Chaque interaction avec une intelligence artificielle demande de l’eau. Cette ressource est indispensable pour faire tourner les infrastructures.

À titre d’exemple, GPT-3, le modèle de langage à l’origine de ChatGPT, a consommé environ 700 000 litres d’eau uniquement durant sa phase d’entraînement initiale.

Selon les estimations, l’IA pourrait faire passer la consommation mondiale d’eau liée au numérique de 1,1 milliard à 6,6 milliards de mètres cubes d’ici 2027. Cela représente plus que ce que consomme la France en une année.

Pourquoi l’IA a besoin de tant d’eau

Cette consommation élevée s’explique par plusieurs facteurs :

  1. Les centres de données utilisent de l’eau pour refroidir les serveurs.
  2. L’eau est aussi utilisée de manière indirecte pour produire l’électricité nécessaire à leur fonctionnement.
  3. Enfin, la fabrication du matériel, comme les serveurs et les composants électroniques, demande elle aussi de grandes quantités d’eau.

Le problème vient du fait que l’eau utilisée pour le refroidissement est difficilement réutilisable. Lorsqu’elle ne s’évapore pas, elle se charge de poussières, de minéraux ou de produits chimiques. Elle ne peut donc plus servir au même usage. Elle peut toutefois être traitée afin de respecter les normes environnementales, puis être rejetée dans la nature ou utilisée pour l’irrigation ou les sanitaires.

Certaines technologies tentent de limiter cette dépendance à l’eau douce. Le refroidissement par immersion liquide ou le refroidissement à l’air extérieur permettent de réduire les besoins en eau dans certains contextes.

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Un enjeu environnemental majeur

Même si l’eau recouvre la majorité de la surface de la planète, seule une infime partie est réellement disponible sous forme d’eau douce. La pression sur cette ressource ne cesse d’augmenter, et les situations de stress hydrique deviennent plus fréquentes.

Le Forum économique mondial classe déjà les effets négatifs des technologies d’IA et la perte de biodiversité parmi les risques majeurs des 10 prochaines années. La demande en eau liée à l’IA pourrait aggraver les tensions existantes, notamment dans les régions déjà fragilisées.

D’ici la fin de la décennie, la demande mondiale en eau douce pourrait dépasser l’offre de 40 %. Plus de la moitié des centres de données sont situés dans des bassins fluviaux exposés à un fort risque de pollution. Cela réduit l’accès à une eau propre et accentue la pression sur les ressources locales.

Près de 68 % des centres de données sont implantés à proximité de zones protégées ou d’espaces essentiels à la biodiversité. Ces territoires dépendent d’une eau de qualité pour préserver les écosystèmes et soutenir les populations locales.

L’intelligence artificielle peut apporter des avancées majeures dans la santé, la lutte contre les inégalités ou le suivi du climat. Mais ces bénéfices doivent être mis en regard de leur coût environnemental global. Cela suppose des indicateurs clairs qui prennent en compte l’énergie, l’eau, le carbone, la biodiversité et les impacts sociaux.