Poser une question rapide
Une question écrite et sa réponse d'environ une demi-page, à un assistant de taille moyenne servi par un grand exploitant.
- « Écrire 1 000 tokens » représente 84 % du calcul de la base, pas de la valeur retenue.
- La valeur retenue vient des publications ; le calcul de la base sert à évaluer l'effet des paramètres, pas à répartir la valeur retenue.
- Hors périmètre : la fabrication des serveurs et des puces, l'entraînement du modèle, le réseau internet et l'appareil de l'utilisateur.
Valeur modifiée le 31 octobre 2026 : 0,46 Wh devient 0,3 Wh.
Répartition des émissions par poste
0,14 gCO2e au total : 0,3 Wh d'électricité × 458 gCO2e/kWh (serveurs dans le monde).
Entrées du calcul 3
PUE du centre de données, Lire 1 000 tokens, Écrire 1 000 tokens
Émissions annuelles pour poser une question rapide, selon la fréquence
Origine de la valeur
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.
Comparaison avec les autres usages
Échelle logarithmique.
Caractéristiques
| Unité | 1 question : question courte |
|---|---|
| Lieu par défaut | monde, 458 gCO2e/kWh (Ember 2025, cycle de vie) ; 11 autres lieux au choix |
| Compté | le calcul de la réponse sur les serveurs et le refroidissement du centre de données |
| Non compté | la fabrication des serveurs et des puces, l'entraînement du modèle, le réseau internet et l'appareil de l'utilisateur |
| Statut | estimé, 4 relevés de même périmètre, 9 autres valeurs publiées, 1 écarté |
Toutes les caractéristiques identifiant, version, règle de la valeur, sources, licence
| Identifiant | IA-0042, projetcelsius.com/ia/base/IA-0042/ |
|---|---|
| Version | 0.3 du 2 novembre 2026 |
| Catégorie | Usages, une demande à l'IA |
| Choix de la valeur retenue | mesures et modélisations de production de même périmètre ; le calcul de la base à partir de ses facteurs sert de contrôle |
| Sources | Google, Epoch AI, Microsoft Research, OpenAI, 2025 à 2026 |
| Licence | CC BY 4.0 |
Émissions selon le lieu des serveurs
Émissions associées à l’électricité (CO2e)
- Pologne0,18 gCO2e
- Monde0,14 gCO2e
- États-Unis0,12 gCO2e
- Union européenne0,063 gCO2e
- France0,012 gCO2e
× 14 entre la Pologne et la France, pour la même électricité
Ember 2025, en cycle de vie. Le même usage consomme 0,3 Wh dans chaque lieu.
Paramètres d'usage
Réglages avancés classe de modèle, raisonnement
Résultat pour le cas choisi
Pour un bilan carbone
| Poste | achats de services (GHG Protocol scope 3, catégorie 1) ; BEGES réglementaire, catégorie 4 |
|---|---|
| Quantité | 1 question |
| Facteur | 0,14 gCO2e par question, IA-0042 version 0.3, selon le réseau du lieu (location-based), serveurs dans le monde |
| Total | 0,14 gCO2e · non compté : la fabrication des serveurs et des puces, l'entraînement du modèle, le réseau internet et l'appareil de l'utilisateur |
Répartition estimée des émissions par poste
Part de chaque poste dans le calcul de la base, en %
- Écrire 1 000 tokens83,9 %
- PUE du centre de données9,09 %
- Lire 1 000 tokens6,99 %
Parts calculées par la base à partir de ses postes : la valeur retenue reste la valeur publiée, dont ces parts ne mesurent pas la répartition.
Détail par poste
Quantité, valeur unitaire, contribution et nature des données de chaque poste
| Poste | Quantité | Valeur unitaire | Contribution | Part | Nature de la donnée |
|---|---|---|---|---|---|
| Écrire 1 000 tokens | × 0,4 | 0,96 Wh | 0,38 Wh | 84 % | convention |
| Lire 1 000 tokens | × 0,1 | 0,32 Wh | 0,032 Wh | 7 % | convention |
| PUE du centre de données | × 1,10 sur le reste | 0,042 Wh | 9 % | convention |
Le calcul de la base donne 0,46 Wh ; la valeur retenue, 0,3 Wh, vient des mesures publiées. Ce calcul la recoupe et la fait varier avec les paramètres.
Entrées qui l'utilisent (34)
Présentation de 10 diapos, Application avec un agent, Étude de bout en bout, Assistant documentaire, Fonctionnalité IA d'un produit, Vibe, par jour, Aperçu IA d'une recherche, Salarié de bureau, 1 an, Comptable, 1 an, Ressources humaines, 1 an, Assistant de direction, 1 an, Manager ou dirigeant, 1 an, Chargé de communication, 1 an, Journaliste, 1 an, Consultant, 1 an, Juriste, 1 an, Chercheur, 1 an, Développeur, 1 an, Data scientist, 1 an, Graphiste, 1 an, Vidéaste, 1 an, Chargé de clientèle, 1 an, Commercial, 1 an, Métier de terrain, 1 an, Enseignant, 1 an, Élève du secondaire, 1 an, Étudiant, 1 an, Usage personnel gratuit, 1 an, Claude Pro, 1 an, Claude Max, 1 an, Vibe Pro, 1 an, Perplexity Pro, 1 an, Microsoft 365 Copilot, 1 an, GitHub Copilot, 1 an et 26 autres
Hypothèses de calcul
Quantités, nature et source de chaque hypothèse
Lire 1 000 tokens : × 0,1
Les tokens de la question, 100 par défaut (convention C1)
convention · Lire 1 000 tokens
Écrire 1 000 tokens : × 0,4
Les tokens de la réponse, 400 par défaut (convention C1)
convention · Écrire 1 000 tokens
Conventions de méthode
Avec leurs alternatives
| La requête type | Une requête compte 100 tokens lus et 400 écrits · alternatives : 410 et 90 (calage de Watershed) ; 1 000 et 400 |
|---|---|
| Le centre de données | L'électricité des serveurs est multipliée par 1,10 pour le centre de données · alternatives : × 1,72 des puces au service complet chez Google, à ne jamais cumuler |
| 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 valeur mesurée, ajustée aux réglages du cas dans la proportion où ils changent le calcul de la base, 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
6 publications, pour cette entrée et celles qui servent à la calculer, avec les paramètres choisis.
Énergie et facteurs
Les références des valeurs retenues et des entrées qui servent à ce calcul.
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
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
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
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.
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
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.
Valeurs publiées
25 chiffres pour la même opération, chacun dans son périmètre.
Électricité
0,3 Wh retenu, entre 0,24 Wh et 0,34 Wh pour les valeurs publiées de même périmètre
| Source | Date | Électricité | Ce que mesure le chiffre | Périmètre | Statut |
|---|---|---|---|---|---|
| Question rapideretenue par la base, v0.3 | 2026 | 0,3 Wh | la fourchette des relevés de même périmètre : de 0,24 Wh à 0,34 Wh | même périmètre | estimé |
| Google, Gemini Apps ↗Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale | août 2025 | 0,24 Wh | Médiane d'un prompt texte ; puces, hôte, machines en réserve, centre de données · La seule mesure en production publiée par un éditeur, non auditée par un tiers | même périmètre | mesuré |
| Epoch AI ↗How much energy does ChatGPT use? | févr. 2025 | 0,3 Wh | GPT-4o, 500 tokens écrits, périmètre complet · Un calcul public, depuis le matériel et la taille supposée du modèle | même périmètre | estimé |
| Microsoft Research ↗Estimation de l'énergie des requêtes en production (Joule) | 2026 | 0,31 Wh | Médiane, 500 tokens lus et 300 écrits, nœuds H100 · Pas une mesure, mais calée sur la production ; juge les estimations publiques 4 à 20 fois trop hautes | même périmètre | estimé |
| OpenAI, Sam Altman ↗The Gentle Singularity | juin 2025 | 0,34 Wh | « Une requête moyenne », sans méthode publiée · Aucun périmètre publié ; cohérent avec Google | même périmètre | publié |
| MIT Technology Review ↗We did the math on AI's energy footprint | mai 2025 | 0,032 Wh à 1,86 Wh | 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 · La taille du modèle fait varier la réponse de 1 à près de 60 | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 0,052 Wh | Llama 3.1 8B, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris · Une estimation indirecte ; 8 fois moins que GPT-4o dans le même tableau | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 0,207 Wh | GPT-4.1 nano, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris · Une estimation indirecte, pour un modèle léger | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 0,423 Wh | GPT-4o de mars 2025, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris · Proche de la recomposition de la base pour le modèle moyen (0,46 Wh) | autre périmètre | estimé |
| Projet Celsius, avec les facteurs de Watershed ↗Estimating GHG Emissions from AI Use | oct. 2026 | 0,46 Wh | 100 tokens lus et 400 écrits, facteurs par défaut, centre de données compris · Facteurs calés sur des services hors production : c'est la recomposition du bloc 3 | contrôle | calcul |
| EcoLogits et compar:IA ↗EcoLogits et compar:IA | 2026 | 0,5 Wh à 1,6 Wh | Par modèle, 400 tokens écrits, tokens lus ignorés · Taille des modèles fermés devinée ; lots plus petits qu'en production | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 0,871 Wh | GPT-4.1, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris · Un grand modèle de pointe sans raisonnement : 2,1 fois GPT-4o | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 0,95 Wh | Claude 3.7 Sonnet, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris · Un grand modèle de pointe : 2,2 fois GPT-4o | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 2,23 Wh | Llama 3.1 405B, question courte (100 tokens lus, 300 écrits), centre de données compris · Le plus gros modèle dense ouvert : 5,3 fois GPT-4o | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 2,33 Wh à 17,2 Wh | GPT-5, une question de longueur moyenne, du raisonnement minimal au raisonnement élevé · Une estimation indirecte, pour un modèle bien plus grand que le modèle moyen de la fiche | autre périmètre | estimé |
| de Vries, Joule ↗The growing energy footprint of artificial intelligence | 2023 | 2,9 Wh | « 10 fois une recherche Google », d'après une phrase sur le coût · L'énergie d'une question de Gemini a été divisée par 33 en un an | autre périmètre | périmé |
Voir les 15 relevés
CO2e
| Source | Date | CO2e | Ce que mesure le chiffre | Périmètre | Statut |
|---|---|---|---|---|---|
| Google, Gemini Apps ↗Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale | août 2025 | 0,03 gCO2e | Question médiane à Gemini, mai 2025, électricité comptée selon les contrats de Google, fabrication des puces comprise · Calculé avec les contrats d'électricité : ne se compare pas aux 1,14 gCO2e de Mistral AI, calculés avec le réseau local | autre périmètre | calcul |
| Mistral AI, ACV de Large 2 ↗Our contribution to a global environmental standard for AI | juil. 2025 | 1,14 gCO2e | Une réponse de 400 tokens, cycle de vie, fabrication comprise · Autre périmètre : la fabrication et tout le cycle de vie | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 17 gCO2e | 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 · Une requête bien plus longue que la question type, sur des serveurs en Chine | autre périmètre | estimé |
Eau
Publiée par ses sources, pas encore retenue par la base : voir la convention sur l'eau dans Méthode et conventions.
| Source | Date | Eau | Ce que mesure le chiffre | Périmètre | Statut |
|---|---|---|---|---|---|
| Google, Gemini Apps ↗Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale | août 2025 | 0,26 mL | Eau consommée sur site, médiane d'un prompt texte · L'eau du refroidissement seule | même périmètre | mesuré |
| OpenAI, Sam Altman ↗The Gentle Singularity | juin 2025 | 0,32 mL | « Une requête moyenne », sans méthode · Aucun périmètre publié | autre périmètre | publié |
| Li, Yang, Islam et Ren, UC Riverside ↗Making AI Less « Thirsty » (Communications of the ACM) | 2025 | 17 mL | 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 · 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 | autre périmètre | estimé |
| Mistral AI, ACV de Large 2 ↗Our contribution to a global environmental standard for AI | juil. 2025 | 45 mL | Une réponse de 400 tokens, eau de tout le cycle de vie · Autre périmètre : l'eau de la fabrication comprise | autre périmètre | estimé |
| Jegham et al. ↗How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference | 2025 | 200 mL | 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 · Une requête bien plus longue que la question type ; le même modèle sur les serveurs de Microsoft : 34 mL | autre périmètre | estimé |
| Li et al., UC Riverside ↗Making AI Less Thirsty | 2023 | 500 mL | Pour 10 à 50 réponses de GPT-3, eau des centrales comprise · Devenu « une bouteille par question » ; ramené à 0,3 Wh, le même calcul donne environ 1 mL | autre périmètre | écarté |
| Washington Post ↗A bottle of water per email | sept. 2024 | 519 mL | Un e-mail de 100 mots avec GPT-4, eau des centrales comprise · Modèle ancien, eau au périmètre le plus large | autre périmètre | périmé |
Voir les 7 relevés
Les chiffres publiés ne comptent pas tous le même périmètre ; celui de chaque chiffre est écrit à côté de lui. Pourquoi les estimations divergent-elles ?
Utilisations dans le hub
Graphiques, chiffres, analyses et articles qui citent cette entrée
- Analyse« Un mail écrit par une IA, c'est une bouteille d'eau » →
- GraphiqueÉlectricité d'une question, d'une image, d'une vidéo →
- GraphiqueUne question, 4 façons de compter le CO2e →
- GraphiqueL'eau d'une question, de 0,26 à 50 mL selon le périmètre →
- Article du blogCombien d'électricité consomme une requête ChatGPT ? ↗
- Article du blogQuelle IA choisir pour polluer le moins ? ↗
- Article du blogComment réduire l'impact de son usage de l'IA ? ↗
Historique
Entrée en version 0.3 du 2 novembre 2026, dans la base en version 0.3
- 3 novembre 2026Statut : mesuré devient estimé.La valeur retenue, 0,3 Wh, est la médiane d'une mesure en production (Google, 0,24 Wh), de deux estimations (Epoch AI, Microsoft) et d'une déclaration (OpenAI) : un calcul de la base à partir de valeurs mesurées, pas une mesure ; la valeur ne change pas.
- 2 novembre 2026Désignation : Une question à un assistant IA devient Requête texte, assistant conversationnel.Désignation plus précise : l'objet d'abord, la précision après la virgule, la quantité ou la période à la fin ; l'ancien titre reste cherchable.
- 2 novembre 2026Lignes : taille du modèle : moyen, petit et grand (sans valeur) devient retirées.Aucune valeur n'existe pour un petit ou un grand modèle ; une option sans valeur n'existe pas en public.
- 2 novembre 2026Désignation : Requête texte, assistant conversationnel devient Poser une question rapide.Le nom dans les mots des gens.
- 2 novembre 2026Titre court : Requête texte devient Question rapide.Dans les mots des gens.
- 2 novembre 2026Adresse : requete-texte devient poser-une-question-rapide.L'ancienne adresse redirigée.
- 2 novembre 2026Unité fonctionnelle : 1 requête devient 1 question.Dans les mots des gens.
- 31 octobre 2026Valeur retenue : 0,46 Wh devient 0,3 Wh.Les mesures et modélisations de production priment sur la recomposition.
- 31 octobre 2026Phrase : une phrase devient deux phrases.La phrase citable sans valeur manquante.
- 31 octobre 2026Création de la base, dans sa première version (0.1).