Voici un tableau comparatif des initiatives environnementales et de l’empreinte carbone pour les principaux modèles d’IA en 2025 :
🌍 Comparatif des engagements environnementaux des modèles d’IA (2025)
| Modèle / Acteur | 🌱 Projets / Infrastructure verte | 📊 Chiffres / Estimations carbone | 🔍 Transparence / Limites |
|---|---|---|---|
| ChatGPT (OpenAI) | Stargate Norway : ≈100k GPU, 230 MW, hydroélectricité 🇳🇴 | Pas de rapport Scope 1-2-3 complet publié | Avancée infra verte, mais manque de chiffres consolidés par requête ou modèle |
| Mistral AI | Rapport environnemental 2025, focus géographie & énergie | Audit technique, dépendance lieu/calcul ; pas de bilan global | Très transparent sur méthodo, acteur engagé mais plus petit que hyperscalers |
| Copilot (Microsoft) | PPA massifs, datacenters optimisés, objectifs 2030 ambitieux | Rapports annuels détaillés, PUE, discussions sur nucléaire | Bonne transparence, outils clients ; IA met pression sur objectifs |
| Claude (Anthropic) | Déploiement via clouds partenaires (ex. Vertex AI), projets clients propres | Efficacité relative favorable, mais données Scope 1-2-3 partielles | Dépendance au cloud, granularité limitée des émissions consolidées |
| Gemini (Google) | Datacenters optimisés, PPAs, méthodo par-requête (0.03 gCO₂e/prompt) | Rapports complets, chiffres par prompt, hausse émissions globales | Excellente transparence méthodo, mais volume d’usage augmente impact total |
| Perplexity | Pas de projet infra verte propre connu ; dépendance cloud tiers | Données manquantes ; aucune publication consolidée | Transparence faible ; dépend du cloud/région utilisé pour exécution |
🔎 Observations transversales
Hyperscalers (Google, Microsoft) : leaders en transparence et publication de métriques (PUE, GW de PPAs, estimations par requête).
Nouveaux acteurs (OpenAI, Mistral, Anthropic) : avancées notables en infrastructure verte, mais bilans Scope 1-2-3 encore partiels.
Méthodologies par requête : très variables — ex. Gemini ≈ 0.03 gCO₂e/prompt, mais dépend fortement du modèle, tokens, mix énergétique.
✅ Recommandations pratiques pour audit / réduction d’empreinte
Choix de région : privilégier exécution dans datacenters alimentés par renouvelables (ex. Norvège).
Demandes de métriques : PUE, % énergie renouvelable, estimation gCO₂e par 1k tokens ou requête.
Optimisation d’usage : distillation, batch processing, réduction des inférences inutiles.
Comparatif clair et actionable pour ChatGPT (OpenAI), Mistral AI, Microsoft Copilot, Claude (Anthropic), Gemini (Google) et Perplexity :
Pour chacun je donne (1) projets / infrastructure « verte », (2) chiffres / estimations publiées sur l’empreinte carbone (ou note si données manquantes), et (3) points de transparence / limites. J’ai utilisé les sources publiques 2024–2025 (liens cités inline).
1) ChatGPT — OpenAI
Projets / infra verte
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L’initiative “Stargate Norway” : gigafactory en Norvège (partenariat OpenAI – Nscale – Aker) – installation prévue ≈100 000 GPU, capacité initiale ~230 MW, alimentée par hydro-électricité renouvelable; projet annoncé comme « renewable-powered » et souverain pour l’Europe. (OpenAI)
Empreinte carbone / chiffres
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OpenAI communique des initiatives et partenariats pour réduire/compter l’impact, mais il manque encore (mi-2025) un rapport public complet détaillant Scope 1-2-3 et mesures cumulées; les annonces sont centrées sur projets infra et partenariats plutôt que sur un bilan exhaustif. (DitchCarbon)
Transparence / limites
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Avancée notable côté infra verte (Stargate), mais la transparence chiffrée sur émissions totales reste limitée — difficile d’avoir un chiffre consolidé par requête ou par modèle chez OpenAI sans données publiques complètes. (Reuters)
2) Mistral AI
Projets / infra verte
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Mistral a publié en 2025 un rapport / audit environnemental visant à standardiser la mesure de l’empreinte des LLMs et a mis en avant l’importance du choix géographique (climat, électricité renouvelable) pour réduire empreinte énergie/eau. Ils travaillent aussi sur collaborations industrielles (ex. TotalEnergies) pour projets liés énergie/transition. (Mistral AI)
Empreinte carbone / chiffres
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Mistral a publié des analyses montrant que l’empreinte dépend fortement du lieu de calcul (water use, carbon intensity). Ils fournissent des chiffres et recommandations dans leur rapport (étude propriétaire). Cependant il s’agit plutôt d’un audit / guide qu’un bilan global d’émissions consolidé. (The Register)
Transparence / limites
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Très proactif côté transparence technique (rapport d’impact) — Mistral se positionne comme un acteur qui mesure et publie méthodologies ; utile pour comparaisons, mais à l’échelle ils restent plus petits que hyperscalers. (Mistral AI)
3) Copilot — Microsoft (Azure + Copilot services)
Projets / infra verte
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Microsoft/Azure mène des contrats massifs d’achat d’énergie renouvelable, PPA, et investit dans optimisation datacenter (PUE, cooling) — Microsoft affirme une trajectoire vers des objectifs ambitieux 2030 (carbon negative, water positive, zero waste). Copilot et services associés tournent principalement sur Azure. (cdn-dynmedia-1.microsoft.com)
Empreinte carbone / chiffres
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Microsoft publie des rapports environnementaux annuels 2025 détaillés (progression vers objectifs, données PUE, etc.) ; ces rapports montrent progrès mais aussi la montée de la consommation énergétique liée à l’IA. Microsoft explore aussi des sources baseload (y compris discussions sur le nucléaire) pour répondre à la demande massive d’AI. (The Official Microsoft Blog)
Transparence / limites
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Bonne transparence via rapports officiels et chiffres — outil pour clients pour mesurer empreinte (Customer Sustainability tools). Limite : croissance d’IA met la pression sur les objectifs; Microsoft communique largement mais l’évolution rapide oblige à surveiller les prochains bilans. (Microsoft)
4) Claude — Anthropic
Projets / infra verte
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Anthropic propose Claude via divers partenaires cloud (ex. Claude sur Vertex AI / Google Cloud pour certains clients) ; Anthropic a des collaborations pour déploiements industriels, et certaines implémentations clientes mettent l’accent sur l’utilisation d’infra plus propre (selon partenaires cloud). Exemple client/partenariat : AES sur Vertex AI. (Anthropic)
Empreinte carbone / chiffres
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Des analyses et articles (2025) indiquent qu’Anthropic/Claude (certaines versions) figurent parmi les modèles qui présentent de bonnes efficacités relatives (i.e. empreinte par unité de performance favorable dans certaines évaluations), mais données publiques consolidées d’Anthropic sur Scope 1-2-3 restent partielles. (bbf.digital)
Transparence / limites
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Anthropic publie des éléments techniques, mais comme pour d’autres acteurs, la granularité complète des émissions à l’échelle de la compagnie est peu détaillée publiquement ; la dépendance aux clouds partenaires influe (mix énergétique dépend du cloud/région). (Anthropic)
5) Gemini — Google
Projets / infra verte
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Google est historiquement leader en datacenters très optimisés et achats d’énergie renouvelable (GW de PPAs). Google a publié une méthodologie et chiffres pour mesurer l’impact énergétique d’une requête Gemini (median Gemini text prompt ≈ 0.24 Wh / 0.03 gCO₂e / 0.26 mL d’eau selon leur méthode pour Gemini Apps). Google investit aussi massivement en R&D énergie/efficacité. (Google Cloud)
Empreinte carbone / chiffres
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Google publie rapports 2025 détaillés (réduction PUE, achats d’énergie) mais signale aussi que ses émissions ont augmenté — l’IA a fait monter la consommation électrique globale, malgré progrès en efficacité. Google fournit maintenant des chiffres par-requête (méthodologie reproducible). (Sustainability)
Transparence / limites
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Très bonne transparence méthodologique : Google publie méthodes et métriques et est un des rares à donner des estimations par-prompt reproducibles. Limite : même avec efficacité par requête basse, le volume global d’utilisation fait augmenter les émissions absolues. (Google Cloud)
6) Perplexity
Projets / infra verte
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Perplexity n’a pas, à ce jour, de communication publique aussi robuste sur des projets d’infrastructure « verte » propres (pas d’annonce équivalente à un gigafactory ou rapport détaillé). Beaucoup de leur service s’appuie sur clouds tiers (donc le mix énergétique dépend du fournisseur cloud choisi et de la région). (Aiville)
Empreinte carbone / chiffres
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Données publiques manquantes : aucune grande publication chiffrée officielle (2025) sur l’empreinte consolidée de Perplexity n’est facilement accessible. On trouve des analyses tierces discutant de l’incertitude globale des estimations par-requête pour plusieurs chatbots. (Aiville)
Transparence / limites
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Transparence limitée ; pour évaluer Perplexity il faut vérifier l’architecture régionale / cloud qu’ils utilisent pour ton usage (si tu veux réduire empreinte, exiger exécution dans une région cloud alimentée par renouvelables). (Aiville)
Observations transversales (à retenir)
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Hyperscalers (Google, Microsoft) publient les bilans et méthodologies les plus complets — ils fournissent des chiffres (PUE, GW de PPAs) et parfois des estimations par-requête (Google a publié méthode et chiffres). (Google Cloud)
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Nouveaux acteurs (OpenAI, Mistral, Anthropic) montrent un vrai mouvement vers infra verte (ex. Stargate Norway, rapports Mistral) mais la granularité des bilans Scope 1-2-3 varie beaucoup. (Reuters)
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Les chiffres “par requête” varient énormément selon méthodologie (0.24 Wh / 0.03 gCO₂e pour Gemini vs autres estimations publiées ailleurs) — faire attention aux hypothèses (taille du prompt, tokens, modèle, PUE, mix électrique). (Google Cloud)
Recommandations pratiques (si tu dois choisir / auditer pour réduire empreinte)
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Demande la région d’exécution : privilégie datacenters dans des régions à électricité renouvelable (ex. Norvège pour Stargate). (nscale.com)
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Exige des métriques : PUE, part d’énergie couverte par PPA/renewable, et (si possible) estimation gCO₂e par 1k tokens ou par requête. (cdn-dynmedia-1.microsoft.com)
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Optimise l’usage : modèle adapté (distillation/quantification), batch processing, limiter inférences inutiles — ça réduit immédiatement la consommation. (UC Berkeley Sutardja Center)
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Si tu veux preuve : pour OpenAI/ChatGPT, regarde Stargate Norway (preuve d’investissement infra) ; pour Google/ Gemini, utilise la méthodologie par-prompt publiée ; pour Mistral, télécharge leur rapport environnemental. (Reuters)
🌱 Engagements environnementaux
| Acteur | Infra verte | Empreinte carbone | Transparence |
|---|---|---|---|
| Microsoft | PPA, datacenters optimisés | Rapports détaillés (PUE, objectifs 2030) | Élevée |
| Méthodo par prompt (≈0.03 gCO₂e) | Rapports complets | Excellente | |
| OpenAI | Stargate Norway (hydro) | Pas de Scope 1-2-3 complet | Moyenne |
| Mistral | Rapport environnemental 2025 | Audit technique, pas de bilan global | Bonne |
| Anthropic | Cloud partenaires | Données partielles | Moyenne |
| Perplexity | Dépendance cloud tiers | Données absentes | Faible |
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