L'empreinte carbone de Claude_

Anthropic ne publie ni énergie par requête, ni facteur d'émission, ni rapport de durabilité couvrant l'inférence. Aucun chiffre officiel n'existe donc pour l'empreinte carbone de Claude, et tout ce qui circule est une estimation tierce. La nôtre, publiée et versionnée dans la méthodologie, donne pour un million de tokens générés : 475 gCO₂e sur Haiku, 950 sur Sonnet, 1 900 sur Opus et 3 799 sur Fable. Il y a un facteur 8 entre le modèle le plus léger et le plus lourd de la même gamme. La question « combien pèse une requête Claude » compte donc moins que « quel modèle a traité quoi ».

Une seule famille Claude est estimée à la source

Les facteurs viennent d'un fit sur les estimations de Jegham et al. (arXiv 2505.09598, version v6), la seule publication qui chiffre un modèle Claude. Elle ne couvre que Claude 3.7 Sonnet. Le reste de la gamme en est dérivé, et le niveau de confiance affiché sur chaque fiche modèle indique à quelle distance de cette source se trouve chaque facteur.

high ne veut pas dire mesuré. La source primaire ne relève rien, ses valeurs sortent d'une simulation Monte Carlo sur une puissance de plaque constructeur et un taux d'utilisation supposé. L'échelle classe donc des estimations entre elles : high veut dire « estimation publiée pour ce modèle précis ». Aucun facteur du registre n'est une mesure.

Ce que pèse une réponse Claude

À partir des facteurs ci-dessus, une réponse de 500 tokens générés sur Sonnet 5 revient à environ 1,26 Wh d'énergie serveur, 0,47 gCO₂e et 7,5 mL d'eau, hors tokens d'entrée. Le passage de l'énergie au CO₂e utilise un PUE de 1,14 déclaré par AWS pour ses centres en 2025, une intensité carbone de 0,287 kgCO₂e/kWh pondérée sur les régions d'inférence, et une constante de fabrication de 49 gCO₂e par kWh informatique, qui représente 13,0 % du total.

Ce 0,47 g est quinze fois le 0,03 gCO₂e market-based que Google publie pour un prompt Gemini médian. Trois choses expliquent l'écart : nos facteurs sont en location-based, ils portent sur un volume de tokens et non sur un prompt médian dont la longueur n'est pas publiée, et ils viennent d'une famille d'estimations que Microsoft juge surestimée d'un facteur 4 à 20 (arXiv 2509.20241). Nous gardons notre valeur : le papier de Microsoft est un modèle bottom-up, produit par une partie prenante, et il ne mesure pas les modèles Claude. La méthodologie détaille ce désaccord.

Le contexte compte autant que la réponse

Sur un usage conversationnel, les tokens générés dominent. Sur un usage agentique, c'est le contexte relu à chaque tour qui fait l'essentiel du volume traité, et il est compté et facturé dans une classe à part. Notre équation applique aux tokens relus du cache 8 % de l'énergie d'un token d'entrée frais, une valeur documentée et bornée entre 0,05 et 0,20. La méthodologie détaille ce que ce terme couvre, et précise qu'il sous-estime le décodage en contexte long. Pour un usage Claude Code, c'est le poste principal : voir l'empreinte carbone de Claude Code.

Une réserve à connaître avant de citer ces facteurs par requête plutôt que par token. Anthropic indique que Claude 4.7 et les modèles suivants utilisent un tokenizer qui produit environ 30 % de tokens de plus à texte égal. Nos énergies sont calibrées sur Claude 3.7 Sonnet, donc un facteur par token appliqué à texte égal peut surestimer d'autant sur la gamme récente. Aucun correctif n'est appliqué tant qu'aucune mesure ne le fonde.

Chiffrer votre usage réel

Trois chemins, du plus rapide au plus précis. Le calculateur prend un volume de tokens et un profil d'usage, et rend l'énergie, le CO₂e et l'eau en quelques secondes. Le plugin open source claude-carbon lit vos sessions locales et produit le même calcul sur votre poste. Le tableau de bord TokenClimate part de la clé Admin API de votre organisation et suit l'usage par équipe et par modèle. Dans les trois cas, le calcul est celui de la méthodologie, versionné, et les facteurs bougent quand les sources bougent. Pour comparer les méthodes de mesure entre elles, voir mesurer la consommation IA de son entreprise.

FAQ

Anthropic publie-t-il l'empreinte carbone de Claude ?

Non. À la date de ce guide, ni énergie par requête, ni facteur d'émission, ni rapport de durabilité audité couvrant l'inférence. Le rapport de l'Arcep de mai 2026, réalisé avec le PEReN, place ce manque de transparence des fournisseurs parmi les premiers freins à l'évaluation de l'empreinte de l'IA.

Combien de CO₂e pour une réponse de Claude ?

Environ 0,47 gCO₂e pour 500 tokens générés sur Sonnet 5, hors tokens d'entrée, avec nos facteurs. La même réponse sur Opus double le chiffre, sur Haiku le divise par deux, sur Fable le multiplie par quatre. Un chiffre par requête n'a de sens qu'accompagné du modèle et d'une longueur.

Pourquoi Sonnet est-il classé « high » et Fable « low » ?

Parce que la seule publication qui estime un modèle Claude ne couvre que Sonnet. Opus et Haiku en sont extrapolés en un saut, Fable en deux, et aucune source publique ne documente sa taille ou son énergie. Le niveau de confiance décrit la distance à la source, pas la qualité du fournisseur.

Ces facteurs incluent-ils l'entraînement des modèles ?

Non. Ils couvrent l'inférence et la fabrication du matériel qui la sert, pas l'entraînement. L'énergie d'entraînement est à la charge du fournisseur, qui doit la documenter au titre de l'article 53 de l'AI Act : voir le guide AI Act et énergie de l'IA.

Sources

• Méthodologie TokenClimate : facteurs par famille, constantes et niveaux de confiance
• Jegham N. et al., « How Hungry is AI? », arXiv 2505.09598 (v6), source primaire des énergies Claude
• Microsoft, énergie par requête des grands modèles, arXiv 2509.20241
• AWS Sustainability, PUE et WUE des centres de données, millésime 2025
• Google, mesure par prompt Gemini (août 2025), arXiv 2508.15734
• Anthropic, note tokenizer des modèles récents (tarification)
• Arcep, « Intelligence artificielle générative : quels défis environnementaux ? », avec le PEReN (21 mai 2026)