Après les besoins croissants en électricité, c'est désormais la consommation d'eau de l'intelligence artificielle qui suscite des inquiétudes. Mais qu'en est-il réellement ?
Les centres de données doivent refroidir en permanence leurs serveurs informatiques, qui fonctionnent 24 heures sur 24 et produisent d'importantes quantités de chaleur. Sans système de refroidissement efficace, les équipements risquent la panne ou la détérioration.
L'essor de l'IA accentue ce défi. Les serveurs d'intelligence artificielle concentrent une puissance de calcul inédite dans des racks toujours plus denses. Ils génèrent donc davantage de chaleur que les infrastructures informatiques traditionnelles.
Historiquement, le refroidissement reposait principalement sur l'air, associé à des systèmes de climatisation. Mais avec l'augmentation de la puissance informatique, les solutions utilisant l'eau deviennent plus attractives. L'eau transporte la chaleur beaucoup plus efficacement que l'air, ce qui en fait une solution adaptée aux équipements à haute densité.
C'est pourquoi la question de l'eau est aujourd'hui au cœur des discussions sur l'impact environnemental de l’IA.
Une consommation à mettre en perspective
À l'échelle mondiale, l'agriculture représente environ 70 % des prélèvements d'eau douce, contre 20 % pour l'industrie et 10 % pour les usages domestiques.
Au sein de l'industrie, la production d'énergie est de loin l'un des principaux consommateurs d'eau. Les centrales thermiques, qu'elles soient alimentées par des combustibles fossiles ou par le nucléaire, utilisent d'importants volumes d'eau pour refroidir leurs installations.
À titre de comparaison, une étude estime qu’aux États-Unis, plus de 85% de l'eau utilisée par l'industrie est destinée à la production d'énergie, contre environ 0,1% pour les centres de données.
Pourquoi les data centers inquiètent-ils malgré tout ?
Le problème n'est pas uniquement la quantité d'eau utilisée, mais aussi l'endroit où elle est consommée.
Le coût de l'eau étant relativement faible, ce critère pèse souvent peu dans le choix d'implantation d'un centre de données. Les opérateurs privilégient généralement l'accès à une électricité bon marché et à de bonnes infrastructures réseau. Résultat : certains centres de données sont construits dans des régions déjà confrontées à un stress hydrique important.
Le Texas en est un exemple. Cet État abrite plus de 500 centres de données et fait également face à des tensions croissantes sur ses ressources en eau.
Un centre de données de taille moyenne peut consommer jusqu'à 110 millions de gallons d'eau par an pour son refroidissement, soit l'équivalent de la consommation annuelle d'environ 1 000 ménages. Les plus grands centres peuvent atteindre jusqu'à 5 millions de gallons par jour, soit une consommation comparable à celle d'une ville de 10 000 à 50 000 habitants.
Il ne faut donc pas minimiser l'impact des centres de données sur l'accès à l'eau. Toutefois, il est également important de rappeler que d'autres secteurs utilisent des volumes bien supérieurs et sont souvent responsables d'une pollution plus importante des ressources hydriques.
Prélever de l'eau n'est pas la même chose que la consommer
Pour comprendre les enjeux, il est essentiel de distinguer deux notions : le prélèvement et la consommation d'eau.
Le prélèvement
Prélever de l'eau consiste à la puiser dans une rivière, un lac ou une nappe phréatique avant de la restituer à son milieu naturel.
C'est notamment le cas de nombreuses centrales électriques, qui utilisent l'eau pour le refroidissement de leurs équipements puis la rejettent dans l'environnement. Cette eau est généralement retournée à la source, mais souvent à une température plus élevée ou avec une qualité altérée, ce qui peut perturber les écosystèmes locaux.
Par ailleurs, certaines activités dégradent fortement la qualité de l'eau :
Agriculture : engrais, pesticides et effluents d'élevage ;
Mines : métaux lourds et drainage acide ;
Industrie textile : colorants et rejets chimiques ;
Industrie pétrolière et pétrochimique : rejets industriels et déversements.
La consommation
Consommer de l'eau signifie qu'elle ne retourne pas directement à son milieu naturel après utilisation.
C'est notamment le cas de l'agriculture, où l'eau est absorbée par les sols et les cultures. Dans les centres de données utilisant le refroidissement évaporatif, une grande partie de l'eau s'évapore également dans l'atmosphère.
On estime qu'environ 80% de l'eau utilisée dans certains systèmes de refroidissement de data centers est évaporée. Elle n'est donc plus disponible à court terme pour d'autres usages, notamment domestiques.
L'impact de l'IA dépasse le seul refroidissement des data centers
Lorsque l'on parle de l'eau consommée par l'IA, on pense souvent aux centres de données. Pourtant, une autre étape de la chaîne de valeur est encore plus gourmande en eau : la fabrication des semi-conducteurs.
La production de puces électroniques nécessite d'importantes quantités d'eau ultrapure. Cette eau, des milliers de fois plus pure que l'eau potable, est indispensable pour nettoyer les plaques de silicium et éliminer les particules susceptibles d'endommager les composants.
La fabrication de 1’000 gallons d'eau ultrapure nécessite généralement entre 1’400 et 1’600 gallons d'eau municipale.
Aujourd'hui, une usine de fabrication de semi-conducteurs peut utiliser jusqu'à 10 millions de gallons d'eau ultrapure par jour, soit l'équivalent de la consommation quotidienne d'environ 33’0 00 foyers américains.
Autrement dit, l'empreinte hydrique de l'IA ne se limite pas aux centres de données. Elle englobe également la production de l'électricité nécessaire à leur fonctionnement et la fabrication des puces qui alimentent cette révolution technologique.
Des solutions existent
Face à ces défis, l'industrie développe des solutions visant à réduire sa consommation d'eau.
Le refroidissement liquide direct
Le Direct Liquid Cooling consiste à faire circuler un liquide directement au contact des composants les plus chauds.
Cette technologie améliore l'efficacité énergétique et limite fortement les besoins en eau lorsqu'elle est associée à des systèmes de dissipation thermique sans évaporation. Son principal inconvénient reste un coût d'installation plus élevé et une planification plus complexe.
Le refroidissement par immersion
Cette approche consiste à immerger les serveurs dans un liquide non conducteur d'électricité.
Le transfert de chaleur est très efficace, ce qui permet de réduire les besoins en énergie et en eau. En revanche, l'investissement initial est important et la maintenance peut être plus complexe.
Le free cooling
Le free cooling utilise directement l'air extérieur lorsque les conditions climatiques le permettent.
Cette solution réduit le recours à la climatisation mécanique et limite les besoins en eau. Elle est particulièrement adaptée aux régions froides, comme les pays nordiques. En revanche, la chaleur produite par les serveurs est généralement rejetée dans l’atmosphère plutôt que valorisée.
La valorisation de la chaleur
L'exemple d'Infomaniak à Genève illustre une approche particulièrement intéressante.
Mis en service en 2024 à Genève, ce centre de données récupère la chaleur produite par ses serveurs pour alimenter le réseau de chauffage à distance. À terme, cette chaleur pourrait couvrir les besoins d'environ 6’000 logements.
Le système utilise l'air extérieur pour le refroidissement et ne nécessite ni climatisation traditionnelle ni tours de refroidissement consommatrices d'eau. La chaleur devient ainsi une ressource plutôt qu'un déchet.
Conclusion
L'eau est une ressource essentielle et les interrogations concernant son utilisation par l'IA sont légitimes.
Aujourd'hui, la consommation d'eau des centres de données reste modeste par rapport à d'autres secteurs, comme l'agriculture ou la production d'énergie. Toutefois, la croissance rapide de l'IA justifie une réflexion sur la gestion durable de cette ressource.
Le véritable enjeu n'est pas tant le volume global d'eau consommé que l'endroit où cette eau est utilisée, la concurrence avec les usages locaux et l'efficacité des technologies de refroidissement. À terme, l'accès à l'eau pourrait devenir un facteur aussi stratégique que l'accès à l'électricité pour le développement de l'intelligence artificielle.
L'histoire montre que les entreprises capables d'utiliser les ressources de manière plus efficace bénéficient souvent d'un avantage durable. Dans le domaine de l'IA, l'accès à une énergie abordable et à l'eau pourrait devenir un facteur de compétitivité aussi important que la puissance de calcul elle-même. Les entreprises qui sauront réduire leur consommation d'énergie et d'eau, recycler davantage leurs ressources et valoriser la chaleur produite par leurs infrastructures seront probablement les mieux positionnées pour accompagner la croissance du secteur tout en répondant aux attentes environnementales croissantes.
Pour les investisseurs, ces innovations pourraient devenir un indicateur clé de création de valeur à long terme. Plus qu'un simple enjeu environnemental, l'efficacité dans l'utilisation de l'énergie et de l'eau pourrait constituer un véritable avantage compétitif dans l'économie de l'IA.
Les sociétés mentionnées dans cet article ne constituent pas des recommandations et ne font pas toujours partie de notre univers d'investissement. Si vous souhaitez obtenir des analyses plus approfondies, veuillez contacter votre chargé de clientèle chez Mirabaud.
