Faut-il culpabiliser d'utiliser l'IA ?

En février 2009, 4 chercheurs ont interrogé en ligne 505 Américains↗ sur l'énergie de leurs activités domestiques, de leurs déplacements et du recyclage. À la question de ce qu'ils pourraient faire de plus efficace pour en économiser, la plupart ont cité une privation : éteindre la lumière, moins conduire. Les spécialistes recommandaient plutôt de s'équiper, avec des ampoules et des appareils plus efficaces.

Les participants ont ensuite estimé la consommation de 15 activités. Ils ont sous-estimé la consommation et les économies d'un facteur 2,8 en moyenne, avec de légères surestimations pour les activités qui consomment peu et de fortes sous-estimations pour celles qui consomment beaucoup. Dans leurs réponses, les activités se ressemblaient bien plus qu'en réalité.

Notre lecture est que le débat sur l'IA reproduit ce schéma. Les chiffres qui circulent portent presque tous sur une seule demande : l'électricité d'une question, l'eau d'un e-mail rédigé par un assistant, le coût d'un merci, auquel une équipe de Hugging Face a consacré une étude en janvier 2026. En France, 54 % des utilisateurs de l'IA générative lui prêtent plus d'impact sur l'environnement qu'une recherche classique, selon le Baromètre du numérique↗. Nous n'avons trouvé aucune enquête qui mesure ce que les Français savent des ordres de grandeur de l'IA.

Une question rapide posée à un assistant consomme environ 0,3 Wh aux serveurs, d'après la Base Impact de l'IA. Une année d'usage personnel courant, que la Base compose à partir des fréquences du Baromètre, consomme 750 Wh et pèse environ 340 gCO2e avec un modèle moyen et sans raisonnement, hypothèse de la Base faute de connaître le réglage par défaut de chaque assistant. C'est 0,004 % des 8,3 tCO2e de l'empreinte carbone annuelle d'un Français. Ce sont des estimations, qui ne comptent que l'électricité des serveurs et du centre de données. À cette échelle, l'usage d'une personne pèse peu, sans être nul.

Tous les usages ne pèsent pas autant. Dans cette même année, 2 clips vidéo de 5 secondes et 1 recherche approfondie pèsent plus que 365 questions et 47 conversations réunies. Selon la même estimation, un développeur qui confie environ 2 h 40 par jour à des agents de code atteint 180 kgCO2e dans l'année, plus de 500 fois l'usage personnel courant et 2,2 % de l'empreinte d'un Français. Notre analyse sur le poids d'une année d'usage détaille ces profils.

Dans la Base, passer toutes les demandes faites à l'assistant à un petit modèle réduit l'année personnelle de moitié ; renoncer aux 2 clips vidéo la réduit de 27 %, poser 2 fois moins de questions de 7 %. Nous y retrouvons le schéma de l'enquête de 2009, où l'équipement pesait plus que la privation ; ici, le choix du modèle tient lieu d'équipement. Les réglages jouent aussi dans l'autre sens : appliqué à toutes les demandes, le raisonnement poussé, où le modèle rédige un long brouillon avant de répondre, multiplie l'année par 4, un grand modèle par près de 3, et les 2 réunis par 15. Notre analyse des gestes les classe en détail.

L'utilisateur ne choisit pas toujours seul ces réglages. Le modèle qui répond et le mode raisonnement ont une valeur par défaut, que fixe l'éditeur de l'assistant. Le recours à l'IA lui-même est parfois décidé par d'autres. En juin 2025, 64 % des utilisateurs de l'IA générative disaient avoir décidé eux-mêmes de s'en servir ; dans 17 % des cas, l'employeur en avait imposé l'usage, et 18 % des utilisateurs disaient qu'une plateforme qu'ils utilisaient déjà, moteur de recherche, messagerie ou réseau social, le leur avait imposé.

Depuis, Google a lancé en France, le 22 juillet 2026, des aperçus rédigés par une IA en tête de ses résultats de recherche. Son annonce↗ n'indique aucun réglage qui permette à l'internaute de les retirer. Dans l'année d'usage personnel de la Base, les aperçus des moteurs de recherche font environ 6 % de l'électricité, sans avoir été demandés. Le réglage par défaut d'un assistant ou d'un moteur de recherche, décidé une fois, vaut pour tous ses utilisateurs.

À l'échelle du climat, d'autres décisions échappent encore davantage à l'utilisateur, comme l'origine de l'électricité des centres de données ou l'usage de l'IA dans l'exploration pétrolière. Notre analyse sur l'IA et la crise climatique les détaille, et notre point de vue « L'IA de surface et l'IA des profondeurs » décrit l'IA qui tourne sans interface.

Le Baromètre ne dit pas si l'opinion de ces 54 % d'utilisateurs change leurs usages. Pour nous, l'éditeur mesure d'abord les usages : un utilisateur inquiet qui continue lui envoie le même signal qu'un utilisateur serein. L'inquiétude ne compte que lorsqu'elle devient une demande précise, comme celle de l'ADEME.

La position inverse tient en 2 arguments, que notre article sur le boycott↗ examine : les centres de données se construisent pour répondre à une demande, qui est la somme des usages ; sans mauvaise conscience, personne ne change ses habitudes.

Le premier argument est exact. L'ADEME a appliqué les 0,34 Wh par requête annoncés par Sam Altman, le dirigeant d'OpenAI, aux 2,6 milliards de requêtes quotidiennes que revendiquait ChatGPT en juillet 2025. Elle en déduit que ces requêtes nécessiteraient 884 MWh par jour, l'équivalent de la consommation électrique de 145 000 personnes en France. Ce total est fait des questions de chacun.

Le second nous convainc moins. L'enquête de 2009 montrait que l'idée d'économiser allait d'abord aux privations, et que les participants les plus à l'aise avec les nombres, comme les plus soucieux de l'environnement, estimaient mieux les consommations. Pour nous, c'est l'information sur les ordres de grandeur qui manque, plus que le souci de bien faire. Répartie sur chaque question, la mauvaise conscience porte d'abord sur les gestes qui pèsent le moins.

La première démarche revient à chacun : connaître une fois l'ordre de grandeur de son année avec l'outil « Mon empreinte IA », repérer les usages qui la font, et réserver les plus lourds aux tâches qui les demandent.

La seconde s'adresse à ceux qui fixent les réglages. L'ADEME l'a formulée dans son avis de juillet 2026 :

Ces choix supposent des chiffres, que les éditeurs publient peu. Google a publié en 2025 une mesure en production pour la demande de texte médiane à Gemini, 0,24 Wh. Sam Altman a donné 0,34 Wh pour une requête moyenne à ChatGPT, sans publier de méthode. Pour une image, une vidéo ou le mode raisonnement, nous n'avons trouvé aucune mesure publiée par l'éditeur d'un assistant.

Nous demandons aux éditeurs de publier l'électricité de chaque type d'usage, avec leur méthode, et de laisser désactiver l'IA qu'ils activent par défaut. Nous demandons aux employeurs, qui choisissent l'assistant de leurs salariés et ses réglages, de fixer ces réglages par écrit dans une charte et de compter l'IA dans leur Bilan Carbone®. Les autres leviers, l'électricité des centres de données et l'efficacité des modèles, sont classés dans notre analyse sur la décarbonation de l'IA.