Alors que la France s’engage sur le chemin de l’exascale, le calcul scientifique est de plus en plus utilisé dans la société. Il permet de concevoir, simuler et optimiser de nombreux scénarios pour un coût limité comparativement à la réalisation de prototypes. Il apparaît primordial de se poser la question de l'impact environnemental associé au calcul scientifique. Lorsque l’on développe un code de calcul scientifique, la première question qui se pose est celle du choix du langage. Il est commun de considérer un certain nombre de critères (lisibilité, pérennité, efficacité, maîtrise du langage). Il est bien plus rare de considérer la consommation et l’efficience énergétique. Cette étude a pour objectif de sensibiliser et inciter à la considération de ce critère. Un code de démonstration permettant la simulation d’écoulements a ainsi été considéré. Initialement développé en Python, ce code a été accéléré (Pythran, Numba) puis porté dans les langages C, Fortran, Java, Julia, Rust, Go. Des mesures de performance et de consommation électrique ont été réalisées sur la plate-forme expérimentale Grid’5000, ce qui a permis d’évaluer, dans le contexte très précis du code considéré, l’efficience des langages considérés sur plusieurs architectures. Le portage rigoureux de code dans un autre langage que celui d’origine, ainsi que l’optimisation de code prend un temps considérable, mais il y a des potentiels de gains énergétiques importants sur la consommation de la phase d’usage du service associé. Ce travail, réalisé dans une approche de science ouverte et reproductible, montre ainsi l’importance des développeurs sur les impacts environnementaux des usages du numérique.