Que ressentez-vous avec l’IA ? Excité? Prêt à « coder » un avenir plus intelligent ? Ou anxieux ? L’inquiétude vient du projet de loi. Les centres de données consomment des milliards de gallons d’eau. Ils crachent de la pollution. Ils brûlent de l’énergie.
Creusez plus profondément dans le battage médiatique et vous vous heurtez à une question difficile. Ces progrès massifs dans l’IA générative en valent-ils vraiment la peine ?
À l’heure actuelle, des centaines de milliers de GPU sont entassés dans les installations du monde entier. Nvidia considère son lancement en 1999 comme le premier GPU au monde. Certains font remonter cette technologie aux jeux d’arcade des années 1970. Le matériel pilote tout, des smartphones aux voitures autonomes. Il alimente également le boom de l’IA qui a fait de Nvidia l’entreprise la plus précieuse au monde.
Catherine Flick, professeur d’éthique à l’Université du Staffordshire, note une tendance.
« Des développements matériels massifs démarrent grâce aux jeux », déclare Flick.
Qu’il s’agisse de réalité virtuelle ou d’IA, les questions éthiques commencent dès les jeux. Quel est l’impact sur la façon dont nous interagissons avec la réalité ?
Désordre de fabrication
Les dégâts commencent bien avant que le GPU n’alimente un chatbot. L’exploitation des matières premières laisse des cicatrices. Les usines de semi-conducteurs exposent leurs travailleurs à des produits chimiques toxiques.
Dans les centres de données, les GPU brûlent de l’eau et de l’énergie. Le résultat ? Plus de gaz à effet de serre. Plus de pollution atmosphérique. Le changement climatique s’accélère.
Lorsque la puce meurt, elle devient un déchet électronique.
Est-ce que ça vaut le coup ? Les interruptions des prévisions météorologiques provoquées par l’IA justifient-elles cette empreinte ? Qu’en est-il du GPU de votre iPhone ? Doit-il faire l’objet du même examen ?
Le fardeau local
L’IA a mis les GPU sous les projecteurs. Pour de nombreux Américains, cela touche de près.
Les États-Unis possèdent plus de centres de données que n’importe quel autre pays. Les entreprises technologiques se précipitent pour construire des installations à grande échelle. Les communautés se réveillent face à d’énormes entrepôts à côté.
En tant que journaliste environnemental, j’entends les réticences. Sommes-nous en train de faire de l’IA le croque-mitaine ? La fast fashion est mauvaise. La technologie grand public est mauvaise. Pourquoi isoler l’IA ?
Certains investisseurs en capital-risque affirment que la mauvaise presse concernant l’impact environnemental nuit à l’adoption de l’IA. Flick en rit.
« N’est-ce pas agréable d’avoir l’environnement comme bouc émissaire ?
Elle n’est pas seule. Sur TikTok, la stratège produit Ashley Striblet a repoussé les sociétés de capital-risque en accusant les consommateurs. Les gens savent que la fast fashion pollue. Ils achètent toujours. Ils obtiennent de la valeur.
“Je pense que la plupart des gens savent que commander des vêtements chez [Shein] ou Amazon n’est pas la chose la plus respectueuse de l’environnement à faire”, déclare Striblet.
Les économies de coûts justifient l’achat pour beaucoup. Flick est d’accord. Mais les avantages de l’IA ? De nombreux consommateurs ne les voient pas encore.
« Ce qu’ils prétendent que leur technologie peut faire est tout simplement insensé », dit Flick.
Nous n’avons pas encore de majordomes personnalisés. L’écart entre les promesses et la réalité est immense. En attendant, les coûts sont réels. Les factures de services publics augmentent. La pollution augmente. Cela n’arrive plus en Asie. Cela se produit dans les quartiers riches des États-Unis.
Injustice environnementale
Les centres de données débarquent également dans les zones à faible revenu. Les communautés de couleur combattent depuis longtemps les pollueurs qui s’installent à proximité.
La NAACP a poursuivi xAI (faisant affaire sous le nom de SpaceXAI). Le procès vise la pollution de l’air provenant des générateurs de gaz alimentant les centres de données. xAI n’a pas répondu aux demandes de commentaires.
Le groupe de défense des droits civiques a averti les entreprises technologiques de rester vigilantes. Les campagnes locales se multiplient.
Le coût humain du progrès
Shaolei Ren se souvient du noir de carbone dans sa maison d’enfance dans le nord de la Chine. Il a grandi dans une région minière. Les fenêtres sont restées fermées. L’eau était rationnée dans des réservoirs.
Aujourd’hui professeur agrégé à l’UC Riverside, Ren étudie le bilan environnemental des centres de données. Il regarde au-delà du changement climatique. Il se concentre sur la qualité de l’air. Pénurie d’eau.
Ces coûts sont invisibles pour les utilisateurs qui tapent dans un chatbot.
Ren est assis dans son bureau. Un tableau blanc derrière lui est couvert d’équations bleues. Il veut un « centre de données intégré à la communauté ». C’est faisable. Les installations ne doivent pas nuire aux résidents.
Pour l’instant, ils le font.
Les GPU puissants nécessitent plus d’énergie. Ils créent de la pollution. Ils utilisent de grandes quantités d’eau pour se refroidir. Cela se produit 24 heures sur 24. La durée de vie d’un GPU dans un data center n’est que de quelques années.
Une étude réalisée en 2024 par Ren et ses collègues estime que la formation du modèle Llama 3.1 de Meta crée une pollution de l’air équivalente à 10 000 trajets en voiture entre Los Angeles et New York. Meta a refusé de commenter, soulignant ses rapports sur le développement durable.
L’étude met en garde contre des coûts de santé publique dépassant les 20 milliards de dollars d’ici 2038. 1 300 décès prématurés dus à la pollution atmosphérique par an d’ici 2030.
Pics d’énergie et d’eau
Les jeux étaient autrefois en tête de la consommation d’énergie du GPU. En 2019, les jeux aux États-Unis ont consommé 34 TWh. Cela équivaut à 5 millions de voitures en CO2. Les consoles plus récentes en utilisent davantage. La saleté du réseau est importante.
L’IA dépasse cela.
Selon Lawrence Berkeley National Lab, les serveurs d’IA accélérés par GPU sont passés de 2 TWh en 2017 à plus de 40 TWh en 2023. D’ici 2028, la consommation pourrait atteindre 165 à 326 TWh. L’extrémité inférieure équivaut à 8,7 millions de foyers américains.
En 2025, l’étude d’Alex de Vries-Gao suggère que l’IA a dépassé la consommation d’énergie du Bitcoin. L’IA représentait probablement près de la moitié de toute l’électricité des centres de données dans le monde. Les émissions de carbone ont atteint 32,6 à 79,7 millions de tonnes. Comparez cela aux 50 millions de tonnes annuelles de la ville de New York.
Des infrastructures assoiffées
La Californie du Sud connaît un boom. Les entrepôts définissent le paysage. Les marchandises en provenance d’Asie arrivent au port de Los Angeles. Ils se déplacent vers des « ports secs » dotés de centres de distribution. Les grosses plates-formes bourdonnent 24 heures sur 24.
Les centres de données ajoutent une nouvelle couche. Les retraités voient les quartiers calmes se transformer. Les plaintes concernant le bruit proviennent des générateurs et des systèmes de refroidissement.
Alimenter l’IA a soif. Il utilise de l’eau pour la production et le refroidissement. de Vries-Gao estime que l’IA a utilisé entre 312,5 et 764,6 milliards de litres en 2025. C’est la consommation annuelle mondiale de bouteilles d’eau.
L’étude de Ren de 2023 prévoyait jusqu’à 600 milliards de litres d’ici 2027.
Les totaux annuels cachent le danger. La consommation d’eau est « pointue ». Des pics sont atteints lors des canicules. Cela met à rude épreuve les districts locaux de l’eau. Le risque de sécheresse augmente.
Les maisons utilisent 1,5 à 2 fois la normale d’eau pendant les périodes de pointe. Des centres de données ? 6 à 10 fois. Certains projets nécessitent 30 fois plus.
Les centres de données américains pourraient avoir besoin quotidiennement de 1 451 millions de gallons de nouvelle capacité d’eau de pointe d’ici 2030. Le coût : jusqu’à 10 milliards de dollars.
Les petits systèmes communautaires ont du mal à gérer cela. Ils sont souvent sous-financés. La mise à niveau des infrastructures coûte cher.
Ren affirme que les promesses des entreprises technologiques de recycler ou de reconstituer l’eau ne sont pas pertinentes. Nous avons besoin de transparence. Nous avons besoin de planification. Les communautés devraient aider à construire des infrastructures. Les résidents ne devraient pas payer la note.
Empreinte matérielle
Sophia Falk de l’Université de Bonn et David Ekchajzer de l’Université Paris-Saclay y examinent de plus près. Ils ont investi des milliers de dollars de GPU dans des mélangeurs industriels.
Ils recherchent davantage de jetons donnés. Ils veulent étudier les matériaux. L’empreinte.
Lorsque nous utilisons l’IA, nous oublions l’impact réel. C’est hors de vue. Hors d’esprit.
Falk a étudié le Nvidia A100. Il s’agit à 90 % de métaux lourds. Cuivre. Fer. Étain. Nickel. Silicium. Le cuivre conduit l’électricité. Cela nécessite une extraction massive.
