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Claude ne crée pas de vidéo : ce scénario repose sur des mesures faites sur des modèles ouverts de génération vidéo (CogVideoX, Wan). Les modèles commerciaux (Sora, Veo) ne publient aucune donnée.
Un token vaut environ trois quarts de mot. Une page de texte fait environ 1 000 tokens.
Répétitions, pour les deux usages
Par exemple : chaque jour d'une classe de 30 élèves.
Résultats
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- Calcul de l'IA (centre de données)
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À vous de jouer : six questions
- Pour une question courte à l'IA, qu'est-ce qui consomme le plus : le calcul dans le centre de données ou votre écran ? La réponse change-t-elle avec un smartphone ?
- Activez la réflexion étendue (scénario « Question difficile »). Par combien l'énergie du calcul est-elle multipliée ? Pourquoi ?
- Dans une conversation, l'IA relit tout l'historique à chaque nouveau message. Comparez 10 questions dans une même conversation et 10 questions posées séparément.
- Comparez 10 minutes de YouTube et un résumé de document par l'IA. Lequel pèse le plus, et à cause de quel maillon ?
- Combien de minutes de TikTok sur smartphone faut-il pour égaler la génération d'une seule vidéo de 5 secondes par IA ?
- Passez la vidéo générée de 5 à 10 secondes. L'énergie double-t-elle ? Que se passe-t-il si l'on doit la régénérer trois fois avant d'être satisfait ?
Hypothèses, calculs et sources
Ce qui est compté : l'énergie électrique consommée pendant l'usage, dans le centre de données (refroidissement compris), le réseau et votre appareil. Ce qui n'est pas compté : la fabrication du matériel, l'entraînement des modèles, l'eau de refroidissement. Le CO₂ est calculé avec un ordre de grandeur de l'intensité carbone de l'électricité du pays choisi.
| Maillon | Calcul | Source |
|---|---|---|
| Page web : centre de données | 0,055 Wh par Mo transféré (fourchette ÷ 2 à × 2) | Sustainable Web Design Model, version 4 |
| Réseau (web et IA) | 0,059 Wh par Mo transféré (fourchette ÷ 2 à × 2). Un token de texte pèse environ 4 octets : le réseau est négligeable pour l'IA | Sustainable Web Design Model, version 4 |
| Votre appareil | puissance de l'appareil × temps d'écran. Ce modèle remplace la part « terminaux » par Mo du modèle de référence, peu adaptée à une lecture | ordres de grandeur courants |
| Calcul de l'IA | tokens générés (réponse + réflexion) × énergie par token, plus tokens d'entrée × un quart de cette énergie. Modèle moyen : 1,2 mWh par token généré, fourchette de 0,4 × à 2,5 × | calé sur Epoch AI (0,3 Wh pour une requête courante, 2,5 Wh avec 10 000 tokens d'entrée), Jegham et al. 2025 (environ 0,8 Wh pour une question courte avec Claude 3.7 Sonnet, 5,5 Wh pour une longue) et Google 2025 (0,24 Wh pour le prompt médian de Gemini) |
| Taille du modèle | petit : un tiers du modèle moyen ; grand : trois fois le modèle moyen | hypothèse : Anthropic ne publie ni la taille de ses modèles ni leur consommation |
| Données des vidéos | YouTube en HD (1080p) : environ 33 Mo par minute (1,5 à 3 Go par heure selon les mesures). TikTok : environ 10 Mo par minute (0,3 à 0,85 Go par heure selon les mesures) | mesures publiées par des opérateurs et la presse spécialisée, très variables selon la qualité et le codec |
| Vidéo en streaming : remarque | le calcul par Mo donne plutôt une valeur haute pour la vidéo : la consommation du réseau ne suit pas exactement le volume de données. La Carbon Trust estime une heure de streaming en Europe à environ 55 g de CO₂e, appareil compris | Carbon Trust, 2021 |
| Génération d'une vidéo par IA | environ 170 Wh pour 5 secondes (fourchette de 30 à 940 Wh), multipliés par le carré du rapport de durée : 10 secondes coûtent environ 4 fois plus que 5 secondes. Le fichier produit (environ 0,5 Mo par seconde) compte dans le réseau | mesures de Hugging Face sur CogVideoX rapportées par MIT Technology Review (2025) : 944 Wh pour 5 s avec la version récente, 30 Wh avec l'ancienne, valeur haute contestée ; Delavande et al. 2025 pour l'effet de la durée |
Pour aller plus loin :
- Sustainable Web Design, Estimating digital emissions (modèle v4).
- Epoch AI, How much energy does ChatGPT use?, 2025.
- Jegham N. et al., How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference, prépublication arXiv, 2025.
- Elsworth C. et al., Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale, prépublication arXiv, 2025 (mesures publiées par Google sur son propre service).
- EcoLogits (GenAI Impact), bibliothèque d'estimation de l'impact des appels aux modèles d'IA.
- Delavande J., Pierrard R., Luccioni S., Video Killed the Energy Budget: Characterizing the Latency and Power Regimes of Open Text-to-Video Models, prépublication arXiv, 2025.
- MIT Technology Review, enquête sur l'énergie de l'IA (mai 2025), résumée par Simon Willison, avec ses réserves sur le chiffre de la vidéo.
- Carbon Trust, Carbon impact of video streaming, 2021.