MÉTHODOLOGIE

Empreinte carbone des campagnes digitales : ce qu'on mesure vraiment

Charlène Grenet

Février 2026 · 7 min de lecture

Graphiques et données analytics mesurant l'empreinte carbone des campagnes digitales

On parle beaucoup d'empreinte carbone du numérique. On parle rarement de l'empreinte carbone des campagnes publicitaires digitales en particulier. Comment se calcule-t-elle ? Quels leviers émettent le plus ? Et surtout : que peut-on en faire opérationnellement ?

Cet article fait partie de notre guide complet sur l'empreinte carbone des campagnes digitales. Pour la vue d'ensemble (mesure, calcul, CSRD, réduction), commencez par le guide.

Pourquoi les campagnes digitales émettent du CO₂

Chaque impression publicitaire mobilise des serveurs, des réseaux, des terminaux. Ce n'est pas une métaphore : des données sont transférées, des processeurs calculent des enchères, des écrans s'allument. Chacune de ces opérations consomme de l'énergie.

La chaîne d'une impression display en programmatic implique : l'annonceur, son ad server, une ou plusieurs plateformes d'achat (DSP), un réseau publicitaire (SSP), l'éditeur, et enfin le terminal de l'utilisateur. Chaque maillon de cette chaîne consomme de l'énergie, convertie en CO₂ selon le mix énergétique du pays et du datacenter concerné.

L'échelle change tout. Une campagne à 50 millions d'impressions, même à 0,5 gCO₂ par impression, représente 25 tonnes de CO₂. C'est l'équivalent de plusieurs allers-retours Paris-New York. À cette échelle, l'optimisation de l'empreinte n'est pas anecdotique.

Ce n'est pas l'impression individuelle qui compte. C'est le volume × le facteur d'émission × le mix énergétique.

Les 4 leviers et leurs empreintes respectives

Display programmatic

Le programmatic est structurellement le levier le plus émetteur à volume d'impression équivalent. La raison principale : la complexité de la chaîne d'achat. Plus il y a d'intermédiaires entre l'annonceur et l'éditeur, plus chaque enchère mobilise des serveurs supplémentaires.

Ce qui influence l'empreinte : le nombre d'impressions, le poids des créatifs (vidéo outstream vs bannière statique), la profondeur de la chaîne programmatic, et le pays de diffusion. La vidéo outstream peut émettre 3 à 5 fois plus qu'une bannière statique à impression égale.

Search (SEA)

Le search est structurellement plus sobre que le display. Il n'y a pas de chaîne d'achat complexe : l'annonceur achète directement sur la plateforme, qui sert l'annonce en réponse à une requête.

Ce qui influence l'empreinte : le volume de requêtes générées, la qualité des pages de destination (poids, vitesse de chargement) et le temps de session. L'empreinte par conversion est souvent plus favorable sur le search que sur le display.

Social (Meta, LinkedIn, TikTok...)

L'empreinte des publicités social dépend fortement du format. Une publicité image sur LinkedIn émet très peu. Une vidéo TikTok regardée jusqu'au bout sur un réseau 4G émet significativement plus : le réseau mobile est moins efficace que le wifi fixe, et la vidéo est gourmande en données.

L'autoplay vidéo est particulièrement impactant : des impressions vidéo comptabilisées sans visionnage réel génèrent des émissions pour un résultat publicitaire nul.

Email marketing

Par email individuel, l'empreinte est faible. Mais à grande échelle, deux postes deviennent significatifs : le stockage cumulé des bases de données (emails stockés pendant des années sur des serveurs) et le volume d'envois sur des contacts inactifs.

Ce qui influence l'empreinte : le volume total envoyé, le poids moyen des emails (texte simple vs HTML avec images embarquées vs pièces jointes), le taux d'ouverture réel, et la taille de la base de données en stockage.

Ce que les référentiels permettent de calculer

Trois référentiels sont utilisés dans les mesures d'empreinte carbone des campagnes digitales, et ils sont complémentaires :

NégaOctet est le référentiel français de référence pour le numérique. Il fournit des facteurs d'émission par type d'usage (réseau fixe, réseau mobile, datacenter) basés sur le mix énergétique français. C'est la base pour calculer les émissions liées au transfert de données et à l'hébergement.

L'ADEME Base Carbone fournit les facteurs d'émission officiels français, notamment pour le mix électrique par pays. Elle est utilisée pour convertir les consommations électriques en équivalent CO₂.

Greenspector produit des mesures empiriques sur la consommation réelle d'applications et de formats publicitaires sur des terminaux réels. Ces données sont précieuses pour les calculs d'empreinte des créatifs et des plateformes spécifiques.

Un facteur d'émission sans référentiel sourcé n'a pas de valeur pour un reporting. La conformité méthodologique est aussi importante que le chiffre lui-même.

Ce qui rend la mesure difficile en pratique

✦Les données sont éparpillées entre ad servers, plateformes et agences : pas de vue consolidée sans effort de collecte spécifique

✦Les plateformes (Meta, Google) ne communiquent pas leurs facteurs d'émission de façon standardisée : les données doivent être croisées avec des référentiels externes

✦Les équipes media n'ont pas l'habitude de collecter ces données : elles ne figurent pas dans leurs tableaux de bord habituels

✦La granularité nécessaire, par format, par plateforme, par pays, demande une structuration spécifique qui n'existe pas par défaut dans les outils

Par où commencer pour mesurer

Lister vos leviers actifs et estimer leur volume : budget annuel ou nombre d'impressions sur 12 mois. Une estimation suffit pour prioriser.

Identifier qui détient les données : ad server interne, plateforme directe, ou agence. Comprendre les délais de disponibilité.

Choisir un référentiel et s'y tenir : la cohérence dans le temps est plus importante que la précision absolue sur une année donnée.

Commencer par les leviers à fort volume : 20% des leviers représentent souvent 80% de l'empreinte. C'est là que l'effort de mesure est le plus rentable.

La mesure d'empreinte carbone des campagnes digitales n'est pas une opération ponctuelle. C'est un processus qui s'affine avec le temps, à mesure que les données deviennent disponibles et que la méthodologie se stabilise.

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