Chaque jour, des millions de personnes utilisent ChatGPT pour rédiger un email, générer une image avec Midjourney ou obtenir des recommandations personnalisées. Ces interactions semblent immatérielles, presque magiques. Pourtant, derrière chaque requête se cache une réalité bien physique : des data centers qui tournent 24 heures sur 24 et consomment des quantités considérables d’eau pour fonctionner.
L’intelligence artificielle transforme nos vies à une vitesse vertigineuse. Mais cette révolution technologique a un coût environnemental encore largement méconnu du grand public : son empreinte hydrique. Alors que les débats se concentrent souvent sur les émissions carbone du numérique, la question de l’eau émerge comme un enjeu majeur pour l’avenir de l’IA.
Que Sont les Data Centers Dédiés à l’IA ?
Pour comprendre pourquoi l’IA consomme de l’eau, il faut d’abord saisir ce qu’est réellement le « cloud ». Contrairement à ce que son nom suggère, le cloud n’a rien d’immatériel. Derrière ce terme se cachent d’immenses installations physiques : les data centers, ces bâtiments qui abritent des milliers de serveurs informatiques fonctionnant sans interruption.
Ces centres de données hébergent les infrastructures nécessaires au fonctionnement de l’intelligence artificielle : stockage de données massives, calculs complexes, entraînement de modèles toujours plus sophistiqués. Les data centers dédiés à l’IA sont particulièrement énergivores car les algorithmes d’apprentissage profond nécessitent une puissance de calcul colossale, bien supérieure à celle requise pour un simple stockage de données.
Un data center moderne, c’est l’équivalent d’une petite ville industrielle qui ne dort jamais. Des milliers de processeurs travaillent simultanément, générant une chaleur intense qu’il faut impérativement évacuer pour éviter la surchauffe et les pannes.
Pourquoi l’Intelligence Artificielle Consomme-t-elle Autant d’Eau ?
La consommation d’eau des infrastructures d’IA se décompose en deux catégories principales.
La consommation directe concerne principalement le refroidissement des serveurs. Pour maintenir les équipements à une température optimale, la plupart des data centers utilisent des systèmes de refroidissement par évaporation. L’eau circule dans des tours de refroidissement où elle absorbe la chaleur avant de s’évaporer partiellement. Ce processus est extrêmement gourmand en eau, surtout dans les régions chaudes où les besoins en climatisation sont plus importants.
La consommation indirecte est liée à la production d’électricité nécessaire au fonctionnement des serveurs. Les centrales électriques, qu’elles soient thermiques, nucléaires ou même certaines installations hydroélectriques, consomment d’importantes quantités d’eau pour leur fonctionnement. Cette dimension est souvent oubliée mais représente une part significative de l’empreinte hydrique totale de l’IA.
| Type de consommation | Usage | Part estimée |
| Directe | Refroidissement serveurs (tours évaporation) | 40-60% |
| Indirecte | Production électricité (centrales) | 30-50% |
| Phase d’entraînement | Calculs intensifs modèles IA | Pics concentrés |
Un élément crucial amplifie cette consommation : la phase d’entraînement des modèles d’IA. Créer un modèle de langage comme GPT-4 ou entraîner un système de reconnaissance d’images nécessite des semaines, voire des mois de calculs intensifs. Ces périodes d’entraînement concentrent une consommation d’eau et d’énergie considérable sur une courte période.
Des Chiffres Récents Qui Interpellent
Une étude publiée en 2025 dans la revue scientifique Patterns par les chercheurs Alex de Vries et Gao Pengfei de la Vrije Universiteit Amsterdam apporte un éclairage nouveau sur l’ampleur du phénomène. Selon leurs estimations, les infrastructures mondiales dédiées à l’intelligence artificielle auraient consommé entre 312 et 765 milliards de litres d’eau en 2025.
| Activité / Secteur | Consommation d’eau annuelle |
| Infrastructures IA mondiales (2025) | 312 à 765 milliards de litres |
| Industrie mondiale eau en bouteille | 89 milliards de litres |
| Ville de Los Angeles (≈4M habitants) | ≈ 600 milliards de litres |
| France entière (usage domestique) | ≈ 2 700 milliards de litres |
| 20-50 échanges ChatGPT | 0,5 litre |
Pour mettre ces chiffres en perspective : la consommation mondiale d’eau en bouteille s’élève à environ 89 milliards de litres par an. Autrement dit, l’IA consommerait entre 3,5 et 8,5 fois plus d’eau que toute l’industrie mondiale de l’eau embouteillée. C’est également l’équivalent de la consommation annuelle en eau d’une ville de plusieurs millions d’habitants.
D’autres recherches, comme celle menée par l’University of California Riverside et l’University of Texas at Arlington, soulignent qu’une simple conversation de 20 à 50 échanges avec ChatGPT pourrait nécessiter jusqu’à un demi-litre d’eau pour le refroidissement des serveurs. Un chiffre qui peut sembler dérisoire à l’échelle individuelle, mais qui devient vertigineux quand on le multiplie par les milliards de requêtes quotidiennes.
Des Impacts Très Variables Selon les Régions
La répartition géographique des data centers crée des inégalités environnementales importantes. Les grandes entreprises technologiques concentrent leurs infrastructures dans des zones précises, souvent choisies pour des raisons économiques ou fiscales, sans toujours tenir compte des ressources hydriques locales.
Aux États-Unis, des États comme l’Arizona ou le Nevada, déjà confrontés à un stress hydrique sévère, hébergent pourtant plusieurs méga data centers. La situation est similaire en Asie, où des pays comme Singapour ou des régions de Chine accueillent d’immenses infrastructures numériques malgré des ressources en eau limitées.
En Europe, si certains pays nordiques comme la Suède bénéficient d’un climat frais réduisant les besoins en refroidissement, d’autres régions plus méridionales font face à une pression croissante sur leurs ressources hydriques. Comme le rapporte The Guardian, les communautés locales commencent à s’inquiéter de voir leurs nappes phréatiques sollicitées par ces installations gourmandes en eau, parfois au détriment des besoins agricoles ou domestiques.
Un Problème Appelé à S’Amplifier
L’explosion de l’IA générative depuis 2023 marque un tournant. ChatGPT, DALL-E, Midjourney, Gemini… Ces outils se démocratisent à une vitesse inédite, entraînant une multiplication exponentielle des requêtes et donc des besoins en infrastructures.
Les projections sont alarmantes. Si la tendance actuelle se poursuit, la consommation d’eau des data centers liés à l’IA pourrait doubler, voire tripler d’ici 2030. À l’horizon 2050, certains experts estiment que le secteur numérique dans son ensemble pourrait représenter jusqu’à 10% de la consommation mondiale d’eau douce.
Ce scénario entre en collision frontale avec les objectifs de gestion durable de l’eau. Dans un contexte où le changement climatique accroît déjà la pression sur les ressources hydriques mondiales, ajouter une demande massive liée au numérique pose question. Peut-on vraiment se permettre de prioriser l’entraînement de modèles d’IA au détriment de l’accès à l’eau potable ou de l’irrigation agricole ?
Quelles Solutions Pour Limiter l’Empreinte Hydrique de l’IA ?
Heureusement, des pistes existent pour réduire la soif de l’intelligence artificielle.
Le choix géographique et temporel des entraînements de modèles peut faire une différence significative. Privilégier des régions où l’eau est abondante, où le climat est naturellement frais, ou programmer les calculs intensifs pendant les saisons où la demande en eau est moindre permettrait d’atténuer l’impact local.
Les technologies de refroidissement alternatives représentent un autre levier d’action. Le refroidissement par immersion (les serveurs baignent dans un liquide non conducteur) ou le refroidissement à air libre dans les régions froides peuvent réduire drastiquement, voire éliminer, la consommation d’eau. Microsoft expérimente même des data centers sous-marins qui utilisent naturellement l’eau froide des océans.
La réutilisation des eaux usées et des eaux grises pour le refroidissement, plutôt que de puiser dans l’eau potable, constitue également une avenue prometteuse. Certains data centers récupèrent même la chaleur produite pour chauffer des bâtiments voisins, créant ainsi une circularité vertueuse.
Toutefois, ces solutions se heurtent à des limites structurelles. Les investissements nécessaires sont colossaux, et le rythme effréné du développement de l’IA pousse souvent les entreprises à privilégier la rapidité de déploiement plutôt que l’optimisation environnementale. Sans oublier l’effet rebond : améliorer l’efficacité peut paradoxalement encourager une utilisation encore plus intensive de l’IA.
Vers Plus de Transparence et de Régulation
Un obstacle majeur à la réduction de l’empreinte hydrique de l’IA réside dans l’opacité des données. Comme le soulignent BBC News et d’autres médias internationaux, les grandes entreprises technologiques publient rarement des informations détaillées sur leur consommation d’eau. Les chiffres disponibles proviennent principalement de recherches académiques indépendantes ou d’estimations.
Des voix s’élèvent pour réclamer des obligations de reporting environnemental incluant spécifiquement la consommation d’eau. L’Union européenne, pionnière en matière de régulation numérique, pourrait imposer aux opérateurs de data centers de publier annuellement leurs empreintes hydriques et carbone. Certains États américains étudient également des législations en ce sens.
Les pouvoirs publics ont un rôle crucial à jouer : conditionner les autorisations d’implantation de data centers à des critères environnementaux stricts, encourager fiscalement les technologies sobres en eau, et surtout, garantir que les besoins humains fondamentaux en eau restent prioritaires face aux besoins industriels.
Intégrer l’Eau Dans le Débat Sur l’IA Durable
L’intelligence artificielle n’est pas l’ennemie du progrès. Elle ouvre des perspectives extraordinaires en médecine, en éducation, dans la lutte contre le changement climatique lui-même. Mais comme toute révolution technologique, elle doit être pensée dans ses dimensions environnementales complètes.
L’eau ne peut plus être le parent pauvre du débat sur la sobriété numérique. Si nous voulons construire une IA véritablement durable, il est temps de sortir de l’illusion de l’immatérialité et d’assumer la réalité physique de nos usages numériques.
Cela passe par des choix industriels plus responsables, une régulation ambitieuse, mais aussi par une prise de conscience collective. Chaque requête à une IA a un coût réel. Non pour culpabiliser les utilisateurs, mais pour encourager un usage réfléchi et exiger des acteurs du numérique qu’ils intègrent la préservation de l’eau dans leur modèle de développement.
L’enjeu n’est pas de renoncer à l’intelligence artificielle, mais de la réconcilier avec notre ressource la plus précieuse : l’eau. Un défi à la hauteur de notre époque.
Sources :
- Patterns – The hidden carbon and water footprint of AI
- Vrije Universiteit Amsterdam – AI’s hidden carbon and water footprint
- University of California Riverside & University of Texas at Arlington – Making AI Less « Thirsty »
- BBC – Technology and water consumption
- The Guardian – Technology and environmental transparency
