesuré 0,24 Wh pour le prompt texte médian de Gemini en août 2025. Même sur les modèles les plus gourmands, ceux qui réfléchissent longuement avant de répondre, le plafond mesuré tourne autour de 33 à 40 Wh, soit un facteur 100 dans le pire des cas, pas 1 000.
J’avais préparé ce chiffre pour ma vidéo. En le vérifiant, je l’ai coupé au montage.
« Une requête, c’est une bouteille d’eau »
Celui-là vient d’une vraie étude, mais il en déforme la phrase d’un facteur 10 à 50.
L’article de référence est Making AI Less « Thirsty », de Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam et Shaolei Ren, diffusé en 2023 puis publié dans Communications of the ACM en 2025. Voici ce qu’il dit exactement :
« GPT-3 needs to « drink » (that is, consume) a 500ml bottle of water for roughly 10–50 medium-length responses. »
500 ml pour 10 à 50 réponses, pas pour une seule. Et sur GPT-3, en 2023.
De l’autre côté, Google mesure 0,26 ml d’eau par prompt texte médian sur Gemini en août 2025. C’est un chiffre d’exploitant, publié par celui qu’on mesure, donc à lire comme tel.
L’écart entre les deux est énorme et les méthodes ne mesurent pas la même chose. Mon calcul, lui, porte entièrement sur le carbone. L’eau mérite son propre travail, pas une phrase en passant.
L’objection que je me fais à moi-même
Je suis passionné par ce sujet, donc je ne suis pas objectif. Autant le dire.
Et il y a une objection sérieuse que mon calcul ne règle pas : l’effet rebond.
Dans l’énergie, on produit toujours plus, et on consomme encore plus que ce qu’on produit en plus. L’IA suit la même courbe, et les deux chiffres qui le montrent viennent du même acteur.
D’un côté, l’énergie par requête de Gemini a été divisée par 30 en un an. De l’autre, les centres de données ont consommé 415 TWh d’électricité en 2024, soit 1,5 % de l’électricité mondiale, et l’Agence internationale de l’énergie en projette environ 945 TWh en 2030, une croissance de l’ordre de 15 % par an.
Chaque requête coûte de moins en moins cher. Et le total explose quand même, parce qu’on en fait de plus en plus.
Mon calcul personnel reste vrai. Il ne dit rien du total mondial, et c’est une limite réelle, pas une nuance de politesse.
Ce que l’histoire dit des peurs technologiques
Il y a un dernier élément que je mets dans la balance, et il n’est pas chiffré. Chaque technologie majeure a eu son procès, et les mots employés se ressemblent beaucoup.
Il y a près de 2 400 ans, dans le Phèdre, Platon fait raconter à Socrate le mythe du roi Thamous, qui refuse le cadeau de l’écriture. Sa raison :
« Elle ne peut produire dans les âmes que l’oubli de ce qu’elles savent, en leur faisant négliger la mémoire. »
En 1859, Charles Baudelaire attaque la photographie dans son Salon de 1859, au chapitre « Le public moderne et la photographie ». La phrase exacte vise l’industrie qu’il voit derrière l’appareil :
« L’industrie, faisant irruption dans l’art, en devient la plus mortelle ennemie. »
En 1995, dans Newsweek, Clifford Stoll écrit qu’« aucune base de données en ligne ne remplacera ton journal quotidien ». Il y qualifiait de sornettes le commerce en ligne, le télétravail et le journalisme sur Internet. Il est revenu dessus lui-même, avec humour, quinze ans plus tard.
Entre les deux, il y a eu Gutenberg accusé de sorcellerie, le train censé être insupportable au corps humain et Western Union qui a refusé le téléphone.
Je ne dis pas que ces gens étaient bêtes. Je dis que le même discours revient à chaque transition, et que ça vaut la peine de le savoir avant de trancher.
Ce que l’IA débloque déjà, en mesurable
Ce n’est pas qu’un pari de principe.
En recherche de matériaux, le modèle GNoME de DeepMind a identifié 381 000 nouveaux cristaux stables d’un coup, publié dans Nature. Le point de comparaison est dans le papier lui-même : hors GNoME, le nombre de cristaux stables connus était passé de 35 000 à 48 000 entre 2021 et 2023.
Mon pari, je l’assume comme tel : historiquement, les technologies ont créé plus de valeur qu’elles n’en ont détruit. Et je mise davantage sur ce que celle-ci peut apporter pour gérer les problèmes d’énergie que sur la sagesse humaine.
Parce qu’on est très mauvais pour agir avant d’avoir le problème devant la porte. L’exemple qui me revient toujours : on n’arrête de fumer qu’une fois le cancer déclaré.
À partir de quel pourcentage c’est trop ? À toi de le dire
Mon chiffre ne vaut que pour moi. Il dépend de mon usage, de mes 300 requêtes, de mon bilan de départ, et du réseau électrique sur lequel tournent les modèles que j’utilise.
Ce qui est reproductible, ce n’est pas le résultat, c’est la méthode.
- Calcule ton bilan carbone complet sur MyCO2. Compte une trentaine de minutes, c’est gratuit pour les particuliers.
- Estime tes requêtes par jour et tes jours d’usage par an, en étant honnête sur la fourchette haute.
- Multiplie par 4,05 Wh si tu utilises surtout de gros modèles, 0,81 Wh pour des modèles intermédiaires, 0,22 Wh pour des petits.
- Convertis en CO2 avec 150 gCO2/kWh comme ordre de grandeur, puis regarde ce que ça fait en pourcentage de ton total.
- Décide de ton seuil. À partir de combien de pourcent, pour toi, c’est trop ? Et sur quels autres postes est-ce que tu compenses ?
C’est ce geste-là qui change quelque chose. Pas mon chiffre à moi.
Il y a ceux qui veulent accélérer avec ces technologies et ceux qui veulent revenir au calme, aux choses simples. Les deux se défendent. Ce qui ne se défend pas, c’est de ne pas regarder.
Ce qu’il faut retenir
- Mon usage intensif de l’IA pèse 30 à 45 kg de CO2 par an, soit 0,5 % de mon bilan carbone, l’équivalent de six à neuf repas au bœuf.
- Le calcul tient en quatre paramètres : requêtes par jour, jours par an, Wh par requête, gCO2 par kWh.
- Le paramètre qui décide du résultat est l’intensité carbone du réseau du centre de données, de 3 à 657 g/kWh selon la région. Presque personne ne le mentionne.
- Les deux chiffres viraux sont faux ou déformés : le « ×1000 vs Google » vient d’une confusion kWh/Wh, et la bouteille d’eau disait 500 ml pour 10 à 50 réponses.
- La limite honnête, c’est l’effet rebond : l’énergie par requête baisse, et la consommation des centres de données monte quand même d’environ 15 % par an.
Si tu veux utiliser l’IA sans y passer ta vie ni renier ce à quoi tu tiens, c’est exactement le genre de choses qu’on partage dans ma communauté, la tribu des Libreneurs. C’est gratuit.
Rejoindre la tribu des Libreneurs
Tu y trouveras les outils que j’utilise au quotidien et le starter kit pour démarrer, gratuitement.
Questions fréquentes
Combien de CO2 émet une requête à une IA ?
Entre 0,22 et 4,05 Wh d’électricité selon la taille du modèle, ce qui donne un ordre de grandeur de quelques centièmes à quelques dixièmes de gramme de CO2 selon le réseau qui alimente le centre de données. Google mesure 0,03 gCO2e pour le prompt texte médian de Gemini en août 2025.
Est-ce qu’une requête IA consomme mille fois plus qu’une recherche Google ?
Non. Ce chiffre vient d’une confusion d’unités entre kWh et Wh. Le rapport réel va d’environ 1 à 10 selon les sources, et monte à un facteur 100 seulement sur les requêtes où le modèle réfléchit longuement, les plus gourmandes.
Combien d’eau consomme une requête IA ?
L’étude de référence de 2023 dit 500 ml pour 10 à 50 réponses sur GPT-3, pas pour une seule requête. Google a publié 0,26 ml par prompt texte médian sur Gemini en 2025. Les deux méthodes ne mesurent pas la même chose et l’écart reste très large.
Comment calculer l’empreinte carbone de mon propre usage de l’IA ?
Multiplie ton nombre de requêtes par jour par ton nombre de jours d’usage par an, puis par l’énergie par requête, entre 0,22 et 4,05 Wh selon le modèle. Convertis avec 150 gCO2/kWh, puis rapporte le résultat à ton bilan carbone total calculé sur MyCO2.
Faut-il arrêter d’utiliser l’IA pour des raisons écologiques ?
C’est un arbitrage personnel, pas une règle. Dans mon cas, l’IA pèse moins que six repas au bœuf par an alors qu’elle m’économise des déplacements et des heures de travail. Le vrai geste, c’est de mesurer sa propre part et de décider de son seuil.
Est-ce que faire tourner l’IA en local consomme moins ?
Pour une tâche donnée, oui, dès que le modèle local est plus petit que le modèle distant. Un petit modèle est mesuré autour de 0,22 Wh contre 4,05 Wh pour un gros. La transcription vocale locale en est le meilleur exemple du quotidien.
