Estimation de l'empreinte carbone de mon usage des IA génératives de textes

Journal du lundi 14 juillet 2025 à 19:27

Je pense avoir entendu : « Une requête ChatGPT consomme l'équivalent de 10 recherches conventionnelles Google ! ».

Problème : je ne retrouve plus la source et cette comparaison me paraît manquer de rigueur. Par exemple, elle ne prend pas en compte le volume de tokens traités en entrée et en sortie.

Aujourd'hui, j'ai cherché à en savoir plus sur ce sujet et à vérifier cette déclaration.

J'ai d'abord cherché des informations sur l'émission de CO2 d'une recherche conventionnelle Google et j'ai trouvé ceci :

In 2009, The Guardian published an article about the carbon cost of Google search. Google had posted a rebuttal to the claim that every search emits 7 g of CO2 on their blog. What they claimed was that, in 2009, the energy cost was 0.0003 kWh per search, or 1 kJ. That corresponded to 0.2 g CO2, and I think that was indeed a closer estimate.

source

Si ma déclaration précédente est valide et qu'une recherche conventionnelle Google génère 0,2 g de CO2, alors une requête sur une IA générative de texte devrait sans doute produire environ 2g de CO2.

Attention, ces chiffres datent de 2009 : Google a probablement gagné en efficacité énergétique, mais a probablement aussi complexifié son algorithme.

En attendant de trouver des données plus récentes, j'ai choisi de partir de cette estimation pour cette note.

Ensuite, je me suis lancé dans des recherches sur l'estimation de la consommation CO2 des IA génératives de texte. J'ai effectué des recherches sur arXiv et je suis tombé sur cet article "How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference" qui date de mai 2025.

J'y ai trouvé ces graphes d'émission de CO2 par modèle en fonction du nombre de tokens en entrée et en sortie :

Pour Claude Sonnet 3.7 que j'ai fréquemment utilisé, je lis ceci :

  • 100 in => 100 out : 0.4g
  • 1k in => 1k out : 1g
  • 10k in => 10k out : 2g

J'en conclus que l'ordre de grandeur de la déclaration que j'ai entendu semble réaliste.

(Mise à jour du 31 juillet : Mistral IA indique 1,14g pour 400 tokens pour Mistral Large 2)

En mai 2025, mes 299 threads ont consommé 19 129 tokens en entrée, soit 63 tokens par thread en moyenne. Mon usage d'IA générative de texte ce mois-là aurait généré approximativement 299 x 0,4g = 119g de CO2.

Pour mettre cela en perspective, j'ai estimé les émissions d'un trajet aller-retour Paris - Crest-Voland (Savoie) avec ma voiture :

Résultat : 1240km x 140g = 173 kg de CO2 pour mes déplacements hivernaux en Savoie. Un seul voyage correspond à 121 ans de mon utilisation mensuelle actuelle d'IA générative de texte.

Mise à jour de 31 juillet, voir aussi : Équivalence de l'empreinte carbone de l'entrainement de Mistral Large 2.

Journaux liées à cette note :

Équivalence de l'empreinte carbone de l'entrainement de Mistral Large 2 #écologie, #llm, #generative-ai, #JaiLu

#JaiLu cet article à propos de l'impact environnemental de Mistral Large 2 : « Notre contribution pour la création d'un standard environnemental mondial pour l'IA ».

Moins de 18 mois après notre création, nous avons lancé la première analyse complète du cycle de vie (ACV) d’un modèle d’IA, en collaboration avec Carbon 4 et avec le soutien de l’Agence française de la transition écologique (ADEME).

source

Bien que cet article ne propose aucun lien vers le rapport complet, le fait que l'étude ait été menée en collaboration avec Carbon 4 me donne confiance. D'autant que Carbon 4 a publié un article dédié sur leur site : « Nouveau jalon dans la transparence environnementale de l'IA générative ».

Dans une note du 14 juillet 2025, j'ai écrit :

Pour Claude Sonnet 3.7 que j'ai fréquemment utilisé, je lis ceci :

  • 100 in => 100 out : 0.4g
  • 1k in => 1k out : 1g
  • 10k in => 10k out : 2g

source

L'étude de Mistral AI indique un peu plus du double d'émission de CO2 pour l'inférence :

Les impacts marginaux de l'inférence, plus précisément l'utilisation de notre assistant IA Le Chat pour une réponse de 400 tokens:

  • 1,14 gCO₂e
  • 45 mL d'eau
  • 0,16 mg de Sb eq.

source

1 g pour 1000 tokens versus 1,14g pour 400 tokens.

Concernant l'entrainement de Mistral Large 2, je retiens ceci :

L'empreinte environnementale de l'entraînement de Mistral Large 2 : en janvier 2025, et après 18 mois d'utilisation, Large 2 a généré les impacts suivants :

  • 20,4 ktCO₂e,
  • 281 000 m3 d'eau consommée, et
  • 660 kg Sb eq (unité standard pour l'épuisement des ressources).

source

Si j'applique le référentiel de ma note du 14 juillet 2025, cette émission de CO2 lors de l'entraînement représente 115 606 trajets aller-retour Paris - Crest-Voland (Savoie) effectués avec ma voiture.

Détail du calcul : 20×1000×1000 / 173 = 115 606.

Voici une estimation grossière pour établir une comparaison.
D'après ce rapport , 8% des Français partent au ski chaque année, soit environ 5 millions de personnes (68 000 000 * 0,08 = 5 440 000).
Selon cet article BFMTV , 90% d'entre elles s'y rendent en voiture.
En supposant 4 personnes par véhicule, cela représente 1,2 million de voitures (5 440 000 * 0,9 / 4 = 1224000).
Si la moitié effectue un trajet de 500 km x 2 (aller-retour), j'obtiens 600 000 trajets.
En reprenant l'estimation d'émission de ma voiture pour cette distance, le calcul donne 600 000 * 172 kg = 103 200 000 kg, soit 130 kt de CO2, ce qui représente plus de 6 fois l'entraînement de Mistral Large 2.

Pour résumer cette Estimation de Fermi : les déplacements des parisiens vers les Alpes pour une saison de ski émettent probablement 6 fois plus de CO2 que l'entraînement de Mistral Large 2.

Dans cette note, mon but n'est pas de justifier l'intérêt de cet entraînement. Je cherchais plutôt à avoir des points de repère et des comparaisons pour mieux évaluer cet impact.

J'utilise les LLMs comme des amis experts et jamais comme des écrivains fantômes #llm, #generative-ai

Un ami m'a posé la question suivante :

J'aimerais ton avis sur l'utilisation des LLM au quotidien (hors code). Les utilises-tu ? En tires-tu quelque chose de positif ? Quelles en sont les limites ?

Je vais tenter de répondre à cette question dans cette note.

Danger des LLMs : le risque de prolétarisation

Mon père et surtout mon grand-père m'ont inculqué par tradition familiale la valeur du savoir-faire. Plus tard, Bernard Stiegler m'a donné les outils théoriques pour comprendre cet enseignement à travers le concept de processus de prolétarisation.

La prolétarisation est, d’une manière générale, ce qui consiste à priver un sujet (producteur, consommateur, concepteur) de ses savoirs (savoir-faire, savoir-vivre, savoir concevoir et théoriser).

source

Ici, j'utilise la définition de prolétaire suivante :

Personne qui ne possède plus ses savoirs, desquels elle a été dépossédée par l’utilisation d’une technique.

source

En analysant mon parcours, je réalise que ma quête d'autonomie technique et de compréhension — en somme, ma recherche d'émancipation — a systématiquement guidé mes choix, comme le fait d'avoir pris le chemin du logiciel libre en 1997.

Sensibilisé à ces questions, j'ai immédiatement perçu les risques dès que j'ai découvert la puissance des LLM mi 2023 .

J'utilise les LLMs comme des amis expert d'un domaine

Les LLMs sont pour moi des pharmakons : ils sont à la fois un potentiel remède et un poison. J'essaie de rester conscient de leurs toxicités.

J'ai donc décidé d'utiliser les IA générative de texte comme je le ferais avec un ami expert d'un domaine.

Concrètement, je continue d'écrire la première version de mes notes, mails, commentaires, messages de chat ou issues sans l'aide d'IA générative de texte.
C'est seulement dans un second temps que je consulte un LLM, comme je le ferais avec un ami expert : pour lui demander un commentaire, lui poser une question ou lui demander une relecture.

J'utilise les IA générative de texte par exemple pour :

  • vérifier si mon texte est explicite et compréhensible
  • obtenir des suggestions d'amélioration de ma rédaction

Tout comme avec un ami, je lui partage l'intégralité de mon texte pour donner le contexte, et ensuite je lui pose des questions ciblées sur une phrase ou un paragraphe spécifique. Cette méthode me permet de mieux cadrer ses réponses.

À ce sujet, voir mes notes suivantes :

Par respect pour mes interlocuteurs, je ne demande jamais à un LLM de rédiger un texte à ma place.

(source)

Lorsque je trouve pertinent un contenu produit par un LLM, je le partage en tant que citation en indiquant clairement la version du modèle qui l'a généré. Je le cite comme je citerai les propos d'un humain.

En résumé, je ne m'attribue jamais les propos générés par un LLM. Je n'utilise jamais un LLM comme un écrivain fantôme.

Seconde utilisation : exploration de sujets

J'utilise aussi les LLMs pour explorer des sujets.

Je dirais que cela me permet de faire l'expérience de ce que j'appellerais "de la sérendipité dirigée".

Par exemple, je lui expose une idée et comme à un ami, je lui demande si cela a du sens pour lui, qu'est-ce que cela lui évoque et très souvent, je découvre dans ses réponses des auteurs ou des concepts que je n'ai jamais entendus parler.

J'utilise beaucoup les LLMs pour obtenir un "overview" avec une orientation très spécifique, sur des sujets tech, politique, historique…

Je l'utilise aussi souvent pour comprendre l'origine des noms des projets, ce qui me permet de mieux m'en souvenir.

Voir aussi cette note que j'ai publiée en mai 2024 : Je constate que j'utilise de plus en plus ChatGPT à la place de DuckDuckGo.

Les limites ?

En matière d'exploration, je pense que les LLMs sont d'une qualité exceptionnelle pour cette tâche. Je n'ai jamais expérimenté quelque chose d'aussi puissant. Peut-être que j'obtiendrais de meilleurs résultats en posant directement des questions à des experts mondiaux dans les domaines concernés, mais la question ne se pose pas puisque je n'ai pas accès à ces personnes.

Pour l'aide à la rédaction, il me semble que c'est nettement plus efficace que ce qu'un ami serait en mesure de proposer. Même si ce n'est pas parfait, je ne pense pas qu'un LLMs soit en mesure de deviner précisément, par lui-même, ce que j'ai l'intention d'exprimer. Il n'y a pas de magie : il faut que mes idées soient suffisamment claires dans mon cerveau pour être formulées de façon explicite. En ce qui concerne ces tâches, je constate d'importantes différences entre les modèles. Actuellement, Claude Sonnet 4 reste mon préféré pour la rédaction En revanche, j'obtiens de moins bons résultats avec les modèles chain-of-thought, ce qui est sans doute visible dans les LLM Benchmark.

Par contre, dès que je m'éloigne des questions générales pour aborder la résolution de problèmes précis, j'obtiens pour le moment des résultats très faibles. Je remarque quotidiennement des erreurs dans le domaine tech, comme :

  • des paramètres inexistants
  • des parties de code qui ne s'exécutent pas
  • ...

Comment a évolué mon utilisation des LLMs depuis 2023 ?

J'ai publié sur https://data.sklein.xyz mes statistiques d'utilisation des LLMs de janvier 2023 à mai 2025.
Ces statistiques ne sont plus représentatives à partir de juin 2025, parce que j'ai commencé à utiliser fortement Open WebUI couplé à OpenRouter et aussi LMArena. J'aimerais prendre le temps d'intégrer les statistiques de ces plateformes prochainement.

Comme on peut le voir sur https://data.sklein.xyz, mon usage de ChatGPT a réellement démarré en avril 2024, pour évoluer vers une consommation mensuelle d'environ 300 threads.

Je suis surpris d'avoir si peu utilisé ChatGPT entre avril 2023 et janvier 2024 🤔. Je l'utilisais peut-être en mode non connecté et dans ce cas, j'ai perdu toute trace de ces interactions.

Voir aussi ma note : Estimation de l'empreinte carbone de mon usage des IA génératives de textes.

Combien je dépense en inférence LLM par mois ?

De mars à septembre 2024, 22 € par mois pour ChatGPT.
De mars à mai 2025, 22 € par mois pour Claude.ia.

Depuis juin 2025, je pense que je consomme moins de 10 € par mois, depuis que je suis passé à OpenRouter. Plus d'informations à ce sujet dans : Quelle est mon utilisation d'OpenRouter.ia ?

J'aurais encore beaucoup à dire sur le sujet des LLMs, mais j'ai décidé de m'arrêter là pour cette note.

Pour aller plus loin sur ce sujet, sous un angle très technique, je conseille cette série d'articles sur LinuxFr :

Et toutes mes notes associées au tag : #llm