Enseignant, 1 an
Une année de travail d'un enseignant du secondaire qui se sert de l'IA : environ 53 cours préparés, 170 questions rapides, 4,4 présentations de 10 diapositives, et 8 autres tâches.
- Le texte et la conversation font 98 % des émissions : « Préparer un cours » pèse autant que 21 questions rapides.
- Environ 430 demandes à l'IA dans l'année, soit 2 par jour de travail.
- 2,3 fois moins que l'empreinte IA d'un salarié de bureau, au même usage.
- Une estimation : les fréquences et la part faite avec l'IA sont nos hypothèses.
Répartition des émissions par poste
260 gCO2e au total : 570 Wh d'électricité × 458 gCO2e/kWh (serveurs dans le monde).
Construction du calcul
Une année de travail d'un enseignant du secondaire qui se sert de l'IA, tâche par tâche : cours préparés, fiches d'exercices, copies, appréciations, e-mails. Les fréquences viennent du temps de travail des enseignants (DEPP, 2025) et d'O*NET, le recours à l'IA de l'enquête Gallup (2025) ; ce sont des hypothèses, réglables.
Comparaison avec les autres métiers et activités
Échelle logarithmique.
Caractéristiques
| Unité | 1 personne, 1 an : 220 jours |
|---|---|
| Lieu par défaut | monde, 458 gCO2e/kWh (Ember 2025, cycle de vie) ; 11 autres lieux au choix |
| Compté | les tâches faites avec l'IA pendant une année de travail, refroidissement du centre de données compris |
| Non compté | la fabrication des serveurs, l'entraînement des modèles, l'appareil de la personne et les tâches faites sans IA |
| Statut | estimé |
Toutes les caractéristiques identifiant, version, règle de la valeur, sources, licence
| Identifiant | IA-0316, projetcelsius.com/ia/base/IA-0316/ |
|---|---|
| Version | 0.1 du 2 novembre 2026 |
| Catégorie | Métiers et activités, une personne, un an |
| Choix de la valeur retenue | calcul de la base à partir des entrées dont celle-ci est faite, aux quantités de l'unité |
| Sources | calcul de la base |
| Licence | CC BY 4.0 |
Émissions selon le lieu des serveurs
Émissions associées à l’électricité (CO2e)
- Pologne330 gCO2e
- Monde260 gCO2e
- États-Unis220 gCO2e
- Union européenne120 gCO2e
- France24 gCO2e
× 14 entre la Pologne et la France, pour la même électricité
Ember 2025, en cycle de vie. Le même usage consomme 570 Wh dans chaque lieu.
Paramètres d'usage
Réglages avancés classe de modèle, raisonnement, taille de l'image, calage, durée
Tâches et fréquences
Fréquence et part faite avec l'IA, tâche par tâche · usage courant
Régler chaque tâche 11 tâches, fréquence et part faite avec l'IA
| Tâche | Fréquence | Part avec l'IA | Par an | Électricité | Part |
|---|---|---|---|---|---|
| Préparer un cours | 52,8 | 330 Wh | 58 % | ||
| Rédiger une page | 26,4 | 12 Wh | 2 % | ||
| Corriger une page | 52,8 | 32 Wh | 6 % | ||
| Question rapide | 170 | 51 Wh | 9 % | ||
| Écrire un e-mail | 88 | 20 Wh | 4 % | ||
| Créer une image | 4,4 | 14 Wh | 2 % | ||
| Présentation de 10 diapos | 4,4 | 50 Wh | 9 % | ||
| Conversation de 10 échanges | 7,48 | 26 Wh | 5 % | ||
| Rédiger un compte rendu | 11 | 16 Wh | 3 % | ||
| Résumer 30 pages | 2,5 | 12 Wh | 2 % | ||
| Traduire une page | 11 | 6,6 Wh | 1 % |
Résultat pour le cas choisi
220 jours, serveurs dans le monde : 260 gCO2e, 570 Wh.
Pour un bilan carbone
| Poste | achats de services (GHG Protocol scope 3, catégorie 1) ; BEGES réglementaire, catégorie 4 |
|---|---|
| Quantité | 1 poste sur un an |
| Facteur | 260 gCO2e par poste sur un an, IA-0316 version 0.1, selon le réseau du lieu (location-based), serveurs dans le monde |
| Total | 260 gCO2e · non compté : la fabrication des serveurs, l'entraînement des modèles, l'appareil de la personne et les tâches faites sans IA |
Répartition des émissions par famille de tâches
Émissions associées à l’électricité (CO2e)
- Texte et conversation250 gCO2e · 98 %
- Image6,4 gCO2e · 2,5 %
Fréquence et émissions de chaque tâche du métier « Enseignant »
Profil d'usage type
Hypothèse de Projet Celsius
Sur 18 heures de cours, l'enseignant courant prépare un peu plus d'une séance avec l'IA, fait une fiche d'exercices toutes les 2 semaines, lui pose 4 questions ou appréciations et lui fait écrire 2 e‑mails ; il corrige à la main, une copie sur 50 seulement passant par l'IA. Environ 9,8 demandes par semaine. Sur l'année, environ 570 Wh, dont 58 % pour les cours préparés : chez lui, l'IA aide à préparer, elle ne produit presque rien de ce qui est livré. Sobre, 130 Wh ; intensif, 2,4 kWh, quand 5 séances et 9 copies par semaine passent par l'IA.
Détail par poste
Quantité, valeur unitaire, contribution et nature des données de chaque poste
| Poste | Quantité | Valeur unitaire | Contribution | Part | Nature de la donnée |
|---|---|---|---|---|---|
| Préparer un cours | 53 fois | 6,2 Wh | 330 Wh | 58 % | hypothèse · Gallup |
| Question rapide | 170 fois | 0,3 Wh | 51 Wh | 9 % | hypothèse · Crédoc |
| Présentation de 10 diapos | 4,4 fois | 11 Wh | 50 Wh | 9 % | hypothèse · Gallup |
| Corriger une page | 53 fois | 0,6 Wh | 32 Wh | 6 % | hypothèse · Gallup |
| Conversation de 10 échanges | 7,5 fois | 3,5 Wh | 26 Wh | 5 % | hypothèse · O*NET |
| Écrire un e-mail | 88 fois | 0,23 Wh | 20 Wh | 4 % | hypothèse · Microsoft Research |
| Rédiger un compte rendu | 11 fois | 1,4 Wh | 16 Wh | 3 % | hypothèse · Microsoft Research |
| Créer une image | 4,4 fois | 3,2 Wh | 14 Wh | 2 % | hypothèse |
| Résumer 30 pages | 2,5 fois | 4,9 Wh | 12 Wh | 2 % | hypothèse · Microsoft Research |
| Rédiger une page | 26 fois | 0,45 Wh | 12 Wh | 2 % | hypothèse · Gallup |
| Traduire une page | 11 fois | 0,6 Wh | 6,6 Wh | 1 % | hypothèse · Microsoft Research |
Voir les 11 lignes
Entrées qui l'utilisent (8)
Très petite entreprise (5), PME de 50 personnes, ETI de 500 personnes, Grande entreprise (5 000), France, Agents publics, Île-de-France, Union européenne
Nature des données
Relevés publiés, conventions, hypothèses
- hypothèses de Projet Celsius 100 %
Une part compte en hypothèse dès qu'une quantité posée par Projet Celsius (une fréquence, une part faite avec l'IA, un effectif) entre dans son calcul, même si le reste repose sur des relevés publiés.
Hypothèses d'usage
Fréquence, part faite avec l'IA selon l'adoption, source de chaque hypothèse
Préparer un cours : 8 par semaine, 15 % avec l'IA en usage courant
Environ 8 séances préparées ou refaites par semaine, pour 18 heures de cours et un quart du temps de travail en préparation (DEPP, 2025) ; part faite avec l'IA appuyée sur les 37 % d'enseignants qui préparent leurs cours avec l'IA au moins une fois par mois (Gallup, 2025).
Part faite avec l'IA : 3 % en usage sobre, 15 % courant, 60 % intensif · hypothèse · Gallup · Préparer un cours
Rédiger une page : 4 par semaine, 15 % avec l'IA en usage courant
Environ 4 fiches d'exercices ou évaluations par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur les 33 % qui font leurs fiches avec l'IA au moins une fois par mois (Gallup, 2025).
Part faite avec l'IA : 3 % en usage sobre, 15 % courant, 60 % intensif · hypothèse · Gallup · Rédiger une page
Corriger une page : 60 par semaine, 2 % avec l'IA en usage courant
Environ 60 copies annotées par semaine, la correction étant hebdomadaire ou plus dans O*NET ; part faite avec l'IA très basse, 16 % seulement corrigeant avec l'IA au moins une fois par mois (Gallup, 2025).
Part faite avec l'IA : 0 % en usage sobre, 2 % courant, 15 % intensif · hypothèse · Gallup · Corriger une page
Question rapide : 1 000 par an, 17 % avec l'IA en usage courant
Environ 660 questions et 360 appréciations de bulletin par an, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur le Crédoc (2026), ajustée au métier.
Part faite avec l'IA : 5 % en usage sobre, 17 % courant, 60 % intensif · hypothèse · Crédoc · Question rapide
Écrire un e-mail : 5 par jour, 8 % avec l'IA en usage courant
Environ 5 e-mails par jour (familles, collègues), hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Part faite avec l'IA : 3 % en usage sobre, 8 % courant, 29 % intensif · hypothèse · Microsoft Research · Écrire un e-mail
Créer une image : 2 par semaine, 5 % avec l'IA en usage courant
Environ 2 illustrations de cours par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA basse, hypothèse.
Part faite avec l'IA : 1 % en usage sobre, 5 % courant, 30 % intensif · hypothèse · Créer une image
Présentation de 10 diapos : 1 par semaine, 10 % avec l'IA en usage courant
Environ 1 diaporama par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Gallup (2025).
Part faite avec l'IA : 2 % en usage sobre, 10 % courant, 50 % intensif · hypothèse · Gallup · Présentation de 10 diapos
Conversation de 10 échanges : 1 par semaine, 17 % avec l'IA en usage courant
Environ 1 séquence à adapter par semaine, l'adaptation aux besoins des élèves étant quotidienne dans O*NET ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Part faite avec l'IA : 6 % en usage sobre, 17 % courant, 59 % intensif · hypothèse · O*NET · Conversation de 10 échanges
Rédiger un compte rendu : 1 par semaine, 25 % avec l'IA en usage courant
Environ 1 compte rendu par semaine (conseil de classe, réunion), hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Part faite avec l'IA : 8 % en usage sobre, 25 % courant, 88 % intensif · hypothèse · Microsoft Research · Rédiger un compte rendu
Résumer 30 pages : 10 par an, 25 % avec l'IA en usage courant
Environ 10 textes longs à lire par an (programme, rapport), hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Part faite avec l'IA : 8 % en usage sobre, 25 % courant, 88 % intensif · hypothèse · Microsoft Research · Résumer 30 pages
Traduire une page : 0,5 par semaine, 50 % avec l'IA en usage courant
Environ 1 page à traduire toutes les 2 semaines, hypothèse ; part faite avec l'IA haute, la traduction étant parmi les tâches les plus confiées à l'IA (Microsoft, 2025).
Part faite avec l'IA : 17 % en usage sobre, 50 % courant, 100 % intensif · hypothèse · Microsoft Research · Traduire une page
Chiffres publiés en appui
Anthropic (2025) : 9,3 % des conversations
Part des conversations liées à l'enseignement et aux bibliothèques
Chiffre lu sur l'illustration de la page de l'éditeur · mesuré · la source ↗
Microsoft Research, Tomlinson et al. (2026) : 0,176 score d'applicabilité
Score d'applicabilité de l'IA générative des enseignants du secondaire (code 25-2031), 200 000 conversations avec Bing Copilot, de 0 à 1
Sert au coefficient du métier : racine du score rapporté à 0,25, le score des employés de bureau · calcul · la source ↗
O*NET (2025) : 88 % des titulaires
enseignants du secondaire : faire cours (cours, discussions, démonstrations), part des titulaires qui le font chaque jour ou plus
Appui de la fréquence de la tâche dans le panier ; titulaires américains · mesuré · la source ↗
O*NET (2025) : 38 % des titulaires
enseignants du secondaire : préparer, faire passer et noter des évaluations, part qui le fait chaque jour ou plus (78 % chaque semaine ou plus)
Appui de la fréquence de la tâche dans le panier ; titulaires américains · mesuré · la source ↗
O*NET (2025) : 74 % des titulaires
enseignants du secondaire : donner et corriger des exercices et des devoirs, part qui le fait chaque jour ou plus
Appui de la fréquence de la tâche dans le panier ; titulaires américains · mesuré · la source ↗
Gallup et Walton Family Foundation (2025) : 60 % des enseignants
Enseignants américains du primaire et du secondaire ayant utilisé un outil d'IA pour leur travail en 2024-2025
Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas · mesuré · la source ↗
Gallup et Walton Family Foundation (2025) : 37 % des enseignants
Enseignants qui préparent leurs cours avec l'IA au moins une fois par mois (environ 17 % chaque semaine, 3 % chaque jour)
Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas · mesuré · la source ↗
Gallup et Walton Family Foundation (2025) : 33 % des enseignants
Enseignants qui font leurs fiches d'exercices avec l'IA au moins une fois par mois
Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas · mesuré · la source ↗
Gallup et Walton Family Foundation (2025) : 16 % des enseignants
Enseignants qui corrigent ou commentent les copies avec l'IA au moins une fois par mois
Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas · mesuré · la source ↗
Gallup et Walton Family Foundation (2025) : 5,9 heures par semaine
Temps gagné déclaré par les enseignants qui utilisent l'IA chaque semaine
Déclaratif ; non utilisé dans le calcul · mesuré · la source ↗
DEPP (2025) : 19,4 heures par semaine
Heures d'enseignement face aux élèves déclarées par les enseignants du second degré, pour 18 heures de service des certifiés
Appui de la fréquence de préparation des cours · mesuré · la source ↗
DEPP (2025) : 23 % du temps de travail
Part du temps de préparation des cours chez les professeurs certifiés, pour environ 42 heures de travail par semaine
Appui de la fréquence de préparation des cours · mesuré · la source ↗
Conventions de méthode
Avec leurs alternatives
| La journée et l'année de travail | Une année de travail compte 220 jours et 44 semaines, une année personnelle 365 jours ; les listes de tâches des métiers donnent, en médiane, environ 2 demandes à l'IA par jour travaillé à l'adoption sobre, 6 à l'adoption courante, 21 à l'adoption intensive, hors suggestions de code · alternatives : 365 jours pour un usage personnel ; les profils de la version précédente (5, 20 et 80 requêtes par jour), remplacés par les listes de tâches |
|---|---|
| Le lieu par défaut | Sans autre information, les serveurs sont dans le monde, à l'électricité moyenne mondiale · alternatives : les États-Unis, où tournent la plupart des grands assistants |
| L'électricité, location-based, en cycle de vie | Le kilowattheure est celui du pays des serveurs, en cycle de vie, d'une seule source pour tous les pays · alternatives : market-based, avec les contrats d'achat, affiché à côté quand il est publié |
| Deux chiffres significatifs | Une valeur calculée s'arrondit à deux chiffres significatifs, une valeur publiée est reprise avec la précision de sa source ; le calcul garde toute la précision |
| La formule | la somme de ce qui compose l'entrée, puis le CO2e : l'électricité (Wh) multipliée par l'intensité du lieu des serveurs (gCO2e/kWh), divisée par 1 000 |
| Calculer un cas sans entrée | La formule, les valeurs par défaut et un exemple pas à pas |
Sources du calcul
16 publications, pour cette entrée et celles qui servent à la calculer, avec les paramètres choisis.
Le résultat est calculé par Projet Celsius. Les sources ci-dessous étayent ses usages, ses facteurs et sa conversion ; elles ne mesurent pas toutes ce total.
Usages et hypothèses
Ces publications éclairent les tâches et les usages de l'IA. Elles ne mesurent pas l'empreinte carbone du cas calculé.
Anthropic · février 2025
Enseignant, 1 an
Rôle et limites : Anthropic
Auteur. Kunal Handa et al. (Anthropic)
Ce que couvre la publication. conversations de Claude.ai rapprochées des tâches et des métiers d'O*NET
Ce qu'elle ne couvre pas. l'usage par API et les offres d'entreprise
Lecture de la base. Un seul assistant, plus tourné vers le code que la moyenne
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Part des conversations liées à l'enseignement et aux bibliothèques
Limite. Chiffre lu sur l'illustration de la page de l'éditeur
Rôle et limites : Apec
Ce que couvre la publication. fréquence d'usage de l'IA générative au travail, 2 000 cadres du secteur privé interrogés en mars 2025
Ce qu'elle ne couvre pas. les non-cadres et le nombre de demandes
Lecture de la base. Enquête française récente sur la fréquence au travail ; copie lue sur un site de presse spécialisée
Appui du réglage « Usage courant »
Périmètre du chiffre repris. L'utilisateur médian de ceux qui se servent de l'IA, fin 2026 : il y recourt chaque jour travaillé pour une partie de ses questions, de ses écrits et de ses lectures, environ 5 à 15 demandes par jour dans un métier de bureau. Dans une organisation ou un territoire, il fixe aussi la part des salariés qui s'en servent (25 %).
Limite. Ce réglage reste une hypothèse de la base, pas une mesure du métier.
Rôle et limites : Crédoc
Auteur. Crédoc pour l'Arcep, l'Arcom, le CGE et l'ANCT
Ce que couvre la publication. usage de l'IA générative des 12 ans et plus en France en 2025 : qui, pour quoi, à quelle fréquence, payant ou non
Ce qu'elle ne couvre pas. le nombre de demandes
Lecture de la base. L'enquête de référence en France, 4 145 personnes
Enseignant, 1 an → : Question rapide →
Environ 660 questions et 360 appréciations de bulletin par an, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur le Crédoc (2026), ajustée au métier.
Périmètre du chiffre repris. calcul de la réponse, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
DEPP · novembre 2025
Enseignant, 1 an
Rôle et limites : DEPP
Auteur. DEPP, ministère de l'Éducation nationale
Ce que couvre la publication. temps de travail déclaré sur une semaine type : enseignement, préparation des cours, correction, autres activités
Ce qu'elle ne couvre pas. l'usage du numérique et de l'IA
Lecture de la base. Source publique française de référence sur le temps des enseignants
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Heures d'enseignement face aux élèves déclarées par les enseignants du second degré, pour 18 heures de service des certifiés
Limite. Appui de la fréquence de préparation des cours
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Part du temps de préparation des cours chez les professeurs certifiés, pour environ 42 heures de travail par semaine
Limite. Appui de la fréquence de préparation des cours
Rôle et limites : EnronSent
Auteur. Will Styler
Ce que couvre la publication. 96 106 messages envoyés par des salariés d'Enron, 13 810 266 mots
Ce qu'elle ne couvre pas. les messages reçus
Lecture de la base. Des e-mails professionnels de 2000 et 2001 : un ordre de grandeur, pas une norme
Écrire un e-mail → : Écrire, avec raisonnement →
L'e-mail écrit, 150 mots
Périmètre du chiffre repris. serveur, hors centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Écrire un e-mail → : Lire 1 000 tokens →
Convention de longueur : un e-mail
Périmètre du chiffre repris. Un e-mail courant : les messages envoyés du corpus Enron comptent en moyenne environ 144 mots ; chiffre lu dans un extrait, notice non vérifiée
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Écrire un e-mail → : Écrire, avec raisonnement →
Convention de longueur : un e-mail
Périmètre du chiffre repris. Un e-mail courant : les messages envoyés du corpus Enron comptent en moyenne environ 144 mots ; chiffre lu dans un extrait, notice non vérifiée
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Les 5 autres publications de cette partie
Epoch AI · février 2025
How much energy does ChatGPT use? ↗ (nouvel onglet)
Relire en cache · Question rapide
Usages et hypothèses · Énergie et facteurs
Rôle et limites
Ce que couvre la publication. le calcul depuis le matériel et la taille supposée du modèle
Ce qu'elle ne couvre pas. les mesures réelles
Lecture de la base. Un calcul public, transparent
Conversation de 10 échanges → : Relire en cache →
Le contexte relu à chaque tour depuis le cache : les échanges précédents, et le document déjà dans la conversation s'il y en a un
Périmètre du chiffre repris. serveur, convention C4
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Référence de la valeur retenue
Périmètre du chiffre repris. GPT-4o, 500 tokens écrits, périmètre complet
Limite. Un calcul public, depuis le matériel et la taille supposée du modèle
Gallup · juin 2025
Teaching for Tomorrow: Unlocking Six Weeks a Year With AI ↗ (nouvel onglet)
Enseignant, 1 an · Préparer un cours · Rédiger une page · et 2 autres entrées
Rôle et limites
Auteur. Gallup et Walton Family Foundation
Ce que couvre la publication. usage de l'IA par les enseignants américains du primaire et du secondaire, par tâche et par fréquence, année 2024-2025
Ce qu'elle ne couvre pas. les enseignants hors des États-Unis
Lecture de la base. Enquête américaine ; la France serait plus bas (enquête TALIS de l'OCDE, non relue)
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Enseignants américains du primaire et du secondaire ayant utilisé un outil d'IA pour leur travail en 2024-2025
Limite. Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Enseignants qui préparent leurs cours avec l'IA au moins une fois par mois (environ 17 % chaque semaine, 3 % chaque jour)
Limite. Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Enseignants qui font leurs fiches d'exercices avec l'IA au moins une fois par mois
Limite. Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Enseignants qui corrigent ou commentent les copies avec l'IA au moins une fois par mois
Limite. Appui du recours de l'enseignant ; enquête américaine, la France est plus bas
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Temps gagné déclaré par les enseignants qui utilisent l'IA chaque semaine
Limite. Déclaratif ; non utilisé dans le calcul
Enseignant, 1 an → : Préparer un cours →
Environ 8 séances préparées ou refaites par semaine, pour 18 heures de cours et un quart du temps de travail en préparation (DEPP, 2025) ; part faite avec l'IA appuyée sur les 37 % d'enseignants qui préparent leurs cours avec l'IA au moins une fois par mois (Gallup, 2025).
Périmètre du chiffre repris. tâches simples, centre de données compris
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Enseignant, 1 an → : Rédiger une page →
Environ 4 fiches d'exercices ou évaluations par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur les 33 % qui font leurs fiches avec l'IA au moins une fois par mois (Gallup, 2025).
Périmètre du chiffre repris. tokens lus et écrits, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Enseignant, 1 an → : Corriger une page →
Environ 60 copies annotées par semaine, la correction étant hebdomadaire ou plus dans O*NET ; part faite avec l'IA très basse, 16 % seulement corrigeant avec l'IA au moins une fois par mois (Gallup, 2025).
Périmètre du chiffre repris. tokens lus et écrits, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Enseignant, 1 an → : Présentation de 10 diapos →
Environ 1 diaporama par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Gallup (2025).
Périmètre du chiffre repris. tâches simples, centre de données compris
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Microsoft Research · juillet 2025
Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations ↗ (nouvel onglet)
Enseignant, 1 an · Écrire un e-mail · Rédiger un compte rendu · et 2 autres entrées
Rôle et limites
Auteur. Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri (Microsoft)
Ce que couvre la publication. 200 000 conversations avec Bing Copilot rapprochées des activités d'O*NET ; score d'applicabilité par métier, en données ouvertes (version 7 d'octobre 2026)
Ce qu'elle ne couvre pas. l'adoption réelle par métier
Lecture de la base. Mesure ce à quoi l'IA sert et réussit, pas qui l'utilise
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Score d'applicabilité de l'IA générative des enseignants du secondaire (code 25-2031), 200 000 conversations avec Bing Copilot, de 0 à 1
Limite. Sert au coefficient du métier : racine du score rapporté à 0,25, le score des employés de bureau
Enseignant, 1 an → : Écrire un e-mail →
Environ 5 e-mails par jour (familles, collègues), hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Périmètre du chiffre repris. tokens lus et écrits, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Enseignant, 1 an → : Rédiger un compte rendu →
Environ 1 compte rendu par semaine (conseil de classe, réunion), hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Périmètre du chiffre repris. tâches simples, centre de données compris
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Enseignant, 1 an → : Résumer 30 pages →
Environ 10 textes longs à lire par an (programme, rapport), hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Périmètre du chiffre repris. document lu, résumé écrit, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Enseignant, 1 an → : Traduire une page →
Environ 1 page à traduire toutes les 2 semaines, hypothèse ; part faite avec l'IA haute, la traduction étant parmi les tâches les plus confiées à l'IA (Microsoft, 2025).
Périmètre du chiffre repris. tokens lus et écrits, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
O*NET · 2025
O*NET 30.1 Database, Task Statements et Task Ratings ↗ (nouvel onglet)
Enseignant, 1 an · Conversation de 10 échanges
Rôle et limites
Auteur. National Center for O*NET Development, ministère du Travail des États-Unis
Ce que couvre la publication. tâches de chaque métier et fréquence déclarée par les titulaires, en 7 classes de « une fois par an ou moins » à « chaque heure ou plus »
Ce qu'elle ne couvre pas. les métiers sans enquête de fréquence, comme les data scientists
Lecture de la base. La nomenclature de référence des tâches ; titulaires américains
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. enseignants du secondaire : faire cours (cours, discussions, démonstrations), part des titulaires qui le font chaque jour ou plus
Limite. Appui de la fréquence de la tâche dans le panier ; titulaires américains
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. enseignants du secondaire : préparer, faire passer et noter des évaluations, part qui le fait chaque jour ou plus (78 % chaque semaine ou plus)
Limite. Appui de la fréquence de la tâche dans le panier ; titulaires américains
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. enseignants du secondaire : donner et corriger des exercices et des devoirs, part qui le fait chaque jour ou plus
Limite. Appui de la fréquence de la tâche dans le panier ; titulaires américains
Enseignant, 1 an → : Conversation de 10 échanges →
Environ 1 séquence à adapter par semaine, l'adaptation aux besoins des élèves étant quotidienne dans O*NET ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.
Périmètre du chiffre repris. messages, contexte relu en cache, réponses, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Projet Celsius · novembre 2026
Tokens par mot, par ligne de code et par cellule, mesurés avec 7 découpages publics
Relire en cache · Écrire, avec raisonnement · Lire 1 000 tokens
Rôle et limites
Ce que couvre la publication. 479 888 mots de 196 articles du blog et leur traduction anglaise, code du site et de la bibliothèque Python, un tableau de mesures ; découpages de GPT-4o, GPT-4, Llama 3, Gemini (via Gemma 3), Mistral, DeepSeek et Qwen
Ce qu'elle ne couvre pas. le découpage de Claude, non public
Lecture de la base. Une mesure sur des textes techniques, chiffres compris ; à refaire si les éditeurs changent de découpage
mesure de Projet Celsius, refaite à la demande avec les découpages publics
Conversation de 10 échanges → : Relire en cache →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Rédiger une page → : Écrire, avec raisonnement →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Corriger une page → : Lire 1 000 tokens →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Corriger une page → : Écrire, avec raisonnement →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Résumer 30 pages → : Lire 1 000 tokens →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Résumer 30 pages → : Écrire, avec raisonnement →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Traduire une page → : Écrire, avec raisonnement →
La page traduite, comptée comme une page française
Périmètre du chiffre repris. serveur, hors centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
Traduire une page → : Lire 1 000 tokens →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Traduire une page → : Écrire, avec raisonnement →
Convention de longueur : une page
Périmètre du chiffre repris. Une page de rapport, titres et paragraphes compris : entre le feuillet de 1 500 signes (250 mots) et une page A4 pleine en simple interligne (environ 550 mots, à 6,1 signes par mot mesurés sur nos articles)
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Énergie et facteurs
Les références des valeurs retenues et des entrées qui servent à ce calcul.
Google · août 2025
Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale ↗ (nouvel onglet)
Question rapide
Rôle et limites : Google
Ce que couvre la publication. puces, hôte, machines en réserve, centre de données, eau sur site
Ce qu'elle ne couvre pas. fabrication, entraînement
Lecture de la base. La seule mesure en production publiée par un éditeur
Référence de la valeur retenue
Périmètre du chiffre repris. Médiane d'un prompt texte ; puces, hôte, machines en réserve, centre de données
Limite. La seule mesure en production publiée par un éditeur, non auditée par un tiers
Rôle et limites : Luccioni et al.
Auteur. Luccioni, Jernite et Strubell
Ce que couvre la publication. carte graphique, processeur, mémoire
Ce qu'elle ne couvre pas. centre de données
Lecture de la base. Modèles ouverts seulement
Créer une image → : Générer une image →
Une image, de la taille choisie : standard par défaut
Périmètre du chiffre repris. carte graphique, processeur, mémoire ; hors centre de données
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Référence de la variante « Image standard, environ un mégapixel »
Périmètre du chiffre repris. Moyenne des modèles ouverts testés, 1 000 images ; médiane 1,35 Wh, maximum 11,49 Wh
Limite. Modèles ouverts seulement ; les générateurs fermés ne publient rien
Microsoft Research · 2026
Estimation de l'énergie des requêtes en production (Joule) ↗ (nouvel onglet)
Question rapide
Rôle et limites : Microsoft Research
Auteur. Microsoft Research, Oviedo et al.
Ce que couvre la publication. nœuds H100, production
Lecture de la base. Calée sur la production
Référence de la valeur retenue
Périmètre du chiffre repris. Médiane, 500 tokens lus et 300 écrits, nœuds H100
Limite. Pas une mesure, mais calée sur la production ; juge les estimations publiques 4 à 20 fois trop hautes
Rôle et limites : OpenAI
Auteur. Sam Altman, OpenAI
Ce que couvre la publication. une requête moyenne
Ce qu'elle ne couvre pas. méthode, périmètre
Lecture de la base. Une phrase, sans méthode
Référence de la valeur retenue
Périmètre du chiffre repris. « Une requête moyenne », sans méthode publiée
Limite. Aucun périmètre publié ; cohérent avec Google
Watershed · août 2026
Estimating GHG Emissions from AI Use ↗ (nouvel onglet)
Lire 1 000 tokens · Écrire 1 000 tokens · PUE du centre de données
Rôle et limites : Watershed
Ce que couvre la publication. facteurs par 1 000 tokens, centre de données
Lecture de la base. Des facteurs par défaut, calés sur des services hors production
Référence de la variante « Modèle moyen, facteur par défaut de Watershed »
Périmètre du chiffre repris. Facteur par défaut pour 1 000 tokens lus, modèle moyen, au serveur
Limite. Une valeur par défaut, calée sur des services hors production
Référence de la variante « Modèle moyen, facteur par défaut de Watershed »
Périmètre du chiffre repris. Facteur par défaut pour 1 000 tokens écrits, modèle moyen, au serveur
Limite. Une valeur par défaut, calée sur des services hors production
Conversation de 10 échanges → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Référence de la valeur retenue
Périmètre du chiffre repris. Facteur par défaut, du serveur au centre de données
Limite. Une valeur par défaut, pas une mesure
Article de 1 000 mots → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Rédiger une page → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Corriger une page → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Question rapide → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Écrire un e-mail → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Créer une image → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Résumer 30 pages → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Traduire une page → : PUE du centre de données →
Le centre de données, convention C3
Périmètre du chiffre repris. refroidissement et pertes du bâtiment
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Conversion en carbone
La source du facteur électrique du lieu sélectionné.
Dans le monde : 458 gCO2e/kWh, cycle de vie.
Ember · 2026
Global Electricity Review 2026, et Our World in Data d'après Ember ↗ (nouvel onglet)
Électricité du réseau
Rôle et limites : Ember
Auteur. Ember, Our World in Data
Ce que couvre la publication. production d'électricité en cycle de vie, par pays
Ce qu'elle ne couvre pas. garanties d'origine
Lecture de la base. Une même source pour tous les pays
Conversion de l'électricité en carbone : dans le monde
Périmètre du chiffre repris. la production de l'électricité en cycle de vie, construction des centrales et combustibles compris
Limite. Une moyenne du pays choisi, pas le contrat d'électricité ni le centre de données d'un service précis.
Historique
Entrée en version 0.1 du 2 novembre 2026, dans la base en version 0.3
- 2 novembre 2026Version 0.1 de l'entrée, à la date de sa valeur actuelle.
- 31 octobre 2026Création de la base, dans sa première version (0.1).