Votre empreinte numérique se mesure. Un workflow avec des modèles adaptés au besoin la réduit. La prestation s'inscrit directement dans la RSE de votre entreprise.
On focalise beaucoup sur l'empreinte individuelle de l'IA. Voici un mois de travail avec l'IA (200 requêtes texte) face à des gestes quotidiens. Même poussée, l'usage texte reste marginal.
Périmètre comparable : pour l'IA, on ne compte ici que l'inférence, la requête elle-même. L'entraînement du modèle et la construction des datacenters en sont exclus. L'usine qui fabrique la voiture est exclue du kilomètre. On compare des usages, pas des constructions.
Émissions en équivalent CO₂, périmètre usage direct (inférence seule pour l'IA, hors entraînement et construction ; hors fabrication pour la voiture). Hypothèse de travail : 200 requêtes texte par mois (10 par jour ouvré), cohérente avec la moyenne mondiale observée sur ChatGPT (2,5 milliards de messages/jour pour ~700 millions d'utilisateurs hebdomadaires (OpenAI, juillet 2025)). Sources : requête texte ~0,3 Wh (Epoch AI / OpenAI, 2025) sur mix français 19,6 g/kWh (RTE, 2025) ou mix américain ~370 g/kWh ; image générée ~5 g (GPT-4o, mesure 2025) ; vidéo ~1 kWh pour 10-12 s (classe Sora, arXiv, 2026) sur mix américain ; voiture électrique ~10 g/km et thermique ~150 g/km, ACV en France (ADEME) ; bœuf français 13,1 kg CO₂e/kg (ADEME).
Ce que ce graphe raconte : un mois de travail avec l'IA hébergée en France pèse moins qu'un centième de 10 km en voiture thermique. Vingt images dépassent ce mois ×50, une seule vidéo ×175. C'est pourquoi mes workflows privilégient l'IA pour le texte et le code. Parcimonie sur l'image. Jamais la vidéo sans justification.
Des ordres de grandeur sourcés, à jour. Pas pour culpabiliser : pour choisir en connaissance de cause.
Électricité par requête
~0,3 Wh
pour une requête sur un grand modèle récent (GPT-4o). L'ancienne estimation de 3 Wh datait de 2023 et surestimait la consommation d'un facteur 10. Sources : Epoch AI et OpenAI, 2025. Une requête longue avec raisonnement peut dépasser 10 Wh (University of Rhode Island, 2025).
Eau
0,26 ml
de refroidissement sur site pour une requête médiane sur un grand modèle récent, mesure en production sur la flotte Gemini (Google, août 2025), ~0,32 ml côté ChatGPT selon OpenAI (juin 2025). En comptant aussi l'eau de production de l'électricité, une requête atteint quelques millilitres. L'ancienne bouteille de 500 ml datait de GPT-3, en 2023.
Part mondiale
1,5 %
de l'électricité mondiale pour les datacenters en 2025 (485 TWh, +17 % en un an), soit environ le doublement d'ici 2030. Source : Agence internationale de l'énergie, 2026.
Électricité française
~20 g CO₂/kWh
en France (19,6 g en 2025, mix bas-carbone à 95 %), contre ~175 g en moyenne européenne et ~370 g aux États-Unis : le même calcul, exécuté en France, émet jusqu'à 15 fois moins. Source : RTE, bilan électrique 2025.
Une requête IA consomme la même électricité quel que soit l'éditeur. Ce qui change tout, c'est le mix électrique qui la produit.
Modèle européen via API
~19,6 g CO₂/kWh
Un modèle Mistral (Large 2, le modèle d'API) appelé depuis une infrastructure hébergée en France tourne sur le mix électrique français, celui de la carte ci-dessus. Mistral va plus loin que le mix : première ACV complète d'un grand modèle de langage, vérifiée par Carbone 4 et l'ADEME, revue par des auditeurs indépendants (Resilio, Hubblo), périmètre entraînement + requêtes. Les chiffres Google et OpenAI ne couvrent que le refroidissement sur site. L'éditeur européen publie l'intégralité de sa méthode. C'est ce niveau de documentation qui entre dans votre registre RSE.
Modèles américains via API
~370-400 g CO₂/kWh
Les APIs d'OpenAI et d'Anthropic reposent principalement sur des datacenters situés aux États-Unis, sur un mix encore largement fossile. À consommation égale, chaque requête émet davantage, et cette empreinte est plus difficile à documenter côté européen.
Intensités carbone : RTE (France, 2025), Agence européenne pour l'environnement (moyenne UE), US EPA / Electricity Maps (États-Unis). Eau : Google (2025), OpenAI (2025), Mistral × Carbone 4 × ADEME (2025). La localisation exacte du datacenter relève de l'éditeur. L'hébergement européen reste le choix documentable. L'hébergement américain, le pari opaque.
Audit, formation, ou une conversation sur ce que ça implique pour votre organisation.
Prendre RDV gratuitementUn workflow avec des modèles à la bonne taille, hébergés en France ou en UE. Il réduit l'empreinte numérique de votre communication. L'empreinte est mesurée et documentée, intégrable à votre reporting RSE.
Les outils américains affichent des garanties RGPD mais restent soumis au CLOUD Act. Un modèle européen comme Mistral est soumis au même cadre réglementaire que vous : une conformité structurelle, pas négociée.
Oui : chaque workflow est livré avec la mesure de son impact : tokens consommés, électricité, comparaison avant/après. Ces données entrent dans votre registre RSE ou votre bilan carbone.
Non. Une requête texte sur un modèle hébergé en France pèse environ 0,01 g de CO₂. Un mois de travail intensif reste marginal face à un seul trajet en voiture thermique. Le vrai sujet est ce que vous générez : l'image et surtout la vidéo changent d'ordre de grandeur.
L'IA améliore la façon de travailler du salarié, elle ne le remplace pas. Les tâches répétitives passent au workflow, le temps retrouvé va au travail à valeur : stratégique, relationnel, créatif.