#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).

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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

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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.

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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).

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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.

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.

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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 :

• 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.

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

#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 ?

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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.

Chaine YouTube de Rodolphe Meyer : https://www.youtube.com/@lereveilleur

Rodolphe Meyer est un ingénieur et docteur en sciences de l’environnement connu pour son travail de vulgarisation scientifique sur les problèmes de l'environnement et du changement climatique, en particulier avec sa carrière de vidéaste sur sa chaîne YouTube Le Réveilleur qui comptabilise en avril 2023 plus de 8 millions de vues et plus de 190 000 abonnés.

source

Blog de Rodolphe Meyer : https://lereveilleur.com

Article Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Rodolphe_Meyer