« L'IA détruit la planète. » C'est ce qu'on lit partout — souvent avec des chiffres de 2023 appliqués à des modèles de 2026.
Les études qui circulent sont contradictoires parce qu'elles ne mesurent pas la même chose : pas les mêmes modèles, pas les mêmes années, pas le même périmètre (électricité seule ou cycle de vie complet). Alors on a refait le calcul, pour un usage réel, avec des sources datées et vérifiables.
Le point de départ : 0,34 Wh par requête
En juin 2025, Sam Altman a publié le premier chiffre officiel d'OpenAI : une requête ChatGPT moyenne consomme environ 0,34 Wh d'électricité et 0,000085 gallon d'eau (un quinzième de cuillère à café).
Honnêteté intellectuelle oblige, deux réserves sur ce chiffre :
- Il n'est pas audité. OpenAI n'a pas publié de méthodologie, et les chercheurs indépendants le traitent comme un plancher plausible : il couvre l'inférence, pas l'entraînement ni la fabrication du matériel.
- Il vaut pour une requête « moyenne ». Les requêtes de raisonnement long consomment nettement plus. Des estimations universitaires évoquent 18 Wh et plus pour les réponses de modèles de raisonnement récents.
Cela dit, l'ordre de grandeur est corroboré par des travaux indépendants (Epoch AI arrivait à ~0,3 Wh pour GPT-4o), et il marque surtout une évolution majeure : les chiffres de 2023 — « une requête ChatGPT = 10 recherches Google » — ne décrivent plus la réalité de 2026. Les modèles sont devenus plus petits et plus efficaces ; les chiffres alarmistes, eux, n'ont pas été mis à jour.
Le calcul pour un usage professionnel réel
Prenons un utilisateur intensif : 40 requêtes par jour, tous les jours, pendant un an. C'est l'équivalent d'environ une heure d'usage quotidien.
40 × 365 × 0,34 Wh ≈ 5 kWh par an.
Pour situer 5 kWh :
- ≈ 33 km en voiture électrique,
- ≈ 5 à 6 lessives,
- ≈ 4 heures de four,
- moins qu'un mois de box internet allumée.
La variable qui change tout : où tourne le serveur
5 kWh d'électricité n'émettent pas le même CO₂ partout. C'est là que le débat devient intéressant — et politique.
D'après le bilan électrique 2025 de RTE, l'intensité carbone de la production électrique française est de 19,6 gCO₂e/kWh — l'une des plus faibles d'Europe, grâce au nucléaire et aux renouvelables (95 % de production décarbonée). La moyenne européenne est à 178 g. L'Allemagne est estimée à environ 330 g, la Pologne dépasse 500 g.
Nos 5 kWh annuels deviennent donc :
| Pays du datacenter | Intensité carbone | Émissions annuelles |
|---|---|---|
| France | 19,6 g/kWh | ≈ 100 g CO₂e |
| Moyenne UE | 178 g/kWh | ≈ 0,9 kg CO₂e |
| Allemagne | ~330 g/kWh | ≈ 1,7 kg CO₂e |
| Pologne | ~500 g/kWh | ≈ 2,5 kg CO₂e |
Un cheeseburger, c'est environ 2,5 kg CO₂e selon les estimations courantes. Autrement dit : un an d'IA intensive sur un serveur en France émet moins qu'un seul cheeseburger. Le même usage sur un mix charbon en émet l'équivalent d'un entier.
Les limites du calcul (parce qu'elles existent)
Le carbone embarqué du matériel. Nos 100 g ne couvrent que l'électricité d'inférence. NVIDIA a publié le bilan carbone de fabrication d'un châssis HGX H100 de 8 GPU : environ 1,3 tonne CO₂e. Ce coût est réel, mais il s'amortit sur des milliards de requêtes pendant plusieurs années — marginal par usage, jamais nul. En incluant le cycle de vie complet du système électrique, RTE évalue d'ailleurs l'intensité française à 29 g/kWh plutôt que 19,6 : nos 100 g deviennent ~145 g. L'ordre de grandeur tient.
L'entraînement des modèles. Il est énergivore, mais lui aussi mutualisé sur l'ensemble des usages du modèle. Et l'utilisation de modèles open-source déjà entraînés — ce que nous faisons — n'ajoute aucun entraînement supplémentaire.
L'eau. Le problème est réel, mais localisé. Aux États-Unis, des datacenters sont documentés en conflit avec les ressources en eau locales dans plusieurs États. En Europe, les datacenters récents conformes aux réglementations fonctionnent majoritairement en circuit fermé. Là encore : la question n'est pas « l'IA consomme-t-elle ? », c'est « où et comment tourne le serveur ? ».
Ce que ça veut dire pour une entreprise
L'argument environnemental rejoint l'argument de souveraineté : la localisation de l'infrastructure est la décision qui pèse le plus. Un même usage IA peut émettre 25 fois plus de CO₂ selon le pays du datacenter — exactement comme il peut être soumis au Cloud Act ou non selon l'opérateur.
Chez Eridia, les modèles tournent sur votre infrastructure ou sur des serveurs en France : le mix électrique le plus décarboné des grands pays européens, et vos données qui ne sortent pas de votre périmètre. Les deux arguments tiennent dans la même architecture.
Si votre politique RSE inclut désormais l'IA — c'est de plus en plus le cas dans les appels d'offres — on peut vous aider à documenter l'empreinte réelle de vos usages, chiffres et sources à l'appui.