Une requête ChatGPT consomme-t-elle plus qu'un air fryer ? Les chiffres de Google, OpenAI et Mistral face aux objets du quotidien, et ce qui inquiète vraiment.
📌 Résumé de l’article
Une requête ChatGPT consomme-t-elle plus qu'un air fryer ? Les chiffres de Google, OpenAI et Mistral face aux objets du quotidien, et ce qui inquiète vraiment.
En septembre 2024, le Washington Post publiait une enquête menée avec l'université de Californie à Riverside : un email de cent mots rédigé par GPT-4 coûterait 519 millilitres d'eau, un peu plus qu'une bouteille. En août 2025, Google publiait sa propre mesure pour un prompt texte médian de Gemini : 0,26 millilitre, soit « environ cinq gouttes ». Deux mille fois moins. Chaque camp brandit le chiffre qui l'arrange. Posons plutôt les deux à plat, puis comparons-les à ce que tout le monde a déjà dans sa cuisine.
Les deux mesures ne portent ni sur le même modèle ni sur le même périmètre. L'estimation du Washington Post concerne GPT-4, un modèle sorti en mars 2023, et un texte d'une centaine de mots. Celle de Google porte sur un prompt médian de 2025 et déduit l'eau de l'efficacité hydrique moyenne de ses propres data centers. Entre les deux, les modèles ont beaucoup progressé : Google affirme avoir divisé par 33 l'énergie consommée par prompt en douze mois. Son chiffre reste une autoévaluation, avec une limite que l'entreprise écrit elle-même : ces résultats ne valent ni pour tous les prompts ni pour l'avenir.
Trois entreprises ont publié des ordres de grandeur en 2025.
Le chiffre de Mistral est de loin le plus élevé des trois. C'est celui que nous retenons pour les comparaisons de carbone et d'eau qui suivent : si l'IA tient la comparaison avec l'estimation la plus défavorable, la conclusion ne dépend pas d'un chiffre flatteur.
L'association britannique de consommateurs Which? a mesuré la consommation réelle d'une fournée de frites : 0,287 kWh en 23 minutes dans une friteuse à air, 0,863 kWh en 33 minutes dans un four (tests Which?). En France, UFC-Que Choisir a aussi mesuré l'écart avec le four. Rapportées aux chiffres des entreprises d'IA et aux données de l'ADEME, ces mesures donnent les ordres de grandeur suivants.
| Ce que vous faites | Impact mesuré | Équivalent en requêtes d'IA |
|---|---|---|
| Une fournée de frites à la friteuse à air | 0,287 kWh | Environ 1 200 prompts Gemini, ou 840 requêtes ChatGPT |
| La même fournée au four | 0,863 kWh | Environ 3 600 prompts Gemini, ou 2 500 requêtes ChatGPT |
| Une heure de streaming vidéo sur smartphone | 64 g CO2e | Environ 56 réponses de Mistral |
| Un kilomètre en voiture thermique | 142 g CO2e | Environ 125 réponses de Mistral |
| Un repas avec du bœuf | 4,97 kg CO2e | Environ 4 400 réponses de Mistral |
| Un t-shirt en coton | 1 180 à 2 160 litres d'eau | 26 000 à 48 000 réponses de Mistral |
Sources des impacts : Which? pour la cuisson, Impact CO2 de l'ADEME pour le streaming, la voiture et le repas, le calculateur des agences de l'eau et de l'ADEME pour le t-shirt. Les équivalences sont nos calculs, à lire comme des ordres de grandeur.
Avec le chiffre de Google, poser vingt questions par jour à Gemini pendant deux mois consomme à peu près autant d'électricité qu'une seule fournée de frites à la friteuse à air, l'appareil qu'on achète justement pour économiser le four. Et le steak du déjeuner pèse plus lourd que quatre mille réponses de Mistral.
Parce qu'une requête n'est jamais seule, et que le problème ne se voit pas à l'échelle d'une cuisine. Il n'a pas grand-chose à voir non plus avec les scénarios de fin du monde discutés dans notre article Va-t-on mourir à cause de l'IA ? : il est plus lent, et déjà mesurable.
L'Agence internationale de l'énergie estime que les data centers ont consommé 485 TWh d'électricité en 2025, 17 % de plus qu'en 2024, et prévoit environ 950 TWh en 2030, près de 3 % de la demande mondiale (AIE, avril 2026). Dans son rapport de 2025, l'agence comparait ce volume à un peu plus que la consommation électrique actuelle du Japon.
Les entreprises qui publient des chiffres rassurants par requête publient aussi les autres. Dans son rapport environnemental 2026, Google écrit que la construction d'infrastructures d'IA « accélère plus vite que la décarbonation du réseau » (rapport Google 2026). Les émissions de Microsoft ont augmenté de 25 % sur son exercice 2025, tirées par ses data centers (Fortune).
L'impact est aussi local. À Memphis, le data center Colossus de xAI, la société d'Elon Musk, a tourné grâce à des turbines à gaz installées sur place : l'organisation environnementale Southern Environmental Law Center en a compté 35 sur des photos aériennes en juin 2025 (SELC). En avril 2026, la NAACP a attaqué xAI en justice pour les turbines sans permis qui alimentent son second data center, à Southaven, dans le Mississippi voisin (SELC).
Reste l'effet rebond. Quand une technologie devient moins chère à utiliser, on s'en sert davantage, au point d'effacer parfois les gains d'efficacité : c'est le paradoxe de Jevons, formulé au XIXe siècle à propos du charbon. Satya Nadella, le patron de Microsoft, l'a lui-même invoqué en janvier 2025 pour annoncer que l'usage de l'IA allait exploser (Fortune). Diviser par 33 la consommation d'une requête ne change rien si l'on en envoie cent fois plus.
Les chiffres rassurants concernent du texte. En mai 2025, la MIT Technology Review a mesuré la consommation de modèles ouverts selon le type de contenu produit (MIT Technology Review) :
Une seule vidéo de cinq secondes consomme donc autant qu'environ 500 réponses d'un grand modèle, ou 30 000 d'un petit. C'est là que les tendances virales changent d'échelle. Fin mars 2025, quand les internautes se sont mis à transformer leurs photos en images façon studio Ghibli, Sam Altman a écrit que les GPU d'OpenAI étaient « en train de fondre » et annoncé des limites temporaires (message de Sam Altman). Trois semaines plus tard, il répondait à un internaute que les « s'il te plaît » et les « merci » adressés à ChatGPT coûtaient « des dizaines de millions de dollars bien dépensés ». La phrase était une boutade, sans calcul derrière. Elle a pourtant fait le tour du monde, signe que la question travaille déjà les utilisateurs.
Invité de Quotidien en mai 2025, Jean-Marc Jancovici allait plus loin, sur un ton qu'il reconnaissait lui-même taquin : selon lui, l'élan de l'IA vient de gens très riches, Sam Altman ou Jeff Bezos, dont le principal problème serait d'avoir de nouveaux gadgets et de vivre éternellement. Il refusait en revanche qu'on lui fasse dire qu'il faudrait interdire l'IA. La pique pose une question simple, à se poser avant chaque requête : à quoi va-t-elle servir ?
Tous ces chiffres supposent une requête. Dans la pratique, beaucoup d'utilisateurs en envoient dix pour obtenir une réponse exploitable : une question floue, une réponse à côté, « plus court », « plus formel », « non, reprends la première version ». Chaque relance fait retraiter au modèle une conversation plus longue, ce qui se paie en tokens, comme l'explique notre article Qu'est-ce qu'un token en IA ?
La sobriété la plus efficace passe donc moins par l'abstinence que par la précision. Une demande qui donne d'emblée le rôle, le contexte, la tâche, le format attendu et les contraintes réduit le nombre d'allers-retours. Choisir un petit modèle pour une tâche simple compte aussi : dans les mesures de la MIT Technology Review, le grand modèle consomme près de soixante fois plus que le petit pour une réponse. Et renoncer à la vidéo générée quand trois lignes de texte suffisent reste le geste le plus rentable de la liste.
Un organisme de formation à l'IA a un intérêt évident à ce que ses participants l'utilisent davantage. C'est précisément pour ça qu'il lui revient de parler de ce qu'elle consomme. Former à l'IA sans aborder son empreinte, c'est apprendre à conduire sans jamais regarder la jauge.
Concrètement, il s'agit d'abord de chiffrer ce que coûte chaque type d'usage, image et vidéo comprises. Ensuite, de ne pas présenter comme un gain de productivité ce qui relève du gadget : cinquante visuels générés pour en garder un, une vidéo animée pour un post qui tenait en trois lignes. Enfin, de poser les limites qui n'ont rien à voir avec le carbone, car un usage sobre peut rester illégitime. Fabriquer une fausse preuve, imiter la voix de quelqu'un sans son accord ou faire passer un texte généré pour un travail personnel ne deviennent pas acceptables parce qu'ils consomment peu.
À l'échelle d'une personne, une requête texte pèse peu : environ une seconde de four selon OpenAI. Ce qui compte à l'échelle individuelle, c'est le type d'usage, texte plutôt que vidéo, et le nombre de relances. L'enjeu collectif se joue ailleurs, dans la construction des data centers et l'électricité qui les alimente.
Ils viennent des entreprises elles-mêmes. Google a publié sa méthode, OpenAI aucune, et Mistral a fait relire son analyse par deux cabinets spécialisés. Les périmètres de calcul diffèrent d'une étude à l'autre, ce qui explique une partie des écarts : mieux vaut les lire comme des ordres de grandeur que comme des mesures exactes.
Côté carbone, oui. L'électricité française a émis 19,6 g de CO2e par kWh en 2025 selon RTE, contre environ 458 g en moyenne mondiale selon le groupe de réflexion Ember. Mais l'endroit où tournent les serveurs dépend du fournisseur et de l'offre choisie, pas de la nationalité de l'entreprise. La question se pose au moment de choisir l'outil.
Dans les mesures de la MIT Technology Review, une image standard consomme environ un tiers d'une réponse de grand modèle de texte. Une vidéo de cinq secondes, elle, vaut près de 1 500 images. C'est la vidéo qui change l'ordre de grandeur.
Formuler une demande exploitable du premier coup, avec le rôle, le contexte, la tâche, le format et les contraintes, fait partie du programme de la formation Améliorer l'efficacité de sa TPE à l'aide de l'IA. Son premier module aborde la sobriété numérique et l'impact environnemental des modèles avant la moindre génération, et un comparatif aide à choisir entre ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot et Mistral selon la tâche. Pour confier ensuite les tâches répétitives à des automatisations fiables plutôt qu'à des relances manuelles, Créer un agent IA et automatiser des tâches apprend à les brancher proprement sur les outils du quotidien.
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