Questions fréquentes
- L’application fonctionne-t-elle hors ligne ?
- Où peut-on l’utiliser ?
- Les guides sont-ils fiables ?
- Pourquoi les guides sont-ils moins précis pour les photos de ma galerie ?
- Quel est l’impact environnemental de l’application ?
L’application fonctionne-t-elle hors ligne ?
Non. Chaque guide est rédigé sur le moment, pour la photo ou le lieu en question. L’application a donc besoin d’une connexion internet, en données mobiles ou en Wi-Fi.
En voyage à l’étranger ? Une carte SIM locale ou une eSIM est souvent le moyen le moins cher de rester connecté.
Où peut-on l’utiliser ?
Partout dans le monde.
Expliquer une photo fonctionne où que vous soyez. Me guider ici s’appuie sur ce qu’OpenStreetMap et Wikipédia disent du lieu : ses guides sont donc plus riches là où ces sources sont détaillées, ce qui est le cas de la plupart des villes et des sites connus. Dans les endroits peu cartographiés ou peu documentés, le guide a moins à raconter.
Les guides sont-ils fiables ?
Le plus souvent, oui, mais pas toujours. Voyez l’application comme un compagnon curieux plutôt que comme un ouvrage de référence.
Me guider ici s’appuie sur OpenStreetMap et Wikipédia, et non sur la seule mémoire de l’IA. Mais chaque guide est rédigé par un modèle d’IA, qui peut se tromper sur un détail ou mal interpréter une photo. Pour tout ce qui compte, comme les horaires d’ouverture, votre sécurité ou la composition d’un plat si vous êtes allergique, vérifiez avant de vous y fier.
Si un guide se trompe, répondez « Pas utile » et dites-nous ce qui n’allait pas. Vous pouvez aussi cocher la case pour nous en envoyer une copie : nous pourrons ainsi trouver le problème et le corriger.
Pourquoi les guides sont-ils moins précis pour les photos de ma galerie ?
Parce que l’application ignore souvent où la photo a été prise, alors que connaître le lieu l’aide à distinguer une statue d’une autre, ou un plat d’un autre.
Une photo prise avec l’application est accompagnée de votre position. Ce n’est généralement pas le cas d’une photo de votre galerie : Android en retire la position pour protéger votre vie privée. Il permettra bientôt de la transmettre, et nous en tirerons parti.
Pour obtenir le guide le plus précis, prenez la photo sur place, avec l’application.
Quel est l’impact environnemental de l’application ?
Un guide émet entre 0,2 et 4 g de CO₂, soit autant qu’une voiture sur 2 à 45 mètres, et consomme au plus deux tiers d’un verre d’eau. La lecture à voix haute, la partie la plus coûteuse, n’est produite que si vous la demandez, et une seule fois par guide.
Pour un guide
| Par guide | Estimation basse | Estimation haute |
|---|---|---|
| Gaz à effet de serre | ~0,2 g CO₂e2 m en voiture15 m en train10 s de vidéo en streaming | ~4 g CO₂e45 m en voiture300 m en train5 min de vidéo en streaming |
| Électricité | ~0,5 Wh30 pages de Wikipédia2,5 % d’une recharge de téléphone | Non publiée |
| Eau | ~0,5 mLquelques gouttes | ~170 mLdeux tiers d’un verre |
| Métaux et minéraux | Non publiée | ~0,6 mg éq. antimoine |
Sur deux semaines de voyage
Imaginons que vous utilisiez beaucoup l’application en vacances : 10 guides par jour pendant deux semaines, soit 140 au total. Cela représente :
- 30 à 560 g de CO₂, autant que 300 m à 6 km en voiture, 2 à 45 km en train ou une demi-heure à 10 heures de vidéo en streaming
- 70 mL à 24 L d’eau, d’un quart de verre à une centaine de verres
- Environ 70 Wh d’électricité (estimation basse), de quoi recharger un smartphone trois fois et demie
- Jusqu’à 85 mg éq. antimoine de métaux et minéraux
Comment nous l’avons estimé
Les fournisseurs d’IA ne publiant pas de chiffres exacts par requête, nous donnons une fourchette. Nous partons de notre propre usage : en moyenne, un guide envoie environ 1 500 tokens (des fragments de mots) à l’IA et en reçoit environ 750. Nous y appliquons ensuite les résultats de deux études de référence.
- Estimation basse : la mesure réalisée par Google lui-même pour une requête texte type (0,24 Wh et 0,26 mL d’eau). Nous en avons recalculé les émissions à partir du mix électrique moyen des États-Unis, où se trouvent les centres de données.
- Estimation haute : l’analyse du cycle de vie de Mistral AI pour un modèle bien plus grand (1,14 g CO₂e, 45 mL d’eau et 0,16 mg éq. antimoine pour une réponse de 400 tokens). Réalisée avec le cabinet Carbone 4 et l’Agence de la transition écologique (ADEME), elle a été relue par deux auditeurs indépendants, Resilio et Hubblo, et suit les normes internationales (ISO 14040/44 et GHG Protocol). Elle prend en compte une plus grande partie de la chaîne, de la fabrication des serveurs à l’eau utilisée pour produire l’électricité.
- Lecture à voix haute : faute de chiffres publiés, nous l’estimons d’après sa taille. Une minute de lecture représente environ 1 900 tokens audio, soit deux fois et demie le texte d’un guide, et coûte environ trois fois plus cher à produire. Nous la comptons donc comme trois requêtes texte. Un guide sur trois est lu à voix haute, ce qui double à peu près les chiffres obtenus pour le texte seul.
Impossible de dire où se situent les chiffres réels dans cette fourchette : l’estimation basse porte sur une requête type, sans doute plus courte qu’un guide, et l’estimation haute sur un modèle bien plus grand. Aucune des deux ne prend en compte ni l’entraînement des modèles d’IA, ni l’envoi du guide jusqu’à votre téléphone, ni la consommation de celui-ci. Nous mettrons cette réponse à jour à mesure que les fournisseurs publieront de meilleures données.
Sur quoi reposent les comparaisons
- Voiture : moyenne des voitures neuves vendues en Europe en 2025, d’après les valeurs officielles d’homologation. En conditions réelles, les émissions sont un peu plus élevées.
- Vidéo : moyenne européenne pour le streaming.
- Wikipédia : ses serveurs ont consommé 3,1 GWh en 2021, année où 192 milliards de pages ont été consultées, soit environ 0,016 Wh par page. Comme pour le guide, le réseau et votre téléphone ne sont pas pris en compte.
- Train : environ 13 g CO₂e par passager et par kilomètre, moyenne entre un TGV (2,9 g), le train suisse moyen sur l’ensemble de son cycle de vie (7 g) et le train britannique moyen en 2025–2026 (28 g). Ces valeurs ne couvrent pas exactement le même périmètre : ce chiffre est donc à prendre comme un ordre de grandeur.
- Métaux et minéraux : l’indicateur standard de l’analyse du cycle de vie pour l’épuisement de ces ressources, terres rares comprises, exprimé en équivalent antimoine.
Sources et lectures complémentaires
Données utilisées ci-dessus (pour la plupart en anglais)
- Google, Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale (août 2025)
- Mistral AI, analyse du cycle de vie réalisée avec Carbone 4 et l’ADEME, relue par Resilio et Hubblo
- Agence américaine de protection de l’environnement (EPA), eGRID 2023 (le réseau électrique où se trouvent les centres de données) et énergie nécessaire pour recharger un smartphone
- Agence européenne pour l’environnement, émissions de CO₂ des voitures neuves (2025)
- Carbon Trust, Carbon impact of video streaming
- Wikimédia, consommation électrique des serveurs et pages vues (2021)
- Trains : ADEME, Impact CO₂ (France) ; CFF, valeurs d’émissions du rail (Suisse, mobitool v3.1) ; Office of Rail and Road, émissions du rail (Grande-Bretagne, 2025–2026)
Pour aller plus loin (en anglais)
- EcoLogits : une méthode open source évaluée par des pairs et un calculateur gratuit de l’empreinte des requêtes d’IA (article)
- ML.ENERGY Leaderboard (Université du Michigan) : la consommation d’énergie mesurée de modèles d’IA ouverts
Points de vue critiques (en anglais)
- Li, Yang, Islam et Ren (UC Riverside), Making AI Less “Thirsty”, sur l’empreinte en eau de l’IA, souvent négligée
- Alex de Vries (VU Amsterdam), The growing energy footprint of artificial intelligence, Joule (2023), sur l’effet rebond et l’idée de n’utiliser l’IA que là où elle est nécessaire
- Une critique des chiffres par requête de Google (ITdaily), sur le calcul des émissions selon la localisation et la consommation indirecte d’eau