En 2023, les centres de données consommaient déjà le triple de ce qu’ils consommaient en 2014. Aujourd’hui, nous ne connaissons même pas ce chiffre.

L’intelligence artificielle peut nous paraître extraordinairement légère : nous tapons quelques mots, appuyons sur envoyer et recevons une réponse quelques secondes plus tard. Ce que nous ne voyons pas, c’est l’infrastructure nécessaire pour que cela se produise. Les centres de données, les accélérateurs, les énormes quantités d’électricité et les systèmes de refroidissement font partie d’une industrie qui connaît une croissance particulièrement intense aux États-Unis, l’un des principaux pôles mondiaux de l’IA. Cette expansion nous oblige à regarder au-delà des modèles et de leurs capacités, car maintenir toutes ces infrastructures en fonctionnement signifie également rivaliser pour beaucoup plus de ressources physiques.

La consommation a triplé. Selon une estimation du Lawrence Berkeley National Laboratory recueillie par le Congressional Research Service, les centres de données de ce pays nord-américain sont passés d’une consommation directe d’environ 21,2 milliards de litres d’eau en 2014 à près de 66 milliards en 2023. En seulement neuf ans, cette quantité a donc été multipliée par trois.

Une photo prise en 2023. La date est importante car ces données ne décrivent pas l’infrastructure dont nous disposons aujourd’hui. ChatGPT a fait ses débuts publiquement fin 2022 et la demande d’IA générative était déjà croissante, mais une grande partie de l’expansion physique nécessaire pour la prendre en charge n’avait pas encore été déployée. Au cours des années suivantes, nous avons vu se multiplier les projets de nouveaux complexes, les achats d’accélérateurs et la recherche de capacités de calcul supplémentaires. Ces 66 milliards de litres environ correspondent donc davantage au début de cette nouvelle étape qu’à son développement ultérieur.

Le calcul a changé d’échelle. L’évolution d’OpenAI permet de voir dans quelle mesure. L’entreprise a expliqué au Congrès américain que sa capacité disponible était passée d’environ 0,2 GW en 2023 à environ 1,9 GW en 2025, soit près de dix fois plus en seulement deux ans. En parallèle, Microsoft n’a plus l’exclusivité sur toutes les nouvelles capacités de calcul et OpenAI a élargi ses accords avec Oracle et d’autres partenaires. Des projets comme Stargate montrent l’ampleur du changement : la course à l’IA ne consiste plus seulement à former de meilleurs modèles, mais également à obtenir suffisamment de puces, de puissance et d’espace pour les faire fonctionner.

Pourquoi ont-ils besoin de autant d’eau ? Les serveurs et les accélérateurs convertissent une bonne partie de l’électricité qu’ils consomment en chaleur, et les maintenir dans des marges thermiques sûres nécessite un refroidissement constant des installations. Certains centres utilisent des systèmes évaporatifs, qui peuvent réduire la dépense énergétique par rapport à d’autres solutions, mais consomment de l’eau pendant le processus. Le choix dépend du climat, de l’emplacement, de la densité matérielle et de l’agencement de chaque complexe. Par conséquent, une plus grande capacité d’IA n’équivaut pas automatiquement à une quantité d’eau spécifique : l’impact peut varier considérablement d’une installation à l’autre.

L’empreinte va plus loin. L’eau utilisée dans les installations ne représente qu’une partie de l’impact. Le Lawrence Berkeley National Laboratory estime qu’en 2023, la production d’électricité consommée par les centres de données américains était associée à près de 800 milliards de litres d’eau. Il s’agit d’une ampleur bien supérieure à celle de la consommation directe, même s’il s’agit d’une estimation indirecte, calculée à partir du réseau électrique et de sa composition, avec une méthodologie et des limites différentes.

Les États-Unis ne connaissent pas le total. Il existe également un problème de fond : le gouvernement fédéral n’a pas encore procédé à une évaluation systématique de l’eau utilisée par l’ensemble de l’industrie. Les données sont réparties entre les États, les municipalités, les sociétés de fourniture et les opérateurs, ce qui rend difficile la création d’une photographie nationale actualisée. L’Union européenne a évolué dans une autre direction et exige déjà que certains centres de données communiquent les mesures de consommation d’eau. Ainsi, alors que l’infrastructure américaine pour l’IA se développe à une échelle sans précédent, l’un des meilleurs critères nationaux pour mesurer son impact sur l’eau continue de prendre fin en 2023.

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