L’intelligence artificielle est souvent associée à l’innovation, à la productivité et à la croissance économique. Mais son développement accéléré pourrait avoir un coût environnemental bien plus important qu’on ne l’imagine.
Selon un récent rapport des Nations Unies, les infrastructures dédiées à l’IA pourraient consommer jusqu’à 9 300 milliards de litres d’eau par an d’ici 2030, principalement pour refroidir les centres de données qui alimentent les modèles génératifs.
Un chiffre vertigineux qui pourrait dépasser le volume d’eau potable consommé annuellement par l’ensemble de la population mondiale.
IA : une empreinte hydrique qui explose
Chaque requête adressée à un modèle d’IA nécessite de la puissance de calcul et génère de la chaleur.
Pour maintenir les serveurs à une température acceptable, les opérateurs de centres de données ont recours à des systèmes de refroidissement particulièrement gourmands en eau.
À titre d’exemple, une simple requête sur GPT-3 représenterait environ 500 millilitres d’eau consommés indirectement.
Rapportée aux milliards d’interactions quotidiennes sur ChatGPT, Gemini ou Claude, cette consommation prend rapidement une tout autre dimension.
Le rapport cite également le cas d’un centre de calcul de Google qui aurait utilisé près de 23 milliards de litres d’eau pour ses besoins de refroidissement.
Le paradoxe de l’efficacité
À première vue, les progrès technologiques devraient permettre de réduire l’impact environnemental de l’IA.
Pourtant, les Nations Unies rappellent le paradoxe de Jevons : lorsqu’une technologie devient plus efficace et moins coûteuse, son usage tend à se généraliser, ce qui augmente finalement la consommation globale des ressources.
L’IA illustre parfaitement ce phénomène. Les modèles deviennent moins chers à exploiter, mais leur intégration se multiplie dans tous les secteurs. Les gains d’efficacité sont ainsi compensés, voire dépassés, par l’explosion des usages.
Cette dynamique est portée par des investissements massifs. Selon McKinsey, plus de 5 200 milliards de dollars pourraient être injectés dans les infrastructures d’IA d’ici 2030…
Des impacts environnementaux de plus en plus visibles
La question de l’eau s’ajoute à celle de l’énergie.
En 2024, les centres de données consommaient déjà autant d’électricité qu’un pays comme l’Arabie saoudite.
D’ici la fin de la décennie, leur consommation pourrait représenter près de 3 % de la demande mondiale d’électricité.
Certaines régions commencent déjà à ressentir les effets de cette pression.
Au Texas, les centres de données pourraient absorber jusqu’à 9 % de la consommation totale d’eau de l’État dans les quinze prochaines années.
Un enjeu désormais stratégique
Le rapport souligne également une forte concentration des infrastructures d’IA.
Les États-Unis et la Chine regroupent à eux seuls près de 90 % des capacités mondiales, tandis que les conséquences environnementales – extraction de matières premières, consommation d’eau et production de déchets électroniques – se répercutent bien au-delà de leurs frontières.
Face à cette réalité, les Nations Unies appellent les gouvernements à intégrer le développement de l’IA dans leurs politiques climatiques et de gestion des ressources.
Un sujet encore largement absent des stratégies nationales, alors même que l’intelligence artificielle s’impose comme l’une des technologies les plus consommatrices de ressources de la décennie.
Longtemps perçue comme une innovation essentiellement virtuelle, l’IA rappelle aujourd’hui qu’elle repose sur une infrastructure très physique. Et que derrière chaque requête générée en quelques secondes se cache une consommation bien réelle d’eau, d’énergie et de matières premières…
