Énergie et impact environnemental d'une requête IA

Deux éditeurs ont publié des mesures de l'impact d'une requête d'IA. Google estime que la requête texte médiane dans ses applications Gemini consomme 0,24 wattheure, émet 0,03 gramme d'équivalent CO₂ et consomme 0,26 millilitre d'eau (données de mai 2025). Mistral AI, dans une analyse de cycle de vie menée avec Carbone 4 et l'ADEME (Agence de la transition écologique), chiffre une réponse de 400 jetons de son assistant Le Chat à 1,14 gramme d'équivalent CO₂ et 45 millilitres d'eau. Les deux chiffres ne se comparent pas directement : ils ne mesurent ni la même chose ni avec la même méthode.

Ces mesures datent de 2025 ; elles sont citées avec leur date, telles que publiées.

Ce qu'a publié Mistral AI (22/07/2025)

Mistral AI a publié une analyse de cycle de vie (ACV, méthode qui compte les impacts de la fabrication à l'usage) conduite avec le cabinet Carbone 4 et l'ADEME, et relue par deux cabinets d'audit environnemental, Resilio et Hubblo.

Impact marginal d'une réponse de Le Chat, de 400 jetons, hors terminal de l'utilisateur :

Entraînement de Mistral Large 2, cumulé en janvier 2025 après 18 mois d'utilisation :

L'unité « équivalent antimoine » mesure l'épuisement des ressources non renouvelables, rapporté à l'antimoine, une ressource rare.

Ce qu'a publié Google (21/08/2025)

Google a estimé l'impact de la requête texte médiane dans les applications Gemini :

Google compare cette énergie à moins de neuf secondes de télévision, et indique que sur douze mois, l'énergie et l'empreinte carbone de cette requête médiane ont été divisées respectivement par 33 et par 44.

La méthode de Google compte la puissance réelle des puces en production, les machines inactives gardées en réserve, les processeurs et la mémoire, les pertes du centre de données (refroidissement, distribution électrique) et l'eau du centre de données. Google signale qu'une méthode limitée aux seuls accélérateurs actifs donnerait 0,10 Wh, 0,02 g et 0,12 mL, un scénario qu'il juge « optimiste au mieux ». Il précise aussi que ces chiffres sont une photographie de mai 2025, qu'ils ne préjugent pas de l'avenir et qu'ils n'ont pas été vérifiés par un tiers indépendant.

Pourquoi les deux chiffres ne se comparent pas

Une requête longue, avec beaucoup de documents en entrée ou une longue réponse, n'est pas une requête médiane. Ces chiffres donnent un ordre de grandeur, pas l'impact de votre application.

Ce qui fait varier l'impact de votre usage

Les publications citées ne chiffrent pas ces facteurs un par un, mais elles en montrent la logique : l'impact suit le calcul effectué.

• La taille du modèle : un petit modèle mobilise moins de calcul pour la même tâche (voir router vers un petit modèle).
• Le nombre de jetons traités : un contexte allégé et des réponses plus courtes réduisent le travail du modèle (voir réduire la facture).
• Le nombre d'appels : un agent qui enchaîne dix appels pour une tâche en consomme dix.
• La machine inactive : un serveur loué qui attend consomme aussi, ce que Google intègre dans sa méthode.

Les leviers qui baissent la facture baissent aussi, en général, le calcul effectué : ce sont souvent les mêmes.

Pour un rapport ou un bilan

Si vous devez rendre compte de l'impact de votre usage de l'IA :

1. Citez la source, sa date et son périmètre exacts, sans mélanger les chiffres de deux éditeurs.
2. Comptez votre volume (nombre de requêtes, jetons d'entrée et de sortie) à partir de vos journaux.
3. Précisez que le chiffre par requête publié par l'éditeur ne correspond pas forcément à vos requêtes.
4. Pour un bilan réglementaire ou une déclaration extra-financière, appuyez-vous sur un professionnel du bilan carbone : cette page n'en tient pas lieu.