Calculateur · 30 secondes

Quel est l'impact carbone d'une requête IA ?

Glissez le slider, ajoutez des modèles, comparez. Méthode EcoLogits, ordres de grandeur.

Longueur de la requête

400tokens
Ńcrire un email
Lieu des serveurs :

Modèles à comparer

GPT-6 AstraClaude Opus 5.5Gemini 4 ArgonMistral Large 4Claude Haiku 5.5
Ajouter ou retirer un modèle

Et les tâches plus lourdes ?

Elles ne se calculent pas au curseur. Leur poids, en questions courtes :

  • Créer une image11 questions · 1,5 g
  • Résumer un document de 30 pages16 questions · 2,2 g
  • Transcrire et résumer une réunion d'une heure99 questions · 14 g
  • Faire une recherche approfondie330 questions · 45 g
  • Créer un clip vidéo de 5 secondes330 questions · 45 g
  • Une heure d'agent de code1 470 questions · 202 g

Empreinte médiane par requête

0,88g CO2e· entre 0,02 g CO2e et 3,6 g CO2e selon le modèle
Inférence seule, hors entraînementPlus de détails
Par modèle, 400 tokens · ≈ écrire un email
GPT-6 Astra3,6 g CO2e
Gemini 4 Argoni2,5 g CO2e
Claude Opus 5.50,88 g CO2e
Mistral Large 40,62 g CO2e
Claude Haiku 5.5+ sobre0,02 g CO2e

Ce qu'il faut retenir

À 400 tokens, GPT-6 Astra émet ×178 plus de CO₂ que Claude Haiku 5.5. Bouge le slider : l'ordre peut changer selon la longueur du prompt.
Le lieu compte aussi : servie en France, la même requête émet 4 à 9 fois moins selon le modèle.
Pour aller plus loin

Et si on calculait l'empreinte numérique complète de votre entreprise ?

Au-delà de l'usage IA personnel, nous auditons votre scope 3 numérique sur l'ensemble du périmètre : data centers, SaaS, IA générative en production. Méthodo ouverte, livrables actionnables.

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Une gamme complète d'outils de diagnostic gratuits

Simulateur de chiffrage, vérificateurs d'obligations et d'éligibilité, calculateur d'empreinte.

Foire aux questions

Questions fréquentes

Modèle, fournisseur, datacenter, entraînement vs inférence, intégration en Bilan Carbone® : les questions qu'on nous pose le plus sur l'empreinte carbone de l'IA générative.

1Quelle IA consomme le moins (Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral) ?
À usage égal, les petits modèles (Claude Haiku, GPT-6 Luna, Gemini Flash-Lite) émettent 50 à 180 fois moins que les plus gros (Claude Fable, GPT-6 Astra, Gemini Pro), selon les estimations d'EcoLogits. Le choix du modèle a plus d'impact que le choix du fournisseur. Notre simulateur compare les modèles entre eux selon cette méthode. Voir notre guide empreinte carbone IA.
2Comment réduire son empreinte IA personnelle ?
Trois leviers concrets : utiliser un modèle compact pour les tâches simples, éviter les requêtes redondantes (sauvegardez les réponses utiles), préférer un datacenter en France ou en Europe du Nord (mix électrique environ 10 fois moins carboné qu'aux États-Unis ou en Chine, selon Ember).
3Pourquoi les chiffres affichés paraissent si bas ?
Le simulateur couvre la phase inférence (votre requête traitée par le modèle) et une part amortie de la fabrication des serveurs et GPU, selon la méthodologie Ecologits. Il n'inclut pas l'entraînement initial du modèle, qui se compte en milliers de tonnes de CO2e pour un grand modèle mais se répartit sur des milliards de requêtes : aucun éditeur ne publie la part qui revient à une requête. Voir le modal « Pourquoi ça paraît si peu ? » pour plus de détails, ou notre analyse complète empreinte IA.
4Pourquoi Mistral annonce 1,14 g quand votre calculateur affiche moins ?
Les deux chiffres portent sur la même chose, l'inférence, mais pas sur le même modèle ni avec les mêmes hypothèses. Notre calculateur l'estime (l'énergie de votre requête, plus une part amortie de la fabrication du matériel) selon la méthode EcoLogits : pour une réponse de 400 tokens au mix électrique mondial, environ 0,1 g avec Mistral Medium 3.5 et 0,6 g avec Mistral Large 4. L'ACV publiée par Mistral en 2025 avec Carbone 4 et l'ADEME donne 1,14 g pour une réponse de 400 tokens de Le Chat, sur Mistral Large 2 : c'est l'impact de l'inférence, fabrication du matériel comprise, et l'entraînement n'y est pas compté. L'écart ne vient donc pas de l'entraînement : il tient aux modèles et aux hypothèses de calcul, et donne la mesure de l'incertitude des estimations publiées aujourd'hui.
5L'IA va-t-elle augmenter ou réduire les émissions globales ?
L'AIE estime que les data centers, tirés par l'IA, passeront d'environ 1,5 % de l'électricité mondiale en 2024 à près de 3 % en 2030, soit de 415 à environ 945 TWh (Energy and AI). L'effet net dépendra des usages : si l'IA accélère la décarbonation (optimisation énergétique, recherche climat), le bilan peut être positif. Si elle multiplie les usages de divertissement, négatif. Voir l'ADEME numérique soutenable pour le cadre national.
6Comment intégrer l'empreinte IA dans le Bilan Carbone® de mon entreprise ?
L'empreinte IA s'intègre dans le scope 3 numérique de votre Bilan Carbone®, dans la catégorie « services numériques ». Les facteurs d'émission ADEME ne couvrent pas encore les modèles IA récents : nous utilisons des proxys ou les données fournisseurs (Google et Mistral ont publié des chiffres ; OpenAI et Anthropic n'ont toujours rien publié d'officiel à ce jour). Ordre de grandeur observé : quelques kilos de CO2e par an pour un utilisateur intensif, moins de 1 % du bilan d'une PME tertiaire. Voir notre guide scope 3 obligatoire.
7Une recherche Google avec AI Overview pollue-t-elle plus qu'une recherche classique ?
Probablement un peu plus, mais Google ne publie pas de chiffre séparé pour AI Overview. À l'unité, les ordres de grandeur restent faibles : 0,2 à 0,3 Wh pour une recherche classique, 0,24 Wh pour une requête médiane à Gemini selon la mesure publiée par Google. Une conversation de 10 échanges sur un modèle courant tourne autour de 3 Wh, soit 0,2 à 1,2 g de CO2e selon le pays du data center. L'enjeu tient au volume : environ 14 milliards de recherches Google par jour, dont une part croissante génère un résumé par IA. Voir notre comparatif ChatGPT et recherche Google.
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