En 2025, l’IA utilisera plus d’eau que la consommation mondiale de bouteilles par les humains

En 2025, la révolution numérique ne se mesure plus simplement en capacités de calcul ou en volumes de données traitées, mais en milliards de litres d’eau utilisés par les infrastructures qui soutiennent l’intelligence artificielle. À l’heure où l’IA devient omniprésente dans nos vies, sa consommation en ressources naturelles, notamment en eau, atteint un niveau inédit. Une récente étude menée par Alex de Vries-Gao, chercheur à l’Université VU d’Amsterdam, révèle une réalité saisissante : la quantité d’eau utilisée par l’intelligence artificielle s’approche, voire dépasse, celle que les humains consomment annuellement sous forme de bouteilles d’eau. Cette soif insoupçonnée pose de profondes questions sur l’impact écologique de l’IA et incite à repenser les modèles énergétiques et hydriques auxquels elle fait appel.

Alors que les géants technologiques comme Microsoft, Google ou Meta intensifient leurs investissements dans l’IA générative, cette avancée digitale vient avec un coût environnemental souvent sous-estimé. Plus qu’une question d’électricité, la consommation d’eau liée à l’intelligence artificielle, notamment pour le refroidissement des milliers de serveurs et des centrales électriques associées, devient un enjeu critique. Cette tension autour des ressources hydriques se manifeste déjà dans certaines régions où les data centers compétitionnent avec les besoins fondamentaux des populations locales en eau potable et en irrigation. Ainsi, la promesse d’une technologie capable de contribuer à résoudre la crise climatique entre en collision avec sa propre empreinte écologique, compliquant la course à une transition numérique durable.

La consommation d’eau liée à l’intelligence artificielle : une réalité chiffrée saisissante

Les chiffres révélés en 2025 bousculent les perceptions classiques sur l’impact écologique de l’intelligence artificielle. Selon les données compilées par Alex de Vries-Gao, la demande en eau de l’IA pourrait atteindre entre 312 et 765 milliards de litres sur une seule année. Pour mettre ce volume en perspective, cela équivaut ou dépasse la consommation mondiale annuelle totale de bouteilles d’eau par l’ensemble de la population humaine. Cette donnée met en lumière une problématique peu médiatisée : la consommation d’eau gigantesque nécessaire pour maintenir ces immenses infrastructures numériques qui alimentent toutes les applications d’IA, du simple chatbot aux modèles de langage les plus avancés.

Le tableau ci-dessous illustre les volumes comparés d’eau consommée par différents usages, soulignant le poids croissant de l’IA dans le paysage global des ressources hydriques :

Usage	Consommation annuelle (en milliards de litres)
Consommation mondiale de bouteilles d’eau	500
Consommation d’eau liée à l’IA (estimation basse)	312
Consommation d’eau liée à l’IA (estimation haute)	765
Refroidissement des centres de données cloud non liés à l’IA	350

Ce comparatif démontre que la consommation d’eau directe et indirecte, générée par l’intelligence artificielle, rivalise avec des usages de consommation humaine traditionnelle. Cela bouleverse non seulement les attentes quant à l’impact environnemental du numérique mais aiguise aussi le débat sur la durabilité de ces technologies dans un futur proche.

Pourquoi l’IA nécessite-t-elle autant d’eau ? Comprendre la consommation hydrique directe et indirecte

Le besoin important en eau de l’intelligence artificielle s’explique principalement par deux facteurs fondamentaux liés aux infrastructures technologiques : le refroidissement des serveurs et la production d’électricité qui alimente ces installations.

Le système de refroidissement : une goutte d’eau devient indispensable

Les centres de données qui hébergent les intelligences artificielles utilisent une quantité phénoménale de circuits électroniques complexes. Ces centres fonctionnent grâce à des puces de haute performance, notamment les GPU, qui génèrent une chaleur intense lors de l’apprentissage ou la génération de contenus par les intelligences artificielles comme GPT-4 ou Gemini. Sans un refroidissement efficace, ces composants risqueraient de surchauffer et de tomber en panne.

Pour maîtriser cette température, les data centers emploient des systèmes de refroidissement à base d’eau, souvent par immersion ou par circulation dans des tours de refroidissement. Cette eau circule dans les circuits pour absorber la chaleur et est ensuite évacuée sous forme de vapeur, ce qui entraîne une évaporation massive. C’est cette évaporation — parfois jusqu’à 80% de l’eau utilisée — qui représente une perte réelle pour les ressources hydriques locales, contribuant à l’épuisement des réserves d’eau dans certaines régions.

Consommation hydrique indirecte : le poids caché des centrales énergétiques

La face moins visible mais tout aussi cruciale de cette consommation d’eau liée à l’IA provient de l’électricité utilisée. La majorité de l’énergie électrique mondiale dépend encore de centrales thermiques, nucléaires ou à combustible fossile, dont le fonctionnement nécessite de grandes quantités d’eau pour le refroidissement des réacteurs ou turbines.

Selon les analyses disponibles, la consommation indirecte d’eau des centrales qui alimentent les centres de données représente souvent une part plus élevée que l’eau employée directement pour refroidir les serveurs. C’est donc un double effet « eau et énergie » qui pèse sur les ressources hydriques de la planète.

Consommation énergétique et impact environnemental : l’eau, un maillon essentiel mais méconnu

Si la consommation énergétique de l’IA est souvent évoquée, avec par exemple des puissances absorbées pouvant atteindre 23 gigawatts à la fin de l’année 2025, l’impact sur les ressources en eau reste encore trop méconnu du grand public et parfois même des décideurs.

De fait, la consommation d’énergie électrique intensive, combinée au refroidissement par eau, fait de la gestion hydrique un défi majeur. Cela ne se limite pas à un problème localisé dans la salle des serveurs mais s’étend aux bassins versants et nappes phréatiques qui peuvent être mis sous pression.

Ce processus accroît l’empreinte écologique globale des infrastructures numériques et soulève la question suivante : comment concilier développement technologique et préservation des ressources naturelles ? Voici quelques impacts majeurs observés expliqués en détails :

• Stress hydrique régional : Installation de data centers dans des zones déjà fragiles hydriquement, comme certains États américains, l’Espagne ou l’Amérique du Sud, où la compétition entre industrie et agriculture s’intensifie ;
• Pollution thermique et chimique : L’eau utilisée dans les tours de refroidissement est souvent rejetée à des températures élevées, affectant la biodiversité aquatique locale ;
• Émission indirecte de CO₂ : Par la production d’électricité issue de sources fossiles, la consommation d’eau est liée également à des émissions environnementales élevées.

L’impact écologique de la consommation d’eau par l’IA sur les ressources naturelles mondiales

L’ampleur de la consommation d’eau par l’intelligence artificielle invite à un examen approfondi de ses effets sur les ressources naturelles globales. Dans un contexte d’urgence climatique et de recrudescence des phénomènes de sécheresse, cette demande croissante en eau potable et industrielle a des répercussions majeures.

Pour mieux comprendre l’enjeu, il faut d’abord distinguer les différents types d’eau concernés. L’eau douce, indispensable à la consommation humaine, à l’agriculture et à l’industrie, est la ressource la plus menacée. Ainsi, une grande partie de l’eau utilisée pour refroidir les data centers est automatiquement extraite de ressources douces souterraines ou superficielles, créant une pression supplémentaire sur les aquifères et les rivières.

Dans certaines zones arides, la hausse des usages liés à l’IA exacerbe le stress hydrique local déjà aggravé par le changement climatique. À ce titre, des conflits d’usage se manifestent entre les centres de données et les populations pour l’accès à l’eau, ce qui questionne la gestion responsable des ressources naturelles à l’échelle mondiale.

Exemples de région où la consommation d’eau de l’IA intensifie les tensions

• Iowa, États-Unis : État avec un stress hydrique saisonnier, où des pools de refroidissement ont fait l’objet de controverses avec des exploitants agricoles ;
• Espagne : Zones semi-arides où certaines opérations technologiques utilisent des volumes d’eau considérables, suscitant débats entre autorités et entreprises ;
• Chili et Uruguay : Pays déjà affectés par la pénurie d’eau qui voient l’implantation de data centers gonfler la demande locale en eau potable.

L’équilibre entre développement numérique et disponibilité durable des ressources en eau s’impose désormais comme un enjeu crucial et un défi politique incontournable pour les années à venir.

Le coût réel d’une requête IA : au-delà de l’électricité, une consommation d’eau significative

Au-delà des infrastructures globales, il est essentiel d’appréhender la consommation d’eau à l’échelle des usages individuels et quotidiens de l’intelligence artificielle. Pour les centaines de millions d’utilisateurs qui interagissent chaque jour avec des agents conversationnels, assistants virtuels ou moteurs de recherche intelligents, chaque requête génère une dépense énergétique et hydrique.

Des chercheurs de l’Université de Californie à Riverside ont ainsi quantifié l’impact en eau d’une simple interaction avec un chatbot IA. Une session moyenne comportant entre 10 et 50 questions peut consommer près de 50 centilitres d’eau, ce qui pourrait paraître faible pour un individu mais traduit un gaspillage significatif lorsqu’il est multiplié à l’échelle globale.

Pour rendre cela plus tangible, il est utile de convertir ces données en comparaison quotidienne : si un milliard d’utilisateurs effectuent chacun une dizaine de questions, cela signifie l’usage de centaines de millions de litres d’eau pure par jour juste pour tenir les serveurs au frais. Google a reconnu que son IA Gemini consomme à elle seule l’équivalent de cinq gouttes d’eau par simple requête.

Cette consommation soulève une interrogation majeure sur la soutenabilité de la popularisation toujours croissante des modèles d’IA. Comment maintenir la performance technologique tout en limitant la pression sur les ressources hydriques ?

Quelques pistes pour réduire la consommation hydrique par requête IA :

• Développer des modèles plus optimisés et moins gourmands en ressources matérielles ;
• Utiliser des techniques de refroidissement en circuit fermé pour limiter l’évaporation ;
• Favoriser des sources d’énergie renouvelables moins dépendantes en eau ;
• Implanter les centres de données dans des régions à faible stress hydrique.

Transparence et responsabilité : un enjeu politique pour encadrer la consommation d’eau de l’IA

Face aux défis environnementaux posés par la consommation d’eau liée à l’intelligence artificielle, la question de la transparence des géants technologiques se pose avec acuité. Aujourd’hui, les informations sur l’impact écologique spécifique de l’IA restent fragmentaires et mélangées avec d’autres activités cloud, ce qui empêche une appréciation claire des enjeux.

Les collectivités locales, les autorités environnementales et les groupes de citoyens réclament un accès plus large aux données sur la consommation d’eau et d’énergie des infrastructures numériques. Cela permettrait d’évaluer précisément les coûts sociaux et environnementaux et d’orienter les politiques publiques vers une gestion plus équitable des ressources.

En outre, la mise en place d’une coalition durable pour l’IA, telle qu’initiée lors du sommet international de Paris en 2025, vise à rapprocher États, entreprises et société civile pour impulser des normes environnementales ambitieuses. Cette coalition encourage l’adoption de technologies sobres, responsables et respectueuses des limites planétaires.

Sans un engagement fort et concerté, la progression de l’intelligence artificielle pourrait aggraver les problématiques liées aux ressources naturelles, en particulier l’eau, ce qui compromettrait sérieusement son rôle attendu dans la transition écologique globale.

Le lien paradoxal entre IA, consommation d’eau et lutte contre le changement climatique

Un des paradoxes majeurs de la révolution numérique réside dans le fait que l’intelligence artificielle est à la fois une des solutions envisagées pour atténuer le changement climatique et une source importante de pression sur les ressources naturelles. En effet, l’IA facilite la modélisation des phénomènes climatiques, l’optimisation énergétique, la gestion intelligente des infrastructures, et favorise l’innovation dans les énergies renouvelables.

Pourtant, la consumation d’eau et d’énergie qu’elle génère freine ces progrès. Le cycle de production et d’utilisation de l’IA, impliquant aussi des réseaux de l’internet, des centres de données et des industries associées, présente un impact écologique considérable. Ainsi, sans une orientation durable dans sa conception et son exploitation, l’IA pourrait devenir un « cercle vicieux » où ses propres moyens d’action sont limités par son impact environnemental.

Le secteur est conscient de cette contradiction et travaille à intégrer des approches moins gourmandes en ressources. Des recherches avancées sur le refroidissement sans eau, l’emploi massif d’énergies renouvelables, et le développement de systèmes IA plus efficaces sont en cours. L’enjeu est d’atteindre un équilibre où l’intelligence artificielle reste un levier au service de l’environnement, sans hypothéquer les ressources vitales dont dépend toute vie.

Pourquoi l’IA consomme-t-elle autant d’eau ?

L’IA nécessite d’énormes infrastructures de serveurs qui produisent beaucoup de chaleur. Pour les refroidir, de grandes quantités d’eau sont utilisées, souvent via des systèmes d’évaporation. De plus, la production d’électricité qui alimente ces centres utilise elle-même beaucoup d’eau en refroidissement des centrales.

Comment l’augmentation de la consommation d’eau de l’IA peut-elle impacter les populations locales ?

Dans certaines régions déjà soumises au stress hydrique, la présence de data centers peut aggraver la raréfaction de l’eau disponible, provoquant des tensions avec les usages agricoles et domestiques des populations.

Quelles solutions existent pour réduire cette consommation d’eau liée à l’IA ?

Des techniques de refroidissement en circuit fermé, le recours aux énergies renouvelables, l’implantation de centres de données dans des zones à faible stress hydrique, et l’amélioration de l’efficacité des modèles IA sont parmi les pistes explorées pour diminuer l’impact écologique.

Est-ce que chaque requête IA a un impact concret sur la consommation d’eau ?

Oui. Chaque interaction avec une IA consomme une quantité mesurable d’énergie et d’eau, notamment pour refroidir les serveurs. Bien que faible à l’échelle individuelle, l’impact global devient massif avec des centaines de millions d’utilisateurs.

L’IA peut-elle aider à résoudre la crise climatique malgré son impact ?

L’IA est un outil puissant pour modéliser et combattre le changement climatique, mais cela nécessite que son développement soit guidé par des principes de durabilité afin de limiter son empreinte écologique, notamment en termes de consommation d’eau et d’énergie.