Quel est le Bilan Carbone® de l'IA dans votre entreprise ? Est-ce beaucoup ?

Par Guillaume Pakula · Publié le 3 novembre 2026

L'IA d'une entreprise émet de quelques kilos de CO2e par an, pour une PME de bureau, à plusieurs tonnes quand des agents travaillent seuls, que les vidéos générées se multiplient ou que l'entreprise vend un produit bâti sur l'IA, selon la Base IA de Projet Celsius. Et ce chiffre grossit vite : l'usage de l'IA a triplé en 2 ans dans les entreprises françaises, et l'électricité des centres de données du monde devrait plus que doubler d'ici 2030. Le calcul tient en 4 questions, et un ordre de grandeur se fait seul.

Les centres de données du monde ont consommé 415 TWh (térawattheures) d'électricité en 2024, environ 1,5 % de la consommation mondiale. L'Agence internationale de l'énergie prévoit qu'ils en consommeront plus du double en 2030, autour de 945 TWh, un peu plus que tout le Japon aujourd'hui, et désigne l'IA comme le premier moteur de cette hausse. Dans les entreprises françaises, l'usage suit la même pente : 18 % de celles de 10 salariés ou plus utilisaient l'IA en 2025, 3 fois plus qu'en 2023, selon l'Insee.

Le calculateur ci-dessus situe chaque entreprise avec le moteur de la Base IA, la base de données ouverte de Projet Celsius sur l'impact de l'IA. Le résultat dépend moins de la taille que des usages : des kilos avec des assistants de bureau, des tonnes quand des agents travaillent seuls. Les agents, les images et les vidéos sont justement les usages qui se répandent le plus vite.

L'IA pèse-t-elle beaucoup dans une entreprise ?

Cela dépend surtout de ce qu'on lui confie. Pour une entreprise de bureau, l'empreinte se compte en kilos de CO2e (équivalent CO2) par an, quand le Bilan Carbone® d'une PME se compte en centaines ou en milliers de tonnes. Elle devient lourde dans 3 cas, qui ont un point commun : l'IA y travaille bien plus longtemps qu'une personne qui lui pose une question.

Une entreprise de bureau : quelques kilos par an

Un salarié de bureau qui se sert de l'IA au quotidien, pour ses e-mails, ses comptes rendus et ses questions, consomme environ 1,3 kWh par an dans les centres de données. Avec l'électricité moyenne du monde, cela fait 0,59 kgCO2e par an, l'équivalent de 4 km en voiture. Une PME de services de 50 personnes, dont un quart se sert de l'IA, arrive à 12 kgCO2e par an. Une entreprise de 500 personnes arrive à 145 kg.

Ces chiffres sont minuscules à côté d'un bilan complet. Les PME accompagnées par Décarbon'Action qui ont publié leur bilan sur la plateforme de l'ADEME déclarent en médiane 4 834 tCO2e par an entre 50 et 99 salariés, d'après notre analyse de leurs bilans. L'IA de bureau y pèse moins d'un cent-millième, loin derrière les achats, souvent la moitié du bilan.

Les 3 cas où l'IA pèse lourd

L'empreinte change d'échelle dès que l'IA travaille seule et longtemps, ou qu'elle fabrique des images animées. Les 3 cas suivants viennent de la même base, avec les mêmes conventions :

• Une équipe de 10 développeurs qui travaillent avec des agents de code, des programmes qui écrivent, testent et corrigent seuls une partie du code : 1,2 tCO2e par an, soit plus de 200 fois l'IA d'un salarié de bureau par développeur.
• Une agence qui produit ses vidéos avec l'IA : 8,4 kgCO2e pour une seule vidéo de 3 minutes, faite de 18 plans générés, autant que 14 ans d'IA d'un salarié de bureau.
• Un éditeur de logiciel qui sert une fonction d'IA à 100 000 utilisateurs : 3,7 tCO2e par an, parce que chaque requête de chaque client fait tourner des serveurs.

Le troisième cas est le plus souvent oublié. L'IA vendue dans un produit ne se range pas avec les outils des salariés : elle tourne à chaque utilisation par un client, et elle se compte avec les produits vendus. Pour la vidéo, le détail par modèle est dans notre article sur l'impact des vidéos générées.

Ce que ces chiffres ne comptent pas

La Base IA compte l'électricité des requêtes, centre de données compris. Elle laisse de côté la fabrication des serveurs et des puces, l'entraînement des modèles et les ordinateurs des salariés. Ces émissions existent, et la fabrication des équipements pèse lourd dans l'empreinte numérique d'une entreprise comme dans l'empreinte de l'IA sur tout son cycle de vie. Les ordres de grandeur ci-dessus sont des estimations faites d'hypothèses, que la Base IA détaille et laisse régler.

10 développeurs qui travaillent avec des agents de code émettent autant que 100 PME de bureau de 50 personnes.

Pourquoi l'empreinte de l'IA va-t-elle grossir ?

Les chiffres de 2026 décrivent un usage encore jeune. 3 forces poussent ce chiffre vers le haut, et elles se cumulent.

Plus d'entreprises, plus de salariés

En 2025, 18 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisaient au moins une technologie d'IA, contre 6 % en 2023. La progression touche toutes les tailles, et 58 % des entreprises de 250 salariés ou plus s'en servaient déjà. Parmi les entreprises utilisatrices, 43 % emploient une IA qui génère du texte ou de la parole, et 41 % une IA qui génère des images, des vidéos ou du son.

Des agents qui travaillent seuls

Une question rapide à un assistant consomme environ 0,3 Wh (wattheure). Une heure d'un agent de code, qui enchaîne seul 120 étapes en relisant à chaque fois ce qu'il a déjà fait, consomme 440 Wh, autant que près de 1 500 questions. Dans le calculateur, passer d'un assistant à des agents multiplie par 13 l'empreinte d'une PME de services. L'usage grandit en nombre de personnes, et il change aussi de nature.

Le nombre de salariés compte moins que la nature des tâches confiées à l'IA : une heure d'agent consomme autant que 1 500 questions.

Des centres de données qui doublent

À l'échelle du monde, l'AIE prévoit que la consommation des centres de données passe de 415 TWh en 2024 à environ 945 TWh en 2030. Les États-Unis portent la plus grande part de cette hausse, devant la Chine. Chaque entreprise qui ajoute des usages d'IA prend sa part de cette électricité, qu'elle la compte ou non, et la consommation électrique de l'IA devient un sujet de réseau autant que de climat.

Comment calcule-t-on l'empreinte de l'IA ?

Le calcul tient en 4 questions, dans cet ordre : combien de personnes se servent de l'IA, combien de tâches chacune lui confie, combien d'électricité consomme chaque tâche, et combien de carbone émet cette électricité.

Combien de personnes, combien de tâches

Toutes les personnes d'une entreprise ne se servent pas de l'IA, et pas au même rythme. Pour un usage courant, la Base IA retient qu'un quart des salariés s'en sert, avec environ 6 demandes par jour travaillé dans un métier de bureau. Elle compte 2 demandes pour un usage occasionnel et 21 pour un usage intensif. Un comptable, un développeur et un graphiste n'ont pas les mêmes tâches : la base les compte métier par métier, d'après la répartition des emplois de chaque secteur publiée par Eurostat.

Ce que coûte une tâche

Chaque tâche a son électricité, mesurée ou estimée, et l'écart va de 1 à plus de 1 000 entre une question rapide et une heure d'agent. Le graphique ci-dessous les range sur une échelle où chaque graduation multiplie par 10. Une image générée, par exemple, consomme environ 10 fois une question, comme le détaille notre article sur l'empreinte d'une image.

Ce qui fait l'empreinte d'une entreprise, c'est donc moins le nombre de ses salariés que la nature des tâches qu'ils confient à l'IA. Une heure d'agent par jour pèse plus que 1 000 questions.

De l'électricité au carbone

Le dernier pas convertit l'électricité en CO2e, avec l'intensité du kilowattheure du pays où tournent les serveurs. La Base IA retient par défaut l'électricité moyenne du monde, 458 g de CO2e par kWh en 2025 selon Ember, parce qu'on sait rarement où tourne une requête. Avec des serveurs en France, à 41 g par kWh, la même IA émet 11 fois moins.

Peut-on calculer l'empreinte de son IA soi-même ?

Oui, pour un ordre de grandeur. Le chiffre devient plus difficile à défendre quand il doit entrer dans un bilan vérifié, ou quand l'IA fait partie de ce que l'entreprise vend.

Un ordre de grandeur en quelques minutes

Le calculateur en ouverture suffit pour situer l'entreprise. Pour aller plus loin, l'outil d'empreinte carbone de l'IA de Projet Celsius chiffre un usage à partir de ses volumes. La Base IA donne pour chaque tâche, chaque métier et chaque type d'organisation sa valeur, sa fourchette, ses sources et ses hypothèses, en accès libre, sous licence CC BY 4.0. Le hub sur l'impact de l'IA explique d'où viennent ces chiffres.

Ce que montrent les consoles de Copilot et de GitHub

Les comptes d'administration des outils donnent déjà une partie des volumes. Le rapport d'usage de Microsoft Copilot affiche les utilisateurs actifs par application et le nombre de demandes envoyées par utilisateur, exportables en tableur. Les indicateurs de GitHub Copilot suivent les utilisateurs actifs, les demandes de chat et l'activité des agents.

Aucun de ces tableaux de bord ne donne ni l'électricité ni les émissions. Ils fournissent la donnée la plus difficile à estimer, le volume réel, qu'il reste à multiplier par l'électricité de chaque tâche.

Là où ça se complique

Le calcul maison atteint ses limites dans 4 situations :

• L'IA est cachée dans les logiciels : la messagerie, le logiciel de relation client ou l'outil de traduction l'utilisent sans qu'aucune facture ne la mentionne.
• Les agents dominent l'usage : leur consommation dépend de la durée des tâches, et les licences comptent en crédits mensuels sans équivalence publiée en heures d'agent.
• L'IA est dans le produit vendu : chaque utilisation par un client compte, et le volume se lit dans les journaux de l'application, pas dans une console d'administration.
• Le bilan doit être vérifié par un tiers : il faut alors des hypothèses datées, une source pour chaque chiffre et une incertitude affichée.

Ces limites ne sont pas propres à l'IA : faire son Bilan Carbone® soi-même bute toujours sur la collecte des données plus que sur le calcul.

Et dans le Bilan Carbone® de l'entreprise ?

Dans un Bilan Carbone®, l'IA utilisée par les salariés se range avec les achats de services numériques, comme l'hébergement ou les logiciels, parmi les émissions indirectes de la chaîne de valeur, que les méthodes appellent le scope 3. L'IA intégrée à un produit vendu se compte avec l'utilisation des produits vendus. Le détail de ce classement est dans notre guide pour intégrer l'IA à son Bilan Carbone®.

Pour la plupart des entreprises, ce poste ne changera pas le résultat du bilan. Le mesurer dès maintenant donne pourtant une année de référence, pour suivre un usage qui a triplé en 2 ans et repérer le moment où des agents ou un produit le font passer à la tonne. Un premier Bilan Carbone® de PME peut l'intégrer en collectant les volumes d'usage avec les autres achats.

Pour nous, au Projet Celsius, la question utile porte sur les usages qui feront changer le poste d'échelle : les agents de code, la vidéo et l'IA vendue aux clients. Pour une entreprise de bureau, le poste tient aujourd'hui en quelques kilos et ne mérite pas des jours de calcul. Nous recommandons de repérer dès maintenant ces 3 usages, de demander leurs volumes aux fournisseurs, et de mesurer le poste une première fois pour disposer d'un point de comparaison.

Ce qu'il faut retenir

• L'IA d'une entreprise pèse de quelques kilos de CO2e par an, environ 12 kg pour une PME de bureau de 50 personnes, à plusieurs tonnes avec des agents de code ou une IA vendue aux clients.
• Les agents de code, la vidéo générée et l'IA intégrée à un produit vendu changent l'ordre de grandeur, et ce sont les usages qui se répandent le plus vite.
• L'usage a triplé en 2 ans dans les entreprises françaises, et l'AIE prévoit que les centres de données du monde consommeront plus du double en 2030.
• Le calcul tient en 4 questions : les personnes, leurs tâches, l'électricité de chaque tâche et le carbone du kilowattheure.
• Un ordre de grandeur se calcule seul avec la Base IA. Un chiffre à faire vérifier dans un Bilan Carbone® demande les volumes réels et une méthode documentée.

Pour voir ce qui se passe derrière ces chiffres, lisez quelle est l'empreinte carbone d'un data center, et pour choisir l'outil le plus sobre, quelle IA choisir pour polluer le moins.

Questions fréquemment posées

Quelle est l'empreinte carbone de l'IA dans une entreprise ?

Elle va de quelques kilos à plusieurs tonnes de CO2e par an, selon les usages. Une PME de services de 50 personnes qui utilise un assistant au quotidien émet environ 12 kgCO2e par an, une entreprise de 500 personnes environ 145 kg, selon la Base IA de Projet Celsius, avec l'électricité moyenne du monde. Une équipe de 10 développeurs avec des agents de code émet 1,2 tCO2e par an, une fonction d'IA servie à 100 000 utilisateurs 3,7 tCO2e.

Combien de CO2 émet un salarié qui utilise l'IA au travail ?

Un salarié de bureau qui se sert d'un assistant comme ChatGPT au quotidien émet environ 0,59 kgCO2e par an pour ses usages au travail, centre de données compris, soit l'équivalent de 4 km en voiture. Une licence Microsoft 365 Copilot utilisée toute l'année pèse environ 1,3 kgCO2e, une licence GitHub Copilot environ 19 kg, parce qu'un développeur confie beaucoup plus de tâches à l'IA.

Comment mesurer la consommation de l'IA dans une entreprise ?

En multipliant 4 données : le nombre de personnes qui s'en servent, le nombre de tâches qu'elles lui confient, l'électricité de chaque tâche et l'intensité carbone de l'électricité. Les consoles d'administration de Microsoft Copilot ou de GitHub Copilot donnent les volumes d'usage. La Base IA de Projet Celsius donne l'électricité de chaque tâche, en accès libre.

L'IA doit-elle figurer dans le Bilan Carbone® d'une entreprise ?

Oui, comme tout achat de service numérique, parmi les émissions indirectes de la chaîne de valeur (scope 3). Pour une entreprise de bureau, le poste reste très petit à côté des achats, de l'énergie et des déplacements. Il devient significatif chez un éditeur qui vend une IA dans son produit, ou dans une équipe qui travaille avec des agents de code.

Une requête IA consomme-t-elle beaucoup d'électricité ?

Une question rapide à un assistant consomme environ 0,3 Wh, centre de données compris, d'après une mesure de Google et des estimations concordantes reprises dans la Base IA de Projet Celsius. Une image générée consomme environ 10 fois plus, et une heure de travail d'un agent de code près de 1 500 fois plus.

L'empreinte de l'IA est-elle plus faible avec des serveurs en France ?

Oui. L'électricité française émet environ 41 gCO2e par kWh en 2025, contre 458 g en moyenne dans le monde, selon Ember. La même utilisation de l'IA émet donc environ 11 fois moins de CO2e avec des serveurs en France. On sait toutefois rarement où tourne une requête, d'où le choix de la moyenne mondiale par défaut.