L'IA consomme-t-elle moins d'énergie que Google ?
L'étude publiée en mars 2026 m'a sauté aux yeux : une requête ChatGPT consommerait 5,4 fois moins d'énergie qu'une recherche Google sur mobile pour une tâche complexe. Contre-intuitif. On nous répète depuis 18 mois que l'IA est énergivore. J'ai voulu refaire la mesure sur mon propre setup avec un wattmètre USB et un script qui comptabilise chaque watt. Voici mes chiffres bruts — qui confirment la tendance mais avec des nuances importantes.
Le setup : wattmètre, 3 scénarios, 1 après-midi
Matériel : un wattmètre USB-C (Plugable PS-USBC, 15 $) qui mesure la consommation électrique d'un MacBook Air M2. Je lance 3 scénarios, chacun 30 fois, et je mesure l'intégrale de consommation (watts × secondes = joules) pour chaque scénario.
Scénario A : recherche Google pour une question complexe, suivi de la lecture des 3 premiers résultats et d'une synthèse mentale. Exemple : « Comment configurer NGINX pour servir une app Next.js en reverse proxy avec SSL ? ».
Scénario B : même question, mais posée à ChatGPT (GPT-5.2) via le navigateur. Lecture de la réponse directement.
Scénario C : même question posée à un LLM local (Llama 3.1 8B sur Ollama), via le navigateur.
Pour chaque scénario, je mesure :
- •Énergie consommée côté client (mon laptop)
- •Énergie estimée côté serveur (basée sur des chiffres publics)
- •Temps total pour obtenir une réponse satisfaisante
Les résultats côté client (mon laptop)
| Scénario | Temps moyen | Énergie client (J) | Équivalent |
|---|---|---|---|
| A — Google + 3 résultats lus | 4 min 20 s | 1 680 J | — |
| B — ChatGPT direct | 38 s | 245 J | ÷6,8 |
| C — Llama 3.1 8B local | 58 s | 2 120 J | ×1,26 |
Les différences viennent d'un seul facteur : le temps. Mon écran affiche des pixels pendant 4 minutes quand je lis 3 articles Google. ChatGPT me donne la réponse en 38 secondes. Le produit temps × watts écrase tout.
Les résultats côté serveur (estimés)
Pour le côté serveur, j'ai utilisé les chiffres publics les plus récents :
- •Une recherche Google : ~0,30 Wh selon Google lui-même (étude 2024).
- •Une requête ChatGPT : 2,9 Wh selon l'étude Epoch AI de 2025 pour un modèle de la taille de GPT-5.2.
- •Llama 3.1 8B sur mon GPU intégré : ~0 Wh côté serveur (c'est local).
| Scénario | Côté serveur (J) | Côté client (J) | Total (J) |
|---|---|---|---|
| A — Google | 1 080 | 1 680 | 2 760 |
| B — ChatGPT | 10 440 | 245 | 10 685 |
| C — Local | 0 | 2 120 | 2 120 |
Et là, surprise : ChatGPT total (client + serveur) consomme 3,9× plus que Google total. L'effet « ChatGPT est plus écolo » qu'on lit partout ne vaut que si tu regardes uniquement ton côté client.
Comment réconcilier les deux vues
L'étude originale que j'essaie de reproduire dit « ChatGPT consomme 5,4× moins ». Comment est-ce possible si mon calcul donne 3,9× plus en total ?
Trois explications, toutes valides :
- 1.Mes chiffres serveur sont pessimistes. Le vrai coût par requête ChatGPT est probablement inférieur à 2,9 Wh aujourd'hui (le paper Epoch AI est de 2024, les optimisations ont réduit ce chiffre). Si on prend 1,0 Wh (chiffre 2026 rumoré), le total ChatGPT passe à 3 845 J — encore plus que Google, mais moins.
- 1.L'étude compare sur une tâche plus complexe. Si tu cherches via Google quelque chose qui demande de lire 8 articles au lieu de 3, le temps passe à 15 minutes et l'énergie client monte à 5 800 J. Là ChatGPT devient effectivement meilleur en total.
- 1.Tu ne comptes pas le cache. ChatGPT qui répond à la même question 100 fois ne recalcule pas tout — le prompt caching réduit son coût d'un facteur 5-10 sur les queries similaires. Google n'a pas cet avantage sur des queries très variées.
La vraie question : qu'est-ce que ça change à ma consommation personnelle ?
Si je fais 50 recherches par jour (ce qui est typique pour un dev), voici ma consommation quotidienne en mode full Google vs full ChatGPT :
| Mode | Énergie / 50 requêtes | Coût électrique |
|---|---|---|
| Full Google | 138 kJ (38 Wh) | 0,008 € |
| Full ChatGPT (avec serveur 1 Wh) | 192 kJ (53 Wh) | 0,011 € |
| Mix 70% local / 30% ChatGPT | 115 kJ (32 Wh) | 0,007 € |
La différence entre Google et ChatGPT représente 3 millièmes d'euro par jour. Autant dire zéro. Aucun des deux n'est « écolo » ou « pas écolo » à l'échelle individuelle. Ce qui compte à mon échelle, c'est le temps gagné — et sur ce critère, ChatGPT bat Google de 85% sur les tâches complexes.
Mais à l'échelle planétaire ?
À 1 milliard de requêtes par jour, la différence n'est plus dans le bruit :
- •Google : 300 MWh/jour côté serveur
- •ChatGPT : 2 900 MWh/jour côté serveur (avec 2,9 Wh/req)
Soit l'équivalent de 140 000 foyers français pour ChatGPT contre 14 500 pour Google. Même si on divise par 3 l'estimation 2024, on est à 47 000 foyers — 3× plus que Google.
Donc à l'échelle macro, ChatGPT est plus énergivore. Mais ça masque deux effets :
- 1.Chaque requête ChatGPT remplace potentiellement plusieurs recherches Google (effet substitution). Si une requête ChatGPT remplace 5 requêtes Google, le bilan bascule.
- 2.Le mix énergétique des datacenters compte plus que l'énergie brute. Un GW d'éolien vaut mieux qu'un GW de charbon.
Ce qu'il faut retenir
- 1.Côté client, ChatGPT consomme 6,8× moins que Google pour une tâche cognitive complexe — à cause du temps économisé.
- 2.Côté total (client + serveur), ChatGPT consomme 3,9× plus avec les chiffres 2024.
- 3.À l'échelle individuelle, la différence est négligeable (millièmes d'euros par jour).
- 4.À l'échelle planétaire, ChatGPT est plus énergivore — mais l'effet substitution peut inverser le bilan.
- 5.Les études comparatives doivent toujours être lues avec leur scope — client only, total, ou substitution.
Pour aller plus loin sur l'architecture des LLM et la manière dont la quantification et les optimisations mémoire réduisent vraiment la consommation, j'ai écrit un livre dédié :
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