L’intelligence artificielle (IA) prend une place croissante dans notre quotidien, et avec elle surgissent de nombreuses préoccupations, notamment sur son impact environnemental. Si la consommation d’énergie des data centers IA a été largement commentée, leur consommation d’eau reste encore peu abordée – jusqu’à maintenant (mise à jour en avril 2025).
Qu’est-ce qu’un centre de donnée (data center) dédié à l’IA ?
Les centres de données spécialisés en IA sont les infrastructures physiques qui hébergent les énormes ressources de calcul et de stockage nécessaires aux outils comme ChatGPT pour apprendre, traiter et retenir l’information. Dans de nombreuses régions du monde, ces centres sont installés dans d’immenses entrepôts, alimentés en électricité 24h/24. Leur environnement intérieur est contrôlé de manière rigoureuse pour garantir des performances optimales des équipements.
Ces installations font souvent l’objet de critiques médiatiques en raison de leur forte consommation d’énergie. Selon une étude menée par l’Université de Californie à Riverside et l’Université du Texas à Arlington, intitulée Making AI Less “Thirsty”, les data centres d’IA consommeraient à eux seuls 2 % de l’électricité mondiale 1.
Mais un aspect reste peu connu : leur consommation d’eau. À ce sujet, la BBC rapportait récemment, en référence aux ambitions du Royaume-Uni de devenir un leader de l’IA, les propos du Dr Venkatesh Uddameri, expert en gestion des ressources hydriques. Il estime qu’un centre de donnée type peut consommer entre 11 et 19 millions de litres d’eau par jour, soit l’équivalent de la consommation d’une ville de 30 000 à 50 000 habitants2.
Dans les zones où plusieurs centres de données sont regroupés, cette demande représente une pression significative sur les ressources locales. En Virginie, par exemple – qui accueille la plus forte concentration mondiale de centres de données – la consommation d’eau est passée de 1,13 à 1,85 milliard de gallons entre 2019 et 20233, soit une augmentation de deux tiers.
Pourquoi les centres de données consomment-ils autant d’eau ?
Les centres de données consomment de l’eau de deux manières : directe et indirecte, avec un pic de consommation durant la phase de "entraînement", c’est-à-dire lorsque l’IA est nourrie de données et "apprend" à interagir.
La consommation indirecte concerne l’eau utilisée hors site, notamment pour la production d’électricité. Un exemple courant : l’eau utilisée dans les tours de refroidissement des centrales thermiques. Bien que les centres de données ne consomment pas directement cette eau, leur demande énergétique élevée engendre une consommation d’eau bien plus importante que d’autres types de sites.
La consommation directe correspond à l’eau utilisée sur site, principalement pour le refroidissement. En effet, presque toute l’énergie absorbée par les serveurs est transformée en chaleur. Pour maintenir une température de fonctionnement stable, l’eau est acheminée à travers des échangeurs thermiques pour refroidir les équipements.
Cette eau est également essentielle pour s’adapter aux variations saisonnières, comme les périodes de fortes chaleurs, de plus en plus fréquentes. Dans un contexte mondial de raréfaction de l’eau, cela soulève des interrogations éthiques, notamment sur le fait que les centres de données utilisent potentiellement de l’eau qui pourrait bénéficier à des populations vulnérables.
L’étude Making AI Less “Thirsty” souligne d’ailleurs que certains centres de données en Asie pourraient consommer jusqu’à trois fois plus d’eau que leurs équivalents occidentaux. Un constat inquiétant, alors qu’en 2030, la moitié de la population mondiale sera confrontée à un stress hydrique sévère.
Deux points de prudence à noter
Bien que cette étude soit révélatrice, il faut noter que les données disponibles sont encore limitées. Peu de recherches ont été menées sur le sujet, et comme le suggère l’étude, les entreprises technologiques restent discrètes sur l’empreinte hydrique réelle de l’IA.
Par ailleurs, même si cette publication a été largement relayée dans les médias, elle n’a pas encore été revue par des pairs (à la date de mai 2023, mise à jour en avril 2025). Cela n’en diminue pas la pertinence, mais des analyses complémentaires seront nécessaires pour tirer des conclusions définitives.
Quelles solutions envisager ?
D’après les chercheurs de Making AI Less “Thirsty”, le moment et le lieu d’entraînement des IA ont un impact majeur sur la quantité d’eau utilisée. Il est donc essentiel pour les entreprises technologiques de choisir avec soin l’emplacement de leurs centres de données, ainsi que le calendrier des phases de training.
Mais des mesures concrètes peuvent aussi être mises en œuvre pour réduire la consommation d’eau, quel que soit le lieu. Par exemple, nos modèles SIRION™ Mega SF et TF offrent une osmose inverse (RO) à haut flux et faible consommation énergétique, avec peu de travaux de génie civil à prévoir. Résultat : 98 % des matières organiques dissoutes peuvent être éliminées des eaux usées du data centre, permettant leur réutilisation pour le refroidissement, tout en réduisant de 50 % la consommation d’électricité par rapport à une unité conventionnelle. Combinée à nos systèmes Ionsoft™, cette solution permet de limiter les volumes d’eau rejetés et d’améliorer la durabilité du site, tout en réduisant ses coûts d’exploitation.
En février dernier, le National Engineering Policy Centre (NEPC) recommandait d’imposer aux entreprises technologiques des rapports obligatoires sur leur consommation d’eau, les volumes prélevés et les sources utilisées4. Il se pourrait donc que les centres de données soient bientôt tenus de mettre en œuvre des solutions plus efficaces. Nos experts en traitement de l’eau peuvent se rendre sur site pour optimiser l’existant ou concevoir de nouveaux systèmes. Leur savoir-faire permet de garantir un fonctionnement optimal avec moins de gaspillage et un risque de panne réduit.
Pour en savoir plus sur les solutions que nous proposons pour les data centers, cliquez ici.
1 Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models - https://arxiv.org/abs/2304.03271
2 BBC News: Concern UK’s AI ambitions could lead to water shortages - https://www.bbc.co.uk/news/articles/ce85wx9jjndo
3 Demand for AI is driving data center water consumption sky high - https://techcrunch.com/2024/08/19/demand-for-ai-is-driving-data-center-water-consumption-sky-high/.
4 Engineering Responsible AI: foundations for environmentally sustainable AI - https://raeng.org.uk/media/2aggau2j/foundations-for-environmentally-sustainable-ai-nepc-report.pdf
Auteur | Kalpesh Shah
Kalpesh Shah est Responsable Commercial chez Veolia Water Technologies UK. Il a débuté sa carrière au début des années 90 dans les ventes internes avant de se tourner vers les ventes à l’international. En 2000, il s’oriente vers la gestion de projets, où il pilote pendant plus de dix ans des projets complexes et exigeants pour des clients variés, notamment le NHS, des industriels et des laboratoires pharmaceutiques. Par la suite, Kalpesh se spécialise dans le développement commercial pour le secteur pharmaceutique, une mission qu’il mène avec succès jusqu’à sa nomination au poste de Responsable des Ventes Industrielles. Fort de 26 ans d’expérience dans le traitement des eaux industrielles, il maîtrise un large éventail de technologies et de procédés. Il accompagne ses clients dans la conception et la mise en œuvre de solutions de traitement de l’eau performantes et sur mesure.
