L'empreinte environnementale d'EvalIA

Nos mesures, notre méthode et nos limites, mises à jour chaque trimestre

Vous vous demandez ce que consomme l'IA que vous utilisez. C'est une bonne question, et elle mérite mieux qu'un slogan. Chaque appel à l'IA d'EvalIA est enregistré au token près depuis juin 2026 : nous avons donc mesuré, et nous publions les résultats, la méthode et les limites.

Ce que consomme la correction d'une copie

Entre 0,3 et 2,3 grammes de CO2e par copie corrigée, estimation centrale : 0,9 gramme. Ce qui est mesuré au grain fin, ce sont nos consommations réelles (chaque appel à l'IA est compté au token près) ; la conversion en énergie et en CO2 est une estimation, encadrée par des scénarios bas et haut, et recoupée avec la mesure indépendante de Google sur notre infrastructure (méthodologie en bas de page).

Pour situer ce chiffre :

moins d'un cinquième de l'empreinte d'une seule feuille A4 (environ 5 g CO2e la feuille, source ADEME) ;
l'équivalent de 4 à 5 minutes de télévision ;
4 mètres en voiture.

Et ce n'est pas propre à la correction : préparer un document de cours dans notre Atelier pèse à peu près autant, environ 1 gramme de CO2e par document (médiane mesurée sur nos documents réels).

Et pour un enseignant sur une année entière ?

Nous avons calculé le cas le plus extrême : un enseignant qui épuiserait la totalité de son forfait, tous les mois, pendant les dix mois de l'année scolaire (300 copies corrigées par mois, toutes les appréciations, tous les documents, tous les exercices).

Résultat : environ 5,4 kg de CO2e sur l'année (fourchette de 2,5 à 13 kg selon les hypothèses). C'est l'équivalent d'un seul aller-retour domicile-travail en voiture (environ 27 km, sur la base du trajet moyen constaté par l'INSEE). Une année entière d'utilisation intensive, contre un seul trajet.

Et c'est une borne haute par construction : personne ne sature tous ses compteurs tous les mois.

Et l'eau ?

C'est souvent la première question, et elle est légitime : les datacenters consomment de l'eau pour se refroidir.

Corriger une copie consomme environ 8 mL d'eau de refroidissement, une cuillère à café et demie. En comptant large (en incluant l'eau indirecte liée à la production d'électricité, que les études estiment à quelques fois l'eau de refroidissement), on reste sous le quart d'un verre d'eau. Une année entière d'utilisation au maximum du forfait : entre une douche et une baignoire.

Un élément de comparaison que nous trouvons parlant : produire une seule feuille de papier A4 demande 2 à 13 litres d'eau sur son cycle de vie (Water Footprint Network). Une feuille de papier se compte en litres ; une copie corrigée se compte en millilitres.

Comment notre datacenter se refroidit (et pourquoi ce n'est pas avec de l'eau potable)

L'essentiel de nos calculs tourne dans le datacenter de Google à Saint-Ghislain, dans le Hainaut belge. Son circuit d'eau mérite d'être expliqué, parce qu'il répond précisément à l'inquiétude la plus fréquente :

La source n'est pas le robinet.

Le site puise une eau grise industrielle dans le canal Nimy-Blaton, qui le borde. Il ne prélève ni sur le réseau d'eau potable, ni dans les nappes phréatiques.

L'eau est traitée sur place.

Elle passe par la station de traitement du site avant d'entrer dans le circuit de refroidissement.

Le climat belge fait une grande partie du travail.

Mis en service en 2010, ce site fut le premier datacenter de Google au monde à fonctionner sans groupes froids : la majeure partie de l'année, l'air extérieur suffit, complété par un refroidissement par évaporation.

L'eau est réutilisée plusieurs fois.

Elle circule plusieurs fois dans le circuit avant d'être rejetée, après traitement.

Ce qu'il faut en retenir : l'inquiétude légitime sur « l'IA qui consomme l'eau potable des territoires » vise des datacenters construits en zone aride, qui puisent dans les réseaux municipaux ou les nappes. Corriger vos copies fait travailler un site qui refroidit à l'eau industrielle d'un canal.

Par honnêteté, deux limites : environ un cinquième de nos calculs tourne hors de Belgique, dans des sites aux circuits d'eau différents ; et la production de l'électricité consomme de l'eau partout, c'est pourquoi nos chiffres incluent un majorant qui en tient compte.

Le compteur de transparence : toute la plateforme

Nous publions aussi l'empreinte totale de notre infrastructure, mesurée par l'outil Carbon Footprint de Google Cloud (méthodologie GHG Protocol, scopes 1, 2 et 3, fabrication du matériel comprise).

Du 1er septembre 2025 au 31 août 2026 : 24 kg de CO2e (approche « market-based »), 39 kg (approche « location-based »).

Ce chiffre couvre l'intégralité de nos deux services (EvalIA et OrIAntation) : l'IA, les bases de données, le stockage, tout. Il est estimé par Google et n'est pas audité par un organisme tiers.

À lire honnêtement : nous sommes une jeune plateforme, et ce chiffre montera avec le nombre d'enseignants servis. C'est normal, et nous préférons vous le dire avant qu'il ne monte. L'indicateur qui compte, celui que la mutualisation fait baisser, c'est l'empreinte par copie et par enseignant, ci-dessus. Ce compteur est mis à jour chaque trimestre, avec sa date de mesure.

Pourquoi c'est si bas : la sobriété est dans l'architecture

Ce n'est pas un hasard, ce sont des choix techniques, datés et vérifiables :

Des modèles compacts.

Aucun modèle géant en production : chaque fonction utilise le modèle le plus léger qui atteint la qualité requise, choisi par des bancs d'essai comparatifs, fonction par fonction.

Du code plutôt que de l'IA, chaque fois que c'est possible.

Le comptage des points d'un QCM, le calcul d'une note de langue vivante, la mise en page d'un texte à trous : c'est du code déterministe, pas des appels à un modèle. Des ressources jamais dépensées.

La mutualisation.

Notre veille disciplinaire, par exemple, est un corpus construit une fois par discipline et partagé entre tous les enseignants, jamais recalculé pour chacun.

Des datacenters parmi les plus propres.

Les données sont traitées dans l'Union européenne, et l'essentiel de nos calculs (environ 80 %) tourne en Belgique, dans des datacenters alimentés à environ 84 % en énergie décarbonée.

Ce que nous ne vous dirons pas

Que nous sommes « neutres en carbone » : nous ne le sommes pas, personne ne l'est, et cette allégation est encadrée par la loi.
Que l'IA « consomme moins qu'un humain » : la comparaison n'a pas de sens, et EvalIA ne remplace pas votre travail, il l'outille.
Que nous « économisons du papier » : vos copies restent des copies.

Méthodologie et sources

Empreinte par copie et par usage : calculée depuis nos journaux d'appels IA (tokens mesurés par appel), convertis en énergie sur la base de l'étude Google d'août 2025 sur l'inférence Gemini (arXiv:2508.15734, 0,24 Wh par requête médiane, chaîne complète du datacenter incluse), avec trois scénarios (bas, central, haut). Nous ne publions jamais un point unique sans sa fourchette.
Empreinte totale : outil Google Cloud Carbon Footprint (GHG Protocol), export mensuel vers notre entrepôt de données.
Équivalences, avec leurs périmètres : feuille A4 = 5,25 g CO2e en production (ADEME Base Carbone, 919 kg CO2e/tonne, hors impression) ; voiture thermique = 218 g CO2e/km en cycle de vie complet (ImpactCO2, ADEME) ; trajet domicile-travail moyen = 13,3 à 14,2 km par trajet (INSEE) ; eau du papier = cycle de vie complet (Water Footprint Network, rapport 46), quand notre chiffre eau est l'eau de refroidissement sur site, majorée d'un facteur 5 pour l'eau indirecte.

Dernière mesure : 12 septembre 2026. Prochaine mise à jour : décembre 2026.