Licence GitHub Copilot, 1 an
Une année de licence GitHub Copilot pour un développeur : environ 88 heures d'agent de code, 37 000 suggestions de code, 460 fonctions générées, et 3 autres tâches.
- Le code et les agents font 99 % des émissions : « Heure d'agent de code » pèse autant que 1 500 questions rapides.
- Environ 1 400 demandes à l'IA dans l'année, soit 6,5 par jour de travail, sans compter 37 400 suggestions de code.
- Une estimation : les fréquences et la part faite avec l'IA sont nos hypothèses.
Répartition des émissions par poste
19 kgCO2e au total : 42 kWh d'électricité × 458 gCO2e/kWh (serveurs dans le monde).
Construction du calcul
Une année de licence GitHub Copilot pour un développeur : suggestions de code, fonctions, relectures, questions, un peu d'agent de code. Les suggestions sont illimitées, la licence d'entreprise donne 1 900 crédits par mois sans équivalence publiée en heures d'agent (GitHub, novembre 2026) ; l'usage type est une hypothèse.
Comparaison avec les autres métiers et activités
Échelle logarithmique.
Caractéristiques
| Unité | 1 abonnement, 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 le prix de l'abonnement |
| Statut | estimé |
Toutes les caractéristiques identifiant, version, règle de la valeur, sources, licence
| Identifiant | IA-0327, projetcelsius.com/ia/base/IA-0327/ |
|---|---|
| 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)
- Pologne25 kgCO2e
- Monde19 kgCO2e
- États-Unis16 kgCO2e
- Union européenne8,9 kgCO2e
- France1,8 kgCO2e
× 14 entre la Pologne et la France, pour la même électricité
Ember 2025, en cycle de vie. Le même usage consomme 42 kWh dans chaque lieu.
Paramètres d'usage
Réglages avancés classe de modèle, raisonnement, calage, durée
Tâches et fréquences
Fréquence et part faite avec l'IA, tâche par tâche · usage courant
Régler chaque tâche 6 tâches, fréquence et part faite avec l'IA
| Tâche | Fréquence | Part avec l'IA | Par an | Électricité | Part |
|---|---|---|---|---|---|
| Suggestion de code | 37 400 | 2,6 kWh | 6 % | ||
| Générer une fonction | 462 | 540 Wh | 1 % | ||
| Faire relire du code | 132 | 170 Wh | 0 % | ||
| Question rapide | 704 | 210 Wh | 0 % | ||
| Conversation de 10 échanges | 44 | 150 Wh | 0 % | ||
| Heure d'agent de code | 88 | 39 kWh | 91 % |
Résultat pour le cas choisi
220 jours, serveurs dans le monde : 19 kgCO2e, 42 kWh.
Pour un bilan carbone
| Poste | achats de services (GHG Protocol scope 3, catégorie 1) ; BEGES réglementaire, catégorie 4 |
|---|---|
| Quantité | 1 abonnement sur un an |
| Facteur | 19 kgCO2e par abonnement sur un an, IA-0327 version 0.1, selon le réseau du lieu (location-based), serveurs dans le monde |
| Total | 19 kgCO2e · non compté : la fabrication des serveurs, l'entraînement des modèles, l'appareil de la personne et le prix de l'abonnement |
Répartition des émissions par famille de tâches
Émissions associées à l’électricité (CO2e)
- Code et agents19 kgCO2e · 99 %
- Texte et conversation170 gCO2e · 0,86 %
Profil d'usage type
Hypothèse de Projet Celsius
Le développeur équipé accepte environ 850 suggestions, fait écrire 10 fonctions, relire 3 morceaux de code, pose 16 questions et confie 2 heures à l'agent de la licence. Environ 33 demandes par semaine, sans compter les suggestions. Sur l'année, environ 42 kWh, à plus de 90 % dans les heures d'agent. Sobre, 9,6 kWh ; intensif, 200 kWh.
Détail par poste
Quantité, valeur unitaire, contribution et nature des données de chaque poste
| Poste | Quantité | Valeur unitaire | Contribution | Part | Nature de la donnée |
|---|---|---|---|---|---|
| Heure d'agent de code | 88 fois | 440 Wh | 39 kWh | 91 % | hypothèse · GitHub |
| Suggestion de code | 37 000 fois | 0,069 Wh | 2,6 kWh | 6 % | hypothèse · GitHub |
| Générer une fonction | 460 fois | 1,2 Wh | 540 Wh | 1 % | hypothèse · Stack Overflow |
| Question rapide | 700 fois | 0,3 Wh | 210 Wh | 0 % | hypothèse · Stack Overflow |
| Faire relire du code | 130 fois | 1,3 Wh | 170 Wh | 0 % | hypothèse · Stack Overflow |
| Conversation de 10 échanges | 44 fois | 3,5 Wh | 150 Wh | 0 % | hypothèse · Stack Overflow |
Entrées qui l'utilisent
Aucune autre entrée de la base ne se calcule à partir de celle-ci.
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
Suggestion de code : 200 par jour, 85 % avec l'IA en usage courant
Environ 200 suggestions proposées par jour ; elles sont illimitées et hors crédits dans toutes les formules (GitHub, 2026) ; recours hypothèse.
Part faite avec l'IA : 50 % en usage sobre, 85 % courant, 100 % intensif · hypothèse · GitHub · Suggestion de code
Générer une fonction : 6 par jour, 35 % avec l'IA en usage courant
Environ 6 fonctions par jour, hypothèse ; recours comme pour les développeurs (Stack Overflow, 2025).
Part faite avec l'IA : 10 % en usage sobre, 35 % courant, 80 % intensif · hypothèse · Stack Overflow · Générer une fonction
Faire relire du code : 2 par jour, 30 % avec l'IA en usage courant
Environ 2 relectures de code par jour, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Stack Overflow (2025).
Part faite avec l'IA : 10 % en usage sobre, 30 % courant, 80 % intensif · hypothèse · Stack Overflow · Faire relire du code
Question rapide : 8 par jour, 40 % avec l'IA en usage courant
Environ 8 questions techniques par jour, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Stack Overflow (2025).
Part faite avec l'IA : 15 % en usage sobre, 40 % courant, 100 % intensif · hypothèse · Stack Overflow · Question rapide
Conversation de 10 échanges : 1 par jour, 20 % avec l'IA en usage courant
Environ 1 séance de débogage par jour, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Stack Overflow (2025).
Part faite avec l'IA : 5 % en usage sobre, 20 % courant, 60 % intensif · hypothèse · Stack Overflow · Conversation de 10 échanges
Heure d'agent de code : 4 par jour, 10 % avec l'IA en usage courant
Environ 4 heures par jour où l'agent de la licence peut travailler, hypothèse ; la licence d'entreprise donne 1 900 crédits par mois, sans équivalence publiée en heures (GitHub, 2026).
Part faite avec l'IA : 2 % en usage sobre, 10 % courant, 50 % intensif · hypothèse · GitHub · Heure d'agent de code
Chiffres publiés en appui
GitHub (2026) : 1 900 crédits par mois
Copilot Business à 19 dollars par utilisateur et par mois : 1 900 crédits, à 0,01 dollar le crédit au-delà ; suggestions de code illimitées et hors crédits (Pro : 10 dollars, 1 500 crédits)
Aucune équivalence publiée entre crédits et heures d'agent · publié · 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
13 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.
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.
Epoch AI · février 2025
How much energy does ChatGPT use? ↗ (nouvel onglet)
Question rapide · Relire en cache
Usages et hypothèses · Énergie et facteurs
Rôle et limites : Epoch AI
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
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
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.
GitHub · novembre 2026
Plans for GitHub Copilot ↗ (nouvel onglet)
GitHub Copilot, 1 an · Suggestion de code · Heure d'agent de code
Rôle et limites : GitHub
Ce que couvre la publication. prix et crédits mensuels de chaque formule, suggestions illimitées hors crédits
Ce qu'elle ne couvre pas. la consommation en crédits d'une heure d'agent
Lecture de la base. Page lue le 2 novembre 2026
Observation publiée sur les usages
Périmètre du chiffre repris. Copilot Business à 19 dollars par utilisateur et par mois : 1 900 crédits, à 0,01 dollar le crédit au-delà ; suggestions de code illimitées et hors crédits (Pro : 10 dollars, 1 500 crédits)
Limite. Aucune équivalence publiée entre crédits et heures d'agent
GitHub Copilot, 1 an → : Suggestion de code →
Environ 200 suggestions proposées par jour ; elles sont illimitées et hors crédits dans toutes les formules (GitHub, 2026) ; recours hypothèse.
Périmètre du chiffre repris. code lu, suggestion écrite, petit modèle, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
GitHub Copilot, 1 an → : Heure d'agent de code →
Environ 4 heures par jour où l'agent de la licence peut travailler, hypothèse ; la licence d'entreprise donne 1 900 crédits par mois, sans équivalence publiée en heures (GitHub, 2026).
Périmètre du chiffre repris. étapes de l'agent, contexte relu en cache, centre de données
Limite. La quantité et la part confiée à l'IA sont des hypothèses de la base, pas une empreinte mesurée.
GitHub · mai 2023
How GitHub Copilot is getting better at understanding your code ↗ (nouvel onglet)
Lire 1 000 tokens
Rôle et limites : GitHub
Ce que couvre la publication. environ 6 000 caractères de code lus pour une suggestion
Ce qu'elle ne couvre pas. l'électricité
Lecture de la base. Un billet de 2023, mis à jour en 2024 : la taille actuelle n'est pas publiée
Suggestion de code → : Lire 1 000 tokens →
Le code autour du curseur, environ 6 000 caractères ou 125 lignes, lu par un petit modèle
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.
Projet Celsius · novembre 2026
Tokens par mot, par ligne de code et par cellule, mesurés avec 7 découpages publics
Lire 1 000 tokens · Écrire 1 000 tokens · Écrire, avec raisonnement · et 1 autre entrée
Rôle et limites : Projet Celsius
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
Suggestion de code → : Lire 1 000 tokens →
Convention de longueur : une ligne de code
Périmètre du chiffre repris. De 10 tokens par ligne (bibliothèque standard de Python) à 19 (le code TypeScript de ce site), mesuré avec le découpage de GPT-4o
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Suggestion de code → : Écrire 1 000 tokens →
Convention de longueur : une ligne de code
Périmètre du chiffre repris. De 10 tokens par ligne (bibliothèque standard de Python) à 19 (le code TypeScript de ce site), mesuré avec le découpage de GPT-4o
Limite. Cette publication appuie la quantité de texte ou de contenu traitée, pas son empreinte carbone.
Faire relire du code → : 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.
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.
L'autre publication de cette partie
Stack Overflow · 2025
2025 Developer Survey, AI ↗ (nouvel onglet)
Générer une fonction · Faire relire du code · Question rapide · et 1 autre entrée
Rôle et limites
Ce que couvre la publication. fréquence d'usage de l'IA et des agents, tâches confiées, environ 33 000 répondants
Ce qu'elle ne couvre pas. le nombre de demandes
Lecture de la base. Enquête en ligne de développeurs volontaires, plus engagés que la moyenne
GitHub Copilot, 1 an → : Générer une fonction →
Environ 6 fonctions par jour, hypothèse ; recours comme pour les développeurs (Stack Overflow, 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.
GitHub Copilot, 1 an → : Faire relire du code →
Environ 2 relectures de code par jour, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Stack Overflow (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.
GitHub Copilot, 1 an → : Question rapide →
Environ 8 questions techniques par jour, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Stack Overflow (2025).
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.
GitHub Copilot, 1 an → : Conversation de 10 échanges →
Environ 1 séance de débogage par jour, hypothèse ; part faite avec l'IA appuyée sur Stack Overflow (2025).
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.
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
Hausfather · août 2026
The real energy use of agentic AI ↗ (nouvel onglet)
Relire en cache · Lire 1 000 tokens · Écrire 1 000 tokens
Rôle et limites : Hausfather
Auteur. Zeke Hausfather, The Climate Brink
Ce que couvre la publication. un usage personnel intensif de Claude Code, tokens relevés et convertis en électricité
Lecture de la base. Les mesures personnelles d'un chercheur, et non une étude
Heure d'agent de code → : Relire en cache →
Le contexte relu depuis le cache à chacune des 120 étapes de l'heure : 96 000 tokens, 96 % d'un appel de la session médiane publiée
Périmètre du chiffre repris. serveur, convention C4
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Heure d'agent de code → : Lire 1 000 tokens →
Les tokens neufs de chaque étape (fichiers lus, résultats des commandes) : 3 600, 3,6 % d'un appel
Périmètre du chiffre repris. serveur, hors centre de données
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
Heure d'agent de code → : Écrire 1 000 tokens →
Les tokens écrits à chaque étape, brouillon compris : 900 en moyenne dans les journaux publiés
Périmètre du chiffre repris. serveur, hors centre de données
Limite. Ce chiffre porte sur une partie du calcul ; il ne mesure pas l'entrée entière.
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
ML.ENERGY · février 2026
The ML.ENERGY Leaderboard v3, données par tâche ↗ (nouvel onglet)
Lire 1 000 tokens · Écrire 1 000 tokens
Rôle et limites : ML.ENERGY
Auteur. Chung et al., université du Michigan
Ce que couvre la publication. énergie de la carte graphique par token, par réponse, par image, en régime établi, selon le nombre de requêtes servies à la fois
Ce qu'elle ne couvre pas. processeurs, mémoire de l'hôte, refroidissement du centre de données, fabrication
Lecture de la base. Le meilleur banc ouvert : il sert à comparer les tailles de modèles entre elles, pas comme valeur de production
Appui du réglage « Petit modèle »
Périmètre du chiffre repris. Un modèle d'environ 8 milliards de paramètres actifs, comme Llama 3.1 8B : environ 6 fois moins d'électricité par token que le modèle moyen, selon le banc ML.ENERGY.
Limite. Le réglage est une convention de la base appuyée sur cette publication.
Référence de la variante « Petit modèle, environ 8 milliards de paramètres »
Périmètre du chiffre repris. Llama 3.1 8B, une carte H100, 64 requêtes à la fois, carte graphique seule, par 1 000 tokens écrits, lecture de la question comprise
Limite. Carte graphique seule, sur un banc : la base n'en garde que le rapport au modèle de 70 milliards, 1 pour 6,7
Le relevé porte sur un autre périmètre ; il ne constitue pas une mesure directe de cette entrée.
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
L'autre publication de cette partie
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
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
Facteur de référence : Modèle moyen, facteur par défaut de Watershed
Périmètre du chiffre repris. Facteur par défaut pour 1 000 tokens lus, modèle moyen, au serveur
Limite. Ce relevé concerne la variante de référence, pas une mesure de « Petit modèle, environ 8 milliards de paramètres ». Une valeur par défaut, calée sur des services hors production
Facteur de référence : Modèle moyen, facteur par défaut de Watershed
Périmètre du chiffre repris. Facteur par défaut pour 1 000 tokens écrits, modèle moyen, au serveur
Limite. Ce relevé concerne la variante de référence, pas une mesure de « Petit modèle, environ 8 milliards de paramètres ». Une valeur par défaut, calée sur des services hors production
Suggestion de code → : 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
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
Générer une fonction → : 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.
Faire relire du code → : 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.
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.
Heure d'agent de code → : 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).