L'IA consomme-t-elle plus ou moins avec le temps ?

En août 2025, Google publie une étude sur l'énergie de son assistant Gemini, accompagnée d'un billet de blog : en 12 mois, l'énergie consommée par la question écrite médiane à l'application a été divisée par 33. En juin 2026, la même entreprise publie son rapport environnemental annuel : son électricité est passée de 31,7 TWh en 2024 à 43,6 TWh en 2025, 37 % de plus. Les 2 chiffres viennent de Google, et ils décrivent 2 grandeurs différentes : l'énergie d'une unité de service, et la consommation totale.

Google est, à notre connaissance, le seul éditeur à publier les 2 sur des années voisines, avec en plus le volume de texte traité. C'est pourquoi cette analyse s'appuie sur ses chiffres. Microsoft, Meta et l'Agence internationale de l'énergie publient la même hausse du total ; aucun ne publie l'énergie d'une requête.

L'étude de Google, une prépublication d'auteurs salariés de l'entreprise, non relue par les pairs, mesure 0,24 Wh pour la question écrite médiane à l'application Gemini en mai 2025. Le périmètre est celui du centre de données : les puces d'IA, le reste du serveur, les machines gardées en réserve et le refroidissement. Avec les seules puces, Google aurait obtenu 0,10 Wh ; la méthode retenue donne une valeur 2,4 fois plus élevée. Le réseau internet, l'appareil de l'utilisateur et l'entraînement des modèles restent hors du compte.

L'étude attribue la baisse au logiciel : un facteur 23 vient des modèles, un facteur 1,4 d'une meilleure utilisation des machines. Notre analyse sur la décarbonation de l'IA détaille ces leviers. 2 précisions limitent la portée du chiffre. La valeur est une médiane : l'étude écrit que de petits ensembles de requêtes longues, ou servies par des modèles peu utilisés, « consomment une quantité disproportionnée d'énergie », et la moyenne n'est pas publiée. Et la comparaison va de mai 2024 à mai 2025 : nous n'avons trouvé aucune mesure d'énergie par question publiée depuis. Le rapport de 2026 donne une baisse de 78 % du coût de service de Gemini en 2025, qui est un coût et non une énergie.

En mai 2024, Google traitait 9 700 milliards de tokens par mois dans ses produits et ses API, le token étant l'unité de texte que manipulent les modèles. En mai 2025, plus de 480 000 milliards, 50 fois plus. En mai 2026, plus de 3,2 millions de milliards, encore 7 fois plus. Ces chiffres sont des annonces de son dirigeant, Sundar Pichai, sans méthode publiée.

Les 2 facteurs ne se divisent pas l'un par l'autre. Le premier vaut pour une question médiane à une application ; le second couvre tous les produits de l'entreprise et ses API, et le nombre de tokens par question a pu changer. Ils montrent que le volume a crû beaucoup plus vite que l'efficacité mesurée. Le seul total publié, l'électricité, le confirme.

Les usages lourds se développent, et ils pèsent plus par requête. Sur un banc d'essai de modèles ouverts, Hugging Face mesure que les modèles qui raisonnent consomment en moyenne 30 fois plus d'énergie que les modèles sans raisonnement, et 150 à 700 fois plus pour un même modèle testé avec puis sans raisonnement. Anthropic compte, dans ses propres données, environ 4 fois plus de tokens pour un agent que pour une conversation, et environ 15 fois plus quand plusieurs agents travaillent ensemble. La médiane de Google n'est pas sensible à ce type de requêtes ; la moyenne, non publiée, l'est.

Le rapport environnemental de 2026 écrit que l'entreprise a connu en 2025 « la plus forte croissance de charge de son histoire » : 37 % d'électricité en plus, après 27 % en 2024. Ses centres de données sont passés de 17,4 TWh en 2021 à 42,4 TWh en 2025, 2,4 fois plus. Le rapport relie cette hausse à tous ses produits, IA comprise, et écrit que le rythme a été « tempéré » par ses gains d'efficacité sur l'IA, sans dire de combien, ni la part de l'IA dans le total.

Le mouvement ne se limite pas à Google. L'électricité de Microsoft a augmenté de 24 % sur son exercice clos en juin 2025, celle de Meta de 20 % en 2024. À l'échelle du monde, l'Agence internationale de l'énergie compte 485 TWh pour tous les centres de données en 2025, contre 415 en 2024, et en projette 945 en 2030 dans son scénario de référence ; le graphique des projections pour 2030 compare ce scénario aux autres, et notre analyse sur le manque d'électricité le rapporte à la demande de la France.

Électricité

L'électricité de Google et de Microsoft

Électricité consommée par l'entreprise, en TWh par an · 2020 à 2025, années publiées

Source : Google, rapport 2026 ; Microsoft, fiche de données 2026 · projetcelsius.com/ia · CC BY 4.0

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Le graphique compte toute l'électricité de Google, bureaux compris : 43,6 TWh et + 37 % en 2025 ; ses centres de données seuls, 42,4 TWh.

Le tableau des émissions de Google donne 2 valeurs pour son électricité en 2025. Calculées avec le contenu carbone des contrats et certificats que l'entreprise achète, elles baissent de 3 %, à 2,82 millions de tCO2e ; c'est le chiffre que le texte du rapport met en avant. Calculées avec le contenu carbone moyen des réseaux où tournent ses serveurs, elles passent de 11,07 à 15,15 millions de tCO2e, 37 % de plus (notre calcul). La différence entre les 2 comptes, et ce qu'un contrat d'électricité change ou non, est expliquée dans notre analyse sur la décarbonation de l'IA.

En 1865, l'économiste William Stanley Jevons soutenait qu'un usage plus économe du charbon en fait monter la consommation : si un haut-fourneau en brûle moins par tonne de fonte, la fonte baisse de prix, la demande augmente, et le nombre de hauts-fourneaux finit par plus que compenser l'économie de chacun. En Écosse, notait-il, le charbon brûlé par tonne de fer était tombé à moins d'un tiers, et la consommation totale avait décuplé. Chez Google, les 2 mouvements vont ensemble ; aucun chiffre publié ne dit quelle part de la hausse du volume vient de la baisse du coût.

Pour l'ensemble de l'IA, la question reste débattue. Dans la revue Joule, des chercheurs de Microsoft estiment en 2026 que les progrès des modèles, du logiciel et du matériel pourraient diviser l'énergie par 8 à 20, sans dire, dans le résumé publié, depuis quel point de départ, et aider à garder la demande à un niveau gérable ; le même article note que le raisonnement long et les agents multiplient l'énergie d'une requête par plus de 10. Sasha Luccioni, Emma Strubell et Kate Crawford, en 2025, écrivent que les effets rebond « sapent l'hypothèse selon laquelle la seule efficacité technique garantit une baisse nette des dommages environnementaux ». Notre point de vue sur l'IA de surface et l'IA des profondeurs en tire les conséquences pour les usages sans interface.

Pour nous, au Projet Celsius, l'énergie d'une question ne dit rien seule des émissions, qui dépendent du total et du contenu carbone de l'électricité. Un éditeur permettrait de suivre l'évolution réelle en publiant chaque année l'énergie moyenne d'une requête, pas seulement sa médiane, et l'électricité attribuée à l'IA ; ni Google, ni Microsoft, ni Meta ne publie la seconde.