À propos

Déclic Climatique est la chaîne de vulgarisation que j'ai lancée en 2021, pour vulgariser les enjeux de l'un des défis du siècle : le réchauffement climatique. Il est important de rapidement réduire son empreinte carbone pour limiter l'aggravation du réchauffement. Je vulgarise essentiellement les sujets énergétiques, liés à la transition énergétique, je partage des astuces, des ordres de grandeur, pour mieux comprendre notre environnement.

Mon parcours

Je suis ingénieur aéronautique de formation (ISAE Supaéro), mais, suite à mon déclic climatique apparu en école d'ingénieur et au moment du Covid en 2020, je travaille aujourd'hui dans le secteur de l'efficacité énergétique des bâtiments, premier poste de consommation en France et dans le monde. Mon objectif est de maximiser mon impact sur la transition énergétique au travers de mon activité pro, mais aussi de mes chaînes de vulgarisation. Abonne-toi à mes différentes chaînes pour soutenir mon travail et pour apprendre plein de choses j'espère. Parles-en autour de toi aussi :)

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🤖 L'empreinte carbone de ce site

Ce site a été codé avec une IA générative : voici ce que ça a coûté en CO₂

▼ Déplier

Je passe mon temps à demander aux autres de compter leur empreinte carbone. La moindre des choses est de compter la mienne, y compris celle de ce site, que je n'ai pas écrit tout seul.

🤖 Ce qui suit ne compte que l'utilisation d'une IA déjà entraînée. Pour le calcul complet, y compris ce que coûte la fabrication d'un modèle (tokens, paramètres, FLOPs, 16 000 cartes graphiques, facteur d'émission marginal) et l'empreinte des datacenters, voir la page data Le coût énergétique et carbone de l'IA.

J'ai codé ce site avec une IA générative

Ce site a été développé avec Claude Code, un agent de programmation d'Anthropic, entreprise américaine. J'aurais préféré un outil européen : quand j'ai commencé, Mistral AI n'avait pas d'équivalent capable de produire un site complet de cette façon. Ce n'est plus vrai aujourd'hui : Mistral a depuis publié Vibe CLI, un agent de codage en ligne de commande, et cela change le calcul, puisque l'électricité française est environ sept fois moins carbonée que l'électricité américaine. À méditer pour la suite.

Une IA générative, c'est une machine à convertir de l'électricité en texte

C'est la façon la plus juste de se représenter la chose. Un modèle de langage ne « sait » rien au sens où une base de données sait : il calcule. Pour produire un seul mot, il fait passer tout le texte de la conversation à travers des centaines de milliards de paramètres, dans des puces qui chauffent, dans des serveurs qu'il faut refroidir. Puis il recommence pour le mot suivant. À l'autre bout du fil, il y a une centrale électrique.

L'unité de compte n'est pas le mot mais le token : un morceau de mot, environ 0,75 mot en français. Une page de texte, c'est à peu près 400 tokens.

Les tokens affichés : lus ou générés ? Massivement lus

C'est la question que tout le monde se pose en voyant le compteur, et la réponse est instructive. Claude Code compte les deux, mais dans des proportions qui n'ont rien à voir. Sur ce projet :

Tokens lus (en entrée)1 027 M

Tokens générés (en sortie)1,88 M

Soit un rapport de 1 à 550. La barre rouge est presque invisible, et ce n'est pas une erreur de dessin.

L'explication : à chaque nouvelle question, le modèle doit relire toute la conversation depuis le début : le code, les fichiers ouverts, les échanges précédents. Une session qui dure relit donc son propre historique des centaines de fois. Sur les 1 027 millions de tokens lus, 979 millions sont des relectures mises en cache, facturées et calculées à prix cassé, précisément parce qu'elles se répètent.

Donc quand vous voyez un gros nombre de tokens dans un outil comme celui-ci, ne l'interprétez pas comme « l'IA a écrit l'équivalent de 3 000 livres ». Elle a surtout relu. Le travail de création réelle, ici, tient en 1,88 million de tokens, soit environ 1,4 million de mots, une quinzaine de romans, code compris.

De l'électricité au CO₂ : le calcul

Lire est beaucoup moins coûteux que générer : la lecture traite tout le texte d'un bloc, la génération avance un token à la fois. En pondérant chaque type de token par son coût de calcul relatif, les 1 029 millions de tokens de ce projet équivalent à environ 34 millions de tokens générés.

34 M

équivalents tokens générés

≈ 17 kWh

d'électricité consommée

≈ 6 kgCO₂e

sur le réseau électrique américain

Le calcul : 34 millions d'équivalents × 0,5 Wh pour mille tokens (valeur centrale de la littérature, qui s'étale de 0,1 à 2 Wh) = 17 kWh. Puis 17 kWh × 386 gCO₂e/kWh, l'intensité moyenne du réseau américain (EPA), = 6 kgCO₂e. Compte tenu de la fourchette sur l'énergie, la vraie valeur est quelque part entre 1 et 25 kg.

Vérification par une autre méthode

Un chiffre isolé ne vaut rien. Heureusement, la littérature donne aussi des empreintes par million de tokens. Mistral AI a publié, avec Carbone 4 et l'ADEME, une analyse de cycle de vie complète de son modèle Large 2 : une réponse de 400 tokens y pèse 1,14 gCO₂e, entraînement du modèle et fabrication des serveurs compris. Soit 2,85 kgCO₂e par million de tokens générés.

Appliqué aux 1,88 million de tokens réellement générés ici, cela donne 5 kgCO₂e. Les deux méthodes, construites sur des bases totalement différentes, tombent sur le même ordre de grandeur. C'est le maximum de confiance qu'on puisse espérer sur ce genre d'estimation.

Le résultat : environ 10 kgCO₂e pour fabriquer ce site

Je retiens une dizaine de kilos de CO₂e, en arrondissant vers le haut par prudence. C'est un ordre de grandeur, pas une mesure : la fourchette honnête va de 1 à 25 kg.

En unité parlante : l'équivalent d'environ 3 steaks hachés de 100 g, à 3 kgCO₂e pièce (voir les ordres de grandeur du CO₂). Sur la fourchette basse, un tiers de steak ; sur la fourchette haute, huit steaks.

Ce que ce chiffre veut dire, et ce qu'il ne veut pas dire

Ce qu'il veut dire : à l'échelle individuelle, coder un site entier avec une IA générative coûte, en carbone, un repas. Trois steaks hachés. Ce n'est pas rien, mais ce n'est pas le sujet quand on cherche à passer de 10 tonnes à 2. Se flageller pour une requête à une IA pendant qu'on prend l'avion trois fois par an, c'est se tromper de combat de trois ordres de grandeur.

Ce qu'il ne veut pas dire : que l'IA est sans impact. Multipliée par des centaines de millions d'utilisateurs quotidiens, elle pèse très lourd ; et surtout, elle fait exploser la demande électrique de pays qui n'ont pas fini de décarboner la leur. Le problème n'est pas ma requête, il est agrégé et systémique. C'est exactement pour cela que le lieu où tournent ces modèles compte autant que leur nombre.

Enfin, ce chiffre ne couvre que la fabrication. Chaque visite de ce site consomme à son tour de l'électricité : serveur, réseau, votre écran. Si le site est consulté quelques dizaines de milliers de fois, sa consultation finira par dépasser sa création. C'est d'ailleurs pour ça qu'il est volontairement léger : pas de vidéo en lecture automatique, pas de bibliothèque graphique lourde, des pages statiques et des graphiques dessinés à la main en HTML.

Voir le détail des chiffres et les sources

Volumes de tokens, mesurés le 28 juillet 2026 dans les journaux de session locaux de Claude Code, sur les 7 sessions de ce projet : 1 875 129 tokens générés ; 34 805 tokens lus sans cache ; 48 264 825 tokens mis en cache ; 978 823 901 tokens relus depuis le cache. Total : 1 028 998 660. Ces volumes continuent d'augmenter à chaque modification du site : le chiffre est un instantané, pas un total définitif.

Pondération : générer un token est l'opération coûteuse, car elle se fait séquentiellement, un token à la fois. On applique les rapports de prix des API comme approximation du coût de calcul relatif (lecture ≈ 1/5, mise en cache ≈ 1/4, relecture depuis le cache ≈ 1/50 du coût d'un token généré), d'où 33,5 millions d'équivalents. Anthropic ne publie aucune donnée environnementale par requête, contrairement à Google et à Mistral : c'est la principale limite de cet exercice.