{
  "id": "IA-0015",
  "version": "0.3",
  "date": "2026-11-02",
  "moteur": "0.3.1",
  "designation": "Raisonner, multiplicateur selon l'effort",
  "titre_court": "Raisonnement",
  "description": "Un modèle qui raisonne écrit d'abord un brouillon, puis sa réponse : il produit plus de tokens. La base distingue 3 efforts : sans (× 1), moyen (× 1,92, la moyenne mesurée par le PEReN sur 22 modèles ouverts) et poussé (× 10, d'après les mesures et estimations publiées depuis 2025).",
  "categorie": {
    "code": "machine",
    "nom": "Opérations de la machine"
  },
  "etage": {
    "code": "machine",
    "numero": "1",
    "nom": "Opérations de la machine"
  },
  "famille": {
    "code": "texte",
    "nom": "Texte"
  },
  "unite": "facteur",
  "grandeur": "facteur",
  "type": "releve",
  "statut": "mesuré",
  "repose_sur": {
    "releves": 1,
    "conventions": 0,
    "hypotheses": 0
  },
  "valeur": {
    "electricite": null,
    "co2e": null,
    "facteur": {
      "valeur": 1.92,
      "basse": 1.92,
      "haute": 2.57,
      "unite": "facteur"
    },
    "recomposition_Wh": null
  },
  "lieux": null,
  "parametres": [
    {
      "dimension": "raisonnement",
      "lignes": [
        {
          "cle": "sans",
          "libelle": "Sans raisonnement",
          "parametres": {
            "raisonnement": "sans"
          },
          "defaut": false,
          "electricite_Wh": null,
          "co2e_gCO2e": null,
          "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/raisonner-multiplicateur/?raisonnement=sans"
        },
        {
          "cle": "moyen",
          "libelle": "Avec raisonnement, effort moyen",
          "parametres": {
            "raisonnement": "moyen"
          },
          "defaut": true,
          "electricite_Wh": null,
          "co2e_gCO2e": null,
          "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/raisonner-multiplicateur/"
        },
        {
          "cle": "pousse",
          "libelle": "Avec raisonnement, effort poussé",
          "parametres": {
            "raisonnement": "pousse"
          },
          "defaut": false,
          "electricite_Wh": null,
          "co2e_gCO2e": null,
          "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/raisonner-multiplicateur/?raisonnement=pousse"
        }
      ]
    }
  ],
  "reglages": [],
  "curseurs": [],
  "params": {
    "lieu": "monde",
    "adoption": "courant",
    "calage": "mesures",
    "classe": "moyen",
    "outillage": "assistant",
    "raisonnement": "moyen",
    "secteur": "services",
    "taille": "standard",
    "t_mot": 1.6,
    "t_consigne": 40,
    "t_question": 100,
    "t_reponse": 400,
    "t_email": 240,
    "t_page": 640,
    "t_article": 1600,
    "t_document": 19200,
    "t_roman": 128000,
    "t_tolkien": 768000,
    "t_minute_parole": 240,
    "t_reunion": 17600,
    "t_page_web": 1600,
    "t_extrait": 320,
    "t_image_lue": 1100,
    "t_minute_audio_lue": 600,
    "t_minute_audio_ecrite": 1200,
    "t_ligne_code": 12,
    "t_fonction": 480,
    "t_fichier_code": 3600,
    "t_tableur": 9300,
    "t_consigne_systeme": 500,
    "part_utilisateurs": 0.25,
    "k_calage": 0.6556
  },
  "perimetre": {
    "court": "cartes graphiques, mêmes requêtes avec et sans raisonnement",
    "compte": "l'électricité des cartes graphiques pour les mêmes requêtes, avec et sans raisonnement",
    "non_compte": "le reste du serveur et le refroidissement du centre de données"
  },
  "recette": [],
  "lignage": [],
  "entre_dans": [
    {
      "id": "IA-0042",
      "designation": "Poser une question rapide",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/poser-une-question-rapide/"
    },
    {
      "id": "IA-0021",
      "designation": "Écrire 1 000 tokens, avec l'effort de raisonnement",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/ecrire-1000-tokens-avec-raisonnement/"
    }
  ],
  "conventions": [],
  "releves": [
    {
      "id": "R-0040",
      "qui": "PEReN, 22 modèles ouverts",
      "date": "2025",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": 1.92,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "facteur",
      "statut": "mesuré",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "« Jusqu'à + 92 % en moyenne » avec raisonnement",
      "ecart": "Modèles ouverts, tâches variées",
      "source": {
        "cle": "peren",
        "nom": "PEReN",
        "titre": "Mesures de l'énergie du raisonnement sur 22 modèles ouverts",
        "auteur": "PEReN",
        "date": "2025",
        "url": null
      }
    },
    {
      "id": "R-0041",
      "qui": "Hugging Face, AI Energy Score v2",
      "date": "2025-12",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": 30,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "facteur",
      "statut": "mesuré",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "30 fois plus en moyenne entre deux groupes de modèles",
      "ecart": "Deux groupes de modèles différents, pas le même modèle",
      "source": {
        "cle": "hf-energy-score",
        "nom": "Hugging Face",
        "titre": "AI Energy Score v2",
        "auteur": "Hugging Face",
        "date": "2025-12",
        "url": "https://huggingface.co/blog/sasha/ai-energy-score-v2"
      }
    },
    {
      "id": "R-0042",
      "qui": "Hugging Face, AI Energy Score v2",
      "date": "2025-12",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": null,
      "basse": 150,
      "haute": 700,
      "unite": "facteur",
      "statut": "mesuré",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Trois modèles testés avec puis sans raisonnement",
      "ecart": "Cas extrêmes, même modèle",
      "source": {
        "cle": "hf-energy-score",
        "nom": "Hugging Face",
        "titre": "AI Energy Score v2",
        "auteur": "Hugging Face",
        "date": "2025-12",
        "url": "https://huggingface.co/blog/sasha/ai-energy-score-v2"
      }
    },
    {
      "id": "R-0343",
      "qui": "AIE, Energy and AI",
      "date": "2025-04",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": 2,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "facteur",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "DeepSeek-R1 comparé à un modèle de taille comparable sans raisonnement, tâche de texte simple, carte graphique seule",
      "ecart": "Un seul modèle à raisonnement, sur un échantillon de questions",
      "source": {
        "cle": "aie-energy-ai-2025",
        "nom": "AIE",
        "titre": "Energy and AI",
        "auteur": "Agence internationale de l'énergie",
        "date": "2025-04",
        "url": "https://www.iea.org/reports/energy-and-ai"
      }
    },
    {
      "id": "R-0344",
      "qui": "Microsoft Research",
      "date": "2026-04",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": 10,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "facteur",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Requêtes de raisonnement long et d'agents, comparées à la requête médiane, en production",
      "ecart": "Mêle le raisonnement et les agents ; un ordre de grandeur, plus d'un facteur 10",
      "source": {
        "cle": "microsoft-2026",
        "nom": "Microsoft Research",
        "titre": "Estimation de l'énergie des requêtes en production (Joule)",
        "auteur": "Microsoft Research, Oviedo et al.",
        "date": "2026",
        "url": "https://www.microsoft.com/en-us/research/?p=1170806"
      }
    },
    {
      "id": "R-1011",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": 7.36,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "facteur",
      "statut": "calcul",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "GPT-5, question moyenne (1 000 tokens lus, 1 000 écrits) : 17,15 Wh en raisonnement élevé contre 2,33 Wh en raisonnement minimal",
      "ecart": "Notre calcul à partir de 2 valeurs de l'étude ; le raisonnement minimal n'est pas tout à fait nul",
      "source": {
        "cle": "jegham-2025",
        "nom": "Jegham et al.",
        "titre": "How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference",
        "auteur": "Jegham, Abdelatti, Elmoubarki et Hendawi",
        "date": "2025",
        "url": "https://arxiv.org/abs/2505.09598"
      }
    },
    {
      "id": "R-1012",
      "qui": "ML.ENERGY, banc v3",
      "date": "2026-02",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": 10.2,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "facteur",
      "statut": "calcul",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Qwen 3 235B : 8 955 tokens écrits en moyenne par sa version qui raisonne (questions de sciences GPQA), contre 874 pour sa version qui répond directement (conversations)",
      "ecart": "Notre calcul ; 2 jeux de questions différents, le rapport compte les tokens et non l'électricité",
      "source": {
        "cle": "mlenergy-2026",
        "nom": "ML.ENERGY",
        "titre": "The ML.ENERGY Leaderboard v3, données par tâche",
        "auteur": "Chung et al., université du Michigan",
        "date": "2026-02",
        "url": "https://ml.energy/leaderboard"
      }
    },
    {
      "id": "R-1013",
      "qui": "Epoch AI",
      "date": "2025-02",
      "grandeur": "facteur",
      "valeur": 2.57,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "facteur",
      "statut": "calcul",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "o1 contre GPT-4o, sur un petit échantillon de conversations : 1 390 tokens écrits contre 540",
      "ecart": "Un test informel de l'auteur, que nous rapportons en rapport de tokens",
      "source": {
        "cle": "epoch-2025",
        "nom": "Epoch AI",
        "titre": "How much energy does ChatGPT use?",
        "auteur": "Epoch AI",
        "date": "2025-02",
        "url": "https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use"
      }
    }
  ],
  "adresses": {
    "page": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/raisonner-multiplicateur/",
    "lien_court": "https://projetcelsius.com/ia/base/IA-0015/",
    "json": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/raisonner-multiplicateur.json",
    "markdown": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/raisonner-multiplicateur.md"
  },
  "licence": "CC BY 4.0",
  "citation": "Projet Celsius, Base Impact de l'IA, « Raisonner, multiplicateur selon l'effort », IA-0015, version 0.3, 2 novembre 2026, projetcelsius.com/ia/base/IA-0015/ · CC BY 4.0."
}