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  "id": "IA-0042",
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  "date": "2026-11-02",
  "moteur": "0.3.1",
  "designation": "Poser une question rapide",
  "titre_court": "Question rapide",
  "description": "Une question écrite et sa réponse d'environ une demi-page, à un assistant de taille moyenne servi par un grand exploitant. Une mesure en production (Google), deux estimations (Epoch AI, Microsoft) et une déclaration (OpenAI) concordent depuis 2025 ; le raisonnement et un simple « merci » en sont des variantes.",
  "categorie": {
    "code": "taches",
    "nom": "Usages"
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  "etage": {
    "code": "taches",
    "numero": "2",
    "nom": "Usages"
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    "nom": "Écrire et converser"
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  "unite": "1 question",
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    {
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  "curseurs": [],
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      "id": "IA-0011",
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      "nature": "convention",
      "source": null,
      "note": "Les tokens de la réponse, 400 par défaut (convention C1)",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/machine/ecrire-1-000-tokens/"
    },
    {
      "id": "IA-0003",
      "designation": "Surconsommation du centre de données (PUE)",
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      "unitaire_Wh": 1.1,
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      "nature": "convention",
      "source": "watershed-2026",
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      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/unites/pue-du-centre-de-donnees/"
    },
    {
      "id": "IA-0015",
      "designation": "Raisonner, multiplicateur selon l'effort",
      "role": "facteur",
      "quantite": 1,
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      "nature": "convention",
      "source": "peren",
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  "lignage": [
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    {
      "id": "IA-0010",
      "designation": "Lire 1 000 tokens",
      "etage": "machine",
      "quantite": 0.1,
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      "nature": "convention"
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  "entre_dans": [
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      "designation": "Préparer une présentation de 10 diapositives",
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      "designation": "Application créée avec un agent de code",
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      "id": "IA-0333",
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      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/etude-menee-de-bout-en-bout-avec-l-ia/"
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      "id": "IA-0406",
      "designation": "Assistant sur la documentation interne, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/assistant-sur-la-documentation-interne/"
    },
    {
      "id": "IA-0414",
      "designation": "Fonctionnalité IA dans un produit, 100 000 utilisateurs, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/fonctionnalite-ia-dans-un-produit/"
    },
    {
      "id": "IA-0517",
      "designation": "Mistral Vibe, 1 jour",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/monde/mistral-le-chat/"
    },
    {
      "id": "IA-0210",
      "designation": "Lire un aperçu généré par IA en tête d'une recherche",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/faire-une-recherche-avec-un-apercu-genere-par-ia/"
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    {
      "id": "IA-0073",
      "designation": "Salarié de bureau, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/salarie-de-bureau-1-an/"
    },
    {
      "id": "IA-0301",
      "designation": "Comptable, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/comptable-1-an/"
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    {
      "id": "IA-0302",
      "designation": "Chargé des ressources humaines, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/charge-des-ressources-humaines-1-an/"
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    {
      "id": "IA-0303",
      "designation": "Assistant de direction, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/assistant-de-direction-1-an/"
    },
    {
      "id": "IA-0304",
      "designation": "Manager ou dirigeant, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/manager-ou-dirigeant-1-an/"
    },
    {
      "id": "IA-0305",
      "designation": "Chargé de communication, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/charge-de-communication-1-an/"
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    {
      "id": "IA-0306",
      "designation": "Journaliste, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/journaliste-1-an/"
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    {
      "id": "IA-0307",
      "designation": "Consultant, 1 an",
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    {
      "id": "IA-0308",
      "designation": "Juriste, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/juriste-1-an/"
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    {
      "id": "IA-0309",
      "designation": "Chercheur, 1 an",
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    {
      "id": "IA-0071",
      "designation": "Développeur, 1 an",
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    {
      "id": "IA-0310",
      "designation": "Data scientist, 1 an",
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      "designation": "Graphiste, 1 an",
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      "designation": "Vidéaste, 1 an",
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    {
      "id": "IA-0313",
      "designation": "Chargé de clientèle, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/charge-de-clientele-1-an/"
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    {
      "id": "IA-0314",
      "designation": "Commercial, 1 an",
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      "designation": "Enseignant, 1 an",
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      "designation": "Élève du secondaire, 1 an",
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      "designation": "Claude Pro, 1 an",
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      "designation": "Claude Max, 1 an",
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      "designation": "Mistral Vibe Pro, 1 an",
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    },
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      "id": "IA-0326",
      "designation": "Licence Microsoft 365 Copilot, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/licence-microsoft-365-copilot-1-an/"
    },
    {
      "id": "IA-0327",
      "designation": "Licence GitHub Copilot, 1 an",
      "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/licence-github-copilot-1-an/"
    }
  ],
  "conventions": [
    {
      "code": "C1",
      "nom": "La requête type",
      "regle": "Une requête compte 100 tokens lus et 400 écrits",
      "valeur": "100 lus, 400 écrits",
      "alternatives": "410 et 90 (calage de Watershed) ; 1 000 et 400"
    },
    {
      "code": "C3",
      "nom": "Le centre de données",
      "regle": "L'électricité des serveurs est multipliée par 1,10 pour le centre de données",
      "valeur": "× 1,10",
      "alternatives": "× 1,72 des puces au service complet chez Google, à ne jamais cumuler"
    },
    {
      "code": "C5",
      "nom": "Le lieu par défaut",
      "regle": "Sans autre information, les serveurs sont dans le monde, à l'électricité moyenne mondiale",
      "valeur": "monde",
      "alternatives": "les États-Unis, où tournent la plupart des grands assistants"
    },
    {
      "code": "C7",
      "nom": "L'électricité, location-based, en cycle de vie",
      "regle": "Le kilowattheure est celui du pays des serveurs, en cycle de vie, d'une seule source pour tous les pays",
      "valeur": "Ember et Our World in Data, 2025",
      "alternatives": "market-based, avec les contrats d'achat, affiché à côté quand il est publié"
    },
    {
      "code": "C8",
      "nom": "Deux chiffres significatifs",
      "regle": "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",
      "valeur": "2 chiffres",
      "alternatives": ""
    }
  ],
  "releves": [
    {
      "id": "R-0001",
      "qui": "Google, Gemini Apps",
      "date": "2025-08",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.24,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "mesuré",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "Médiane d'un prompt texte ; puces, hôte, machines en réserve, centre de données",
      "ecart": "La seule mesure en production publiée par un éditeur, non auditée par un tiers",
      "source": {
        "cle": "google-2025",
        "nom": "Google",
        "titre": "Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale",
        "auteur": "Google",
        "date": "2025-08",
        "url": "https://arxiv.org/abs/2508.15734"
      }
    },
    {
      "id": "R-0002",
      "qui": "Epoch AI",
      "date": "2025-02",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.3,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "GPT-4o, 500 tokens écrits, périmètre complet",
      "ecart": "Un calcul public, depuis le matériel et la taille supposée du modèle",
      "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"
      }
    },
    {
      "id": "R-0003",
      "qui": "Microsoft Research",
      "date": "2026",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.31,
      "basse": 0.16,
      "haute": 0.6,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "Médiane, 500 tokens lus et 300 écrits, nœuds H100",
      "ecart": "Pas une mesure, mais calée sur la production ; juge les estimations publiques 4 à 20 fois trop hautes",
      "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-0004",
      "qui": "OpenAI, Sam Altman",
      "date": "2025-06",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.34,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "publié",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "« Une requête moyenne », sans méthode publiée",
      "ecart": "Aucun périmètre publié ; cohérent avec Google",
      "source": {
        "cle": "openai-2025",
        "nom": "OpenAI",
        "titre": "The Gentle Singularity",
        "auteur": "Sam Altman, OpenAI",
        "date": "2025-06",
        "url": "https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity"
      }
    },
    {
      "id": "R-0005",
      "qui": "Projet Celsius, avec les facteurs de Watershed",
      "date": "2026-10",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.46,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "calcul",
      "perimetre_rel": "contrôle",
      "perimetre": "100 tokens lus et 400 écrits, facteurs par défaut, centre de données compris",
      "ecart": "Facteurs calés sur des services hors production : c'est la recomposition du bloc 3",
      "source": {
        "cle": "watershed-2026",
        "nom": "Watershed",
        "titre": "Estimating GHG Emissions from AI Use",
        "auteur": "Watershed",
        "date": "2026-08",
        "url": "https://arxiv.org/abs/2608.06733"
      }
    },
    {
      "id": "R-0006",
      "qui": "EcoLogits et compar:IA",
      "date": "2026",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": null,
      "basse": 0.5,
      "haute": 1.6,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Par modèle, 400 tokens écrits, tokens lus ignorés",
      "ecart": "Taille des modèles fermés devinée ; lots plus petits qu'en production",
      "source": {
        "cle": "ecologits",
        "nom": "EcoLogits",
        "titre": "EcoLogits et compar:IA",
        "auteur": "GenAI Impact, DINUM",
        "date": "2026",
        "url": "https://ecologits.ai"
      }
    },
    {
      "id": "R-0007",
      "qui": "de Vries, Joule",
      "date": "2023",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 2.9,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "périmé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "« 10 fois une recherche Google », d'après une phrase sur le coût",
      "ecart": "L'énergie d'une question de Gemini a été divisée par 33 en un an",
      "source": {
        "cle": "de-vries-2023",
        "nom": "de Vries",
        "titre": "The growing energy footprint of artificial intelligence",
        "auteur": "Alex de Vries, Joule",
        "date": "2023-10",
        "url": "https://doi.org/10.1016/j.joule.2023.09.004"
      }
    },
    {
      "id": "R-0008",
      "qui": "Mistral AI, ACV de Large 2",
      "date": "2025-07",
      "grandeur": "carbone",
      "valeur": 1.14,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "gCO2e",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Une réponse de 400 tokens, cycle de vie, fabrication comprise",
      "ecart": "Autre périmètre : la fabrication et tout le cycle de vie",
      "source": {
        "cle": "mistral-2025",
        "nom": "Mistral AI",
        "titre": "Our contribution to a global environmental standard for AI",
        "auteur": "Mistral AI",
        "date": "2025-07",
        "url": "https://mistral.ai/news/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai"
      }
    },
    {
      "id": "R-0009",
      "qui": "Li et al., UC Riverside",
      "date": "2023",
      "grandeur": "eau",
      "valeur": 500,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "mL",
      "statut": "écarté",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Pour 10 à 50 réponses de GPT-3, eau des centrales comprise",
      "ecart": "Devenu « une bouteille par question » ; ramené à 0,3 Wh, le même calcul donne environ 1 mL",
      "source": {
        "cle": "li-2023",
        "nom": "Li et al.",
        "titre": "Making AI Less Thirsty",
        "auteur": "Li, Yang, Islam et Ren, UC Riverside",
        "date": "2023-04",
        "url": "https://arxiv.org/abs/2304.03271"
      }
    },
    {
      "id": "R-0010",
      "qui": "Washington Post",
      "date": "2024-09",
      "grandeur": "eau",
      "valeur": 519,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "mL",
      "statut": "périmé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Un e-mail de 100 mots avec GPT-4, eau des centrales comprise",
      "ecart": "Modèle ancien, eau au périmètre le plus large",
      "source": {
        "cle": "wapo-2024",
        "nom": "Washington Post",
        "titre": "A bottle of water per email",
        "auteur": "The Washington Post",
        "date": "2024-09",
        "url": "https://www.washingtonpost.com/technology/2024/09/18/energy-ai-use-electricity-water-data-centers/"
      }
    },
    {
      "id": "R-0011",
      "qui": "Google, Gemini Apps",
      "date": "2025-08",
      "grandeur": "eau",
      "valeur": 0.26,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "mL",
      "statut": "mesuré",
      "perimetre_rel": "même périmètre",
      "perimetre": "Eau consommée sur site, médiane d'un prompt texte",
      "ecart": "L'eau du refroidissement seule",
      "source": {
        "cle": "google-2025",
        "nom": "Google",
        "titre": "Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale",
        "auteur": "Google",
        "date": "2025-08",
        "url": "https://arxiv.org/abs/2508.15734"
      }
    },
    {
      "id": "R-0012",
      "qui": "OpenAI, Sam Altman",
      "date": "2025-06",
      "grandeur": "eau",
      "valeur": 0.32,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "mL",
      "statut": "publié",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "« Une requête moyenne », sans méthode",
      "ecart": "Aucun périmètre publié",
      "source": {
        "cle": "openai-2025",
        "nom": "OpenAI",
        "titre": "The Gentle Singularity",
        "auteur": "Sam Altman, OpenAI",
        "date": "2025-06",
        "url": "https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity"
      }
    },
    {
      "id": "R-0013",
      "qui": "Mistral AI, ACV de Large 2",
      "date": "2025-07",
      "grandeur": "eau",
      "valeur": 45,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "mL",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Une réponse de 400 tokens, eau de tout le cycle de vie",
      "ecart": "Autre périmètre : l'eau de la fabrication comprise",
      "source": {
        "cle": "mistral-2025",
        "nom": "Mistral AI",
        "titre": "Our contribution to a global environmental standard for AI",
        "auteur": "Mistral AI",
        "date": "2025-07",
        "url": "https://mistral.ai/news/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai"
      }
    },
    {
      "id": "R-0200",
      "qui": "Li, Yang, Islam et Ren, UC Riverside",
      "date": "2025",
      "grandeur": "eau",
      "valeur": 16.904,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "mL",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "GPT-3 dans les centres de Microsoft aux États-Unis, une réponse de longueur moyenne : 2,2 mL sur site et 14,7 mL pour produire l'électricité",
      "ecart": "Un modèle de 2020 et l'eau de l'électricité comprise ; de 7,1 mL en Irlande à 47,5 mL dans l'État de Washington selon le site",
      "source": {
        "cle": "li-2025",
        "nom": "Li et al.",
        "titre": "Making AI Less « Thirsty » (Communications of the ACM)",
        "auteur": "Li, Yang, Islam et Ren, UC Riverside et UT Arlington",
        "date": "2025",
        "url": "https://crystal.uta.edu/~mislam/pdfs/2025_CACM.pdf"
      }
    },
    {
      "id": "R-0201",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "eau",
      "valeur": 200,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "mL",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "DeepSeek-R1, modèle à raisonnement, sur les serveurs de DeepSeek en Chine, une requête longue de 10 000 tokens lus et 1 500 écrits : refroidissement sur site et eau de l'électricité",
      "ecart": "Une requête bien plus longue que la question type ; le même modèle sur les serveurs de Microsoft : 34 mL",
      "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-0330",
      "qui": "MIT Technology Review",
      "date": "2025-05",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": null,
      "basse": 0.032,
      "haute": 1.86,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Une réponse de Llama 3.1, de 8 à 405 milliards de paramètres, à des questions variées ; carte graphique mesurée puis doublée pour le reste du serveur",
      "ecart": "La taille du modèle fait varier la réponse de 1 à près de 60",
      "source": {
        "cle": "mit-tr-2025",
        "nom": "MIT Technology Review",
        "titre": "We did the math on AI's energy footprint",
        "auteur": "MIT Technology Review",
        "date": "2025-05",
        "url": "https://www.technologyreview.com/2025/05/20/1116327/ai-energy-usage-climate-footprint-big-tech/"
      }
    },
    {
      "id": "R-0331",
      "qui": "Google, Gemini Apps",
      "date": "2025-08",
      "grandeur": "carbone",
      "valeur": 0.03,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "gCO2e",
      "statut": "calcul",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Question médiane à Gemini, mai 2025, électricité comptée selon les contrats de Google, fabrication des puces comprise",
      "ecart": "Calculé avec les contrats d'électricité : ne se compare pas aux 1,14 gCO2e de Mistral AI, calculés avec le réseau local",
      "source": {
        "cle": "google-2025",
        "nom": "Google",
        "titre": "Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale",
        "auteur": "Google",
        "date": "2025-08",
        "url": "https://arxiv.org/abs/2508.15734"
      }
    },
    {
      "id": "R-0341",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": null,
      "basse": 2.33,
      "haute": 17.15,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "GPT-5, une question de longueur moyenne, du raisonnement minimal au raisonnement élevé",
      "ecart": "Une estimation indirecte, pour un modèle bien plus grand que le modèle moyen de la fiche",
      "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-0342",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "carbone",
      "valeur": 17,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "gCO2e",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "DeepSeek-R1, une requête longue de 10 000 tokens lus et 1 500 écrits, électricité du réseau de la région du centre de données, hors fabrication",
      "ecart": "Une requête bien plus longue que la question type, sur des serveurs en Chine",
      "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-1005",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.052,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Llama 3.1 8B, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris",
      "ecart": "Une estimation indirecte ; 8 fois moins que GPT-4o dans le même tableau",
      "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-1006",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.207,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "GPT-4.1 nano, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris",
      "ecart": "Une estimation indirecte, pour un modèle léger",
      "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-1007",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.423,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "GPT-4o de mars 2025, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris",
      "ecart": "Proche de la recomposition de la base pour le modèle moyen (0,46 Wh)",
      "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-1008",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.871,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "GPT-4.1, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris",
      "ecart": "Un grand modèle de pointe sans raisonnement : 2,1 fois GPT-4o",
      "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-1009",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 0.95,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Claude 3.7 Sonnet, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris",
      "ecart": "Un grand modèle de pointe : 2,2 fois GPT-4o",
      "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-1010",
      "qui": "Jegham et al.",
      "date": "2025",
      "grandeur": "electricite",
      "valeur": 2.226,
      "basse": null,
      "haute": null,
      "unite": "Wh",
      "statut": "estimé",
      "perimetre_rel": "autre périmètre",
      "perimetre": "Llama 3.1 405B, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris",
      "ecart": "Le plus gros modèle dense ouvert : 5,3 fois GPT-4o",
      "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"
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  "licence": "CC BY 4.0",
  "citation": "Projet Celsius, Base Impact de l'IA, « Poser une question rapide », IA-0042, version 0.3, 2 novembre 2026, projetcelsius.com/ia/base/IA-0042/ · CC BY 4.0."
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