Echo V2
Reconnaissance vocale
- 100 % d’énergie renouvelable (Kao Data UK)
- 0 kg de déchets mis en décharge
- Objectif : neutralité carbone d’ici 2030
- Secours au biodiesel HVO (–90 % de CO₂)
Impact environnemental de la documentation par la voix assistée par IA en santé
On estime qu’un compte rendu Wellcom complet de 30 minutes émet moins de CO₂ que l’envoi d’un e-mail, chiffres étayés par des sources publiques. Découvrez comment nous conjuguons durabilité et innovation en santé.
En lien avec la CSRD / ESRS E1, Changement climatique · Version de mai 2026
Que signifie l’usage de l’IA pour notre environnement ?
Selon nos estimations, un compte rendu Wellcom complet (30 min) émet moins de CO₂ que l’envoi d’un e-mail.
- CO₂ par session (30 minutes)
- ~0,07 g
- Énergie par session (moins de 2 min de Netflix)
- ~1,48 Wh
- Énergie renouvelable chez Echo V2 et DeepL
- ≥ 98 %
Méthodologie et sources
Les chiffres indiqués sont des estimations établies au mieux à partir de données publiques de nos fournisseurs et d’études indépendantes. L’impact réel varie selon la session, le modèle et le mix énergétique.
Sources : Epoch AI, IEA, Energy and AI (2025), Carbon Trust / University of Bristol (2021), Google Cloud (2025), Patterson et al. (2021), Kao Data.
Trois services d’IA collaborent pour un seul compte rendu.
De la parole au compte rendu de soins structuré, chaque étape avec une empreinte minimale.
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Reconnaissance vocale
Echo V2
Le soignant dicte le compte rendu. Echo V2, notre modèle vocal affiné, convertit la parole en texte : compact, rapide et basé dans le cloud.
Énergie : ~0,75 Wh Émissions : ~0,056 g CO₂e
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Génération du compte rendu
Azure AI Foundry
La transcription est transformée en compte rendu de soins structuré. Appel d’API via Microsoft Azure.
Énergie : ~0,65 Wh Émissions : ~0,049 g CO₂e
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Traduction
DeepL
En option : le compte rendu est traduit dans la langue souhaitée. Modèle de traduction compact, 98 % d’énergie renouvelable.
Énergie : ~0,08 Wh Émissions : ~0,006 g CO₂e
Total par compte rendu (30 min) : ~1,48 Wh | ~0,07 g CO₂e
Que représentent 0,07 gramme de CO₂ ?
Comparaison avec des activités numériques du quotidien.
- Compte rendu Wellcom (30 min) 0,07 g
- Recherche Google 0,2 g
- 1 min de Netflix 0,9 g
- E-mail sans pièce jointe 4,0 g
- 30 min de streaming Netflix 27,5 g
- E-mail avec pièce jointe 50 g
Selon les estimations, un e-mail avec pièce jointe émet des centaines de fois plus de CO₂ qu’un compte rendu Wellcom complet.
Émissions annuelles pour un établissement de santé.
Calcul pour un établissement de santé de 100 collaborateurs.
100 collaborateurs × 3 comptes rendus par jour × 220 jours ouvrés × 0,07 gramme de CO₂ par compte rendu = environ 4,6 kilogrammes de CO₂e par an.
4,6 kg CO₂e
par an, utilisation totale du portail
350 kg CO₂e
1 vol aller-retour Amsterdam–Barcelone
8 100 kg CO₂e
1 Néerlandais, par an
L’usage annuel de l’IA par 100 collaborateurs émet moins qu’un seul billet d’avion.
Les trois partenaires investissent dans l’énergie renouvelable.
Microsoft Azure
Génération du compte rendu
- 34 GW d’énergie renouvelable sous contrat
- PUE < 1,12 (secteur : 1,4)
- Carbone négatif d’ici 2030 (Microsoft)
- GPU A100/H100 : 5× plus efficaces
DeepL
Traduction
- 98 % d’énergie renouvelable
- Inventaire GES Scope 1/2/3 en cours
- Partenaire d’EcoDataCenter
- Modèle de traduction compact et efficace
Sources : Kao Data (2022) · Microsoft Environmental Sustainability Report 2025 · DeepL
Entraînement vs usage.
Les articles sur les émissions de l’IA portent presque toujours sur l’entraînement des modèles, pas sur l’usage quotidien.
Entraînement des modèles
Ponctuel, colossal
- Entraîner un grand modèle de langage (GPT-3) : ~1 287 MWh
- Équivalent : 552 tonnes de CO₂
- Comparable à plus de 100 voitures roulant pendant toute une année
- A lieu une fois par génération de modèle
- Coût réparti sur des milliards d’appels
Inférence (usage)
Quotidienne, minime
- Modèle de langage par requête : ~0,34 Wh
- Session Wellcom (30 min) : ~1,48 Wh
- Équivalent : moins de 2 minutes de Netflix
- Fournisseurs alimentés en énergie renouvelable
- L’efficacité progresse vite (33× en un an)*
* Google a publié en 2025 que la consommation d’énergie par prompt Gemini a été divisée par 33 en un an grâce à l’optimisation matérielle et logicielle.
CSRD et double matérialité.
En lien avec les normes ESRS E1, E5 et S1.
| ESRS | Thème | Scope | Quantification | Classification |
|---|---|---|---|---|
| ESRS E1 | Changement climatique | Scope 3, cat. 1 | < 0,005 tonne/an | Non matériel |
| ESRS E5 | Utilisation des ressources | Eau (fournisseurs) | Qualitative (données fournisseurs) | Faiblement matériel |
| ESRS S1 | Effectifs de l’entreprise | Moins de charge administrative | Impact social positif | Matériel (positif) |
| Double mat. | Impact + Financier | Les deux perspectives | Non matériel sur les deux axes | Aucune publ. requise |
Recommandation : déclarez l’usage de l’IA comme Scope 3 non matériel. Renvoyez aux rapports des fournisseurs pour l’étayer. Mettez en avant l’impact positif au titre de l’ESRS S1 : moins de charge administrative pour les soignants.
Questions sur la durabilité.
Combien de CO₂ émet un compte rendu Wellcom ?
Un compte rendu complet de 30 minutes consomme environ 1,48 Wh d’énergie et émet environ 0,07 gramme de CO₂e. C’est moins que l’envoi d’un seul e-mail sans pièce jointe (environ 4 grammes).
Comment cela se compare-t-il à d’autres activités numériques ?
Une recherche Google représente environ 0,2 gramme de CO₂, une minute de Netflix environ 0,9 gramme et un e-mail avec pièce jointe environ 50 grammes. Selon les estimations, un e-mail avec pièce jointe émet donc quelque 700× plus de CO₂ qu’un compte rendu Wellcom complet.
Les fournisseurs d’IA de Wellcom fonctionnent-ils à l’énergie verte ?
En grande partie. Echo V2 (reconnaissance vocale) fonctionne avec 100 % d’énergie renouvelable et DeepL (traduction) avec 98 %, selon les informations de durabilité du centre de données et de DeepL. Microsoft Azure (génération du compte rendu) ne donne pas de pourcentage, mais a contracté 34 GW d’énergie renouvelable et vise à être négatif en carbone d’ici 2030.
Pourquoi lit-on alors que l’IA consomme autant d’énergie ?
Les articles sur les émissions de l’IA portent presque toujours sur l’entraînement des modèles : un investissement ponctuel par génération de modèle (pour un grand modèle de langage comme GPT-3 : environ 1 287 MWh, environ 552 tonnes de CO₂). L’usage quotidien, l’inférence, est minime : une session Wellcom de 30 minutes consomme ~1,48 Wh, moins que regarder 2 minutes de Netflix.
Notre organisation doit-elle inclure l’usage de l’IA de Wellcom dans son reporting CSRD ?
Les émissions relèvent du Scope 3 et, avec moins de 0,005 tonne par an, restent bien en dessous de tout seuil de matérialité. Notre recommandation : déclarez l’usage de l’IA comme Scope 3 non matériel, renvoyez aux rapports des fournisseurs pour l’étayer et mettez en avant l’impact positif au titre de l’ESRS S1 : moins de charge administrative pour les soignants.
Une documentation durable, sans compromis.
Les principaux constats en un coup d’œil.
- 0,07 g CO₂e par compte rendu, comparable à 5 secondes de télévision
- Echo V2 et DeepL fonctionnent avec ≥ 98 % d’énergie renouvelable
- 100 collaborateurs, 3 comptes rendus/jour → ~4,6 kg CO₂e/an au total
- Moins qu’un vol aller-retour Amsterdam–Barcelone
- Classification CSRD : Scope 3 non matériel, impact S1 positif
- Documentation par la voix = moins d’administratif, plus de qualité des soins