La consommation excessive d’eau de l’IA menace de noyer ses contributions environnementales

L’eau est nécessaire au développement, à la production et à la consommation, mais nous surexploitons et polluons une ressource et un système non substituables.

Huit limites sûres et justes pour cinq domaines (climat, biosphère, eau, nutriments et aérosols) ont été identifiées, au-delà desquelles il y a des dommages importants aux humains et à la nature et le risque de franchir des points de bascule augmente. Les humains ont déjà franchi les frontières sûres et justes du système terrestre pour trouver de l’eau.

À ce jour, sept des huit limites ont été franchies, et bien que la limite des aérosols n’ait pas été franchie au niveau mondial, elle l’a été au niveau des villes dans de nombreuses régions du monde.

Pour l’eau, les limites sûres et justes précisent que les débits des eaux de surface ne doivent pas fluctuer de plus de 20 pour cent par rapport au débit naturel sur une base mensuelle ; tandis que le prélèvement des eaux souterraines ne devrait pas dépasser le taux de recharge. Ces deux frontières ont été franchies.

Ces seuils ont été franchis même si les besoins minimums des plus pauvres du monde en matière d'accès aux services d'eau et d'assainissement n'ont pas été satisfaits. Répondre à ces besoins exercera une pression encore plus grande sur les systèmes d’approvisionnement en eau déjà saturés.

Le potentiel de l'IA

Les optimistes technologiques affirment que l’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de résoudre les problèmes mondiaux d’eau. Les partisans de l’IA soutiennent qu’elle peut contribuer à atteindre les objectifs de développement durable (ODD), à la fois environnementaux et sociaux, par exemple en concevant des systèmes permettant de remédier aux pénuries d’enseignants et de médecins, d’augmenter les rendements des cultures et de gérer nos besoins énergétiques.

Au cours de la dernière décennie, la recherche dans ce domaine a connu une croissance exponentielle, avec des applications potentielles telles que l'augmentation de l'efficacité de l'eau et la surveillance dans l'agriculture, la sécurité de l'eau et l'amélioration du traitement des eaux usées.

Les biocapteurs alimentés par l’IA peuvent détecter avec plus de précision les produits chimiques toxiques dans l’eau potable que les pratiques actuelles de surveillance de la qualité.

Le potentiel de l’IA pour modifier l’eau utilisée dans l’agriculture est évident grâce à la construction de machines, de robots et de capteurs intelligents qui optimisent les systèmes agricoles.

Par exemple, l’irrigation intelligente automatise l’irrigation grâce à la collecte et à l’analyse de données afin d’optimiser l’utilisation de l’eau en améliorant l’efficacité et en détectant les fuites.

En tant que spécialistes du développement international qui étudient la relation entre l’eau, l’environnement et les inégalités mondiales, nous sommes curieux de savoir si l’IA peut réellement faire la différence ou si elle exacerbe les défis existants. Bien qu’il existe des publications évaluées par des pairs sur l’utilisation de l’IA pour la gestion de l’eau et les ODD, il n’existe aucun article évalué par des pairs sur les implications directes et indirectes de l’IA sur l’utilisation de l’eau.

IA et consommation d’eau

Les premières recherches montrent que l’IA a une empreinte eau importante. Il utilise de l'eau à la fois pour refroidir les serveurs qui alimentent ses calculs et pour produire l'énergie qu'il consomme. À mesure que l’IA s’intègre davantage dans nos sociétés, son empreinte hydrique va inévitablement augmenter.

La croissance de ChatGPT et des modèles d'IA similaires a été saluée comme « le nouveau Google ». Mais alors qu’une seule recherche Google nécessite un demi-millilitre d’eau en énergie, ChatGPT consomme 500 millilitres d’eau pour cinq à 50 invites.

L’IA utilise et pollue l’eau via la production de matériel associé. La production du matériel d’IA implique une exploitation minière gourmande en ressources pour des matériaux rares tels que le silicium, le germanium, le gallium, le bore et le phosphore. L’extraction de ces minéraux a un impact important sur l’environnement et contribue à la pollution de l’eau.

Les semi-conducteurs et les micropuces nécessitent de grandes quantités d’eau au stade de la fabrication. D’autres matériels, comme ceux de divers capteurs, ont également une empreinte eau associée.

Les centres de données fournissent l’infrastructure physique nécessaire à la formation et au fonctionnement de l’IA, et leur consommation d’énergie pourrait doubler d’ici 2026. Les entreprises technologiques utilisant de l’eau pour faire fonctionner et refroidir ces centres de données pourraient nécessiter des prélèvements d’eau de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d’ici 2027.

À titre de comparaison, les centres de données de Google ont utilisé plus de 21 milliards de litres d'eau potable en 2022, soit une augmentation de 20 % par rapport à leur utilisation en 2021.

Entraîner une IA au niveau informatique d’un cerveau humain pendant un an peut coûter 126 000 litres d’eau. Chaque année, la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement de l’IA est multipliée par dix, ce qui nécessite davantage de ressources.

La consommation d'eau des centres de données des grandes entreprises technologiques est largement sous-estimée : par exemple, la consommation d'eau du centre de données néerlandais de Microsoft était quatre fois supérieure à celle prévue initialement. La demande en eau de refroidissement ne fera qu’augmenter en raison de la hausse des températures moyennes due au changement climatique.

Des besoins contradictoires

La demande en eau du secteur technologique est si élevée que les communautés protestent contre cette demande car elle menace leurs moyens de subsistance. Le centre de données de Google situé à The Dalles, en Oregon, sujet à la sécheresse, suscite des inquiétudes car il utilise un quart de l'eau de la ville.

Taïwan, responsable de 90 % de la production mondiale de puces semi-conductrices avancées, a eu recours à l'ensemencement des nuages, au dessalement de l'eau, aux transferts d'eau entre bassins et à l'arrêt de l'irrigation sur 180 000 hectares pour répondre à ses besoins en eau.

Localisation des centres de données

Alors que l’eau devient de plus en plus chère et rare par rapport à la demande, les entreprises placent désormais stratégiquement leurs centres de données dans les pays en développement. Même dans les régions sèches de l’Afrique subsaharienne, les investissements dans les centres de données augmentent.

Le projet de centre de données de Google en Uruguay, qui a récemment subi sa pire sécheresse depuis 74 ans, nécessiterait 7,6 millions de litres par jour, suscitant de nombreuses protestations.

Il en ressort une image familière des inégalités géographiques, alors que les pays en développement se retrouvent pris dans un dilemme entre les avantages économiques offerts par les investissements internationaux et la pression que cela exerce sur la disponibilité des ressources en eau locales.

Nous pensons qu’il existe suffisamment de preuves pour craindre que l’adoption rapide de l’IA risque d’exacerber les crises de l’eau au lieu de contribuer à y remédier. Il n’existe pas encore d’études systématiques sur l’industrie de l’IA et sa consommation d’eau. Les entreprises technologiques sont restées discrètes sur l’empreinte eau de leurs nouveaux produits.

La question plus large est la suivante : les contributions sociales et environnementales de l’IA seront-elles éclipsées par son énorme empreinte hydrique ?

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lisez l'article original.