Utilise le plus petit modèle qui suffit pour cette tâche. N'active pas le mode raisonnement sauf si la question l'exige. Réponds en 5 lignes maximum.
Comprendre pourquoi
Il n'existe pas de chiffre universel du type « un prompt égale X litres d'eau » : l'impact dépend du modèle, du lieu, du refroidissement et de l'électricité. Mais on dispose de mesures sérieuses pour choisir mieux.
Cette fiche sépare ce qui est mesuré de ce qui est estimé, puis te donne une échelle de sobriété de 1 à 5 par tâche, avec les noms des modèles.
Ce qui est mesuré : le raisonnement multiplie l'énergie
AI Energy Score (Hugging Face, avec Salesforce, Cohere et Carnegie Mellon) mesure l'énergie des processeurs graphiques en wattheures pour 1 000 requêtes, sur du matériel identique. Sa version 2 compare des modèles ouverts avec et sans mode raisonnement.
| Modèle (ouvert) | Raisonnement désactivé | Raisonnement activé | Multiplicateur |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 49,53 Wh | 7 626,53 Wh | environ 154 |
| Phi-4-reasoning-plus (15 milliards de paramètres) | 18,42 Wh | 9 461,61 Wh | environ 514 |
| SmolLM3-3B (3 milliards de paramètres) | 18,35 Wh | 12 791,22 Wh | environ 697 |
Plus un modèle est petit, moins il consomme. Exemples de petits modèles du classement : distilgpt2, 1,31 Wh pour 1 000 requêtes, gpt2, 2,15 Wh, phi-1.5, 6,29 Wh. Ce sont de très petits modèles, utiles pour comprendre l'échelle, pas des assistants de bureau.
Ce que publient les fournisseurs
| Fournisseur | Chiffre publié | Périmètre |
|---|---|---|
| Google (Gemini Apps) | 0,24 Wh par prompt texte médian (août 2025) | Fonctionnement en production |
| Mistral AI (Le Chat) | 1,14 g de CO2 équivalent et 45 mL d'eau pour une réponse de 400 tokens | Cycle de vie complet |
Échelle de sobriété de 1 à 5 : à appliquer par tâche (estimation Valtis)
Cette échelle n'est pas une mesure. Elle applique deux constats mesurés : un petit modèle consomme moins qu'un grand, et le raisonnement multiplie l'énergie. 1 = le plus sobre, 5 = le plus gourmand.
| Niveau | Modèles (octobre 2026) | À utiliser pour |
|---|---|---|
| 1 | Claude Haiku 4.5, Gemini 3.5 Flash-Lite, GPT-6 Luna, Mistral Small, sans raisonnement | Trier, classer, reformuler, extraire, traduire un texte court |
| 2 | Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.8 Flash, GPT-6.1 Sol, Mistral Medium, sans raisonnement | Rédiger, résumer, analyser un tableur, code courant |
| 3 | Claude Opus 5.5, Gemini 3.1 Pro, Mistral Large, sans raisonnement | Textes longs et exigeants, analyses fines |
| 4 | Un modèle de palier 1 ou 2 avec raisonnement activé | Problèmes à étapes, calculs, plans |
| 5 | Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra, ou un modèle puissant avec raisonnement, et les agents qui enchaînent plusieurs requêtes | Raisonnement difficile, code complexe, décision à fort enjeu |
Les 4 réflexes
- Commence au niveau 1 et monte seulement si la réponse est insuffisante.
- N'active le raisonnement que pour les questions difficiles.
- Garde des consignes et des réponses courtes (voir la fiche sur les tokens).
- Pour comparer des modèles avec une même méthode, consulte le classement AI Energy Score.
Précautions et limites
- Les mesures AI Energy Score portent sur des modèles ouverts, sur les processeurs graphiques seulement. Elles ne couvrent pas les modèles fermés ni le refroidissement.
- L'échelle de 1 à 5 est une estimation de Valtis fondée sur la taille et le raisonnement. Elle ne remplace pas une mesure par modèle.
- Les noms de modèles sont ceux des pages de prix du 7 octobre 2026.
Sources (5)
- ÉTUDE2026Hugging Face
- SOURCE DE RÉFÉRENCE2025Hugging Face, Salesforce, Cohere, Carnegie Mellon
- SOURCE DE L'ÉDITEUR2025-08Google
- SOURCE DE L'ÉDITEUR2025Mistral AI
- SOURCE DE L'ÉDITEUR2026-10-07Anthropic, Google, OpenAI, Mistral
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