Le chiffre du mois : 0,27 g CO₂eq

Rédaction : Louvain Learning Lab

0,27 g de CO2eq, c'est l'empreinte environnementale estimée d'une conversation avec Piccolo, la plateforme d'IA générative de l'UCLouvain lancée en partenariat avec Mistral AI. D'où vient ce chiffre ? C'est celui d’un exemple de conversation parmi d’autres sur Piccolo. Il s'agit ici d'une conversation concernant la création d'un plan de cours d’anglais pour de futurs ingénieurs civils.

A titre de comparaison, 0,27 g de CO2eq, c'est à peu près l'équivalent d'une ampoule LED de 10 W allumée pendant 10 minutes en Belgique (source : electricitymaps.com).

Depuis mai, chaque conversation générée dans Piccolo affiche son impact environnemental, calculé avec la méthodologie d’EcoLogits. 

Sensibiliser à l'impact environnemental de l'IA

Un petit chiffre qui rend visible une réalité souvent invisible : derrière chaque requête dans un système d’IA générative, il y a de l'électricité et du matériel bien réels. 

Notre objectif est de sensibiliser à ces questions et de répondre ainsi aux nombreuses demandes de la communauté UCLouvain concernant l'impact environnemental de ces nouvelles technologies. 

Cette fonctionnalité vise à renforcer la transparence du système pour les membres du personnel et les étudiant·es ; elle peut aussi servir de support à des activités pédagogiques auprès de notre communauté. 

Ce que le chiffre mesure 

L'estimation de l'empreinte environnementale de votre conversation dans Piccolo apparaît en haut à droite de votre écran. Pour estimer ce chiffre, l'UCLouvain utilise EcoLogits, une bibliothèque libre soutenue par l'initiative CodeCarbon et co-construite par Adrien Banse (doctorant à l'UCLouvain), Samuel Rincé (co-fondateur d'EcoLogits) et leur équipe. 

EcoLogits ne cherche pas à mesurer « tout ce que coûte l'IA générative ». Il isole une chose qu'il peut estimer rigoureusement : l'inférence, c’est-à-dire le travail de calcul que fait l'IA, dans le centre de données, pour produire votre réponse une fois que vous avez envoyé votre message. 

Concrètement, sont comptés le calcul réalisé par les serveurs équipés de GPU et le refroidissement du centre de données qui les héberge avec, pour ce matériel, à la fois l'électricité consommée et une part de sa fabrication. 

Sont en revanche exclus : l'entraînement du modèle (un coût unique, très lourd), le réseau interne et le stockage du centre de données, le réseau qui achemine la réponse jusqu'à vous, et le coût de vos propres appareils (ordinateur, smartphone, écran). 

Une requête pèse peu mais nous sommes des milliers à en faire 

« Une requête isolée pèse peu. Ce qui compte, c'est le cumul des usages et, surtout, le réflexe de se demander si l'IA générative est vraiment l'outil adapté à la tâche en question. » explique Robin Guérit, conseiller pédagogique au Louvain Learning Lab et un des coordinateurs du projet Piccolo. 

Enfin, vous pouvez trouver des équivalences sur votre usage mensuel au sein du profil de consommation de l'utilisateur Piccolo (heures d'éclairage LED, recharges de smartphone, kilomètres en voiture thermique…). 

Pour aller plus loin 

• La méthodologie complète d'EcoLogits et son calcul pour l'inférence des LLM · 
• Le rapport de l'Agence internationale de l'énergie sur l'énergie et l'IA (2025) 
• Piccolo, la plateforme d’IA générative de l'UCLouvain