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title: "Comment réduire l'impact de son usage de l'IA ? 10 gestes classés par efficacité"
description: "Pour réduire l'impact de l'IA, les gestes ne se valent pas : générer 2 fois moins de vidéos évite jusqu'à 26 fois plus que ne plus dire merci. 10 gestes classés, chiffrés sur un an."
canonical: https://projetcelsius.com/blog/reduire-impact-ia/
author: "Guillaume Pakula"
datePublished: 2026-10-05
dateModified: 2026-10-05
language: fr
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# Réduire l'impact de l'IA : 10 gestes classés par efficacité

**Auteur** : Guillaume Pakula
**Publié le** : 2026-10-05
**Rubrique** : Décryptage
**Temps de lecture** : 12 min
**URL canonique** : https://projetcelsius.com/blog/reduire-impact-ia/
**Source** : Projet Celsius (https://projetcelsius.com) - cabinet de conseil en stratégie carbone, bureau d'études d'ingénieurs-docteurs basé à Paris et Marseille.

> Limiter la vidéo, choisir un petit modèle, ne plus dire merci : nous avons calculé ce que 10 gestes évitent en un an, sur un même profil d'usage. **3 d'entre eux peuvent éviter plus de 1 kg d'équivalent CO2 (kgCO2e) par an**, 2 moins de 40 g. Le total du profil est d'environ **2,8 kgCO2e par an** pour la seule électricité des serveurs.

Pour réduire l'impact de son usage de l'intelligence artificielle (IA), tous les gestes ne se valent pas. Pour une personne qui génère 1 vidéo par semaine, en générer 2 fois moins évite **environ 1 kgCO2e par an** (1 kg d'équivalent CO2) avec notre générateur de référence, soit **7 km en voiture**, et 290 g avec un générateur médian. Ne plus dire merci à son assistant, 1 fois par jour, en évite **39 g** : 26 fois moins.

Nous avons chiffré 10 gestes sur un profil d'usage de notre choix : **10 questions par jour, 5 images et 1 vidéo de 5 secondes par semaine**. **3 gestes pèsent, 5 aident, 2 ne changent presque rien.** Le total de ce profil est d'environ **2,8 kgCO2e par an** pour la seule électricité des serveurs, d'après notre calcul : l'équivalent de **20 km en voiture**.

## Réduire l'impact de l'IA : les 10 gestes, du plus efficace au moins utile

### Le classement

Un geste « pèse » s'il peut éviter **au moins 1 kgCO2e par an**, « aide » s'il peut éviter **au moins 50 g**. Parmi ceux qui aident, un modèle (le programme qui produit les réponses) installé sur son ordinateur peut aussi alourdir le bilan.

### Comment il est calculé

Chaque geste suppose un comportement que nous avons fixé, sa valeur de référence : 2 fois moins de vidéos, 1 réponse sur 2 raccourcie, 1 merci par jour. **7 gestes s'appuient sur une mesure publiée** ; pour 3 autres (la nécessité, les relances, les conversations), nous n'en avons pas trouvé. Tous les grammes et les kilos de cet article sortent de notre calcul, fait avec l'électricité moyenne mondiale.

**Ce profil est plus actif que la moyenne** : en juillet 2025, un utilisateur de ChatGPT actif dans la semaine envoyait en moyenne **3,6 messages par jour**, d'après notre calcul sur les chiffres d'une [étude cosignée par OpenAI](https://www.nber.org/papers/w34255). Nous n'avons trouvé aucun chiffre publié sur le nombre de vidéos générées par utilisateur.

**Le classement dépend donc du profil.** Pour un utilisateur intensif, le total monte à **14 kgCO2e par an**, dont 10 kg pour la vidéo, qui reste en tête, et **8 gestes sur 10** peuvent alors éviter plus de 1 kg. Pour un utilisateur occasionnel (2 questions par jour, 1 image par semaine, aucune vidéo), **le mode raisonnement passe en tête** : le total tombe à **160 gCO2e par an**, et aucune valeur de référence ne dépasse 35 g. Dans un groupe, l'ordre n'est pas significatif quand les fourchettes se recouvrent, et **les gains ne s'additionnent pas**.

## Les gestes qui pèsent le plus

### Générer moins de vidéos, et plus courtes : environ 1 kgCO2e par an

Dans notre profil, les 52 vidéos de l'année émettent **2 kgCO2e sur 2,8** : plus de 70 % du total. Ce chiffre repose sur un seul générateur : le plus téléchargé sur Hugging Face, une plateforme de modèles ouverts, c'est-à-dire librement téléchargeables, et **le 2e plus gourmand des 7** que mesure l'[étude](https://arxiv.org/abs/2509.19222) dont il vient. Avec le générateur médian, celui du milieu du classement, qui produit des vidéos de plus basse définition, en générer 2 fois moins n'éviterait qu'**environ 290 g**.

La durée compte encore plus que le nombre : selon la même étude, une vidéo 2 fois plus courte demande **environ 4 fois moins de calcul**, sur le générateur testé. Parmi les grands principes d'usage que l'[ADEME](https://librairie.ademe.fr/economie-circulaire-et-dechets/9495-avis-de-l-ademe-l-intelligence-artificielle-generative-des-impacts-environnementaux-importants.html) (Agence de la transition écologique) donne aux utilisateurs : la génération de vidéo doit être limitée et « répondre à un besoin précis ». Notre article détaille [l'énergie d'une vidéo générée par IA](/blog/impact-environnemental-video-ia/).

### Ne pas laisser le mode raisonnement activé par défaut : de 0,4 à 14 kgCO2e par an

Le mode raisonnement fait dérouler au modèle des étapes intermédiaires avant de répondre : **il écrit beaucoup plus de texte**, donc consomme plus. Le PEReN, un service d'expertise de l'État, a mesuré des modèles ouverts pour l'[Arcep](https://www.arcep.fr/uploads/tx_gspublication/rapport-IA-et-environnement_210526.pdf), le régulateur des télécoms : mode raisonnement activé, ils consomment **jusqu'à 92 % de plus en moyenne**, et **jusqu'à 849 % de plus** sur une tâche de code.

Le classement [AI Energy Score](https://huggingface.co/blog/sasha/ai-energy-score-v2) de Hugging Face compare 2 groupes de modèles : ceux qui raisonnent consomment **30 fois plus en moyenne** que les autres. Pour 3 modèles testés avec puis sans raisonnement, il mesure même **150 à 700 fois plus**.

Ce geste est à part : notre profil ne compte aucune question en mode raisonnement, et le geste évite **un ajout**. Activé sur les 3 650 questions de l'année, ce mode ajouterait de 440 gCO2e (avec le chiffre du PEReN) à 14 kgCO2e (si l'on applique le facteur 30, qui compare pourtant 2 groupes de modèles différents). C'est **le poste le plus incertain du classement**. Le geste : **réserver ce mode aux questions qui le demandent**.

### Se demander si l'IA est nécessaire : de 0 à 2,8 kgCO2e par an

C'est **la première condition de l'IA frugale** selon le référentiel de l'AFNOR, l'organisme français de normalisation, tel que le [résume l'Ecolab](https://greentechinnovation.fr/storage/2024/06/Referentiel-general-pour-lIA-frugale.pdf), un service de l'État : avoir démontré qu'il faut recourir à l'IA plutôt qu'à une solution moins consommatrice. Le gain est **celui de l'usage évité** : **nous ne lui donnons pas de valeur de référence**, seulement une fourchette, de rien à tout le profil. Notre comparaison de [ChatGPT face à une recherche Google](/blog/chatgpt-vs-recherche-google/) chiffre ce que change une recherche classique ; avec les repères de cette série, renoncer à une vidéo évite **autant que 300 questions**.

## Les gestes qui aident

### Générer moins d'images, et plus petites : environ 160 gCO2e par an

Les 260 images de l'année émettent **330 gCO2e** avec la moyenne des générateurs mesurés : en générer 2 fois moins évite **160 g**, et 2 fois moins encore avec un générateur médian. La taille compte aussi : selon une [étude de l'université de Florence](https://arxiv.org/abs/2506.17016), une image 2 fois plus petite de côté demande **1,3 à 4,7 fois moins d'énergie** selon le générateur. Voir notre article sur [l'empreinte d'une image générée](/blog/empreinte-carbone-image-ia/).

### Choisir le plus petit modèle qui suffit : environ 130 gCO2e par an

Selon une [étude de l'université Côte d'Azur](https://arxiv.org/abs/2510.01889), choisir partout le plus petit modèle suffisant réduirait de **27,8 %** l'énergie consommée par l'IA en phase d'utilisation, tous usages confondus. Nous appliquons cette moyenne mondiale à nos questions, faute de mieux. L'écart entre 2 modèles peut être bien plus grand : de **petits modèles spécialisés** dans une tâche (résumer, traduire, répondre à des questions) consomment **15 à 50 fois moins** qu'un modèle généraliste selon l'[UNESCO](https://www.ucl.ac.uk/news/2025/jul/practical-changes-could-reduce-ai-energy-demand-90), sans convenir à tous les usages. Notre [classement de ChatGPT, Claude et Gemini](/blog/ia-comparatif-chatgpt-claude-gemini/) compare les modèles des grands éditeurs.

### Demander des réponses courtes : environ 130 gCO2e par an

L'UNESCO et l'University College London ont mesuré l'effet de la longueur sur un modèle ouvert. Une réponse 2 fois plus courte demande **54 % d'énergie en moins**. Une question 2 fois plus courte n'en économise que **5 %**.

Sur le même modèle mais une autre machine, écrire une unité de texte (un mot ou un morceau de mot) demande environ **35 fois plus d'énergie** qu'en lire une, d'après notre calcul sur les [mesures de chercheurs de Hugging Face](https://arxiv.org/abs/2601.22357). Si l'on raccourcit de moitié 1 réponse sur 2, c'est notre hypothèse, on évite **130 gCO2e par an**. L'ADEME juge aussi **« bénéfique d'expliciter la longueur ou la qualité du contenu souhaité »**.

### Écrire une demande complète plutôt que des relances : environ 95 gCO2e par an

**Chaque relance fait écrire une nouvelle réponse.** Selon l'ADEME, des requêtes précises **« nécessiteront moins de répétitions et nouvelles requêtes »**. Nous comptons **1 relance évitée pour 5 questions**, soit **95 gCO2e par an** : c'est une hypothèse, **nous n'avons pas trouvé de mesure publiée**.

Joindre un long document coûte davantage : selon l'estimation de l'institut de recherche [Epoch AI](https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use), faire lire au modèle 100 000 unités de texte, soit environ 80 000 mots, consomme **environ 40 Wh** (wattheures), autant que 130 questions d'après notre calcul. Ce coût n'est payé qu'une fois par conversation, selon la même source : **autant ne joindre que les pages utiles**.

### Faire tourner un petit modèle sur son ordinateur : une perte ou un gain

**À modèle égal, le calcul est perdant** : selon une [étude](https://arxiv.org/abs/2511.07885) menée sur un ordinateur de bureau haut de gamme, sa puce demande **1,6 à 2,3 fois plus d'énergie** par demande que celle d'un centre de données, le bâtiment où tournent les serveurs. Le gain vient d'un modèle plus petit : d'après notre calcul sur les [mesures d'une autre étude](https://arxiv.org/abs/2407.16893), un modèle léger consomme sur un ordinateur portable **environ 4 fois moins** qu'[une question à ChatGPT](/blog/combien-consomme-requete-chatgpt/), notre référence, à longueur de réponse égale.

D'où une fourchette qui va de **620 gCO2e de plus à 360 g de moins** par an, à électricité égale, d'après notre calcul. En France, l'électricité émet **au moins 8 fois moins** que la moyenne mondiale, d'après les facteurs de l'ADEME et de l'Agence internationale de l'énergie (AIE) : le bilan devient favorable si le service en ligne tourne avec une électricité proche de cette moyenne. Notre article sur [les IA qui se présentent comme écologiques](/blog/ia-ecologique/) revient sur ce cas.

## Les gestes qui ne changent presque rien

### Ne plus dire merci : 39 gCO2e par an

En avril 2025, à un internaute qui se demandait ce que les « merci » coûtaient en électricité à OpenAI, son patron Sam Altman a répondu, sans calcul à l'appui, d'après [la presse](https://techcrunch.com/2025/04/20/your-politeness-could-be-costly-for-openai/) : « des dizaines de millions de dollars bien dépensés, on ne sait jamais » (notre traduction).

Une mesure a été publiée en janvier 2026 par des chercheurs de [Hugging Face](https://arxiv.org/abs/2601.22357), sur un modèle ouvert : un merci consomme **0,245 Wh**, réponse du modèle comprise. 1 merci par jour fait **39 gCO2e par an**, soit 270 mètres en voiture. **Un an de mercis quotidiens** consomme à peu près autant qu'une seule vidéo de 5 secondes : il en faut environ 370.

### Supprimer ses conversations : moins de 10 gCO2e par an

Un an de questions et de réponses pèse une dizaine de mégaoctets de texte ; les images et les vidéos générées, quelques centaines. Avec la [consommation d'un disque de centre de données](https://www.cloudcarbonfootprint.org/docs/methodology/) et 3 copies de chaque fichier, garder ces données un an demande **environ 17 Wh**, disque seul, soit **moins de 10 gCO2e**, d'après notre calcul et nos hypothèses. Supprimer ses conversations peut avoir d'autres raisons, comme protéger sa vie privée.

> **Note** : Un smartphone neuf représente environ [80 kgCO2e](https://impactco2.fr/) sur son cycle de vie selon l'ADEME, surtout pour sa fabrication : autant que **28 ans de l'électricité de notre profil d'usage de l'IA**. Les 2 chiffres n'ont pas le même périmètre, mais l'écart donne l'ordre de grandeur. Notre article sur le [droit à la réparation](/blog/droit-a-la-reparation-fabricants/) explique ce que les fabricants doivent permettre.

## En entreprise : choisir les outils et cadrer les usages

Pour une organisation, le référentiel de l'[AFNOR](https://afnor.org/en/news/referential-for-measuring-and-reducing-environmental-impact-of-ia) sur l'IA frugale, publié en juin 2024, liste **31 bonnes pratiques**, réparties en 7 thématiques que le résumé de l'Ecolab classe du meilleur rapport entre gain et effort au plus faible. L'une porte sur le besoin : **vérifier que l'IA est pertinente pour y répondre**.

Notre guide explique comment [compter l'IA dans le Bilan Carbone® de son entreprise](/blog/ia-bilan-carbone-scope-3/), un autre chiffre [ce que pèse l'IA dans une PME](/blog/empreinte-carbone-ia/), et [notre calculateur](/outils/empreinte-carbone-ia/) donne un premier ordre de grandeur. L'IA s'ajoute aux ordinateurs, aux écrans et aux téléphones, traités dans notre guide sur [le numérique de l'entreprise](/blog/empreinte-carbone-numerique-entreprise/).

## Ce que les gestes individuels ne règlent pas

### Des mesures que nous n'avons pas trouvées chez les éditeurs

Ce classement combine une estimation (l'énergie d'une question), **des mesures de chercheurs** faites sur des modèles ouverts, et nos hypothèses. Pour les assistants les plus utilisés, nous n'avons trouvé **aucune mesure publiée par leurs éditeurs** de l'énergie d'une image ou d'une vidéo, et le PEReN n'a pas testé le mode raisonnement des modèles fermés comme ceux de ChatGPT. Un utilisateur ne peut donc pas vérifier l'effet de ses propres gestes. Le calcul laisse aussi de côté [les étapes où l'IA pollue](/blog/comment-ia-pollue/) avant la réponse : **la fabrication des puces, l'entraînement des modèles**.

### L'IA activée par défaut

Une partie de l'IA n'est pas demandée par l'utilisateur : **réponses générées en tête des moteurs de recherche**, assistants intégrés aux logiciels et aux téléphones. Dans le communiqué de son avis de juillet 2026, l'[ADEME](https://www.ademe.fr/presse/communique-national/ia-generative-comment-quantifier-les-impacts/) demande que les utilisateurs puissent **« désactiver s'ils le souhaitent »** ces fonctions dans les services traditionnels. Elle juge aussi **« cruciales » la formation et la sensibilisation** à un usage raisonné de l'IA.

### La croissance des centres de données

Les gestes d'une personne portent sur **quelques kgCO2e par an**. La consommation d'électricité des centres de données a augmenté de **17 % en 2025**, soit **environ 70 TWh** (térawattheures) de plus, selon l'AIE : notre article sur [la consommation électrique des centres de données](/blog/consommation-electrique-ia/) en donne les ordres de grandeur, et celui sur [les 6 impacts environnementaux de l'IA](/blog/impact-environnemental-ia/) dépasse le seul carbone.

## Ce qu'il faut retenir

- **3 gestes pèsent**, générer moins de vidéos et plus courtes, ne pas laisser le mode raisonnement activé par défaut, se demander si l'IA est nécessaire.
- **5 gestes aident**, de 95 à 160 gCO2e par an pour ceux qui ont une valeur de référence : moins d'images, petit modèle, réponses courtes, demandes complètes ; un modèle local peut aider ou alourdir.
- **2 gestes ne changent presque rien**, ne plus dire merci (39 gCO2e par an) et supprimer ses conversations (moins de 10 g).
- **Ce classement vaut pour qui génère des vidéos** : le profil pèse environ 2,8 kgCO2e par an pour la seule électricité des serveurs, dont plus de 70 % pour la vidéo.

Ce classement ne dit pas s'il faut utiliser l'IA : notre article sur [les arguments pour et contre un boycott de l'IA](/blog/boycotter-ia/) traite cette question, et celui sur [le reste de la pollution numérique](/blog/pollution-numerique-chiffres/) replace l'IA parmi les autres usages.

## Questions fréquentes

### Dire merci à ChatGPT pollue-t-il ?

Très peu. Sur un modèle ouvert, un merci consomme 0,245 Wh, réponse du modèle comprise, selon une mesure de chercheurs de Hugging Face publiée en janvier 2026 ; nous n'avons pas trouvé de mesure pour ChatGPT. 1 merci par jour pendant un an fait 39 gCO2e avec l'électricité moyenne mondiale, d'après notre calcul, soit 270 mètres en voiture. Il faut environ 370 mercis pour consommer autant qu'une seule vidéo générée de 5 secondes.

### Comment utiliser ChatGPT de façon plus écologique ?

Comme avec tout assistant, 3 gestes comptent plus que les autres : pour qui génère des vidéos, en générer moins et les raccourcir ; réserver le mode raisonnement aux questions difficiles ; se demander si l'IA est nécessaire. Viennent ensuite les images moins nombreuses, le choix d'un modèle plus petit et les réponses courtes. Pour notre profil d'usage régulier, le total est d'environ 2,8 kgCO2e par an pour la seule électricité des serveurs, d'après notre calcul.

### Qu'est-ce que l'IA frugale ?

Selon le référentiel publié par l'AFNOR en juin 2024, tel que le résume l'Ecolab, un service d'IA est frugal à 3 conditions : la nécessité de recourir à l'IA plutôt qu'à une solution moins consommatrice a été démontrée ; de bonnes pratiques sont adoptées par le producteur, le fournisseur et le client du service ; les usages visent à rester dans les limites planétaires. Le référentiel compte 31 bonnes pratiques.

### Faut-il supprimer ses conversations avec ChatGPT ?

Pas pour le climat. Garder un an de conversations, images et vidéos générées comprises, demande environ 17 Wh par an pour le disque seul, d'après notre calcul, soit moins de 10 gCO2e. La suppression peut se justifier pour protéger sa vie privée.

### Quel est le geste le plus efficace pour réduire l'impact de l'IA ?

Pour qui en génère : moins de vidéos, et plus courtes. Avec le générateur qui sert de repère à cette série, une vidéo de 5 secondes émet environ 39 gCO2e, autant que 300 questions écrites, d'après notre calcul. Dans notre profil, en générer 2 fois moins évite environ 1 kgCO2e par an. Laisser le mode raisonnement activé sur toutes les questions peut peser davantage : il coûte de 1,9 fois (mesure du PEReN, jusqu'à, en moyenne) à 30 fois (écart moyen entre les modèles qui raisonnent et les autres) l'énergie d'une question simple.

### Faut-il arrêter d'utiliser l'IA ?

Sur le seul plan du climat, arrêter l'usage de notre profil évite environ 2,8 kgCO2e par an pour l'électricité des serveurs, avec la moyenne mondiale : l'équivalent de 20 km en voiture. La question dépasse le climat : notre article sur le boycott de l'IA passe en revue les autres motifs invoqués.

## Sources


## Articles connexes

- https://projetcelsius.com/blog/impact-environnemental-ia/
- https://projetcelsius.com/blog/ia-ecologique/
- https://projetcelsius.com/blog/boycotter-ia/

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**À propos de Projet Celsius**

Projet Celsius est un cabinet de conseil en stratégie carbone, ACV produit et conformité réglementaire. Bureau d'études d'ingénieurs-docteurs basé à Paris et Marseille, partenaire Bpifrance (Diag Décarbon'Action) et référencé ABC (Association pour la Transition Bas Carbone).

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