Qui utilise le plus l'IA en France ?

Les revenus et les émissions de carbone se décrivent par la part que porte chaque groupe de la population. L'IA se décrit surtout par des moyennes, tant de wattheures par question, tant de Français utilisateurs, qui rendent mal compte d'un usage que certains ont essayé une fois dans l'année et que d'autres font tourner des heures chaque jour.

Ces moyennes mêlent 3 grandeurs : la part des personnes qui se servent de l'IA, que les enquêtes mesurent ; le volume que chacune lui demande, qu'aucune enquête française ne mesure ; l'électricité de ces demandes, qui dépend de leur nature autant que de leur nombre. Cette analyse les prend l'une après l'autre.

En juin 2025, 48 % des personnes de 12 ans et plus déclaraient avoir utilisé une IA générative dans l'année, contre 20 % en 2023, d'après le Baromètre du numérique, l'enquête annuelle du Crédoc. Parmi ces utilisateurs, 34 % s'en servent tous les jours, 30 % 1 à 2 fois par semaine, 20 % plusieurs fois par mois et 15 % plus rarement.

L'enquête compte tous les usages, privés et professionnels : 42 % des Français s'en servent dans leur vie privée, 30 % des actifs dans leur travail. 18 % des utilisateurs disent qu'une plateforme qu'ils utilisaient déjà, moteur de recherche, messagerie ou réseau social, leur a imposé l'IA générative.

L'écart entre les 18-24 ans et les 70 ans et plus est passé de 55 à 70 points en 2 ans. La fréquence le creuse : 51 % des utilisateurs de 18 à 24 ans s'en servent tous les jours, 27 % de ceux de 40 à 59 ans, si bien que 43 % des 18-24 ans utilisent l'IA générative chaque jour, contre 13 % des 40-59 ans (notre calcul).

La profession, le diplôme et le lieu de vie jouent dans le même sens : 76 % des cadres s'en servent, contre 38 % des ouvriers. Selon Eurostat, en 2025, entre 25 et 54 ans, 56 % des diplômés du supérieur avaient utilisé un outil d'IA générative dans les 3 derniers mois, contre 22 % des peu ou pas diplômés ; 46 % des habitants des villes de 16 à 74 ans, contre 28 % de ceux des zones rurales.

Le temps passé, mesuré par Médiamétrie sur les appareils de 15 000 panélistes, suit aussi l'âge : 1 h 26 par mois et par visiteur des services d'IA en 2025, 1 h 55 chez les 15-24 ans, 2 h 40 chez les 12-17 ans.

Aucune enquête française ne mesure le nombre de demandes par utilisateur, alors qu'une personne qui pose 2 questions par jour et une autre qui fait travailler un assistant pendant des heures répondent toutes les 2 « tous les jours ».

3 jeux de données publiés hors de France décrivent cette répartition. Epoch AI, un institut de recherche, suit les historiques de 5 000 utilisateurs américains de ChatGPT. En décembre 2025, l'utilisateur médian y échangeait 36 messages dans le mois, questions et réponses comptées, et la moyenne était de 158. Sur l'ensemble des historiques du panel, les 10 % les plus actifs ont envoyé 63 % des demandes. Chez Cursor, un éditeur de code assisté par l'IA, les 10 % d'utilisateurs les plus actifs ont consommé près des 2 tiers des tokens sur 4 semaines de l'été 2026. Dans les entreprises clientes d'OpenAI, le salarié du 95e centile envoie 6 fois plus de messages que le salarié médian, et 17 fois plus pour le code.

Ces mesures ne valent pas pour la France, et le panel d'Epoch AI, plus âgé et plus diplômé que l'ensemble des utilisateurs, n'est pas pondéré. Toutes les 3 décrivent un usage concentré sur une minorité.

Dans la Base Impact de l'IA, l'électricité d'une tâche va de 0,3 Wh pour une question rapide à 99 Wh pour un clip vidéo de 5 secondes et 670 Wh pour une heure d'agent de code, 2 200 fois plus ; l'analyse sur le poids d'une année d'usage détaille ces valeurs.

Le volume et la nature des demandes vont ensemble. Sans les aperçus des moteurs de recherche, l'année d'usage personnel des offres gratuites consomme 83 Wh pour le tiers le moins actif des utilisateurs, 710 Wh pour le médian et 4 kWh pour le dixième le plus actif. Du médian au dixième le plus actif, les questions sont multipliées par 4 et les clips vidéo par 10 : une vingtaine de clips font la moitié de l'année intensive.

Les 1 h 26 mensuelles de Médiamétrie comptent le temps passé devant le service, sans le calcul fait pour la personne : un clip de 5 secondes se demande en une phrase, et un agent de code travaille pendant qu'elle fait autre chose.

Nous avons attribué à chaque groupe du Baromètre un des 3 niveaux d'usage de la Base, définis par le rang de l'utilisateur, en supposant que les plus fréquents sont aussi ceux qui demandent le plus. Ceux qui s'en servent moins d'une fois par semaine, 35 % des utilisateurs, forment le tiers le moins actif ; le médian s'en sert 1 à 2 fois par semaine ; le dixième le plus actif est parmi les utilisateurs quotidiens, dont les autres sont comptés au niveau médian, puis intensif, ce qui donne une fourchette. La fréquence du Baromètre porte sur tous les usages, privés et professionnels ; chaque groupe reçoit pourtant le profil d'usage personnel des offres gratuites de la Base.

À l'autre bout, les 69 % de Français qui ne s'en servent pas ou moins d'une fois par semaine en consomment 2 à 4 %. En moyenne, sans les aperçus, l'usage personnel de l'IA consomme 390 à 770 Wh par an et par Français de 12 ans et plus, utilisateurs ou non.

La fourchette sous-estime probablement la concentration : dans le panel d'Epoch AI, les 10 % les plus actifs envoient en moyenne 15 fois autant de demandes que les 90 % autres (notre calcul), quand le dixième le plus actif de notre estimation consomme 3 à 9 fois la moyenne des autres utilisateurs. Les aperçus des moteurs de recherche, environ 44 Wh par an dans la Base, restent hors du calcul, faute de savoir qui les reçoit.

Dans la Base, l'année type d'un développeur qui confie des tâches à des agents de code compte 594 heures d'agent et consomme 400 kWh, dont 99 % pour les agents. Rapportée à la moyenne de notre estimation, elle vaut l'usage personnel de 500 à 1 000 Français : 1 à 2 personnes sur 1 000 travaillant ainsi suffiraient à doubler l'électricité de l'usage personnel de l'IA en France. Cette année type est elle-même une hypothèse ; avec la fourchette de la Base, 185 à 765 kWh, le rapport irait d'environ 240 à 2 000.

Aucune enquête ne dit combien de personnes travaillent ainsi. Le Baromètre indique que 8 % des utilisateurs programment ou traitent des données avec l'IA tous les jours, environ 4 % de la population, sans dire avec quels outils.

Pour nous, au Projet Celsius, une moyenne par Français décrit mal l'empreinte de l'IA. Selon notre estimation, l'électricité se concentre sur une minorité d'utilisateurs quotidiens et sur les tâches les plus lourdes : les vidéos, les recherches approfondies et surtout les heures d'agent. Notre analyse des gestes classe ce qui réduit le plus une année, pour 3 profils d'usage.

La moitié de la population ne s'en sert pas, d'abord les plus âgés, les moins diplômés et les habitants des zones rurales. Les jeunes sont, en proportion, les plus nombreux à s'en servir tous les jours. 19 % des utilisateurs paient un abonnement, environ 9 % de la population, et les usages lourds vont avec l'abonnement : 61 % de ceux qui programment avec l'IA tous les jours en ont un, comme 55 % de ceux qui créent chaque jour des images ou des vidéos.

Chaque éditeur connaît le volume demandé par chacun de ses utilisateurs, la donnée qui ferait passer cette répartition de l'estimation à la mesure ; nous mettrons cette analyse à jour si l'un d'eux la publie pour la France. L'outil « Mon empreinte IA » calcule l'année de chacun.