Le coût caché des requêtes ChatGPT : 2,5 milliards de requêtes par jour, consommant environ 850 mégawattheures d'électricité, soit l'énergie nécessaire pour recharger 14 000 véhicules électriques

Le coût caché des requêtes ChatGPT : 2,5 milliards de requêtes par jour, consommant environ 850 mégawattheures d'électricité, soit l'énergie nécessaire pour recharger 14 000 véhicules électriques

Lorsque vous dites un simple « Bonjour » à ChatGPT, cela semble anodin. Mais derrière cette réponse instantanée se cache un réseau mondial de serveurs tournant à plein régime, consommant des quantités d'énergie colossales. La facilité de la conversation cache une infrastructure gigantesque qui alimente chaque jour des milliards d'interactions avec l'IA. Bien qu'OpenAI ne divulgue pas la consommation d'énergie de son chatbot, des estimations suggèrent que les 2,5 milliards de requêtes traitées quotidiennement par ChatGPT consommeraient jusqu'à 850 mégawattheures, soit suffisamment pour recharger des milliers de véhicules électriques chaque jour.

L'IA générative repose sur une énorme infrastructure matérielle et énergétique. Toutefois, un rapport publié par SambaNova en janvier 2025 révèle que les entreprises ignorent la consommation d'énergie des systèmes d'IA qu'elles déploient. Seulement 13 % des entreprises surveillent la consommation d'énergie de leurs systèmes, même si 49,8 % d'entre elles se disent préoccupées par l'appétit énergétique et les problèmes d'efficacité posés par l'IA.

OpenAI ne divulgue que peu d'informations sur ses activités, mais les sorties du PDG Sam Altman et les billets de blogues de l'entreprise permettent de glaner quelques informations sur la consommation énergétique de ChatGPT. Sam Altman a laissé entendre qu'une requête moyenne consomme 0,34 Wh.

La puissance énergétique derrière une requête

OpenAI affirme que ChatGPT compte 700 millions d'utilisateurs hebdomadaires et traite plus de 2,5 milliards de requêtes par jours. Si une requête moyenne consomme 0,34 Wh, cela représente 850 mégawattheures. Cela équivaut à peu près à recharger des milliers de véhicules électriques ou à éclairer une petite ville. Certains chercheurs affirment que les modèles les plus intelligents peuvent consommer plus de 20 Wh lorsqu'il s'agit d'une requête complexe.


Avec 2,5 milliards de requêtes par jour, cela représente près de 1 000 milliards de requêtes par an, et ChatGPT pourrait facilement dépasser ce chiffre en 2025 si sa base d'utilisateurs continue de croître rapidement. À l'échelle annuelle, l'activité de ChatGPT avoisine 310 gigawattheures ; c'est autant d'énergie pour alimenter 29 000 foyers américains pendant une année entière, soit presque autant que la population de Jonesboro, dans l'Arkansas.

Bien que massif, ChatGPT n'est qu'une partie de l'IA générative. De nombreuses entreprises utilisent les modèles d'OpenAI via l'API, et des rivaux tels que Gemini de Google et Claude d'Anthropic se développent. En bref, l'IA n'est pas seulement gourmande en calcul, elle est également très coûteuse en énergie.

Les futurs centres de données Stargate d'OpenAI

Le projet Stargate a été annoncé le 22 janvier 2025 par le président Donald Trump. Selon son annonce, OpenAI, Softbank et Oracle vont investir jusqu'à 500 milliards de dollars pour créer une coentreprise appelée Stargate. Cette dernière construira l'infrastructure physique et virtuelle qui alimentera la prochaine génération d'IA, y compris des centres de données dans tout le pays. Le projet vise à permettre aux États-Unis de dominer le secteur de l'IA.

Dans le cadre du projet Stargate, OpenAI et ses partenaires vont construire des centres de données « de classe Stargate » d'une puissance de 1 gigawatt, les plus grandes installations d'IA jamais imaginées. Chacun de ces mégacentres pourrait consommer 8,76 térawattheures par an, d'un réacteur nucléaire entier.


La demande mondiale en infrastructures d'IA est si importante que les experts estiment que nous aurons besoin de 38 centres de données de ce type d'ici 2030 rien que pour répondre à l'utilisation prévue. Cette expansion rapide souligne une vérité plus large : l'IA n'est pas seulement une révolution logicielle, c'est aussi une révolution physique, fondée sur l'acier, le silicium et d'énormes flux d'énergie. Certains mettent toutefois en garde contre une bulle.

Selon un rapport de la Schneider Electric Sustainability Research Institute, en 2025, l'IA générative dans son ensemble devrait consommer 15 térawattheures d'électricité par an. Mais d'ici à 2030, ce chiffre pourrait passer à 347 térawattheures, soit une multiplication par 23. Cela équivaut à la production annuelle de 44 réacteurs nucléaires.

Augmentation de la demande en matière d'IA

La Schneider Electric Sustainability Research Institute s'attend à ce que le nombre moyen de requêtes quotidiennes augmente considérablement au cours des cinq prochaines années. Selon une estimation de l'organisation concernant la consommation énergétique globale à l'horizon 2030, le monde pourrait alors enregistrer jusqu'à 329 milliards de requêtes par jour, soit environ 38 requêtes par jour et par personne vivant sur la planète Terre.

Cela représente au total environ 120 000 milliards de requêtes par an. (Ce chiffre repose sur l'hypothèse d'une population mondiale de 8,6 milliards d'individus en 2030, selon les dernières estimations des Nations Unies.) Aussi irréaliste que cela puisse paraître, cette prévision est rendue plausible par les projets de création d'agents IA capables de fonctionner de manière indépendante et d'interagir avec d'autres agents IA.


Le NERC (North American Electric Reliability Corporation), un organisme de surveillance américain, prévient que la demande en IA et en cryptomonnaie pourrait peser sur les réseaux électriques américains et canadiens. L'IA pourrait consommer 8 % de l'électricité américaine d'ici à 2030 et le minage de bitcoins ajoute une pression supplémentaire. Les véhicules électriques et les projets d'énergie solaire retardés aggravent également la pression sur le réseau.

De plus, certains centres de données nécessitent d'énormes quantités d'eau pour refroidir les serveurs, ce qui accroit la pression sur les sources d'eau et pollue les nappes phréatiques. Lors des journées chaudes, un seul centre de données peut utiliser des millions de litres d'eau. Selon une étude, les centres de données pour l'IA pourraient consommer une quantité d'eau phénoménale d'ici à 2027, soit environ 6 435 milliards de litres d’eau dans le monde.

Le retour en grâce des vieilles centrales à charbon polluantes

Dans une interview accordée à l'AFP en septembre 2024, la chercheuse en IA Sasha Luccioni a déclaré que « l'IA générative accélère la crise climatique en raison de son appétit énergétique ». Sasha Luccioni estime qu'il est particulièrement décevant que les gens utilisent l'IA pour faire des recherches sur Internet. Elle avertit que l'IA générative consomme 30 fois plus d'énergie qu'un moteur de recherche, ce qui constitue un danger pour l'environnement.

Aux États-Unis, les centres de données connaissent une transition importante vers l'énergie produite à partir du charbon en raison de la hausse des prix du gaz naturel et de la croissance rapide de la demande en électricité. Selon la société de services financiers Jefferies, les opérateurs de centres de données se précipitent pour connecter de nouvelles capacités au réseau électrique, avec une croissance accélérée de la charge prévue pour la période 2026-2028.


Cette hausse de la demande entraîne une reprise inattendue de la production de charbon, qui a augmenté de près de 20 % depuis le début de l'année 2025. Jefferies indique : « nous relevons notre estimation de la production d'électricité à partir du charbon d'environ 11 % (en raison de facteurs de capacité plus élevés) et prévoyons qu'elle restera élevée jusqu'en 2027 grâce à des prix du combustible favorables par rapport au gaz (en particulier pour le parc existant) ».

Des avertissements ont été lancés en 2024, indiquant que la demande énergétique croissante due à la prolifération des centres de données aux États-Unis risquait de dépasser la capacité de production disponible, ce qui pourrait prolonger la durée de vie des vieilles centrales à charbon polluantes.

À Omaha, une compagnie d'électricité a renoncé à son projet d'arrêter de brûler du charbon pour produire de l'électricité, invoquant la nécessité d'alimenter les centres de données situés à proximité. La compagnie a estimé que la mise hors service des générateurs à charbon de la centrale électrique de North Omaha risquait d'entraîner des pénuries d'électricité dans le district, compte tenu des besoins énergétiques croissants de ces installations.

Impacts de ce revirement sur le climat et l'environnement

Plusieurs compagnies d'électricité retardent la mise à la retraite des centrales à charbon, malgré l'impact environnemental et climatique. La combustion continue du charbon affecte la qualité de l'air local à proximité des centrales électriques et entrave les efforts plus larges visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre. Le groupe militant Greenpeace a qualifié le charbon de « moyen de production d'énergie le plus sale et le plus polluant ».

Les défenseurs de l'environnement avertissent que cela pourrait compromettre les objectifs climatiques des États-Unis, les émissions de charbon pouvant augmenter de 10 à 15 % dans les États clés d'ici 2026. Pourtant, pour les opérateurs, le calcul est simple : les modèles d'entraînement de l'IA exigent une alimentation électrique constante et ininterrompue que l'énergie solaire ou éolienne ne peut pas toujours garantir sans d'énormes batteries de secours.

L'impact environnemental s'étend à l'échelle mondiale. Sasha Luccioni a déclaré que les outils d'IA peuvent émettre plusieurs tonnes de CO₂ par jour et ajoute que l'utilisation des chatbots d'IA générative comme outil de recherche en ligne pourrait avoir de graves conséquences sur l'environnement et le climat. « Je trouve particulièrement décevant que l'IA générative soit utilisée pour faire des recherches sur Internet », a déploré la scientifique au micro de l'AFP.

Un rapport de Morgan Stanley publié en 2024 prévoit que les centres de données émettront jusqu'à 2,5 milliards de tonnes de gaz à effet de serre dans le monde d'ici 2030, soit trois fois plus que les émissions qui auraient été produites sans le développement de la technologie d'IA générative.

Les générateurs à turbine alimentés au gaz naturel étaient le choix privilégié pour alimenter le boom actuel de la construction de centres de données, d'autant plus qu'ils peuvent être installés directement sur le campus pour assurer une production locale. Mais les prix actuels du gaz ont rendu cette option moins intéressante sur le plan économique. Les promoteurs privilégient les sources d'énergie facilement disponibles pour leur construction initiale.

Conclusion : un enjeu environnemental et économique majeur

Bien que les estimations concernant la consommation énergétique de l'IA en 2030 varient, la plupart prévoient une augmentation spectaculaire de la consommation. Celle-ci sera principalement due à l'inférence (l'énergie utilisée lors de l'interaction avec un modèle) plutôt qu'à l'entraînement de l'IA. Ce chiffre pourrait être bien inférieur ou bien supérieur aux estimations, en fonction du succès des agents IA capables de travailler ensemble de façon autonome.

Il est facile d'imaginer l'intelligence numérique comme quelque chose d'immatériel et de propre, mais chaque mot échangé avec un modèle d'IA a des répercussions sur un vaste système matériel. Les réseaux électriques sont sollicités, l'eau refroidit les puces surchauffées et l'empreinte carbone augmente. Les gains d'efficacité aideront probablement, mais ils ne compenseront peut-être pas la croissance explosive de la demande pour les outils d'IA.

La vraie question est de savoir si nous pouvons concevoir des systèmes plus intelligents, tant sur le plan technologique qu'éthique, qui permettent de poursuivre la conversation sans épuiser la planète. Les entreprises d'IA semblent très peu s'intéresser à ces questions à l'heure actuelle.

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