Une conversation avec ChatGPT peut consommer l'équivalent d'une petite bouteille d'eau
Chaque fois que vous posez une question à ChatGPT, des milliers de kilomètres de câbles s'activent, des serveurs se mettent en marche, et surtout, des litres d'eau s'évaporent dans des centres de données. Le coût environnemental de nos interactions avec l'IA est bien réel, et la consommation en eau qu'elle implique est souvent méconnue.
L'IA a soif : d'où vient cette consommation d'eau ?
Derrière chaque réponse générée par une IA se cache une infrastructure matérielle gourmande en ressources. Les centres de données qui hébergent les modèles comme ChatGPT sont de véritables usines numériques qui génèrent une chaleur considérable. Pour éviter la surchauffe des serveurs, des systèmes de refroidissement sont nécessaires, et c'est là que l'eau entre en jeu.
Deux types de consommation d'eau sont à considérer :
- L'eau directe : utilisée pour les systèmes de refroidissement des serveurs (tours de refroidissement, systèmes à évaporation)
- L'eau indirecte : consommée pour produire l'électricité qui alimente ces centres de données
Chiffres clés : combien d'eau pour une simple conversation ?
Les chiffres varient selon les modèles et les méthodes de calcul, mais les estimations donnent une idée de l'ampleur du phénomène :
- ChatGPT (GPT-3) : entre 10 et 25 ml d'eau par requête
- Gemini (Google) : environ 0,26 ml d'eau par requête (mais les chiffres sont contestés)
- GPT-5 : entre 20 et 50 ml d'eau par requête (selon une estimation récente)
Pour mettre ces chiffres en perspective, une conversation de 20 questions avec ChatGPT pourrait consommer entre 200 et 500 ml d'eau, soit l'équivalent d'une petite bouteille d'eau. Une conversation plus longue pourrait en théorie dépasser le litre d'eau consommé.
Pourquoi une telle différence entre les modèles ?
La consommation d'eau varie considérablement d'un modèle d'IA à l'autre pour plusieurs raisons :
1. La complexité du modèle : les modèles plus récents et plus puissants (comme GPT-5) nécessitent plus de ressources de calcul
2. L'efficacité du centre de données : l'âge, l'architecture et la localisation jouent un rôle crucial
3. La méthode de calcul : certains chiffres incluent uniquement l'eau directe, d'autres l'eau directe et indirecte
4. L'optimisation logicielle : les entreprises travaillent à réduire la consommation de leurs modèles
L'impact à grande échelle
Si une seule requête peut sembler anodine, l'impact global est considérable. Avec des milliards d'utilisateurs dans le monde, la consommation d'eau totale devient astronomique. Selon certaines estimations, les IA pourraient consommer plus de 1 000 milliards de litres d'eau annuellement d'ici 2028.
Cette consommation a des répercussions réelles sur les ressources en eau locales, particulièrement dans les régions où les centres de données sont implantés et qui souffrent déjà de stress hydrique. En Oregon, par exemple, Google utilise plus d'un quart de l'eau potable de la ville de The Dalles pour refroidir ses centres de données.
Vers des IA plus économes en eau ?
Face à ces enjeux, les géants de la tech travaillent à développer des solutions plus durables :
- Refroidissement liquide avancé : des techniques comme le refroidissement direct sur la puce ou l'immersion totale des serveurs peuvent réduire considérablement la consommation d'eau
- Centres de données "zéro eau" : Microsoft expérimente des centres de données qui n'utilisent aucune eau pour le refroidissement
- Optimisation logicielle : les entreprises cherchent à rendre leurs modèles plus efficaces énergétiquement
- Énergies renouvelables : l'utilisation d'énergies moins gourmandes en eau pour la production d'électricité
Ces efforts sont essentiels pour réduire l'impact environnemental de l'IA, mais ils doivent être accompagnés d'une plus grande transparence de la part des entreprises sur leur consommation réelle.
Comment utiliser l'IA de manière plus responsable ?
En tant qu'utilisateurs, nous pouvons aussi adopter des pratiques plus responsables :
- Soyez précis dans vos requêtes : des questions claires et ciblées évitent des calculs inutiles
- Évitez les requêtes redondantes : reformulez plutôt que de poser plusieurs fois la même question
- Utilisez l'IA à bon escient : pour des tâches simples, une recherche traditionnelle peut suffire
- Soutenez les entreprises transparentes : privilégiez les services qui communiquent sur leur impact environnemental
Ces gestes peuvent sembler modestes, mais multipliés par des millions d'utilisateurs, ils peuvent contribuer à réduire l'empreinte écologique de l'IA.
Sources
- Une requête à Gemini consomme moins d'énergie que regarder 9 secondes de télé, affirme Google - Connaissance des Énergies : Détaille la consommation d'eau et d'énergie de l'IA de Google.
- IA has a hidden water cost − here's how to calculate yours - The Conversation : Explique comment calculer la consommation d'eau des IA et les facteurs qui l'influencent.
- From Cloud to Cup: How Much Water Does Your ChatGPT Drink? - IE Insights : Analyse de l'impact hydrique de ChatGPT et des projections futures.
Combien d'eau consomme une requête à ChatGPT ?
Une requête à ChatGPT (GPT-3) consomme entre 10 et 25 ml d'eau, incluant l'eau directe pour le refroidissement et l'eau indirecte pour la production d'électricité.
Pourquoi l'IA consomme-t-elle de l'eau ?
L'IA consomme de l'eau principalement pour refroidir les centres de données qui hébergent les serveurs. Cette eau est utilisée directement dans les systèmes de refroidissement et indirectement pour produire l'électricité nécessaire au fonctionnement des serveurs.
Toutes les IA consomment-elles la même quantité d'eau ?
Non, la consommation d'eau varie considérablement selon les modèles d'IA, leur complexité, l'efficacité des centres de données et les méthodes de calcul utilisées pour mesurer cette consommation.
Comment réduire l'impact environnemental de l'IA ?
On peut réduire l'impact environnemental de l'IA en optimisant les requêtes, en utilisant l'IA à bon escient, et en soutenant les entreprises transparentes sur leur consommation d'eau et d'énergie. Les entreprises peuvent également investir dans des technologies de refroidissement plus efficaces et des énergies renouvelables.
