Quelle empreinte d'une requete IA generative ?

Tres variable selon modele et usage. Une requete a ChatGPT type emet 1-5 Wh, soit 0.5-2 g CO2e en France (mix electrique 0.055 kgCO2e/kWh). Pour le meme modele en datacenter US (mix 0.35 kgCO2e/kWh), 6 fois plus. Modele plus petit (Mistral 7B local) divise encore par 10-100 vs grand LLM (GPT-4 175B+ parametres).

L'entrainement ou l'inference pese plus ?

L'inference pour les modeles deployes a grande echelle. Un modele de fondation entraine une fois et utilise par millions d'utilisateurs aura une empreinte inference qui domine vite (jusqu'a 90 pourcents du cycle de vie). Entrainement GPT-4 estime 50-100 tCO2e une fois ; inference cumulee sur 2 ans 50-200 fois superieure.

Comment mesurer dans une entreprise ?

Trois methodes. Premier : facteurs d'emission cloud (AWS Carbon, Azure Carbon, Google Cloud Carbon). Deuxieme : outils dedies CodeCarbon, ML CO2 Impact, Eco2AI mesurent en temps reel la conso GPU/TPU. Troisieme : calcul manuel via PUE datacenter et facteurs Base Empreinte ADEME. Notre calculateur utilise une combinaison des methodes 1 et 3.

Le mix electrique change-t-il l'empreinte ?

Massivement. France 0.055 kgCO2e/kWh (mix nucleaire-renouvelable) vs US 0.35 (mix carbone) vs Allemagne 0.35 (transition). Choisir une region cloud verte (France, Suede, Norvege) reduit l'empreinte de 5-10 fois vs region carbone. C'est le levier le plus puissant pour les entreprises utilisatrices d'IA.

Quels leviers pour reduire l'empreinte IA ?

Six leviers cumulables. Choisir region cloud verte (gain 5-10x). Utiliser modeles plus petits adaptes a l'usage (gain 10-100x vs grand LLM). Optimiser prompts (reponses concises, gain 20-40 pourcents). Cache requetes repetees (gain 20-60 pourcents). Quantization et distillation (gain 4-8x). Programmation horaire workload nocturne sur mix vert.

Une PME utilisant ChatGPT a-t-elle un impact significatif ?

Marginal en absolu mais a integrer au BC scope 3 cat 1 (achats services numeriques). PME 30 salaries avec ChatGPT Pro 20 dollars/mois/utilisateur, usage 50 prompts/jour : 0.5-3 tCO2e par an selon mix electrique. Marginal vs autres postes BC. Pour entreprise tech utilisant massivement IA (Copilot, Claude Code) : 5-20 tCO2e par an.

L'IA consomme-t-elle plus d'eau ou d'electricite ?

Les deux, en lien. Datacenter type consomme 1.8 litres d'eau par kWh consomme (refroidissement plus eau-pour-electricite amont). Session ChatGPT 50 prompts consomme environ 500 mL d'eau dans le datacenter. Microsoft a publie en 2023 une augmentation de 34 pourcents de sa consommation d'eau due principalement a l'IA. Metrique WUE (Water Usage Effectiveness) complete PUE.

Faut-il renoncer a l'IA pour le climat ?

Non, mais pratiquer un usage eclaire. Le gain de productivite et de valeur permis par l'IA peut largement compenser son empreinte si l'usage est calibre. Question pertinente : quel usage, quel modele, quel hebergeur, quelle optimisation. Pour la R&D climat elle-meme, l'IA est un accelerateur majeur (modelisation climat, design materiaux bas carbone). Doctrine ADEME : sobriete numerique et IA frugale.

Le calculateur prend-il en compte l'effet rebond ?

Non, le calculateur estime uniquement l'empreinte directe de l'usage IA. L'effet rebond (sur-utilisation due a l'IA accessible) n'est pas modelise. Pour une analyse complete, il faut comparer l'empreinte de l'IA vs l'empreinte de l'activite humaine substituee (parfois en defaveur de l'IA, parfois en sa faveur).

Quels modeles sont les plus efficaces ?

Selon Hugging Face et benchmarks open : Mistral 7B et Llama 3.2 8B sont parmi les plus efficaces sur ratio performance/empreinte. Pour des taches simples, ces modeles open-source locaux divisent l'empreinte par 10-100 vs GPT-4 ou Claude Opus. Pour des taches complexes (raisonnement, code), les grands modeles restent necessaires.

L'IA est-elle dans le BC d'une entreprise ?

Oui, en scope 3 categorie 1 (achats de services numeriques) ou potentiellement categorie 2 (immobilisations IT si entrainement modeles internes). La methode ABC v9 ADEME (2024) integre des facteurs d'emission pour services cloud et IA. Pour les entreprises tech ou IA-intensives, peut representer 5-20 pourcents du BC total.

Pourquoi Celsius met cet outil a disposition ?

Le numerique et l'IA generative sont des sujets emergents dont l'empreinte est encore mal quantifiee. Cet outil sert a sensibiliser les decideurs et a alimenter leur BC scope 3. Celsius accompagne par ailleurs des entreprises tech sur leur strategie climat IA-incluse.

Calculateur d'empreinte carbone IA

Calculez l'empreinte carbone d'une requête sur ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral. Méthode Ecologits / Boavizta, équivalents kilomètres voiture et chiffres mensuels.