# Salarié de bureau, 1 an

Base Impact de l'IA · Métiers et activités · IA-0073 · version 0.3 · 2 novembre 2026 · moteur 0.3.1

Une année de travail d'un employé ou d'un cadre de bureau qui se sert de l'IA, tâche par tâche : e-mails, questions, textes repris, comptes rendus, tableurs, présentations. Les fréquences viennent du contenu du métier, le recours à l'IA des enquêtes d'usage (OpenAI, Microsoft, Crédoc) ; ce sont des hypothèses, réglables.

## Valeur

590 gCO2e par personne et par an, serveurs dans le monde.
Électricité : 1,3 kWh.
Statut : estimé.

## Caractéristiques

- Identifiant : IA-0073 · https://projetcelsius.com/ia/base/IA-0073/
- Version : 0.3 · 2 novembre 2026
- Étage : 3, Métiers et activités · famille : Bureau et gestion
- Unité : 1 poste · an
- Repose sur : relevés publiés 0 %, conventions de la base 0 %, hypothèses de Projet Celsius 100 %
- Lieu par défaut : monde, 458 gCO2e/kWh (Ember 2025, cycle de vie) · 11 pays et zones en paramètre
- 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
- Licence : CC BY 4.0

## Calcul d'un cas

| Lieu des serveurs | gCO2e/kWh | CO2e |
| --- | --- | --- |
| Dans le monde | 458 | 590 gCO2e |
| En France | 41 | 53 gCO2e |
| Dans l'Union européenne | 210 | 270 gCO2e |
| Aux États-Unis | 384 | 490 gCO2e |
| En Allemagne | 330 | 420 gCO2e |
| En Irlande | 257 | 330 gCO2e |
| Aux Pays-Bas | 254 | 330 gCO2e |
| En Pologne | 589 | 760 gCO2e |
| En Suède | 35 | 45 gCO2e |
| En Norvège | 28 | 36 gCO2e |
| En Suisse | 39 | 50 gCO2e |
| En Finlande | 57 | 74 gCO2e |

## Valeurs publiées

| Source | Date | Grandeur | Valeur | Ce que mesure le chiffre | Périmètre | Statut |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| OpenAI, Chatterji et al. | 2025-06 | usage | 27 % des messages | Part des messages liés au travail, offres grand public, juin 2025 (47 % un an plus tôt) | contrôle | mesuré |
| OpenAI, Chatterji et al. | 2025-07 | usage | 40 % des messages de travail | Part de l'écrit dans les messages liés au travail, juillet 2025 | autre périmètre | mesuré |
| OpenAI, Chatterji et al. | 2025-07 | usage | 67 % des messages d'écrit | Environ deux tiers des demandes d'écrit modifient un texte fourni (reprise, critique, traduction, résumé) | autre périmètre | mesuré |
| OpenAI | 2025-12 | usage | 6 fois le médian | Messages des salariés les plus actifs (95e centile) rapportés au salarié médian, clients d'entreprise | autre périmètre | mesuré |
| Microsoft Research, Tomlinson et al. | 2026-10 | usage | 0,24 score d'applicabilité | Score d'applicabilité de l'IA générative des employés de bureau (code 43-9061), 200 000 conversations avec Bing Copilot, de 0 à 1 | autre périmètre | calcul |
| Microsoft Research, Tomlinson et al. | 2026-10 | usage | 0,49 score d'applicabilité | Score d'applicabilité de l'IA générative des interprètes et traducteurs (code 27-3091), 200 000 conversations avec Bing Copilot, de 0 à 1 | autre périmètre | calcul |
| O*NET | 2025 | usage | 72 % des titulaires | employés de bureau : ouvrir, trier le courrier et répondre à la correspondance, part qui le fait chaque jour ou plus | autre périmètre | mesuré |
| Eurostat | 2025 | usage | 18 % des personnes | France, 16 à 74 ans, a utilisé une IA générative au travail dans les 3 derniers mois, 2025 (Union européenne : 15,4 %) | autre périmètre | mesuré |
| Eurostat | 2025 | usage | 24 % des personnes | France, actifs occupés et chômeurs, a utilisé une IA générative au travail dans les 3 derniers mois, 2025 | autre périmètre | mesuré |
| Crédoc | 2025 | usage | 26 % | Utilisateurs qui passent d'abord par une IA générative pour chercher une information (55 % par un moteur de recherche) | autre périmètre | mesuré |
| Crédoc | 2025 | usage | 30 % | Actifs qui utilisent l'IA générative dans un cadre professionnel (42 % des Français à titre personnel) | autre périmètre | mesuré |
| Apec | 2025-03 | usage | 12 % des cadres | Cadres du privé qui utilisent l'IA générative au travail tous les jours ou presque, mars 2025 | autre périmètre | mesuré |
| Apec | 2025-03 | usage | 23 % des cadres | Cadres qui l'utilisent au moins une fois par semaine sans être quotidiens, mars 2025 | autre périmètre | mesuré |
| Apec | 2025-03 | usage | 14 % des cadres | Cadres qui l'utilisent au moins une fois par mois sans être hebdomadaires, mars 2025 | autre périmètre | mesuré |
| Apec | 2025-03 | usage | 38 % des cadres | Cadres qui ne l'utilisent jamais, mars 2025 (13 % moins d'une fois par mois) | autre périmètre | mesuré |

## Hypothèses d'usage

Fréquence de chaque tâche dans le métier, et part faite avec l'IA selon l'adoption (sobre, courant, intensif). Hypothèses de Projet Celsius.

| Tâche | Fréquence | Sobre | Courant | Intensif | Sur quoi elle repose |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Écrire un e-mail | 15 par jour | 3 % | 10 % | 34 % | Environ 15 e-mails écrits par jour, la correspondance étant quotidienne pour les employés de bureau 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. |
| Question rapide | 8 par jour | 10 % | 30 % | 100 % | Environ 8 besoins d'information par jour ; part faite avec l'IA appuyée sur la part des utilisateurs qui passent d'abord par une IA pour chercher une information (Crédoc, 2026), ajustée au métier. |
| Corriger une page | 3 par jour | 8 % | 25 % | 86 % | Environ 3 textes à reprendre par jour ; part faite avec l'IA appuyée sur la part des messages de travail qui demandent de modifier un texte fourni (OpenAI, 2025), ajustée au métier. |
| Rédiger une page | 1 par jour | 7 % | 20 % | 69 % | Environ 1 page rédigée par jour (note, courrier, procédure), 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. |
| Recherche web avec une IA | 5 par jour | 7 % | 20 % | 69 % | Environ 5 recherches sur le web par jour, 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. |
| Conversation de 10 échanges | 3 par semaine | 7 % | 20 % | 69 % | Environ 3 réflexions par semaine (préparer une décision, débloquer un dossier), 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. |
| Rédiger un compte rendu | 2 par semaine | 10 % | 30 % | 100 % | Environ 2 comptes rendus par semaine, 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. |
| Analyser un tableur | 3 par semaine | 5 % | 15 % | 52 % | Environ 3 tableurs à analyser par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA basse, l'analyse de données pesant peu dans les messages (OpenAI, 2025), ajustée au métier. |
| Résumer 30 pages | 1 par semaine | 10 % | 30 % | 100 % | Environ 1 long document à lire par semaine, 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. |
| Traduire une page | 1 par semaine | 20 % | 59 % | 100 % | Environ 1 page à traduire par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA haute, la traduction étant parmi les tâches les plus confiées à l'IA (Microsoft, 2025). |
| Présentation de 10 diapos | 22 par an | 8 % | 25 % | 86 % | Environ 2 présentations par mois, 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. |
| Résumer une réunion | 1 par semaine | 30 % | 70 % | 100 % | Environ 5 réunions par semaine, hypothèse ; avec l'IA dans la suite bureautique, la plupart sont transcrites et résumées sans qu'on le demande, hypothèse ; une réunion résumée sert à ses 5 participants, chacun en porte un cinquième. |
| Flux automatisé | 40 par jour | 10 % | 30 % | 80 % | Environ 40 e-mails reçus par jour, hypothèse ; avec des agents, une part est triée et préparée par un flux automatisé, hypothèse sans enquête publiée. |
| Agent dans le navigateur | 5 par semaine | 5 % | 20 % | 60 % | Environ 5 démarches en ligne par semaine (formulaire, réservation, relevé), hypothèse ; part confiée à un agent posée sans enquête publiée. |

## Détail par poste

Se calcule à partir de :

- Écrire un e-mail (IA-0202) : × 330 · 76 Wh · hypothèse
- Poser une question rapide (IA-0042) : × 528 · 160 Wh · hypothèse
- Corriger ou reformuler une page (IA-0205) : × 165 · 99 Wh · hypothèse
- Rédiger une page (IA-0203) : × 44 · 20 Wh · hypothèse
- Faire une recherche web assistée par une IA (IA-0209) : × 220 · 600 Wh · hypothèse
- Avoir une conversation de 10 échanges (IA-0201) : × 26 · 93 Wh · hypothèse
- Rédiger un compte rendu (IA-0227) : × 26 · 38 Wh · hypothèse
- Analyser un tableur (IA-0208) : × 20 · 55 Wh · hypothèse
- Résumer un document de 30 pages (IA-0207) : × 13 · 64 Wh · hypothèse
- Traduire une page (IA-0206) : × 26 · 16 Wh · hypothèse
- Préparer une présentation de 10 diapositives (IA-0223) : × 5,5 · 63 Wh · hypothèse

Entre dans le calcul de :

- Très petite entreprise de 5 personnes, 1 an (IA-0401) : https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/tres-petite-entreprise-de-5-personnes/
- PME de 50 personnes, 1 an (IA-0402) : https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/pme-de-50-personnes/
- Entreprise de taille intermédiaire de 500 personnes, 1 an (IA-0403) : https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/entreprise-de-taille-intermediaire-de-500-personnes/
- Grande entreprise de 5 000 personnes, 1 an (IA-0404) : https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/grande-entreprise-de-5000-personnes/
- Équipe de 12 personnes avec un assistant, 1 an (IA-0090) : https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/equipe-de-12-utilisateurs-1-an/
- France, 1 an (IA-0507) : https://projetcelsius.com/ia/base/monde/france/
- Salariés de bureau en France, travail, 1 an (IA-0514) : https://projetcelsius.com/ia/base/monde/salaries-de-bureau-en-france-travail/
- Agents publics en France, travail, 1 an (IA-0515) : https://projetcelsius.com/ia/base/monde/agents-publics-en-france-travail/
- Île-de-France, 1 an (IA-0506) : https://projetcelsius.com/ia/base/monde/ile-de-france/
- Union européenne, 1 an (IA-0508) : https://projetcelsius.com/ia/base/monde/union-europeenne/
- Monde, 1 an (IA-0509) : https://projetcelsius.com/ia/base/monde/monde/

## Conventions de méthode

- C2 · 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 (220 jours ; environ 2, 6 et 21 demandes par jour)
- C5 · Le lieu par défaut : Sans autre information, les serveurs sont dans le monde, à l'électricité moyenne mondiale (monde)
- C7 · 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 (Ember et Our World in Data, 2025)
- C8 · 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 (2 chiffres)
- Formule : électricité du cas = valeur retenue × (recette recalculée avec les paramètres du cas ÷ recette aux paramètres par défaut) ; CO2e (gCO2e) = électricité (Wh) × facteur du lieu (gCO2e/kWh) ÷ 1 000
- Toute la méthode : https://projetcelsius.com/ia/base/methode/

## Citation

Projet Celsius, Base Impact de l'IA, « Salarié de bureau, 1 an », IA-0073, version 0.3, 2 novembre 2026, projetcelsius.com/ia/base/IA-0073/ · CC BY 4.0.