La facture d'électricité de votre question à GPT-5 : « L'équivalent d'une ampoule allumée 3 heures »
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Derrière l'intelligence de GPT-5 se cache une soif insatiable d'énergie. Une nouvelle étude menée par des chercheurs de l'Université de Rhode Island révèle la facture environnementale colossale du nouveau modèle d'OpenAI, tandis qu'un rapport de l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE) confirme une explosion de la demande électrique mondiale tirée par l'IA. À l'échelle, l'impact est vertigineux : la consommation annuelle de l'écosystème ChatGPT, propulsé par GPT-5, pourrait équivaloir à celle de 1,6 million de foyers français.
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GPT-5, jusqu'à 10 fois plus énergivore que son prédécesseur GPT-4o
L'avancée technologique de GPT-5 a un coût énergétique bien réel et mesurable. Selon l'étude, intitulée "How Hungry is AI?", une seule requête de taille moyenne (environ 1000 mots) adressée à la version haute performance de GPT-5 consomme en moyenne 19,32 wattheures (Wh).
Ce chiffre est à comparer aux 1,80 Wh nécessaires pour une requête similaire sur GPT-4o (version de mai 2024), soit une multiplication par plus de 10 de la consommation d'énergie.
Pour une simple question courte, l'écart est tout aussi frappant : 9,15 Wh pour GPT-5 contre seulement 0,48 Wh pour GPT-4o. Chaque interaction avec le nouveau modèle est donc structurellement plus coûteuse pour la planète.
| Modèle | Question courte (~300 mots) | Question moyenne (~1000 mots) | Question longue (~1500 mots) |
|---|---|---|---|
| GPT-5 (haute performance) | 9,15 Wh | 19,32 Wh | 29,01 Wh |
| GPT-5 (performance moyenne) | 4,31 Wh | 10,28 Wh | 18,81 Wh |
| GPT-5 (basse performance) | 2,28 Wh | 5,95 Wh | 11,71 Wh |
| GPT-5 mini | 1,82 Wh | 3,78 Wh | - |
| GPT-4o (mai 2024) | 0,48 Wh | 1,80 Wh | 6,20 Wh |
| GPT-4 Turbo | 1,45 Wh | 4,28 Wh | 7,05 Wh |
| GPT-4 | 1,75 Wh | 5,23 Wh | - |
| GPT-3.5 Turbo | 0,54 Wh | 1,63 Wh | - |
Source : Étude "How Hungry is AI?", Jegham et al. (2025). Données extraites des métriques de l'étude.
Comment se positionne GPT-5 face à ses concurrents ?
Si GPT-5 s'impose comme l'un des modèles les plus puissants, il figure aussi parmi les plus énergivores du marché. Une requête moyenne sur la version haute performance de GPT-5 (19,32 Wh) est :
- 67 % plus énergivore que le modèle le plus avancé de son principal rival Anthropic, Claude 4 Opus (11,53 Wh).
- Près de 3 fois plus gourmand que le modèle Grok 4 de xAI (6,54 Wh).
- Plus de 128 fois plus consommateur que le modèle open-source le plus sobre de Meta, Llama 3.1 8B (0,15 Wh).
Le seul modèle grand public qui surpasse la consommation de GPT-5 est le DeepSeek R1 de la société chinoise DeepSeek, qui atteint 32,65 Wh pour une requête moyenne, notamment en raison de data centers moins optimisés.
Qu'en est-il de la consommation de l'IA française Mistral ?
Souvent présentée comme une alternative européenne axée sur la sobriété énergétique, la startup française Mistral AI se positionne favorablement dans cette étude. Son modèle le plus performant, Mistral Large 2, consomme 4,88 Wh pour une requête moyenne. C'est près de 4 fois moins que la version haute performance de GPT-5 (19,32 Wh).
Ses modèles plus petits, comme Mistral Medium 3 (3,44 Wh), sont encore plus économes. Ces chiffres confirment que Mistral propose une alternative significativement moins énergivore, bien que ses capacités de raisonnement les plus avancées restent encore en retrait par rapport à celles des modèles les plus puissants d'OpenAI.
Data centers et IA : une consommation électrique mondiale en pleine explosion
Le cas de GPT-5 s'inscrit dans une tendance de fond : l'explosion de la consommation énergétique des data centers, tirée par l'intelligence artificielle. Le secteur mondial des technologies de l'information (TIC) représente aujourd’hui environ 4 % de la consommation électrique mondiale. La part des data centers devient de plus en plus importante, atteignant environ 1,5 % du total de l'électricité mondiale, soit environ 415 térawattheures (TWh) en 2024 selon le dernier rapport de l’Agence internationale de l’énergie (AIE).
Dopée par les IA génératives, cette consommation progresse en moyenne de 12 % par an depuis 2017. Selon l’AIE, elle devrait plus que doubler d’ici à 2030 pour atteindre environ 945 TWh par an, soit la consommation actuelle du Japon. À cette date, les data centers représenteront presque 3 % de la consommation mondiale d’électricité.
L'impact annuel de GPT-5 : l'équivalent de 1,6 million de foyers français
Pour mesurer l'impact concret de ces chiffres, il est possible de projeter la consommation de l'écosystème GPT-5 à une échelle d'utilisation massive. En se basant sur une répartition réaliste des requêtes entre les différentes versions de GPT-5, les chiffres annuels restent astronomiques :
- Consommation électrique annuelle : environ 7 832 GWh. Un foyer français consommant en moyenne 4 916 kWh par an, le total équivaut à la consommation de 1,6 million de foyers.
- Consommation d'eau : près de 27 millions de mètres cubes d'eau s'évaporent chaque année pour refroidir les serveurs. Un Français consommant 150 litres par jour (soit 54,75 m³ par an), cela équivaut aux besoins en eau annuels de près de 500 000 personnes.
- Émissions de carbone : environ 2,8 millions de tonnes de CO2e sont émises annuellement. Une voiture à essence en France émettant en moyenne 1,67 tonne de CO2e par an, cela correspond aux émissions de 1,7 million de voitures.
Sur quoi se basent ces projections ?
Ces chiffres sont une estimation pondérée. Plutôt que de supposer que toutes les requêtes utilisent le modèle le plus énergivore, nous avons modélisé une répartition plus réaliste : 10% des requêtes sur le modèle "haute performance", 30% sur le "moyen" et 60% sur le "basse performance". Cette projection est calculée sur la base de :
- La consommation par requête pour chaque version de GPT-5, issue de l'étude "How Hungry is AI?".
- Une hypothèse de 2,5 milliards de requêtes quotidiennes, un volume d'usage souvent cité pour l'écosystème ChatGPT.
Pourquoi GPT-5 est-il un tel gouffre énergétique ?
Plusieurs facteurs expliquent cette consommation massive. Premièrement, la taille du modèle. Bien qu'OpenAI ne communique plus sur le nombre de paramètres, les experts estiment que GPT-5 est plusieurs fois plus grand que GPT-4. Un modèle plus grand nécessite plus de puissance de calcul pour chaque opération.
Deuxièmement, la complexité des tâches. GPT-5 est conçu pour des tâches de raisonnement avancées ("thinking mode"), qui prolongent le temps de calcul avant de fournir une réponse. Une requête longue et complexe (1500 mots) peut ainsi consommer jusqu'à 29 Wh. C'est plus qu'une ampoule LED de 10W allumée pendant près de 3 heures.
Enfin, même si GPT-5 utilise du matériel plus récent et efficace (NVIDIA H100/H200), l'ampleur de ses capacités et de son utilisation annule ces gains d'efficacité, un phénomène que les chercheurs associent au paradoxe de Jevons.
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Un appel urgent à la transparence pour une IA durable
Les chercheurs de l'Université de Rhode Island et l'AIE soulignent un problème de fond : le manque de communication des géants de la tech sur l'impact environnemental de leurs produits. Sans données publiques et standardisées, il est impossible pour les utilisateurs et les régulateurs de prendre des décisions éclairées.
Alors que l'intelligence artificielle s'intègre de plus en plus dans notre quotidien, sa facture énergétique invisible ne cesse de grimper. Le lancement de GPT-5 marque un tournant, nous forçant à confronter la question : sommes-nous prêts à payer le prix environnemental de cette révolution technologique ?
Face à ce défi, la France veut attirer les data centers bas-carbone
Début mars 2025, EDF a lancé deux appels à manifestation d’intérêt (AMI) afin de proposer aux entreprises du numérique des terrains parfaitement adaptés à la construction de data centers en France. Ces sites sont particulièrement attractifs car ils disposent déjà d'un raccordement au réseau électrique national, permettant de réduire considérablement les délais habituellement très longs d’installation.
Lors du sommet de l'IA à Paris en février dernier, le Président Emmanuel Macron avait défendu l'intérêt d'EDF pour les data centers :
Dans ce monde, j’ai un bon ami de l’autre côté de l’océan (Atlantique) qui dit “drill, baby, drill”. Ici il n’y a pas besoin de forer. Just plug, baby, plug ! L’électricité est disponible. Vous pouvez vous brancher. C’est prêt
Parmi les premiers emplacements proposés par EDF se trouvent le site de Montereau-Vallée-de-la-Seine (Seine-et-Marne) ainsi que les terrains de La Maxe et Richemont (Moselle). Un quatrième site reste encore confidentiel, tandis que deux autres devraient être identifiés d'ici à 2026, portant ainsi le total à six sites stratégiques répartis sur le territoire français.
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