Performance environnementale et RSE

Décarboner le marketing digital : et si nous commencions par éviter les requêtes et les pages inutiles ?

Le 22 juillet 2026, Google a officiellement déployé en France les AI Overviews et le Mode IA, faisant entrer la recherche française dans une nouvelle étape : celle où obtenir une réponse ne suppose plus nécessairement de visiter un site web.

Comme beaucoup de consultants SEO, je sais que cette évolution va profondément modifier ma manière d’envisager le trafic organique. Ce changement ne me surprend d’ailleurs pas vraiment : lorsque je me suis lancée dans le référencement naturel, j’étudiais déjà depuis plus d’un an l’évolution de la recherche générative, du GEO et des comportements zero-click. Pourtant, avec le déploiement d’AI Overview en France, une autre question m’est apparue, beaucoup moins abordée dans les discussions sur le SEO : quel pourrait être l’impact environnemental de cette transformation de la recherche ?

Car parallèlement à l’arrivée de l’intelligence artificielle dans les SERP, le nombre et la complexité des interactions avec les moteurs de recherche augmentent. Recherche conversationnelle, reformulation d'une question, exploration successive d'un sujet, génération puis éventuellement récupération de documents : derrière une requête apparemment anodine se trouve désormais une infrastructure faite de calcul, de stockage, de crawl, d’indexation, de transfert réseau et parfois d’inférence par des modèles d’IA.

Or la sobriété numérique ne consiste pas uniquement à fabriquer des sites web plus légers. Elle consiste également à se demander quels traitements, quelles données et quels chargements sont réellement nécessaires pour satisfaire le besoin de l'utilisateur. C'est précisément l'approche défendue par l'ADEME, qui recommande d'interroger l'utilité même d'un contenu ou d'une fonctionnalité avant de chercher à l'optimiser et rappelle que contenus et fonctionnalités inutiles augmentent l'impact environnemental d'un service numérique.

La question mérite d'autant plus d'être posée que le Web continue de grossir. Selon le Web Almanac 2025 de HTTP Archive, une page d'accueil médiane représente désormais environ 2,9 Mo de données sur desktop et 2,6 Mo sur mobile, les images et JavaScript constituant une part importante de ce poids. Lorsqu'un internaute obtient une information suffisante directement dans une SERP, un AI Overview, une fiche Google Business Profile ou un résultat enrichi, une partie de ces ressources n'est donc tout simplement pas téléchargée sur son terminal.

Cela conduit à une hypothèse assez contre-intuitive pour un professionnel du SEO : et si une partie du zero-click pouvait devenir un levier de sobriété du marketing digital ?

Le GEO — Generative Engine Optimization — pourrait alors être envisagé autrement que comme une simple stratégie destinée à conserver de la visibilité face aux moteurs génératifs. Structurer une information de façon à permettre à Google ou à un assistant IA de répondre correctement sans imposer systématiquement le chargement d'une page complète pourrait, dans certains cas, réduire les transferts de données côté utilisateur.

Mais cette économie apparente possède évidemment son revers. Une réponse générée par Gemini nécessite elle-même du calcul. Les moteurs doivent maintenir leurs index, explorer le Web, récupérer des informations et exécuter des modèles dont le coût énergétique n'est pas nul. Dire que Google substitue simplement une « mémoire paramétrique » au retrieval serait donc excessif : les AI Overviews peuvent combiner les connaissances du modèle avec la récupération de sources web.

La vraie question n'est donc probablement pas : « AI Overview consomme-t-il moins qu'un clic sur un site ? » Elle est beaucoup plus systémique : à partir de combien de pages évitées, de transferts réseau supprimés et de requêtes supplémentaires générées le nouveau modèle de recherche devient-il environnementalement favorable — ou défavorable ?

France Stratégie invite précisément à ce type de prudence. Dans son analyse consacrée à la contribution du numérique à la décarbonation, l'institution estime que les bénéfices environnementaux des solutions numériques sont réels dans certains cas, mais fortement dépendants des conditions de déploiement et des effets indirects ou effets rebond. Certaines solutions numériques peuvent même conduire à une augmentation globale des émissions lorsqu'elles stimulent de nouveaux usages.

À l'heure où la CSRD, les normes ESRS, l'ADEME et les politiques de transition environnementale poussent progressivement les entreprises à mesurer leurs impacts au-delà de leur seule consommation directe, la décarbonation du marketing digital ne peut donc plus se limiter à compresser quelques images ou à choisir un hébergeur « vert ».

Il faut désormais regarder toute la chaîne : production du contenu, crawl, indexation, stockage, publicité, récupération de l'information, génération par l'IA, transfert réseau et consultation finale du site.

Et peut-être accepter une idée particulièrement dérangeante pour le SEO traditionnel : dans certains parcours utilisateurs, le trafic le plus sobre est peut-être celui qu'il n'était pas nécessaire de générer.

Le poids caché du Web : quand le crawl de l’IA devient un enjeu de décarbonation

Du trafic humain au trafic machine : une partie de l’empreinte numérique devient invisible

La transformation actuelle de la recherche produit un paradoxe. D’un côté, les AI Overviews, les réponses génératives et les résultats enrichis peuvent éviter à l’utilisateur de charger plusieurs pages Web pour obtenir une information simple. De l’autre, cette économie côté internaute s’accompagne d’une multiplication des traitements effectués en amont : exploration des contenus, indexation, mise à jour des corpus, récupération documentaire et calcul nécessaire à la génération des réponses.

Autrement dit, moins de visites humaines ne signifie pas nécessairement moins de sollicitations des infrastructures Web.

Pendant longtemps, les éditeurs surveillaient principalement Googlebot, Bingbot et quelques moteurs secondaires. L’essor de l’intelligence artificielle générative a ajouté de nouveaux acteurs : GPTBot et OAI-SearchBot chez OpenAI, ClaudeBot chez Anthropic, PerplexityBot, Meta-ExternalAgent ou encore les robots utilisés lorsqu’un assistant doit consulter une page à la demande d'un utilisateur.

Les données publiées par Cloudflare permettent désormais de mesurer cette transformation. Entre mai 2024 et mai 2025, le trafic combiné des crawlers de recherche et d’IA a progressé de 18 % à périmètre de clients constant. Sur cette même période, le volume de requêtes de GPTBot a augmenté de 305 %, tandis que les requêtes associées à ChatGPT-User ont bondi de 2 825 %.

La tendance s’est poursuivie en 2025. Cloudflare estime que les crawlers spécifiquement associés à l’intelligence artificielle ont représenté environ 20 % du trafic provenant des bots vérifiés, contre 40 % pour les moteurs de recherche traditionnels. Sur les seules requêtes HTML, les robots IA représentaient en moyenne 4,2 % des requêtes, presque autant que Googlebot à lui seul, avec 4,5 %.

Le nouveau ratio à surveiller : combien de crawls pour une seule visite ?

Pour mesurer l'efficacité environnementale du crawl, le nombre absolu de passages des robots n'est probablement pas l'indicateur le plus intéressant. Un autre ratio mérite l'attention des responsables SEO et RSE : combien de pages une plateforme explore-t-elle pour générer une visite humaine vers le site source ?

Cloudflare parle de crawl-to-refer ratio. Et les écarts deviennent considérables.

En juillet 2025, Anthropic pouvait encore générer environ 38 000 requêtes de crawl pour une visite référée vers les sites observés par Cloudflare. Pour Perplexity, le ratio atteignait environ 194 crawls pour une visite. Cloudflare souligne par ailleurs que près de 80 % de l'activité des robots IA était liée à la collecte destinée à l'entraînement, et non directement à l'envoi d'utilisateurs vers les éditeurs.

Cette donnée change profondément la lecture traditionnelle du « budget de crawl ».

Jusqu'ici, en SEO, son optimisation consistait principalement à faciliter le travail des moteurs : éviter qu'un Googlebot perde son temps sur des paramètres d'URL, des pages dupliquées ou des architectures inutilement profondes afin qu'il découvre plus rapidement les contenus stratégiques.

À l'ère de l'IA, une deuxième question apparaît : quelle quantité de ressources serveur accepte-t-on de consacrer à des robots qui explorent massivement un site sans générer de trafic humain ni de valeur commerciale mesurable ?

Attention au raccourci : un crawler ne télécharge pas forcément toute la page

Il serait cependant trompeur d'assimiler chaque passage d'un bot au chargement complet d'une page par un internaute.

Selon le Web Almanac 2025 de HTTP Archive, une page d'accueil médiane atteint environ 2,86 Mo sur desktop et 2,56 Mo sur mobile. Mais cette masse comprend notamment les images, JavaScript, polices, feuilles CSS et autres ressources téléchargées lors du rendu dans un navigateur. Le HTML proprement dit représente seulement environ 22 Ko sur la page d'accueil médiane étudiée.

Tous les robots ne chargent donc pas systématiquement les 2 ou 3 Mo nécessaires au rendu intégral d'une page.

Ils génèrent néanmoins des requêtes HTTP, du transfert de données, des accès aux caches, éventuellement des traitements applicatifs, des lectures de bases de données et parfois du rendu JavaScript. Sur des sites très volumineux ou mal optimisés, des millions de requêtes automatisées inutiles peuvent donc représenter une charge réelle.

C'est précisément pourquoi la sobriété numérique ne peut plus être pensée uniquement à travers ce que voit l'utilisateur.

Du crawl budget au « carbon crawl budget »

L'ADEME recommande déjà une logique de réduction des ressources sollicitées par les services numériques : limiter les objets chargés, réduire le JavaScript inutile, supprimer le code mort et diminuer le nombre de requêtes nécessaires au fonctionnement d'une page. Son référentiel recommande notamment de viser 1 Mo par page dans une démarche ambitieuse d'écoconception.

L'ADEME applique d'ailleurs elle-même cette logique sur ses services numériques en fixant des plafonds de transferts et de requêtes réseau et en utilisant largement la mise en cache pour éviter des échanges superflus entre serveurs et terminaux.

La même philosophie pourrait être appliquée au référencement.

Le crawl budget SEO pourrait progressivement devenir aussi un carbon crawl budget : non plus seulement la quantité d'exploration que l'on souhaite obtenir d'un moteur, mais la quantité de sollicitations automatisées que l'on juge utile au regard de leur valeur réelle.

Cela implique notamment d'analyser les logs serveur pour distinguer Googlebot, les robots de recherche IA, les bots d'entraînement, les requêtes déclenchées par les utilisateurs et les scrapers sans intérêt pour l'entreprise.

Le robots.txt, les règles serveur, les CDN ou les dispositifs de contrôle des bots peuvent ensuite permettre de limiter certaines catégories de crawl. Mais la stratégie doit rester sélective : bloquer indistinctement tous les robots IA peut également supprimer les possibilités d'être cité dans certaines interfaces génératives.

L'objectif n'est donc pas de fermer le Web aux machines. Il consiste à distinguer le crawl qui produit une valeur informationnelle ou commerciale du crawl purement extractif.

IA générative et data centers : le paradoxe entre efficacité par requête et explosion des usages

L'inférence est beaucoup plus efficace qu'on ne le pensait encore récemment

L'autre difficulté consiste à ne pas confondre l'empreinte d'une requête individuelle avec celle de l'infrastructure nécessaire pour faire fonctionner l'intelligence artificielle à très grande échelle.

Les premières comparaisons publiques entre recherche Google et ChatGPT ont longtemps affirmé qu'une requête générative nécessitait plusieurs wattheures et consommait dix fois plus d'énergie qu'une recherche classique. Ces estimations reposaient néanmoins sur des extrapolations réalisées à partir de modèles et de matériels aujourd'hui largement dépassés.

Les mesures publiées par Google en août 2025 donnent un ordre de grandeur beaucoup plus faible : un prompt textuel médian envoyé à Gemini utiliserait 0,24 Wh d'électricité, émettrait environ 0,03 gCO₂e et nécessiterait 0,26 ml d'eau dans l'infrastructure utilisée pour fournir le service. Google indique également avoir divisé par 33 la consommation énergétique par prompt en 12 mois grâce aux progrès matériels, logiciels et algorithmiques.

Ces données sont celles de Google et doivent naturellement être considérées comme telles. Mais elles sont cohérentes avec la tendance observée par l'Agence internationale de l'énergie : en avril 2026, l'IEA constatait que l'énergie nécessaire à une tâche d'IA simple avait diminué d'au moins un ordre de grandeur par an au cours des dernières années.

Le problème environnemental de l'IA ne peut donc plus être résumé à l'idée selon laquelle « chaque question posée à une IA consomme énormément ».

Le véritable enjeu est l'échelle.

Le paradoxe de Jevons appliqué à l'intelligence artificielle

Quand le coût énergétique d'une opération diminue mais que cette opération devient beaucoup plus accessible, son utilisation peut augmenter suffisamment pour annuler les gains obtenus grâce à l'efficacité.

C'est une forme d'effet rebond, proche du paradoxe formulé par l'économiste britannique William Stanley Jevons dès 1865 à propos de l'amélioration de l'efficacité des machines à vapeur et de la consommation de charbon.

L'IA générative se trouve exactement confrontée à cette problématique.

Une requête textuelle devient de plus en plus efficiente, mais nous en produisons davantage ; nous reformulons nos recherches, demandons des synthèses, générons des images, créons des vidéos et commençons à déléguer des chaînes entières de tâches à des agents autonomes.

L'IEA soulignait en avril 2026 que les applications de génération vidéo, de raisonnement avancé ou les systèmes agentiques pouvaient consommer des centaines voire des milliers de fois plus d'énergie qu'une requête textuelle simple.

Le débat environnemental se déplace donc progressivement de la question du coût d'une requête vers celle du volume et de la complexité des usages.

Les data centers deviennent le véritable enjeu systémique

En 2024, les centres de données représentaient déjà environ 1,5 % de la consommation mondiale d'électricité, selon l'Agence internationale de l'énergie. Certains centres hyperscale consacrés à l'IA dépassent désormais 100 MW de puissance et peuvent utiliser autant d'électricité qu'environ 100 000 foyers.

L'évolution est particulièrement rapide.

L'IEA estime que la consommation mondiale des data centers est passée par environ 460 TWh en 2024 et pourrait dépasser 1 000 TWh en 2030.

Les données publiées en avril 2026 montrent déjà cette accélération : la demande électrique mondiale des data centers a augmenté de 17 % en 2025, tandis que celle des centres spécifiquement orientés vers l'IA a progressé d'environ 50 % en une seule année.

Autrement dit, l'efficacité par requête progresse spectaculairement tandis que la consommation globale continue d'augmenter.

Google illustre parfaitement cette contradiction

Google constitue un cas particulièrement intéressant puisque l'entreprise est simultanément moteur de recherche, fournisseur de modèles d'IA, opérateur de cloud et propriétaire d'un immense réseau de data centers.

Dans son rapport environnemental publié en juin 2025, Google indiquait que ses émissions « ambition-based » avaient atteint 11,5 millions de tonnes de CO₂e en 2024, soit 51 % de plus qu'en 2019 et 11 % de plus qu'en 2023. L'entreprise attribuait principalement cette progression à l'augmentation des émissions de sa chaîne d'approvisionnement.

La situation est cependant plus nuancée qu'une simple affirmation selon laquelle « l'IA fait exploser les émissions de Google ».

En 2024, la consommation d'électricité des data centers de Google avait augmenté de 27%, mais l'entreprise indique simultanément avoir réduit de 12 % les émissions liées à leur énergie, notamment grâce à l'arrivée de nouvelles capacités d'électricité bas-carbone.

Et le rapport 2026 apporte une nouvelle évolution : Google affirme avoir réduit ses émissions opérationnelles de 2 % en 2025, malgré la croissance continue de ses besoins électriques, tout en contractant plus de 12 GW de nouvelles capacités d'énergie propre.

Nous sommes donc devant une contradiction fondamentale de la transition numérique : l'efficacité technologique progresse très vite, mais elle doit courir après une croissance des usages encore plus rapide.

Décarboner le marketing digital : passer de la chasse au trafic à la recherche d'utilité

Ne plus considérer chaque clic comme une victoire

La première évolution est culturelle.

Pendant 20 ans, la performance SEO a été évaluée principalement à travers les impressions, les positions, les sessions et les clics.

Une stratégie de marketing digital plus sobre devrait poser une autre question : avait-on réellement besoin de faire charger une page Web pour satisfaire cette intention ?

Une adresse, un horaire, un numéro de téléphone, une réponse courte ou une information locale peuvent parfois être fournis directement dans Google Business Profile, les résultats enrichis ou une réponse générative.

Dans ces situations, le zero-click n'est pas nécessairement une perte de valeur. Il peut représenter une information délivrée avec moins d'étapes intermédiaires.

 Faire du GEO un outil d'efficacité informationnelle

Le Generative Engine Optimization peut alors être considéré comme autre chose qu'un moyen de récupérer la visibilité perdue avec les AI Overviews.

FAQ concises, données structurées, entités correctement définies, informations locales cohérentes et contenus facilement extractibles permettent aux moteurs et aux systèmes RAG d'identifier plus rapidement l'information utile.

Le principe rejoint finalement celui de l'écoconception : faire circuler l'information nécessaire, sans transporter systématiquement toute l'interface qui l'entoure.

Cela ne démontre pas encore qu'une réponse générative possède systématiquement une empreinte environnementale inférieure à une visite Web. Les données disponibles ne permettent pas aujourd'hui de comparer proprement l'ensemble de ces chaînes de traitement.

Mais cela ouvre une piste de recherche beaucoup plus intéressante que l'opposition simpliste entre « IA polluante » et « Web écologique ».

Réduire le crawl qui ne produit aucune valeur

La deuxième piste concerne directement le SEO technique.

L'analyse des logs serveur permet d'identifier les robots qui consomment des ressources sans participer ni à l'indexation stratégique du site, ni à sa visibilité générative, ni à l'acquisition de visiteurs.

Certains peuvent être ralentis ou bloqués.

La stratégie doit toutefois distinguer les fonctions : chez OpenAI, par exemple, GPTBot, OAI-SearchBot et les requêtes déclenchées par l'utilisateur ne remplissent pas exactement la même fonction. Bloquer l'ensemble de manière indifférenciée reviendrait à confondre entraînement, recherche et consultation ponctuelle.

À l'avenir, la gestion intelligente des robots pourrait ainsi devenir un véritable volet de la politique de sobriété numérique de l'entreprise.

Alléger ce qui doit réellement être visité

Enfin, toutes les requêtes ne se termineront évidemment pas dans une SERP.

Dès qu'une intention devient transactionnelle — comparer une offre, vérifier une expertise, réserver, acheter ou prendre contact — le site reste indispensable.

C'est précisément à ce moment que son poids devient important.

Le Web Almanac 2025 mesure environ 2,9 Mo pour une page d'accueil desktop médiane et 2,6 Mo sur mobile. À l'inverse, l'ADEME recommande, dans une démarche ambitieuse d'écoconception numérique, de viser environ 1 Mo par page.

Compression des images, suppression des scripts inutilisés, limitation des trackers, cache efficace, réduction du JavaScript et simplification des interfaces deviennent alors simultanément des mesures de SEO technique, de performance UX et de réduction de l'empreinte numérique.

Vers un marketing digital moins carboné : optimiser la valeur plutôt que le volume

La décarbonation du marketing digital ne consiste donc pas simplement à réduire le poids d'une image ou à choisir un hébergeur alimenté par des énergies renouvelables.

Elle implique de regarder toute la chaîne de production et de circulation de l'information :

créer moins de ressources inutiles, faire crawler moins de pages inutiles, transférer moins de données inutiles et générer moins de visites qui n'apportent aucune valeur supplémentaire à l'utilisateur.

C'est peut-être là que le GEO, l'écoconception et le SEO technique finissent par se rejoindre.

Pendant des années, l'objectif du référencement consistait à attirer le maximum de trafic possible vers un site.

Dans un Web où l'information peut désormais être récupérée, synthétisée et distribuée à différents endroits, la question pourrait progressivement devenir différente : quelle est la quantité minimale de calcul, de crawl et de transfert nécessaire pour apporter la bonne information à la bonne personne ?

La sobriété numérique appliquée au marketing digital ne signifie alors plus « être moins visible ».

Elle signifie être visible avec moins de ressources gaspillées.

Conclusion : la sobriété numérique se heurte aussi à la réalité technique du terrain

Mesurer le sur-crawl : une évidence théorique, beaucoup moins pratique

À ma petite échelle, j’ai énormément progressé techniquement grâce à l’observation des requêtes automatisées, notamment via Cloudflare. Voir passer les différents robots permet de comprendre beaucoup plus concrètement que le Web n’est pas uniquement parcouru par des internautes : une part croissante de l’activité est produite par des machines qui viennent lire, analyser, indexer ou récupérer nos contenus.

Mais je dois aussi reconnaître une limite très concrète à cette démarche : mesurer correctement ce phénomène demande un niveau d’accès technique que tous les éditeurs de sites ne possèdent pas.

Mon propre site fonctionne avec le Website Builder d’Hostinger. Comme de nombreux builders fermés, il simplifie énormément la création et la maintenance du site, mais il ne donne pas le même niveau d’accès aux logs serveur qu’une infrastructure que l’on administre soi-même. Aujourd'hui avec les changements techniques opérés par les ingénieurs d'Hostinger il devient contreproductif techniquement que j'utilise les proxys de Cloudflare, rendant l'observation des logs serveurs impossible.

Cloudflare permet d’observer une partie importante des requêtes et d’identifier de nombreux bots, mais établir précisément un ratio entre crawl, ressources transférées, consommation serveur et visites humaines demanderait une instrumentation beaucoup plus poussée.

Quand mesurer l’empreinte risque lui-même de consommer des ressources

Il existe également un paradoxe plus personnel.

Je suis indépendante et je travaille parallèlement à trois quarts temps. Même si mon infrastructure me permettait d’obtenir toutes les données nécessaires, analyser continuellement ces logs aurait un coût considérable en temps.

La solution évidente serait d’automatiser leur collecte et leur analyse.

Probablement avec une IA.

Et l’on retrouve immédiatement le paradoxe étudié dans cet article : pour mesurer plus précisément les traitements numériques inutiles, je commencerais moi-même par ajouter de nouveaux traitements numériques.

Cela ne signifie évidemment pas qu’il faudrait renoncer à la mesure. Cela rappelle simplement que la sobriété possède elle aussi un coût de pilotage et que l’objectif ne devrait pas être de produire toujours davantage de données environnementales, mais d’obtenir le niveau d’information réellement nécessaire pour prendre de meilleures décisions.

Les logs restent aussi une question de gouvernance

Cette difficulté ne concerne d’ailleurs pas uniquement les builders.

Je travaille bénévolement sur le site Internet d’une paroisse dont je n’ai pas conçu l’infrastructure initiale. Cette expérience m’a confrontée à une autre réalité : lorsque l’on reprend un site existant, l’accès aux données techniques n’est pas forcément transmis avec l’accès au CMS.

On peut administrer les contenus, améliorer le référencement ou travailler sur la structure du site sans pour autant disposer des logs de l’hébergement.

Même lorsqu’on les demande, ils ne sont pas nécessairement accessibles ou partagés.

La capacité à mesurer l’impact réel d’un site dépend donc également de sa gouvernance technique, des prestataires antérieurs, de l’hébergeur et du niveau de maîtrise de l’infrastructure.

La sobriété numérique ne relève pas seulement du SEO ou de l’écoconception. C’est aussi une question d’organisation.

Et si la solution la plus sobre était parfois la plus simple ?

Ces limites m’amènent finalement vers une observation beaucoup plus pragmatique.

Pour une entreprise disposant d’un véritable ancrage local, publier une information courte directement sur sa fiche Google Business Profile me semble intuitivement beaucoup plus sobre que de créer systématiquement une nouvelle page ou un nouvel article destiné à répondre à une question simple.

Je ne peux évidemment pas affirmer qu’un post Google Business Profile serait « 100 fois moins carboné » qu’une page Web : il faudrait connaître et comparer toute la chaîne de traitement pour pouvoir le mesurer sérieusement.

Mais le principe est intéressant.

Si l’utilisateur cherche un horaire, une actualité locale, un événement, un service ou une information pratique et qu’il peut obtenir cette réponse directement depuis la SERP, pourquoi lui faire systématiquement charger une nouvelle interface, ses images, ses scripts, ses outils analytiques et ses ressources tierces ?

Dans ce cas précis, la proximité entre l’information et l’intention de recherche devient elle-même une forme de sobriété.

Un site léger ne suffit pas si les machines le visitent sans cesse

Mon propre site constitue d’ailleurs un exemple assez paradoxal.

Mon builder produit des pages relativement légères. C’est plutôt une bonne nouvelle en matière de performance.

Mais cette légèreté possède aussi un revers : lorsque certains robots d’IA explorent mes URL, ils peuvent récupérer très facilement une grande partie du contenu disponible. Et j'ai constaté, grâce aux données auxquelles j’avais accès, que certaines URL étaient sollicitées régulièrement par des crawlers automatisés, parfois plusieurs fois sur des périodes assez courtes.

Une page légère réduit le coût de chaque chargement.

Elle ne résout pas nécessairement le problème de la multiplication des chargements.

C’est probablement là que se trouve l’une des nouvelles frontières de l’écoconception Web: nous avons appris à réduire le poids de chaque page, mais nous commençons seulement à nous demander combien de fois cette page doit réellement être chargée, par qui et dans quel but.

De l’écoconception des pages à l’écoconception de la circulation de l’information

Au fond, c’est peut-être ce que l’arrivée du GEO et des moteurs génératifs devrait nous obliger à repenser.

La sobriété numérique ne consiste plus uniquement à optimiser le contenant.

Elle consiste aussi à optimiser le parcours de l’information elle-même.

Une information locale peut parfois rester dans Google Business Profile.
Une réponse simple peut parfois être extraite sans visite supplémentaire.
Une page transactionnelle doit, elle, rester suffisamment riche pour permettre à l’utilisateur de comprendre, comparer et agir.
Et un robot qui ne produit aucune valeur identifiable n’a peut-être pas besoin de revenir dix fois lire la même information.

Le marketing digital décarboné ne sera probablement pas celui qui supprimera le Web, l’IA ou le référencement.

Ce sera peut-être simplement celui qui apprendra à poser une question avant chaque nouvelle ressource, chaque nouveau crawl et chaque nouveau clic :  ce traitement supplémentaire apporte-t-il réellement quelque chose à l’utilisateur ?

Si la réponse est non, la meilleure optimisation SEO, GEO ou RSE pourrait parfois consister à ne pas le provoquer.

FAQ SEO & GEO : crawl IA, logs serveur et empreinte carbone des CMS

Décarbonation du Marketing : Comment l'IA et le GEO transforment notre Empreinte Carbone

Par Lydie Goyenetche, consultante SEO & GEO.

L'essor de l'Intelligence Artificielle générative (SGE, AI Overviews) et du Zero-Click Search bouleverse la gestion de l'empreinte carbone numérique. Si l'IA est souvent pointée du doigt pour sa consommation énergétique massive, elle offre paradoxalement de nouveaux leviers de décarbonation à la surface (l'Edge), directement au niveau de l'utilisateur.

Comment mesurer l’impact du crawl des robots IA sur l’empreinte carbone d’un site web ?

La première étape consiste à distinguer le trafic humain du trafic automatisé dans les logs serveur ou dans les données fournies par un CDN comme Cloudflare. On peut alors identifier Googlebot, GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot ou d’autres crawlers, mesurer leur fréquence de passage, les URL sollicitées et, lorsque l’infrastructure le permet, la quantité de données transférées.

Cette mesure devient importante car la relation entre crawl et trafic envoyé aux éditeurs s’est profondément dégradée avec l’IA générative. Cloudflare a notamment observé en 2025 des ratios pouvant atteindre environ 38 000 requêtes de crawl pour une visite référée chez Anthropic, contre environ 194 pour Perplexity sur son échantillon.

Matthew Prince, cofondateur et CEO de Cloudflare, résumait cette rupture en juillet 2025 en expliquant que les crawlers IA récupèrent désormais des contenus à grande échelle sans nécessairement renvoyer les utilisateurs vers leurs sources. Il plaidait alors pour redonner aux éditeurs davantage de contrôle sur l’usage de leurs contenus.

Pour autant, il ne suffit pas de multiplier le poids total d’une page par le nombre de passages d’un robot. Un crawler ne télécharge pas systématiquement toutes les images, vidéos, polices et scripts nécessaires au rendu complet dans un navigateur. Le Web Almanac 2025 mesure ainsi une page d’accueil médiane à 2,86 Mo sur desktop, alors que son HTML représente seulement environ 22 Ko : l’essentiel du poids provient des images et du JavaScript.

Une mesure sérieuse devrait donc idéalement croiser nombre de requêtes, octets transférés, type de ressource sollicitée, fréquence de crawl et valeur générée par le robot.

WordPress, WooCommerce, Shopify ou Website Builder : quel CMS permet le mieux d’analyser le crawl des robots IA ?

Tous les CMS ne donnent pas le même niveau d’accès aux données techniques, et cette différence devient importante lorsque l’on veut mesurer le sur-crawl.

WordPress auto-hébergé est le système le plus ouvert des quatre. WordPress permet notamment d’activer WP_DEBUG_LOG, d’enregistrer des informations dans debug.log et, surtout, l’hébergement sous-jacent peut donner accès aux véritables journaux HTTP Apache ou Nginx. Google rappelle d’ailleurs depuis longtemps que gaspiller les ressources serveur sur des URL sans valeur peut détourner l’activité de crawl des pages utiles.

WooCommerce repose sur WordPress et ajoute son propre système de journalisation. Les journaux sont accessibles depuis WooCommerce > État > Journaux, avec une conservation par défaut de 30 jours pour son système de logs. Il faut néanmoins distinguer ces logs applicatifs des véritables access logs HTTP nécessaires pour étudier précisément le passage de Googlebot ou GPTBot. Ceux-ci dépendent toujours de l’hébergeur.

Shopify est beaucoup plus fermé puisque l’infrastructure serveur est administrée par Shopify. L’historique d’activité proposé aux marchands concerne surtout les actions réalisées dans l’administration et n’est pas l’équivalent d’un journal brut des requêtes HTTP : l’interface standard n’affiche d’ailleurs qu’un maximum de 250 événements récents. Shopify propose bien des log drains pour transmettre certains journaux vers Datadog, Splunk ou New Relic, mais cette fonctionnalité est réservée à Shopify Plus et concerne notamment les architectures Hydrogen.

Enfin, avec un Website Builder propriétaire, la situation dépend fortement de l’hébergeur et de l’offre. Hostinger documente par exemple dans hPanel des statistiques de requêtes HTTP/HTTPS, bande passante, IP et journaux d’accès, avec des filtres pouvant aller jusqu’à sept jours pour certaines vues. Mais le niveau d’accès disponible dépend du produit d’hébergement utilisé et ne correspond pas nécessairement à celui d’un serveur WordPress administrable.

En pratique, pour travailler sur un véritable carbon crawl budget, WordPress/WooCommerce sur un hébergement donnant accès aux logs HTTP offre donc généralement beaucoup plus de liberté qu’un SaaS fermé comme Shopify ou qu’un builder propriétaire.

Un site léger pollue-t-il réellement moins lorsqu’il est régulièrement crawlé par les IA ?

Oui pour chaque transfert pris isolément, mais pas nécessairement à l’échelle globale.

Le Web Almanac 2025 mesure une page d’accueil médiane à environ 2,86 Mo sur desktop et 2,56 Mo sur mobile. Le navigateur desktop médian effectue environ 77 requêtes pour charger une page, dont environ 23 consacrées au JavaScript. Les images représentent à elles seules environ 1,06 Mo sur la page d’accueil desktop médiane.

Les différences entre CMS sont également importantes. Dans l’échantillon étudié par HTTP Archive en 2025, les pages mobiles WordPress se situaient autour de 2,9 Mo à la médiane, tandis que certaines plateformes comme Squarespace atteignaient près de 4 Mo. Mais le CMS n’est qu’une partie de l’équation : thème, extensions, trackers, vidéos, images et scripts tiers peuvent transformer un WordPress minimaliste en page très lourde.

Surtout, une page légère ne règle pas nécessairement le problème de la répétition.

Une page de 500 Ko récupérée une seule fois transférera moins de données qu’une page de 3 Mo. Mais si différents crawlers la réclament continuellement pour maintenir leurs index, leurs corpus ou leurs systèmes de retrieval à jour, la multiplication des requêtes finit par devenir une variable environnementale à part entière.

C’est pourquoi le futur de l’écoconception pourrait ne plus se limiter au poids de la page mais intégrer également sa fréquence de sollicitation par les machines.

En SEO et en GEO, la question pourrait donc évoluer de :

« Combien pèse ma page ? »

vers :

« Combien de fois cette information doit-elle réellement être transférée, et pour quelle valeur produite ? »

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