ChatGPT & IA générative : l’envers écologique du prompt parfait
L’IA générative, aussi invisible que gourmande !
Chaque fois que vous posez une question à ChatGPT, à Copilot, à midjourney ou tout autre outil d’IA générative, vous activez une puissance de calcul impressionnante… et énergivore.
Une requête à ChatGPT émet entre 2 et 5 grammes de CO₂, soit 20 fois plus qu’une recherche Google classique.
Et ce n’est que la partie visible. L’entraînement initial d’un modèle comme GPT-3 a nécessité 1 287 MWh d’électricité (soit la consommation annuelle de 130 foyers français) et émis 552 tonnes de CO₂, comparable à un vol aller-retour Paris-New York effectué par plus de 500 passagers.
L’impact ne s’arrête pas au carbone : chaque série de requêtes sollicite des centres de données géants, refroidis à l’eau. Selon une étude de l’université de l’Arizona, 20 à 50 cl d’eau sont nécessaires pour refroidir les serveurs derrière 20 à 50 requêtes ChatGPT.
L’impact caché de nos prompts quotidiens
Un utilisateur qui envoie 20 requêtes IA par jour génère environ 1,2 à 3 kg de CO₂ par mois, donc votre consommation de l'IA générative sur un mois est équivalent à :
en moyenne 5 baignoires d’eau utilisées pour refroidir les serveurs simplement pour vos échanges avec l’IA
plus laisser une ampoule LED de 10 watts allumée autour de 20 jours
plus parcourir environ 25 km en voiture thermique
Même un usage “quotidien classique” n’est pas neutre. C’est pourquoi raisonner ses prompts, concentrer ses usages et privilégier les outils les plus sobres devient essentiel dans une démarche numérique responsable.
Comment utiliser l’IA de façon plus responsable ?
Voici quelques leviers simples pour limiter votre empreinte tout en gardant les bénéfices de l’IA générative :
Limiter les prompts superflus : formulez des requêtes précises, évitez les allers-retours inutiles. Moins de requêtes = moins d’énergie. Plutôt que de faire appel à l’IA à tout moment, regroupez vos besoins (ex. : reformulation, résumés, idées) en une seule session. Cela limite les allumages/requêtes dispersées dans le cloud.
Réserver l’IA aux tâches complexes : besoin d’une info rapide ? Une recherche web classique suffit. L’IA est précieuse pour synthétiser, créer, analyser, pas pour demander la météo, générer une légende LinkedIn ou faire des Starter Pack !
Privilégier l’édition humaine après un premier jet IA : un contenu généré automatiquement peut être plus sobre s’il est retravaillé plutôt que regénéré plusieurs fois pour affiner. Mieux vaut corriger que relancer 5 fois le prompt.
Former ses équipes à une IA “frugale” : sensibiliser les collaborateurs à l’empreinte de l’IA peut faire émerger des usages plus conscients et ciblés. Par exemple : ne pas utiliser ChatGPT comme un moteur de recherche ou un bloc-notes.
Évaluer l’empreinte globale d’un projet IA : avant de lancer un projet ou un produit s’appuyant sur l’IA générative, poser la question de son efficacité réelle : est-ce indispensable ? L’impact est-il justifié par le gain obtenu ? Existe-t-il des alternatives plus sobres ?
Choisir des outils éco-responsables : certaines plateformes s’engagent à utiliser des data centers alimentés en énergies renouvelables. C’est un bon critère de sélection.
En adoptant ces réflexes, les décideurs peuvent tirer parti des atouts des IA génératives tout en réduisant leur empreinte écologique.
Le numérique responsable passe aussi par une utilisation avisée de ces nouveaux outils pour que performance rime avec sobriété.