L'empreinte environnementale
faible par requête, considérable en agrégat
L'IA consomme énergie et eau. Un négociateur climat qui l'utilise devrait pouvoir dire combien. Votre usage est faible. La demande totale est forte et augmente.
Mesuré, par requête
énergie
carbone
eau
Mesure de Google pour une requête textuelle courante à Gemini. Elle inclut les serveurs inactifs et les besoins annexes des centres de données, souvent exclus des estimations. Google, arXiv:2508.15734, août 2025.
01Votre propre utilisation est limitée
Un échange consomme autant qu'un ordinateur portable allumé quelques secondes.
Même une journée entière d'usage intensif reste sous un court trajet en voiture.
Polly affiche ce chiffre pour chaque compte et publie son calcul ci-dessous.
02La demande totale est forte
- La demande électrique des centres de données croît plus vite que les réseaux ne passent à l'énergie propre.
- De nouveaux centres de données se construisent là où l'eau manque déjà.
- Les entreprises qui publient ces faibles chiffres par requête ont vu leurs émissions totales croître depuis qu'elles construisent ces systèmes.
03Ce que coûte l'intelligence à l'usage
- sur la frontière
- battu par un modèle de la frontière
- modèle fermé, placé d'après son prix
- un modèle à différents niveaux d'effort
Plus haut et plus à gauche, c'est mieux. Un point plein est sur la frontière : aucun autre modèle mesuré n'est à la fois plus intelligent et plus sobre. Un ✳ est un modèle fermé placé d'après son prix. C'est une estimation approximative qui ne peut pas définir la frontière. Survolez ou touchez un point pour voir ses chiffres.
Scores : Artificial Analysis Intelligence Index, 27 août 2026. Énergie : The ML.ENERGY Benchmark v3.0.
Comment ce calcul est établi
- L'énergie est mesurée, pas devinée. Artificial Analysis compte les jetons que chaque modèle écrit par question. L'énergie par jeton repose sur 33 relevés réels de compteurs du banc d'essai ML.ENERGY.
- Vous réglez l'effort de raisonnement. Chaque modèle apparaît une fois par niveau testé. Kimi K3 utilise 4 197 jetons au niveau bas et 25 474 au maximum. Les deux sont sur la frontière.
- La façon de faire tourner un modèle compte plus que son choix. Selon le réglage du serveur, le même modèle peut consommer dix fois plus d'énergie.
- Le prix n'est pas un bon indicateur. Coût et énergie évoluent ensemble (r = 0,74), mais le prix par unité de calcul varie d'un facteur 60. Qwen3.6 35B A3B reasoning et Ring-2.6-1T coûtent à peu près autant, pourtant l'un consomme 19 fois l'énergie de l'autre.
- Les absents. Si un laboratoire ne dit pas quelle part du modèle chaque jeton utilise, son énergie ne peut être calculée. Chaque modèle du graphique publie ses poids.
La méthode complète, et les modèles fermés placés d'après leur prix, se trouvent au chapitre 13, sur ai4cop.org/read#environmental-footprint.
04Le calcul, montré
Énergie par jeton
Eau et carbone
Lire votre requête coûte environ un quart de l'écriture de la réponse. Relire une requête déjà vue coûte un dixième. Les trois sont comptés séparément. Le modèle de Polly utilise 18 milliards de paramètres par jeton. Un échange courant consomme environ 0,10 Wh et 0,11 mL d'eau, juste sous le chiffre de Google ci-dessus.
05Ce que cela n'inclut pas
L'entraînement du modèle. L'eau pour produire l'électricité. Votre appareil. Le carbone émis pour fabriquer le matériel.
Chaque chiffre de cette fiche est juste à un facteur deux près. Ce n'est pas une mesure exacte.
06Que faire
- 1
Désactivez le raisonnement si vous n'en avez pas besoin. Sinon, le même modèle peut utiliser vingt à quarante fois plus de jetons.
- 2
Demandez aux fournisseurs leurs chiffres, eau comprise, et quel réseau électrique alimente vos requêtes. Des questions légitimes, rarement posées.
- 3
Publiez votre chiffre. Une délégation qui publie l'empreinte de son usage de l'IA peut à bon droit demander aux autres de faire pareil.