Chaque requête IA consomme jusqu’à 2 tasses d’eau. Avec des milliards d’interactions quotidiennes, l’impact sur l’eau douce devient critique.
Pourquoi l’IA Consomme Tant : Le Fonctionnement Technique Décrypté
L’intelligence artificielle ne boit pas d’eau, mais ses centres de données consomment des volumes colossaux. Chaque requête à ChatGPT, Claude ou Gemini mobilise des centaines de supercalculateurs, générant une chaleur extrême comparable à une centrale thermique. Pour éviter la surchauffe et la panne, l’eau devient indispensable.
Les Deux Modes de Refroidissement
- Refroidissement direct : Circulation d’eau sur les serveurs, jusqu’à 19 millions de litres par jour pour les plus grands datacenters.
- Refroidissement indirect : L’eau sert à refroidir les centrales électriques qui alimentent les installations, représentant 50 à 75 % de l’empreinte hydrique totale.
Note technique : Les systèmes à air fermé sont plus économes. Le refroidissement par eau ouverte reste le plus gourmand.
Chiffres Clés et Croissance Exponentielle de la Consommation
Selon Morgan Stanley (2025) :
- La consommation d’eau pour les centres IA atteindra 1,068 milliard de litres par an d’ici 2028, soit une multiplication par 11.
- Estimations pour 2025 : 312 à 764 milliards de litres, équivalent à la consommation mondiale annuelle d’eau en bouteille.
- Par requête : environ 2 tasses d’eau (500–600 ml), multipliées par les milliards de requêtes, le total devient vertigineux.
Cette explosion souligne une contradiction : la tech se vend comme solution climatique tout en aggravant la pénurie d’eau douce.
L’Impact Géographique : Quand les Datacenters Concurrencent les Communautés
États-Unis : Exemple de l’Oregon et Google Bogle
95 % des datacenters américains n’utilisent pas d’eau de mer. L’eau potable locale devient leur principale source, créant une pression sur les ressources régionales.
Cas concret : Le centre Bogle à Oregon consommait 25 % de l’eau potable d’une petite ville, dans un contexte de sécheresse croissante.
Royaume-Uni : Pression sur les Réservoirs d’Abingdon
Selon The Guardian (janvier 2025), l’implantation de datacenters IA près d’Abingdon (Oxfordshire) menace les réservoirs déjà saturés. Les crises de sécheresse récurrentes y rendent l’enjeu politique et social.
L’Empreinte Hydrique Cachée des Datacenters
Directe vs Indirecte
- Directe : Eau pour refroidir les serveurs.
- Indirecte : Eau pour produire l’électricité nécessaire, souvent plus importante que la consommation directe.
Source : EESI (2025), 50–75 % de l’empreinte totale est indirecte.
Water Usage Effectiveness (WUE)
- WUE = litres d’eau par kWh produit.
- Datacenters modernes : 0,5–1,5 L/kWh.
- Systèmes anciens : 3–5 L/kWh.
La localisation influe directement sur l’impact hydrique.
Transparence et Données Manquantes
Les géants tech (Google, Microsoft, OpenAI, Meta) ne publient pas systématiquement leurs chiffres de consommation d’eau.
Raisons :
- Avantage compétitif
- Évitement de régulations strictes
- Complexité technique pour mesurer la consommation indirecte
Les estimations reposent sur des modèles, pas sur des données certifiées. Les experts appellent à une transparence similaire à celle des émissions carbone.
Perspectives 2025–2028 : Une Croissance Non Durable
Projections et Facteurs d’Escalade
- Consommation annuelle : 1 à 1,5 trillion de litres d’eau d’ici 2028, équivalent à la consommation de 500 millions de personnes.
- Facteurs :
- Explosion des requêtes IA (agents autonomes, modèles multimodaux).
- Entraînement de modèles plus puissants (GPT-5, Claude 3.5).
- Implantation dans les régions à stress hydrique (Inde, Afrique de l’Ouest).
Solutions Partielles
- Refroidissement à l’air sec : efficacité limitée en climats chauds.
- Énergies renouvelables : réduit la consommation indirecte mais pas totalement.
- Recyclage de l’eau : faisable mais coûteux et peu répandu.
Aucune solution ne permet d’éliminer le problème : il s’agit d’un problème de réduction, pas d’élimination.
Régulation et Enjeux Politiques
Lacunes Réglementaires
- Pas de régulation internationale unifiée.
- L’Union européenne explore la durabilité, les États-Unis dépendent des règles locales.
- Résultat : installation de datacenters dans les zones les moins régulées, souvent déjà en stress hydrique.
Appels à l’Action
- Brookings Institution (2025) : planification intégrée avant implantation.
- EESI : transparence obligatoire sur la consommation.
- Proposition académique : quotas d’eau par région, similaires aux droits d’émission carbone.
La Réalité Nuancée : Ce que Révèlent Vraiment les Données
- La règle “2 tasses par requête” simplifie trop la réalité.
- Les chiffres (Morgan Stanley) sont plausibles mais basés sur extrapolations.
- Le coût par requête varie selon le modèle, la tâche et la source d’électricité.
- Urgence : même conservateur, une augmentation 11× d’ici 2028 n’est pas soutenable.
Conclusion : Vers un Débat Mature sur l’IA et l’Eau
La consommation d’eau par l’IA n’est pas un problème distant : elle touche déjà des communautés locales et deviendra un enjeu géopolitique majeur.
Actions recommandées :
- Exiger transparence hydrique des datacenters.
- Intégrer planification territoriale et quotas avant implantation.
- Accélérer innovation technologique (refroidissement efficace, énergies renouvelables).
Question clé : À quel coût en eau sommes-nous prêts pour la révolution IA ?
