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L’empreinte d’une réponse

Sous chaque réponse de l’assistant, une ligne indique ce que cette réponse a utilisé : les jetons traités, l’énergie, le carbone et l’eau. Nous l’affichons par transparence, pas pour nous donner bonne figure. L’intelligence artificielle consomme de l’énergie et de l’eau, et un lecteur a le droit de le savoir au moment où il s’en sert. Les chiffres sont des estimations, calculées à partir de ce que les modèles ont réellement traité pour cette réponse et de facteurs publiés, cités au bas de cette page.

Ce que les quatre chiffres veulent dire

Jetons
Un jeton est l’unité de texte que lisent et écrivent les modèles de langage, à peu près les trois quarts d’un mot. Le compte inclut tous les modèles qui ont travaillé à la réponse : celui qui planifie et rédige, les trois brouillons de requête qui se vérifient l’un l’autre, la recherche dans l’archive et la vérification finale. Il est donc bien plus grand que les mots que vous avez tapés ou lus : la plus grande part est ce que nous donnons à lire aux modèles pour qu’ils répondent juste.
Énergie
En wattheures : l’électricité des serveurs qui ont fait tourner les modèles, refroidissement du centre de données compris. À titre de repère, 3 Wh font tourner un ordinateur de bureau de 250 W pendant environ 45 secondes.
Carbone
En grammes d’équivalent CO₂, au facteur moyen des centres de données de Microsoft fondé sur les réseaux électriques qui les alimentent réellement (334 g par kWh). Nous n’utilisons pas le facteur « après achat de certificats d’énergie renouvelable », proche de zéro, qui ne dit rien de ce qui a été consommé. Nos modèles sont déployés en mode global : une requête peut être traitée dans n’importe quelle région Microsoft, pas seulement au Québec, dont le réseau émet beaucoup moins.
Eau
En millilitres : l’eau évaporée pour refroidir les serveurs (0,27 L par kWh) et celle que consomme la production de l’électricité elle-même (3,1 L par kWh). La seconde est la plus grande part ; beaucoup d’acteurs ne publient que la première.

Comment nous calculons

Chaque appel de modèle est enregistré avec le nombre de jetons lus et écrits. L’énergie d’un jeton écrit dépend de la taille du modèle : 0,0032 mWh par milliard de paramètres actifs, un facteur ancré sur des mesures de serveurs d’inférence en production (Oviedo et coll., Joule, 2026). Un jeton lu compte pour 0,1 d’un jeton écrit : lire est une passe parallèle, écrire se fait jeton par jeton. Les tailles des modèles ne sont pas publiées par leurs éditeurs ; nous reprenons les estimations d’EcoLogits. L’énergie devient du carbone et de l’eau par les facteurs ci-dessus.

ModèleParamètres actifs supposés (milliards)mWh par jeton écritmWh par jeton lu
gpt-5.6-sol1950,6240,0624
gpt-5.6-terra980,3140,0314
gpt-5.6-luna390,1250,0125
gpt-4o880,2820,0282
gpt-4.1-mini760,2430,0243
text-embedding-3-small5—0,003

Ce que nous ne comptons pas

La fabrication des serveurs et des puces (les émissions dites incorporées), l’entraînement des modèles, le réseau qui transporte la réponse et votre propre appareil. Les études qui les incluent montrent qu’ils s’ajoutent au chiffre affiché ; nous préférons un chiffre que nous pouvons rattacher à ce que la réponse a réellement fait. Pour une méthode qui les inclut, voir EcoLogits.

Marge d’incertitude

Nous louons ces modèles ; nous ne mesurons rien sur notre propre matériel. Les publications sur l’énergie par jeton diffèrent entre elles d’un facteur cinq à dix, selon l’usage supposé des serveurs et ce qu’elles comptent. Nous avons retenu des mesures réalistes de production plutôt que les plus pessimistes ; tenez les chiffres pour justes à un facteur deux près. La méthode porte un numéro de version (2026-10) et chaque réponse garde celui avec lequel elle a été calculée : une correction future ne réécrit pas ce que vous avez vu.

Sources