ChatGPT est peut-être votre meilleur ami mais c’est un ami qui serait peut-être en train de détruire silencieusement la planète. Combien ça coûte en termes d’énergies chacune de vos requêtes sur ChatGPT ? Est-ce que les LLM sont en effet un danger pour le climat ? Que disent réellement les faits ?
ChatGPT : une requête qui consomme plus qu’on ne le croit
Chaque fois que vous interrogez ChatGPT, vous déclenchez l’activation de serveurs puissants dans des centres de données. Selon OpenAI, une simple requête texte sur ChatGPT consommerait environ 0,34 Wh (watt-heure), ce qui peut sembler négligeable individuellement. En comparaison, une recherche Google classique consomme environ 0,03 Wh, soit dix fois moins. Mais dès lors que vous passez à la génération d’images ou de vidéos par IA, la consommation explose : une image générée en 1024×1024 avec un seul GPU peut consommer jusqu’à 1,7 Wh, et une vidéo de 6 secondes en qualité standard entre 20 et 110 Wh.
Quand on multiplie cette consommation par le nombre d’utilisateurs, le bilan devient colossal. ChatGPT compte environ 400 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires en 2024, et des milliards de requêtes sont envoyées chaque mois. Cela équivaut à plusieurs centaines de MWh d’électricité par jour, l’équivalent énergétique de millions de smartphones chargés simultanément. D’après un rapport du Wall Street Journal, les centres de données pourraient à eux seuls représenter 12 % de la consommation électrique totale des États-Unis d’ici 2028, contre environ 4,4 % en 2022.
À cela s’ajoute la problématique de la consommation d’eau. Le Washington Post révèle qu’environ 500 ml d’eau sont nécessaires pour générer 100 mots de texte avec ChatGPT. L’eau est utilisée pour refroidir les GPU, dont la température peut atteindre celle d’un grill électrique. Ainsi, des milliards de litres d’eau sont consommés chaque année pour refroidir les serveurs exécutant nos requêtes les plus anodines.
Et pourtant, les grandes entreprises de l’IA restent opaques. Ni Google, ni Microsoft, ni Meta ne publient de chiffres détaillés sur l’impact énergétique précis de leurs modèles. La chercheuse Sasha Luccioni, de Hugging Face, tente de combler ce vide avec des tests indépendants, mais reconnaît que les mesures restent approximatives. L’absence de transparence empêche ainsi les utilisateurs de faire des choix éclairés.
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Les coulisses brûlantes de ChatGPT : GPU, électricité et eau
Les modèles comme ChatGPT reposent sur des GPU très énergivores, souvent produits par Nvidia. Le modèle phare utilisé dans de nombreux centres de données est le Nvidia H100, dont les grappes (“SuperPods”) coûtent plus de 9 millions de dollars et nécessitent une infrastructure électrique massive. À Ashburn, en Virginie, un data center visité par le WSJ hébergeait une installation dédiée uniquement à l’inférence des modèles IA, avec un vacarme et une chaleur comparable à un moteur d’avion. Ces installations ne dorment jamais : elles tournent 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Outre l’électricité, le refroidissement devient un défi central. Ces serveurs surchauffés sont maintenus à température grâce à des systèmes qui utilisent de l’eau douce. À l’échelle mondiale, cela représente des milliards de litres d’eau chaque année. À titre d’exemple, OpenAI aurait utilisé plus de 700 millions de litres d’eau en 2023 pour refroidir ses centres cloud. Cette pression environnementale est d’autant plus préoccupante que les centres sont souvent situés dans des régions déjà touchées par le stress hydrique.
L’optimisation technologique avance, mais lentement. Nvidia a annoncé que ses nouvelles puces “Blackwell” consommeraient 30 fois moins d’énergie que les générations précédentes pour une tâche d’inférence identique. Mais ces puces ne sont pas encore déployées à grande échelle. La majorité des centres de données tourne encore sur du matériel plus ancien, moins efficace. Et changer de génération de puces n’est pas immédiat : les coûts sont énormes, et les entreprises doivent amortir les investissements précédents.
En résumé, chaque fois que ChatGPT rédige une réponse, c’est une chaîne entière d’énergie, de refroidissement et de calcul qui se met en marche. Derrière la simplicité de l’interface, c’est une industrie lourde qui carbure. Et cette industrie est alimentée par des sources d’énergie pas toujours renouvelables.
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Climat, IA et responsabilité : faut-il renoncer à utiliser les chatbot ?
Doit-on pour autant arrêter d’utiliser ChatGPT ? Pas nécessairement, répond un journaliste spécialisé du Washington Post. Ce qu’il faut, c’est apprendre à l’utiliser de manière responsable. L’une des premières recommandations des chercheurs est de réserver l’usage de ChatGPT aux tâches complexes : rédaction longue, traduction, synthèse de texte… Pour des besoins simples comme connaître les horaires d’un magasin ou la météo, une recherche classique est beaucoup moins énergivore.
Il est aussi possible de réduire l’impact en utilisant les versions les plus légères des modèles. Sur ChatGPT, les abonnés peuvent alterner entre GPT-4, GPT-4o, et la version mini. Or, comme l’ont démontré les chercheurs Socher et Dauner, les modèles légers sont souvent suffisants pour 80 % des cas courants. Leur étude, menée sur 14 modèles d’IA, montre que les plus petits consomment jusqu’à cinq fois moins d’énergie que les plus puissants, tout en maintenant une précision raisonnable.
Autre conseil essentiel : réduire la longueur des requêtes et des réponses. Chaque mot supplémentaire consomme plus d’énergie, et les prompts fleuris avec “s’il te plaît”, “merci”, ou des introductions superflues n’apportent rien d’un point de vue technique. Même OpenAI l’a reconnu : les formules de politesse sont appréciables humainement, mais inutiles pour les modèles, qui ne sont pas conscients. Un prompt concis = une empreinte carbone réduite.
Enfin, la responsabilité ne repose pas uniquement sur l’utilisateur. Les entreprises doivent devenir plus transparentes sur leurs consommations, publier des rapports clairs et investir dans des solutions durables. Certaines avancées apparaissent : Microsoft, par exemple, relance des projets de centrales nucléaires dédiées à l’IA, et Google teste des systèmes d’IA sur des serveurs refroidis par eau de mer. Mais ces efforts doivent s’accélérer, car l’IA est là pour durer et son impact grandit chaque jour.
Morale de l’histoire : À trop tirer sur la corde, ChatGPT finit par faire disjoncter la planète.
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