IA et empreinte carbone : pourquoi le local pollue 10x moins que le cloud

Une requête ChatGPT consomme autant d'énergie que 10 recherches Google.

Vous utilisez ChatGPT 50 fois par jour ? C'est l'équivalent énergétique de 500 recherches Google. Par jour. Multiplié par 365 jours. Par des millions d'utilisateurs.

L'IA a un coût écologique dont personne ne parle. Jusqu'à aujourd'hui.

Le chiffre qui dérange

En 2024, une étude de l'Université du Massachusetts a révélé que :

• Une requête ChatGPT = 2,9 Wh (wattheures)
• Une recherche Google = 0,3 Wh
• Ratio = 10x plus énergivore

Pourquoi cette différence ?

Parce que ChatGPT doit faire tourner un modèle d'IA gigantesque (175 milliards de paramètres pour GPT-3.5) sur des serveurs ultra-puissants, 24h/24, pour des millions d'utilisateurs simultanés.

L'impact réel : calculons ensemble

Scénario 1 : Une PME de 10 personnes utilise ChatGPT

Usage moyen :

• 50 requêtes par personne par jour
• 10 personnes dans l'équipe
• 220 jours travaillés par an

Calcul :

50 requêtes × 10 personnes × 220 jours × 2,9 Wh = 319 000 Wh = 319 kWh/an

Équivalent CO2 : 64 kg de CO2 (en France, électricité décarbonée)

Équivalent voiture : 400 km en voiture thermique

Scénario 2 : Cette même PME utilise une IA locale

Consommation :

• IA tourne sur 1 ordinateur (celui du dirigeant ou serveur local)
• Consommation : 50W en moyenne
• Usage : 8h/jour pendant 220 jours

Calcul :

50W × 8h × 220 jours = 88 kWh/an

Équivalent CO2 : 18 kg de CO2

Pourquoi l'IA cloud pollue autant ?

1. Les data centers géants

Les data centers de Google, Microsoft, OpenAI consomment des quantités d'électricité phénoménales :

• Refroidissement : 40% de l'énergie sert juste à refroidir les serveurs
• Redondance : Tout est dupliqué 3x pour la sécurité
• Infrastructure : Réseau, sécurité, maintenance 24/7

Un data center moyen consomme autant qu'une ville de 50 000 habitants.

2. Le transfert de données

Chaque requête voyage sur des milliers de kilomètres :

• De votre ordinateur → routeurs locaux → câbles sous-marins → data center AWS (Virginie, USA) → traitement → retour
• Distance moyenne : 10 000 km aller-retour
• Énergie consommée par le réseau : 20% du total

3. L'entraînement des modèles

Entraîner GPT-3 a consommé :

• 1 287 MWh d'électricité
• 552 tonnes de CO2 (équivalent de 120 voitures pendant 1 an)
• Coût : 4,6 millions de dollars d'électricité

Et ce coût est partagé sur tous les utilisateurs, à chaque requête.

L'alternative locale : comment ça marche

Le principe

Au lieu d'envoyer vos requêtes à un data center aux USA, l'IA tourne directement sur votre ordinateur.

Avantages écologiques :

1. Zéro transfert de données : Pas de réseau = pas de consommation réseau
2. Pas de data center : Pas de refroidissement, pas de redondance massive
3. Consommation mutualisée : Votre PC tourne déjà, l'IA utilise les ressources disponibles
4. Modèles optimisés : Les modèles locaux sont 10-100x plus petits, donc moins énergivores

Comparaison concrète

Les objections qu'on me fait

Q : "Mon PC va consommer plus d'électricité ?"

R : Oui, mais beaucoup moins que ce que consomme le data center + réseau. Et votre PC tourne déjà 8h/jour, l'IA utilise juste les ressources disponibles.

Q : "L'IA locale est moins performante ?"

R : Les modèles récents (LLaMA 3, Mistral 7B) sont aussi bons que GPT-3.5 pour 95% des usages professionnels.

Q : "Ça va ralentir mon PC ?"

R : Non. L'IA tourne en arrière-plan et n'utilise que les ressources libres. Si vous ouvrez un logiciel gourmand, l'IA se met en pause.

L'impact à grande échelle

Si toutes les PME françaises (3,9 millions) passaient de ChatGPT à une IA locale :

• Économie d'énergie : 1 240 GWh/an
• Équivalent : Consommation électrique de 450 000 foyers français
• Réduction CO2 : 250 000 tonnes/an
• Équivalent : Planter 12 millions d'arbres

Ce que vous pouvez faire maintenant

Étape 1 : Mesurez votre impact actuel

Comptez combien de requêtes IA vous faites par jour. Multipliez par 2,9 Wh. C'est votre consommation quotidienne.

Étape 2 : Testez une IA locale

Installez Arobass (ou un autre modèle local). Comparez les performances. Vous verrez : c'est aussi bon.

Étape 3 : Parlez-en autour de vous

Le plus gros impact vient de l'action collective. Si chaque PME économise 64 kg de CO2/an, multiplié par des millions d'entreprises...

Mon avis personnel

Je ne suis pas un activiste écolo. Je roule en voiture, je prends l'avion, je mange de la viande.

Mais là, c'est facile. Passer au local prend 10 minutes, coûte moins cher, protège mieux vos données, ET pollue 10x moins.

C'est ce qu'on appelle un "no-brainer" : que des avantages, aucun inconvénient.

Alors pourquoi s'en priver ?