2 024 · Dernière révision 2026-05-24
Indice d'empreinte IA
Un prompt IA est invisible — pourtant il consomme de l'électricité réelle, évapore de l'eau réelle pour refroidir les serveurs, et émet du CO₂ réel. Cet indice traduit le coût mesuré des tâches IA courantes en unités comparables, puis montre ce que représente une utilisation légère, modérée ou intensive de l'IA sur une année entière. Tous les chiffres concernent uniquement l'inférence (l'utilisation du modèle, pas son entraînement), l'eau est mesurée sur site (scope 1), et les valeurs sont des estimations issues des sources citées ci-dessous.
Tâche la plus légère
Prompt Gemini (mesuré)
0,24 Wh
d'énergie par utilisation
Tâche la plus lourde
Prompt de raisonnement ("thinking")
7,6 Wh
d'énergie par utilisation
Énergie par tâche IA
| Rang | Tâche | Énergie | Eau | Carbone |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Prompt Gemini (mesuré) | 0,24 kWh | 0,4 L | 113 g |
| 2 | Chat IA court | 0,30 kWh | 0,5 L | 141 g |
| 3 | Requête GPT-4o | 0,42 kWh | 0,8 L | 198 g |
| 4 | Long document (~10k tokens) | 2,50 kWh | 4,5 L | 1 178 g |
| 5 | Génération d'image IA | 2,91 kWh | 5,2 L | 1 369 g |
| 6 | Prompt de raisonnement ("thinking") | 7,60 kWh | 13,7 L | 3 580 g |
Les chiffres sont exprimés pour 1 000 utilisations afin de rester lisibles. L'eau utilise le facteur de refroidissement industriel par défaut de 1,8 L/kWh ; le carbone utilise l'intensité moyenne mondiale du réseau électrique (471 gCO₂/kWh, 2024).
Ce que représente une année d'utilisation de l'IA
Trois profils d'utilisateurs stylisés, chacun avec un mix mensuel fixe de tâches, projeté sur un an et traduit en activités du quotidien. L'empreinte IA annuelle d'un utilisateur intensif est réelle, mais reste modeste comparée à un seul vol long-courrier ou à une année de conduite automobile — l'objectif est la comparaison, non l'alarme.
| Utilisateur | Énergie / an | Eau / an | Carbone / an | En termes concrets |
|---|---|---|---|---|
| Utilisateur léger | 0,2 kWh | 0 L | 0,1 kg | ≈ 17 recharges de téléphone · 0 douches · 0 km parcourus |
| Utilisateur modéré | 2,8 kWh | 5 L | 1,3 kg | ≈ 230 recharges de téléphone · 0 douches · 5 km parcourus |
| Utilisateur intensif | 22,5 kWh | 41 L | 10,6 kg | ≈ 1 878 recharges de téléphone · 1 douches · 43 km parcourus |
Comment l'indice est construit
Chaque tâche porte un chiffre d'énergie par utilisation cité : un chat court 0,30 Wh, un prompt Gemini mesuré 0,24 Wh, une requête GPT-4o 0,42 Wh, un long document 2,5 Wh, une image 2,907 Wh, et un prompt de raisonnement 7,6 Wh. L'énergie est convertie en eau en multipliant les kWh par un facteur d'efficacité d'utilisation de l'eau de 1,8 L/kWh (sur site, scope 1), et en carbone en multipliant par l'intensité moyenne mondiale du cycle de vie du réseau électrique, soit 471 gCO₂/kWh. Les profils appliquent un mix mensuel fixe de tâches, multiplient par douze, puis expriment le résultat en recharges de téléphone, douches et kilomètres parcourus à partir d'indicateurs quotidiens cités.
Notes et limites
Ces valeurs sont des estimations. L'énergie par tâche varie considérablement selon le modèle, la longueur du prompt, le matériel et le centre de données, et les périmètres de mesure diffèrent (l'énergie plein système est environ 2,4× l'énergie GPU seul). Les modèles frontière fermés ne sont pas mesurés directement. L'eau indiquée correspond uniquement au refroidissement sur site et exclut l'eau hors site (scope 2) utilisée pour produire l'électricité. Le carbone dépend du réseau électrique local, qui est bien plus propre dans certaines régions que la moyenne mondiale retenue ici. Utilisez ces chiffres comme ordres de grandeur pour la comparaison, non comme une comptabilité précise.
Sources
- Epoch AI — How much energy does ChatGPT use? (0.3 Wh chat, 2.5 Wh long input)
- Hugging Face / Luccioni — AI Energy Score v2 (reasoning ≈ 7.6 Wh/query)
- Luccioni, Jernite & Strubell — Power Hungry Processing (image ≈ 2.907 Wh)
- Google — Measuring the environmental impact of AI inference (Gemini 0.24 Wh)
- OWID — Carbon intensity of electricity (lifecycle, 2024)