L’explosion de l’intelligence artificielle accélère la construction de data centers dans le monde. Or, ces infrastructures numériques nécessitent d’importantes quantités d’énergie et d’eau pour refroidir leurs équipements. Alors que les épisodes de sécheresse et de stress hydrique se multiplient, la consommation d’eau de l’IA devient un nouvel enjeu environnemental et pose la question de la compatibilité entre croissance numérique et sobriété des ressources.
L’intelligence artificielle est souvent présentée comme l’une des grandes technologies de transformation de la décennie. Mais derrière les modèles génératifs et les applications qui se multiplient se trouve une infrastructure physique particulièrement gourmande en ressources : les data centers. Et à mesure que la demande de calcul augmente, la question de leur consommation d’eau devient de plus en plus difficile à ignorer.
Le sujet prend une nouvelle dimension au Royaume-Uni. Selon Water UK, les data centers y consomment actuellement environ 6,6 millions de litres d’eau potable par jour. Leur consommation pourrait tripler d’ici 2030 avec l’essor des infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle. Le problème est particulièrement sensible dans le sud et l’est de l’Angleterre, déjà confrontés à un stress hydrique important. Certaines installations peuvent, selon le rapport, demander jusqu’à plusieurs millions de litres d’eau par jour.
Une consommation d’eau qui ne se limite pas au refroidissement
Le lien entre IA et eau est moins visible que celui entre IA et électricité. Pourtant, les data centers utilisent de l’eau de plusieurs manières.
La première concerne directement le refroidissement des serveurs. Les processeurs et GPU utilisés pour entraîner et faire fonctionner les modèles d’intelligence artificielle dégagent d’importantes quantités de chaleur. Dans certains systèmes, l’eau est utilisée pour évacuer cette chaleur et maintenir les équipements à une température compatible avec leur fonctionnement.
La deuxième consommation est indirecte. L’électricité nécessaire au fonctionnement des data centers est elle-même produite par des infrastructures qui peuvent avoir besoin d’eau, notamment pour le refroidissement des centrales électriques. Enfin, la fabrication des semi-conducteurs et des équipements électroniques mobilise également des ressources hydriques.
Une analyse publiée en juin par des chercheurs de l’Université des Nations unies souligne l’ampleur potentielle de cette croissance. Selon leurs estimations, la consommation mondiale d’eau associée à l’IA pourrait atteindre 9,3 milliards de mètres cubes par an d’ici 2030, tandis que les émissions de CO₂ liées à son fonctionnement pourraient également augmenter fortement.
Ces chiffres doivent toutefois être interprétés avec prudence : l’empreinte hydrique varie considérablement selon la technologie de refroidissement, le climat, la localisation du data center et le mix électrique utilisé. Il est donc difficile de parler d’une consommation d’eau « moyenne » applicable à toutes les infrastructures.
Le paradoxe des data centers : construire là où l’eau manque ?
La croissance rapide de l’IA pose une question de localisation. Les opérateurs cherchent généralement des territoires disposant d’une électricité abondante, d’un réseau performant et de terrains adaptés. Mais ces mêmes régions peuvent être soumises à des épisodes de sécheresse ou à un stress hydrique croissant.
Aux États-Unis, une analyse publiée par The Guardian a ainsi souligné que la majorité des nouveaux data centers destinés à l’IA pourraient être construits dans des régions déjà touchées par la sécheresse. Cette situation nourrit une contestation locale croissante autour de la consommation d’eau et d’énergie des infrastructures numériques.
Le phénomène ne concerne donc pas uniquement les pays les plus arides. Même des régions européennes historiquement considérées comme relativement bien dotées en eau commencent à réévaluer leurs capacités. Au Royaume-Uni, Water UK estime que les besoins futurs des data centers ne sont pas suffisamment intégrés dans certaines projections nationales de demande en eau.
La question devient alors politique : quels usages doivent être prioritaires lorsque la ressource devient rare ? L’alimentation en eau potable, l’agriculture, l’industrie et les infrastructures numériques peuvent-ils continuer à se développer simultanément dans les mêmes territoires ?
L’IA face au défi de la sobriété
Face à ces tensions, les industriels cherchent à réduire leur empreinte environnementale. Plusieurs pistes sont explorées : systèmes de refroidissement en circuit fermé, recours à l’eau recyclée ou non potable, refroidissement liquide directement appliqué aux composants électroniques et amélioration de l’efficacité énergétique des équipements.
Un exemple récent illustre toutefois la complexité du problème. En Australie, OpenAI et son partenaire NEXTDC ont renoncé à un projet de refroidissement utilisant de l’eau recyclée pour un futur data center de 612 MW dans l’ouest de Sydney. Faute d’infrastructures et d’autorisations nécessaires pour acheminer cette eau, le projet doit finalement recourir à une technologie de refroidissement sans eau, mais potentiellement plus consommatrice d’énergie.
Cet exemple montre qu’il n’existe pas de solution universelle. Réduire la consommation d’eau peut parfois augmenter la consommation d’électricité ; utiliser de l’eau recyclée nécessite des infrastructures supplémentaires ; installer les data centers dans des régions plus fraîches peut réduire les besoins de refroidissement, mais déplacer la pression vers d’autres ressources ou infrastructures.
Vers une nouvelle génération de data centers ?
L’enjeu est désormais d’intégrer la question de l’eau dès la conception des infrastructures numériques. Le choix du site pourrait devenir aussi important que le choix du système de refroidissement.
Les futurs data centers devront probablement être évalués selon plusieurs indicateurs : consommation d’eau directe et indirecte, disponibilité locale de la ressource, efficacité énergétique, intensité carbone de l’électricité, capacité de réutilisation de la chaleur et possibilité de fonctionner avec de l’eau recyclée.
Cette évolution pourrait également favoriser une nouvelle génération de centres de données conçus autour de la sobriété hydrique. Certaines technologies permettent déjà de limiter fortement, voire d’éviter, l’utilisation d’eau pour le refroidissement. Mais leur efficacité dépend des conditions climatiques et de leur consommation énergétique.
L’Union européenne commence également à s’intéresser davantage à l’impact environnemental des infrastructures numériques. En juin, des propositions européennes visant à renforcer les exigences d’efficacité énergétique applicables aux data centers ont été rapportées, alors que la demande mondiale d’électricité liée à ces infrastructures devrait fortement progresser avec le développement de l’IA.
Le véritable défi : mesurer l’empreinte environnementale de l’IA
Au-delà des technologies de refroidissement, une question demeure : comment mesurer précisément l’empreinte environnementale d’un service d’IA ?
La consommation d’eau dépend du lieu où le modèle est entraîné, du data center qui héberge les serveurs, de la source d’électricité et du moment où le calcul est effectué. Deux requêtes identiques adressées à un même modèle peuvent donc avoir des impacts environnementaux différents selon l’infrastructure mobilisée.
Cette complexité renforce la nécessité d’une plus grande transparence. Les entreprises technologiques publient de plus en plus de données sur leur consommation énergétique et leurs émissions, mais les informations concernant l’empreinte hydrique restent souvent moins détaillées et difficiles à comparer.
Pour les pouvoirs publics, l’enjeu est désormais de disposer d’indicateurs permettant d’évaluer les projets de data centers en fonction des ressources disponibles localement. Pour les entreprises, il s’agit de concevoir des infrastructures capables de répondre à la croissance de l’IA sans aggraver les tensions sur les ressources naturelles.
Une nouvelle équation pour l’industrie numérique
L’essor de l’intelligence artificielle oblige ainsi à élargir le débat sur la transition numérique. Pendant longtemps, la question environnementale des data centers a été essentiellement abordée sous l’angle de l’électricité et des émissions de CO₂. Désormais, l’eau devient le troisième volet d’une équation complexe, aux côtés de l’énergie et du carbone.
La croissance de l’IA pourrait donc accélérer l’innovation dans le domaine du refroidissement, de la réutilisation de l’eau et de l’efficacité énergétique. Mais elle pourrait aussi accentuer les tensions dans les territoires déjà confrontés à la sécheresse.
La question centrale des prochaines années ne sera peut-être plus seulement de savoir combien d’électricité l’IA consomme, mais aussi où cette électricité et cette eau sont prélevées, et à quel moment.
À mesure que les data centers deviennent une infrastructure stratégique, leur implantation devra probablement être pensée comme un enjeu d’aménagement du territoire et de gestion des ressources. Pour l’industrie numérique comme pour les pouvoirs publics, le défi sera de concilier la course à l’intelligence artificielle avec une ressource dont la disponibilité n’est, elle, pas extensible.
