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.

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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.

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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 :

• Trajet total : 620 km x 2 = 1240 km
• Émissions constructeur (Dacia Sandero Stepway) : 140g CO2/km en WLTP en cycle mixte

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.

#JaiÉcouté l'épisode "Faut-il vraiment culpabiliser en regardant YouTube en 4K ?" de la Chaine YouTube Le Réveilleur.

Cette vidéo traite de l'impact climatique du numérique. Quelles sont les émissions de gaz à effet de serre dans le monde ? Et en France ? Comment ces émissions sont-elles réparties entre terminaux, réseaux et centres de données ? Quel est l'impact de l'audiovisuel ? Du streaming ? De cette chaîne YouTube en particulier ? Comment cet impact se compare à d'autres loisirs ?

source

Je recommande vivement !

Liens vers les sources de la vidéo :

• https://lereveilleur.com/climat-et-numérique/

#JaiLu :

• Livre VS liseuse : que privilégier ? (Écologie et rémunération de l’auteur)

Je viens de voir à nouveau un badge Website Carbon Calculator sur un site.

Ce type d'initiative me dérange, parce que je considère la méthode de calcul comme non rigoureuse.

Quelques exemples :

• Elle semble ne pas prendre en compte la consommation du device côté client (smartphone, desktop…) ;
• Elle semble ne pas prendre en compte la charge cotée serveur.

Je pense que les personnes qui intègrent ce type de badge sur leur site sont dans une démarche de Greenwashing. Je pense qu'elles ne maitrisent pas le sujet.

Le projet Lighthouse est bien plus honnête dans sa démarche. N'étant pas en mesure de donner des mesures rigoureuses, il semble avoir abandonné ce projet : 🍃 adding environment protection KPI and audits (like CO2 footprint)

Pour fournir une information plus rigoureuse, je pense qu'il serait possible d'agréger les statistiques de consommation via PowerTOP de tous les serveurs qui servent à héberger le site web, croiser cette information avec les statistiques de visites tout en prenant en compte les caractéristiques énergétiques du data center.

Mais, tout cela est très compliqué.

En attendant, je pense qu'il est bien plus honnête de simplement intégrer un badge Lighthouse qui prends en compte les paramètres suivants :

• la taille de la page et de ses dépendances ;
• la complexité de rendu de la page.

Plus la note Lighthouse est élevée, moins le site web consomme d'énergie, à conditions égales.

Exemple : https://sklein.xyz/reports/report.html

Voir aussi : co2.js.