Il est de notoriété commune que l'intelligence artificielle est un véritable gouffre à eau. Une récente étude vient de quantifier la chose. Selon cette dernière, sa consommation est égale à celle de l'eau en bouteille de la totalité de l'humanité sur un an.

Depuis l'arrivée de ChatGPT sur le marché, l'intelligence artificielle est au coeur de nombreux débats. Chez les détracteurs de cette technologie, il y a un argument qui revient systématiquement sur la table : la consommation d'eau. Difficile de leur en vouloir, puisqu'il s'agit effectivement de l'un des gros points noirs de l'IA. Les serveurs hébergeant ChatGPT et ses consorts ont besoin d'énormes quantités d'eau pour se refroidir, et vont souvent la chercher dans des régions en stress hydraylique.

En 2023, l’Agence internationale de l’énergie (AIE) publie une étude qui fait froid dans le dos. Selon elle, l'IA aurait alors déjà consommé 560 milliards de litres d'eau, soit bien plus que la consommateau d'eau en bouteille de l'humanité toute entière sur la même période, qui s'élève à 446 milliards de litres. 373 milliards de litres seraient utilisés pour refroidir les datacenters, 140 milliards de litres pour produire l'électricité dont ils ont besoin, et 47 milliards de litres pour le reste du matériel.

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L'IA consommerait moins d'eau que l'on pensait, mais toujours énormément

Aujourd'hui, une nouvelle étude vient légèrement tempérer ces chifrfres. Menée par le data scientist Alex de Vries-Gao, celle-ci estime que la consommation d'eau par l'IA se situerait plutôt dans une fourchette entre 312,5 milliards de litres… et 764,6 milliards de litres. Autant dire que l'étude n'est pas aussi rassurante que prévu. Toujours selon lui, son empreinte carbone s'élévèrait quant à elle à 32,6 millions de tonnes de CO2, et pourrait atteindre les 79,7 millions de tonnes.

« Actuellement, c’est la société qui supporte ces coûts, et non les entreprises technologiques. La question est : est-ce juste ? Si elles profitent des avantages de cette technologie, pourquoi ne devraient-elles pas en assumer une partie des coûts ? », demande le data scientist. « Des informations plus complètes de la part des exploitants de centres de données sont nécessaires de toute urgence pour améliorer la précision de ces estimations et gérer de manière responsable l’impact environnemental croissant des systèmes d’IA »