L’essor de l’intelligence artificielle (IA) a transformé les industries, accéléré l’innovation et introduit des outils avancés comme le ChatGPT dans la vie de tous les jours. Mais derrière les interfaces conviviales et les suggestions utiles se cache une conséquence environnementale souvent négligée : laconsommation d’eau. Alors que les systèmes d’IA se développent dans le monde entier, l’empreinte hydrique liée à l’alimentation, au refroidissement et à la maintenance de ces systèmes suscite des inquiétudes en matière de durabilité, d’utilisation des ressources et de santé environnementale à long terme.
Le coût caché : La soif d’eau de l’IA
L’IA n’existe pas dans le vide. Chaque modèle d’IA, en particulier les grands modèles de langage comme ChatGPT, repose sur des centres de données qui ont besoin d’énormément d’énergie et d’eau pour fonctionner. Ces serveurs haute performance génèrent beaucoup de chaleur, qui doit être régulée par des systèmes de refroidissement, principalement par eau. Résultat ? Un prélèvement important sur les sources d’eau douce locales, qui s’élève souvent à des millions de gallons d’eau par an.
Par exemple, les données relatives à l’utilisation de l’eau par Google font état d’une augmentation spectaculaire entre 2021 et 2022, liée en grande partie aux charges de travail d’IA et au développement de l’IA générative. De même, ChatGPT d’OpenAI, un produit d’IA générative bien connu, fait partie d’un écosystème plus large d’outils qui nécessitent d’importantes quantités d’eau rien que pour rester opérationnels.
Pourquoi les centres de données consomment-ils autant d’eau ?
Pour comprendre la consommation d’eau de l’IA, il faut prendre en compte l’infrastructure qui la sous-tend. Les centres de données, qui alimentent les outils d’IA modernes, sont remplis de serveurs gourmands en énergie. Lorsque ces machines effectuent des calculs, elles génèrent de la chaleur qui doit être dissipée. Les tours de refroidissement sont couramment utilisées et consomment de l’eau pour maintenir les systèmes à des températures optimales.
Cette eau ne retourne pas à l’environnement dans le même état – elle est souvent évaporée ou perdue à cause de fuites, ce qui ajoute à l’empreinte hydrique des régions. Le processus d’utilisation de l’eau pour le refroidissement est essentiel mais consomme beaucoup de ressources, ce qui donne l’alerte dans les régions déjà confrontées à la pénurie d’eau ou au stress hydrique.
De quelle quantité d’eau parlons-nous ?
La quantité d’eau nécessaire varie, mais les estimations de la recherche universitaire montrent que l’entraînement d’un grand modèle d’IA comme ChatGPT peut consommer l’ équivalent de l’eau nécessaire à la production de centaines de bouteilles en plastique par question à laquelle il est répondu. Certains chercheurs estiment que les grands modèles d’IA peuvent utiliser des millions de litres d’eau par an lorsqu’ils sont déployés à grande échelle.
Un rapport indique qu’entre 2021 et 2022, l’utilisation de l’IA a fortement contribué à l’augmentation de la demande en eau dans les régions américaines accueillant des développeurs d’IA et des services en nuage. Une seule requête à un système d’IA générative peut utiliser plusieurs millilitres d’eau, et pour des milliards de requêtes, cela représente des quantités massives d’énergie et d’eau.
L’intersection de l’énergie et de l’eau
Il ne s’agit pas seulement d’eau : laconsommation d’ énergie est étroitement liée à l’utilisation de l’eau. Les centres de données nécessitent non seulement des kWh d’énergie pour fonctionner, mais cette consommation d’énergie entraîne aussi indirectement des besoins en eau supplémentaires. C’est ce que l’on appelle la consommation d’eau indirecte, où la consommation d’énergie génère une demande d’eau par le biais de la production d’électricité et des systèmes de refroidissement.
De nombreuses centrales électriques qui alimentent les centres de données sont elles-mêmes gourmandes en eau, ce qui ajoute une couche supplémentaire à l’impact environnemental de l’IA. Cette dynamique –consommation d’ énergieet d’eau combinée – montre à quel point l’utilisation des ressources par les systèmes d’IA est complexe.
Empreinte carbone et eau de l’IA
Les discussions sur l’impact environnemental de l’IA se concentrent souvent sur l’empreinte carbone, mais le coût environnemental de l’IA doit désormais inclure la consommation d’eau comme paramètre clé. Le coût en carbone et en eau de la formation et du déploiement des modèles d’IA est devenu un sujet de préoccupation majeur pour les chercheurs, les développeurs et les défenseurs de l’environnement.
L’IA durable ne se limite pas à la réduction des émissions de carbone, elle s’intéresse également à l’empreinte hydrique. Certaines entreprises ont commencé à rendre compte de leur consommation d’énergie, mais la transparence totale sur le prélèvement, l’utilisation et l’efficacité de l’eau reste limitée.
Implications mondiales et perspectives pour 2025
Avec l’entrée en vigueur de la loi sur l’IA l ‘année prochaine, la transparence et la responsabilité en matière d’utilisation des ressources devraient s’accroître. Les développeurs d’IA seront probablement soumis à une pression plus forte pour rendre compte de leurs empreintes carbone et eau, et pour adopter des technologies qui réduisent leur consommation d’eau tout en améliorant l’efficacité de l’utilisation de l’eau.
Cela est particulièrement important dans les régions où l ‘approvisionnement en eau est limité. L’eau n’est pas infinie. Dans les pays déjà confrontés à des pénuries d’eau à l’échelle mondiale, la croissance des produits d’IA générative pourrait mettre à rude épreuve les systèmes d’approvisionnement en eau, à moins que des mesures proactives ne soient prises.
L’IA peut-elle devenir plus durable ?
Des efforts sont en cours. Certaines chaînes d’approvisionnement en IA étudient les moyens d’adopter des énergies renouvelables et des systèmes de refroidissement en circuit fermé qui consomment moins d’eau. D’autres optimisent les performances énergétiques des serveurs afin de réduire la consommation d’eau et d’énergie. Mais ces solutions nécessitent du temps, des investissements et une action coordonnée des secteurs privé et public.
Développer une IA responsable signifie également repenser ce que signifie l’utilisation des ressources dans un monde numérique. Il ne suffit pas de construire des modèles plus rapides : l‘IA durable doit tenir compte de la quantité d’eau utilisée par modèle, de la quantité d’eau évaporée et de la manière dont l’IA peut faire partie de la solution, et pas seulement du problème.
Conclusion : Repenser le boom de l’IA
Les outils d’IA tels que ChatGPT modifient la façon dont les humains interagissent avec la technologie. Mais ils consomment également de l’eau, nécessitent des quantités importantes d’eau et contribuent à un impact environnemental croissant. Des litres d’eau par session de formation aux millions de gallons d’eau par an pour les systèmes de refroidissement, la consommation d’eau de l’IA mérite autant d’attention que ses besoins en énergie.
À l’approche de 2025, il est essentiel de trouver un équilibre entre l’innovation et la durabilité. L ‘eau est une ressource précieuse. Il estessentiel de comprendre et de traiter l’impact environnemental de l’IA, non seulementen termes d’émissions, mais aussi d’utilisation de l’eau,pour construire un avenir véritablement intelligent et responsable.
