CSRD 2026 : pourquoi vos dépenses API LLM relèvent du Scope 3 Catégorie 1 (et comment les reporter)

De nombreuses équipes d'ingénierie et de finance ne le réalisent pas, mais les factures que vous payez à OpenAI, Anthropic, Mistral et Google pour l'accès à leurs API sont presque certainement des émissions Scope 3 Catégorie 1 au sens d'ESRS E1 et du GHG Protocol. Pour l'exercice financier 2025 — rapports attendus en 2026 — les grandes entreprises européennes doivent divulguer ces émissions si elles sont matérielles. Cet article explique le raisonnement, la méthode de calcul, et les données que vous devez collecter dès maintenant.

Ceci n'est pas un conseil juridique ou comptable. Les décisions relatives au périmètre et à la matérialité au titre de la CSRD requièrent un professionnel du développement durable qualifié ou un auditeur.

Pourquoi les dépenses d'API LLM relèvent du Scope 3 Catégorie 1

Le GHG Protocol définit la Catégorie 1 du Scope 3 comme les biens et services achetés — les émissions en amont associées aux biens et services que vous achetez mais ne contrôlez pas directement. Lorsque vous appelez une API LLM, vous achetez un service : le fournisseur exécute l'inférence sur son matériel, en consommant de l'électricité, dans des centres de données avec un coefficient d'efficacité énergétique (PUE) et un mix réseau spécifiques. Ces émissions vous incombent du côté Scope 3.

Certaines entreprises traitent le cloud computing de manière plus large comme un élément de Catégorie 1 aux côtés des abonnements SaaS. D'autres appliquent un périmètre plus étroit. La classification exacte dépend du périmètre de reporting de votre organisation et de la façon dont vos conseillers définissent les « services achetés » par rapport à l'« infrastructure cloud ». Ce qui compte pour la collecte de données est identique quelle que soit l'étiquette de catégorie : vous avez besoin de données d'activité au niveau des tokens par fournisseur et par modèle.

Ce que la CSRD / ESRS E1 exige réellement pour l'exercice 2025

La CSRD s'applique à l'exercice débutant le 1er janvier 2025 pour les entreprises qui répondent à au moins deux des critères suivants : plus de 250 salariés, plus de 50 M€ de chiffre d'affaires net, ou plus de 25 M€ de total du bilan. Les rapports sont attendus en 2026. Les normes européennes de reporting de durabilité (ESRS) — spécifiquement ESRS E1 Changement climatique — exigent :

• Les émissions brutes de GES des Scope 1, 2 et 3, ventilées par catégorie matérielle.
• La divulgation du Scope 3 lorsque les émissions de la chaîne de valeur sont matérielles — avec une présomption réfutable qu'elles le sont pour la plupart des grandes entreprises.
• Des indicateurs d'intensité (ex. tCO₂e par M€ de chiffre d'affaires) pour la comparabilité dans le temps.
• Des notes d'alignement avec votre plan de transition climatique et la trajectoire 1,5 °C le cas échéant.

Les ESRS amendées de novembre 2025 (EFRAG) ont réduit le nombre total de points de données obligatoires de 61 %, mais la norme climatique (E1) n'a pas été affaiblie de manière significative. Si les dépenses d'API LLM sont matérielles pour votre inventaire climatique — ce qui est souvent le cas pour les entreprises native AI — vous êtes censé les quantifier et les divulguer.

Méthode basée sur les dépenses vs méthode basée sur l'activité : laquelle utiliser

Le GHG Protocol autorise deux approches pour les calculs Scope 3 :

Pour l'inférence LLM, la méthode basée sur l'activité est nettement supérieure et c'est celle que les auditeurs préfèrent. Les comptages de tokens sont disponibles directement depuis la réponse de l'API de chaque grand fournisseur (l'objet usage : prompt_tokens, completion_tokens). Le défi est que vous devez collecter et conserver ces données de façon systématique — pas comme un export ponctuel.

Les données à collecter — dès maintenant

Pour chaque appel d'API LLM en production, vous devez conserver :

• Identifiant du modèle — ex. gpt-4o-2024-11-20, claude-3-5-sonnet-20241022. La version compte car les coefficients diffèrent selon les versions de modèles.
• Tokens en entrée et tokens en sortie — depuis l'objet usage du fournisseur, non estimés.
• Identifiant tenant / client — pour l'attribution par client (voir allocation par tenant).
• Horodatage — pour l'agrégation par période mensuelle.

Vous n'avez pas besoin de conserver les prompts ni les completions — en fait, vous ne devriez pas, à la fois pour des raisons RGPD et parce que les auditeurs n'en ont pas besoin. Les comptages de tokens sont suffisants. Le POST /api/v1/track de carbon-llm a été conçu exactement pour cela : des événements uniquement sur les métadonnées, en ajout seul, qui construisent un registre prêt pour l'audit.

Comment le coefficient est appliqué

Une fois que vous avez les comptages de tokens, le calcul est simple :

gCO₂e = (prompt_tokens + completion_tokens) / 1000 × coefficient_gco2e_per_1k_tokens

D'où vient le coefficient : les ACV publiées par les fournisseurs lorsqu'elles sont disponibles (Mistral, Google), les benchmarks d'inférence évalués par les pairs (arXiv:2505.09598), ou des valeurs par défaut documentées avec un label Estimé. Chaque coefficient doit indiquer son niveau de confiance et sa source — c'est la « piste de preuves » que votre auditeur examine, pas seulement les tonnes globales.

Agrégez les totaux mensuels en tCO₂e, ventilés par fournisseur et par modèle, et vous disposez des données nécessaires pour la divulgation ESRS E1 Scope 3. La page méthodologie de carbon-llm documente tous les coefficients et leurs sources.

Le règlement sur l'IA de l'UE ajoute une couche supplémentaire

Depuis août 2025, les fournisseurs de modèles d'IA à usage général (GPAI) sont tenus de divulguer leur consommation d'énergie en vertu de l'article 51 du règlement sur l'IA de l'UE. Des normes harmonisées pour l'efficacité énergétique des systèmes d'IA (article 40) sont en cours d'élaboration, avec des livrables de la Commission attendus en 2026. Pour les déployeurs — les entreprises qui construisent des produits sur des API LLM — collecter dès maintenant des données d'activité au niveau des tokens vous positionne pour répondre à toute exigence de reporting future, sans lacune de données rétroactive.