Quelles tâches font l'empreinte de l'IA selon le métier ?

Les chiffres qui circulent sur l'électricité de l'IA portent sur une question, une image, une vidéo. Pour une organisation, l'unité utile est plutôt une année de travail : un comptable, un journaliste ou un développeur ne font ni les mêmes tâches ni à la même fréquence. La Base Impact de l'IA décrit 18 métiers de cette façon, par un panier de tâches : pour chaque tâche, combien de fois elle revient dans le métier, quelle part en est faite avec l'IA, et l'électricité qu'elle consomme aux serveurs.

Ces fréquences sont des hypothèses de Projet Celsius. Pour une partie des tâches, elles s'appuient sur la fréquence que déclarent les titulaires du métier dans O*NET, la base des métiers du ministère du Travail américain, qui la donne en 7 classes, d'« une fois par an ou moins » à « chaque heure ou plus ». La part faite avec l'IA part, pour chaque tâche, d'une valeur commune à tous les métiers. Elle est ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations avec Bing Copilot, qui mesure à quelles activités de chaque métier l'IA s'applique et non combien de personnes l'utilisent. Elle s'appuie aussi sur des enquêtes d'usage : le Baromètre du numérique, l'enquête de Stack Overflow auprès des développeurs et l'étude d'OpenAI et d'économistes de Harvard et de Duke sur les messages envoyés à ChatGPT. La transcription d'entretiens, qui fait la moitié de l'année du journaliste et le tiers de celle du vidéaste, repose sur une hypothèse sans enquête. Les années de cette page sont donc des estimations ; elles décrivent l'usage courant de la base, celui de l'utilisateur médian d'un métier qui se sert de l'IA.

Le vidéaste arrive en tête avec 7,4 kWh, devant le journaliste, 4,6 kWh, et le développeur, 4,3 kWh. Le métier de terrain, technicien ou soignant, ferme la marche avec 0,48 kWh : il rédige surtout des comptes rendus. Entre les 2 extrêmes, l'écart est de 1 à 15. Le salarié de bureau, profil générique de la base, se situe au milieu, à 1,3 kWh ; l'usage personnel courant, hors travail, à 0,75 kWh.

Chaque année a une fourchette, qui suit la valeur basse et la valeur haute de l'électricité de chaque tâche, à fréquences égales : de 1,12 à 1,15 kWh pour le juriste, de 1,7 à 9,8 kWh pour le graphiste, selon le modèle qui génère les visuels. Elle ne couvre pas l'incertitude sur les fréquences et sur la part faite avec l'IA, qui pèse davantage : la base décrit aussi un usage sobre, avec environ 3 fois moins de tâches confiées à l'IA, et un usage intensif, avec 3 à 4 fois plus, que la fiche de chaque métier permet de choisir.

L'électricité d'une tâche va de 0,07 Wh pour une suggestion de code à 340 Wh pour un clip vidéo de 10 secondes, un rapport de presque 5 000. Une question rapide consomme 0,3 Wh, une transcription de réunion d'une heure avec son résumé 30 Wh, un clip de 5 secondes 99 Wh, autant que 330 questions rapides. Un métier pèse lourd quand une tâche de ce haut de l'échelle revient souvent dans son année, ou quand une tâche légère revient des dizaines de milliers de fois.

Pour le journaliste, 79 entretiens transcrits et résumés font la moitié de l'année : la base suppose 3 entretiens d'une heure par semaine, dont 60 % passés à l'IA. Pour le développeur, ce sont 35 200 suggestions de code, 200 occasions par jour, dont 80 % avec une suggestion de l'IA ; chacune pèse peu, leur nombre fait le total. Le vidéaste transcrit autant que le journaliste, 79 heures de rushes ou d'entretiens dans l'année, soit 32 % de son année ; ses 29 clips générés en font 60 %, et un seul clip de 10 secondes consomme autant que 1 100 questions rapides.

Dans 6 des 18 métiers, le salarié de bureau, l'assistant de direction, le chargé des ressources humaines, le comptable, le commercial et le chargé de communication, la tâche la plus lourde est la recherche sur le web confiée à un assistant : de 25 % à 47 % de l'année. Une recherche de ce type consomme 2,7 Wh dans la base, 9 fois les 0,3 Wh que Google donnait en 2009 pour une recherche classique : l'assistant lance 2 recherches et lit 5 pages avant de répondre.

Les e-mails, souvent cités, pèsent peu : 3 à 40 par jour selon le métier, dont 7 à 13 % écrits avec l'IA dans la base, pour 0,23 Wh chacun. Ils font 20 % de l'année du manager, qui en écrit le plus, et moins de 13 % pour les autres. Notre analyse des gestes chiffre ce que change, sur une année, le choix de la recherche classique quand elle suffit.

Les années ci-dessus comptent un assistant qu'on interroge. Avec des agents de code, qui enchaînent seuls des dizaines d'étapes, l'ordre de grandeur change : la base compte 594 heures d'agent dans l'année d'un développeur, qui passe d'environ 4 à environ 400 kWh. Ces heures tiennent à l'outil que l'organisation met à disposition ; dans la base, seuls le développeur et le data scientist en comptent. L'analyse sur une année d'usage détaille l'heure d'agent, les relevés sur lesquels elle s'appuie et les formules qui en comptent.

Avec l'électricité moyenne mondiale de 2025, 458 gCO2e par kWh, ces années vont de 0,2 kgCO2e pour le métier de terrain à 3,4 kgCO2e pour le vidéaste. Si les serveurs tournaient en France, à 41 gCO2e par kWh selon Ember, elles iraient de 20 à 305 gCO2e ; un Bilan Carbone® en France retient la valeur de l'ADEME, 51,9 gCO2e par kWh. L'année du vidéaste fait 0,04 % de l'empreinte carbone annuelle d'un Français, 8,3 tCO2e en 2025 ; celle du développeur avec agents, environ 180 kgCO2e, en fait 2 %.

Pour une équipe, le calcul se fait par addition : 12 salariés de bureau représentent 15 kWh par an dans la base, environ 7 kgCO2e. Notre analyse sur le Bilan Carbone® dit où ces émissions se rangent dans le bilan d'une organisation.