L’IA utilise moins d’eau que ne le pense le grand public

 (californiawaterblog.com)
1 points par GN⁺ 2026-05-02 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Les inquiétudes sur l’usage de l’eau par les data centers d’IA en Californie paraissent relativement limitées lorsqu’on en quantifie l’ampleur réelle par rapport à la consommation humaine totale d’eau dans l’État
  • La Californie compte environ 15 millions de pieds carrés de surface au sol de data centers ; en supposant qu’ils fonctionnent tous en continu avec un refroidissement évaporatif, 32 000 à 290 000 acre-feet d’eau pourraient s’évaporer chaque année
  • L’ensemble des estimations de l’IA couvre une fourchette large de 2 300 à 400 000 acre-feet/year, mais la valeur resserrée soutenue par les quatre estimations est d’environ 20 000 acre-feet/year
  • Environ 20 000 acre-feet/year représentent 0,055 % de la consommation humaine annuelle d’eau en Californie, soit environ 40 millions d’acre-feet, et même la fourchette plus large de 32 000 à 290 000 acre-feet/year correspond à environ 0,08–0,7 %
  • Il n’y a pas vraiment lieu de paniquer au sujet de l’usage de l’eau par les data centers d’IA en Californie ; les débats de politique publique ont besoin d’estimations quantitatives honnêtes et d’une base technique plus solide plutôt que de spéculations

Contexte des inquiétudes sur l’usage de l’eau par l’IA

  • L’IA n’en est qu’aux premiers stades de son développement et, comme souvent avec les nouvelles technologies, elle suscite à la fois l’espoir qu’elle aide l’humanité et la crainte qu’elle détruise l’esprit humain ou la civilisation
  • L’une des inquiétudes souvent relayées dans les médias concerne la consommation d’eau de l’IA et ses effets en chaîne ; le sujet est souvent traité comme un mélange de craintes spéculatives propres à une phase précoce et de mobilisation de l’attention publique pour obtenir du plaidoyer ou des financements de recherche
  • La peur et l’enthousiasme face aux nouvelles technologies se sont déjà répétés dans le passé ; certaines se sont révélées illusoires, d’autres globalement positives, et d’autres encore ont produit des résultats ambivalents
    • Les voitures volantes sont un exemple plutôt illusoire
    • Les vaccins, la chloration et la fluoration de l’eau potable sont des exemples plutôt positifs
    • Les technologies de surveillance et les bases de données, Internet et l’automobile peuvent être vus comme des exemples ambivalents
  • L’infrastructure de l’IA repose sur les data centers, où d’immenses entrepôts d’ordinateurs connectés en racks nécessitent de l’énergie, de l’eau pour le refroidissement et de l’espace physique
  • La forte demande électrique des data centers peut affecter les tarifs locaux de l’électricité, et leur consommation d’eau provient principalement des besoins de refroidissement liés à la chaleur générée par cette consommation électrique
  • En Californie, le débat sur l’eau est parfois guidé par des peurs peu étayées scientifiquement, et l’usage de l’eau par les data centers fait partie de ces sujets d’inquiétude
  • La consommation d’eau des data centers californiens est généralement assez faible, mais elle peut devenir un problème plus important dans d’autres États où l’activité des data centers est plus intense et les infrastructures hydrauliques moins développées

Estimation de la consommation d’eau des data centers en Californie

  • Les débats publics, articles et couvertures médiatiques autour de la consommation d’eau de l’industrie de l’IA reflètent ces inquiétudes
  • Les critiques selon lesquelles les entreprises et installations d’IA ne publient pas avec suffisamment de transparence leur consommation d’énergie, d’eau et d’autres ressources sont probablement fondées au vu de la nature concurrentielle du secteur
  • Mais faute de données explicites sur l’eau, journalistes, universitaires et militants restent souvent trop dans la spéculation
  • L’estimation de la consommation d’eau des data centers d’IA en Californie repose principalement sur des calculs physiques de base convertissant l’usage d’énergie en consommation d’eau de refroidissement
  • Après ce calcul, l’estimation a été vérifiée et explorée à l’aide de quatre modèles d’IA

Hypothèses de calcul et fourchettes

  • La Californie compte environ 15 millions de pieds carrés de surface au sol de data centers, soit environ 340 acres
  • La dissipation thermique nécessaire pour les racks de data centers est d’environ 2–12 kW/㎡
  • Avec une efficacité de 100 %, cette dissipation correspondrait à l’évaporation de 70–420 mm d’eau par jour et par mètre carré de surface au sol
  • L’efficacité des grands systèmes industriels de refroidissement semble se situer entre 60 et 90 %, ce qui porte la fourchette d’évaporation à 80–700 mm d’eau par jour et par mètre carré de surface au sol
  • Sur une base annuelle, cela représente 29–255 m d’évaporation par mètre carré de surface au sol de data center, soit environ 25 à 150 fois l’évaporation annuelle de l’agriculture irriguée par unité de surface
  • En supposant que les 15 millions de pieds carrés, soit 1,4 million de ㎡, de data centers en Californie fonctionnent tous en continu et n’utilisent que du refroidissement évaporatif industriel, l’évaporation totale annuelle est estimée à 40 millions à 357 millions de ㎥
  • Converti en acre-feet, cela donne une fourchette annuelle de 32 000 à 290 000 acre-feet pour l’ensemble de la Californie
  • En réponse au prompt « Si l’on suppose que les data centers de Californie utilisent majoritairement un refroidissement évaporatif, quelle quantité d’eau pourrait s’évaporer chaque année ? », plusieurs sites web gratuits d’IA ont fourni des fourchettes d’estimation, ainsi que les plages d’hypothèses de calcul et les sources

Ce que signifient les estimations

  • La fourchette globale des estimations d’évaporation annuelle fournies par l’IA est large, de 2 300 à 400 000 acre-feet/year
  • La fourchette 32 000–290 000 acre-feet/year issue d’un calcul séparé reste large, mais peut être considérée comme une estimation raisonnable
  • La valeur plus resserrée soutenue par les quatre estimations est d’environ 20 000 acre-feet/year
  • Ce volume est important à l’échelle individuelle, mais faible lorsqu’on le compare à la consommation humaine totale d’eau en Californie, d’environ 40 millions d’acre-feet par an
  • Environ 20 000 acre-feet/year représentent près de 0,055 % de la consommation humaine annuelle d’eau de la Californie, et il pourrait s’agir de l’un des usages de l’eau les plus efficaces sur le plan économique
  • Si l’on retient la fourchette initiale plus large de 32 000–290 000 acre-feet/year, cela représente 0,08–0,7 % de la consommation humaine annuelle d’eau de la Californie
  • Cette fourchette équivaut à peu près au volume d’eau pouvant irriguer 10 000 à 100 000 acres sur les 7 millions d’acres de terres agricoles irriguées de Californie
  • Dans certaines régions hors de l’Ouest aride, de nouvelles demandes industrielles en eau apparaissent alors que la consommation des grandes villes baisse grâce aux efforts d’économie, ce qui peut constituer une source de revenus souhaitable pour les villes disposant d’une capacité d’approvisionnement excédentaire
  • La conclusion est que tous les problèmes d’eau sont locaux
  • L’idée que l’eau évaporée pendant la respiration au moment de rédiger le billet pouvait dépasser l’eau additionnelle évaporée par les quatre estimations d’IA sert à décrire comme faible la consommation d’eau supplémentaire d’une requête individuelle à une IA

Les leçons à tirer pour la Californie

  • Il n’y a pas lieu de paniquer au sujet de l’usage de l’eau par les data centers d’IA en Californie
    • L’étude Central Arizona indique que, dans cette région, la production de bière consommait plus d’eau que les data centers
    • Le texte ajoute aussi que l’IA pourrait soulever des inquiétudes plus importantes, comme la fin de la civilisation humaine
  • Les estimations de l’IA ont fourni des fourchettes raisonnables et correctement larges
    • L’IA est utile pour des estimations préliminaires rapides
    • Si l’on pose bien la question, l’IA révèle la plupart des étapes du calcul
    • Dans les évaluations publiques et de politique publique où les estimations quantitatives disparaissent souvent du débat par commodité, l’IA peut aider à produire rapidement des estimations préliminaires et à les formaliser
  • Il faut se méfier des débats superficiels, des articles et des rapports « techniques » dépourvus d’estimations honnêtes et raisonnables
  • Les rapports de politique publique ont besoin d’une meilleure base technique
  • Comme le suggère l’expression « les faits sont les faits, mais la perception est la réalité », le débat public, y compris sur l’eau, est souvent bloqué par des propos qui ne sont pas disciplinés par des preuves, des données et de la quantification
  • Maintenant que l’IA existe, il n’y a presque plus d’excuse pour ne pas tenter et utiliser des estimations honnêtes dans les discussions sur les peurs et les espoirs qu’elle suscite
  • Malgré la technologie et les institutions modernes, la société humaine, la technologie et la compréhension reposent encore sur un cerveau humain vieux de 50 000 ans, qui évolue lentement et mystérieusement ; nous n’avons d’autre choix que de travailler dans les limites de ce matériel neuronal individuel et collectif

Références

À lire aussi

1 commentaires

 
GN⁺ 2026-05-02
Commentaires Hacker News

  • Des systèmes de refroidissement en boucle fermée pour les data centers continuent d’être construits aujourd’hui. Le refroidissement évaporatif total a l’avantage d’être plus efficace énergétiquement, donc moins cher, et s’il est utilisé, c’est simplement parce que l’eau est abondante et bon marché
    Beaucoup de gens n’ont pas conscience à quel point l’eau industrielle est tarifée à bas prix dans ce pays. Mes parents exploitaient un verger de cerisiers, et ils payaient 100 dollars par acre et par an en eau, tout en pouvant en utiliser autant qu’ils le voulaient. Donc la consommation d’eau des data centers ne représente qu’une fraction de l’eau perdue par évaporation dans une irrigation par aspersion inefficace

    • Il y a aussi des champs de luzerne dans le centre de l’Arizona. La luzerne transforme l’eau et la lumière du soleil en cellulose presque aussi vite que le permet une plante
      Ce qui est pire, c’est que les propriétaires de ces champs sont souvent des entreprises étrangères. Dans l’une des régions les plus arides de la planète, en plein milieu d’une sécheresse qui dure depuis des décennies, ils consomment des quantités énormes d’eau, et la richesse produite par ces exploitations part à l’étranger
    • En roulant entre SF et LA, on voit d’innombrables pancartes de ces suceurs d’eau qui se plaignent que le gouvernement ne leur donne pas encore plus d’eau presque gratuite. Je ne veux pas vivre sans produits frais, mais cultiver des amandes dans ce qui est pratiquement un désert devrait, selon moi, être une activité coûteuse financièrement
      Si au final cela signifie qu’un sachet de noix pour le goûter coûte plus cher, tant pis. Si vider des rivières pour avoir de délicieuses noix n’est plus viable, je peux l’accepter
    • Le fait qu’une chose soit bon marché ne signifie pas qu’elle n’épuise pas les ressources ni qu’elle ne dégrade pas la vie d’une communauté quelque part. Les gens essaient sans cesse de poser des canalisations vers l’ouest pour vider les Grands Lacs. Il existe des limites sociales et écologiques, et ces entreprises d’IA n’en valent pas la peine

  • Comparer la consommation d’eau de l’IA à celle de l’agriculture ou des villes est un peu trompeur. L’eau utilisée en ville sert à des besoins pratiquement essentiels à la survie, comme l’hygiène et l’eau potable, et l’eau agricole est nécessaire puisqu’il faut bien se nourrir. On ne devrait pas comparer quelque chose d’optionnel à des usages essentiels
    Il faudrait plutôt comparer cela à des usages urbains optionnels, comme les stations de lavage auto ou les parcs aquatiques. Ou alors à l’eau nécessaire pour qu’un humain accomplisse un travail comparable. Par exemple, comparer l’eau utilisée pour faire rédiger à une IA un rapport de 15 minutes à l’eau nécessaire pour maintenir une personne en vie pendant plusieurs heures. L’IA pourrait quand même bien s’en sortir dans cette comparaison, mais ce serait plus honnête

    • « Puisqu’il faut bien se nourrir », ah, donc c’est pour ça qu’on cultive de la luzerne en plein désert, qu’on inonde les champs pour conserver ses droits d’eau, et qu’on expédie ensuite cette luzerne en Chine. C’était donc pour nous nourrir
    • Un point de comparaison « optionnel » facile, c’est l’arrosage des terrains de golf. J’ai vu un texte plus détaillé mais je ne le retrouve pas, et avec une recherche rapide on tombe sur environ 500 milliards de gallons par an pour les terrains de golf américains, contre 180 milliards de gallons par an pour l’ensemble des data centers, pas seulement ceux de l’IA
    • Près de la moitié de l’eau urbaine est utilisée pour l’irrigation paysagère résidentielle, surtout pour arroser des pelouses. On ne peut pas vraiment appeler ça un besoin essentiel ou de première nécessité
      L’irrigation paysagère représente environ 3,5 millions d’acre-pieds par an, soit 10 à 100 fois plus que l’estimation de la consommation des data centers d’IA
    • L’IA n’est pas indispensable, au même titre qu’un lave-linge et un sèche-linge ne le sont pas. On n’a pas besoin de laver le linge à la machine, ni de remplacer du travail qualifié par de l’IA, mais cela fait quand même gagner pas mal de temps et d’énergie
    • L’article cite des données selon lesquelles la production de bière en Arizona consomme plus d’eau que les data centers de l’État. Certains s’y opposeront fortement, mais nous n’avons pas un besoin absolu de bière. S’il fallait choisir entre la bière et l’IA, le choix serait facile, et je choisirais l’IA à chaque fois
      Si l’on ne comptait que l’eau nécessaire à la survie humaine et le strict minimum pour l’agriculture, ce ne serait qu’une infime fraction de notre consommation actuelle. Comparer les data centers à un seuil minimal de survie n’a pas grand intérêt, et l’idée générale de ce texte est surtout que l’usage de l’eau est globalement inefficace et que l’IA n’est qu’une source assez mineure de ce gaspillage d’ensemble

  • Il y a quelques mois, un article[1] expliquait que Google gardait secrètes ses demandes en eau face aux habitants qui réclamaient de la transparence, en affirmant qu’il s’agissait d’un secret commercial
    Il y a donc eu un procès, et on a découvert qu’ils prévoyaient d’utiliser entre 2 et 8 millions de gallons d’eau potable par jour[2]. À entendre les responsables publics, cela semble proche de la limite de capacité gérable
    « Cette réserve d’eau n’était pas censée être nécessaire avant 2060, ou les années 2060, et soudain cela devient un sujet de préoccupation pour les années 2030 »
    « Si la demande dépasse ce seuil, il faudra trouver une nouvelle source d’approvisionnement »
    Donc je ne vois pas très bien comment cela s’articule avec la thèse du billet initial. Au minimum, cela semble avoir un impact disproportionné sur certains endroits, surtout les moins préparés
    [1] https://pivot-to-ai.com/2026/03/06/how-much-water-do-the-dat...
    [2] https://www.wsls.com/news/local/2026/02/26/google-data-cente...

    • Je suis l’auteur de Pivot to AI. L’impact est local, mais il est vraiment grave pour les zones concernées
      Et si les hyperscalers de l’IA vont jusqu’au procès pour garder leur consommation secrète, ce n’est pas parce que ces chiffres les mettent en valeur

  • Il faut envoyer des millions de prompts pour arriver à une consommation d’eau comparable à celle nécessaire pour produire un seul burger de bœuf
    Pour les émissions de CO2, il faut aussi des dizaines de milliers de prompts pour atteindre un niveau comparable. Il y a beaucoup d’inquiétudes légitimes à propos de l’IA, mais pour l’instant, l’usage de l’eau ou les émissions de CO2 n’en font pas partie. Devenir vegan permettrait de compenser sa propre consommation d’eau et ses émissions liées à l’IA par un facteur de plusieurs milliers

    • Ça dépend du prompt. Avec des prompts vidéo, une vidéo de 30 secondes consomme autant d’électricité que faire tourner un micro-ondes pendant 15 minutes au bord d’une rivière
    • Très bien. Alors supprimons l’IA alimentée par de l’électricité non renouvelable, et arrêtons aussi de manger des animaux
    • Pour l’eau, je suis d’accord. Pour le CO2, c’est en réalité un indicateur indirect de consommation énergétique, qui dépend du mix électrique, donc il faudrait des éléments un peu plus solides
      Je suis aussi d’accord sur le fait qu’il existe d’autres leviers à actionner en parallèle sur la question des émissions
    • Il faudrait une source
      La viande peut être « produite » dans des régions où l’eau est moins rare, par exemple en zone rurale. Les data centers, eux, « préfèrent » s’installer dans des zones urbaines
      Cette source dit que 100 prompts consomment 0,5 litre d’eau
      https://www.eesi.org/articles/view/data-centers-and-water-co...
      Je me souviens aussi que Google avait indiqué cette année qu’une recherche consommait une goutte d’eau, ou peut-être cinq
    • J’élève quelques vaches et je ne leur donne presque pas d’eau séparément. En hiver, elles en tirent assez de la neige, et quand il pleut un petit étang se forme avec un ruisseau. Elles préfèrent ces deux sources à l’eau de puits distribuée par abreuvoir. Elles sont élevées à l’herbe et mangent très peu de maïs ou autre
      J’ai obtenu des milliers de livres de bœuf en utilisant très peu d’eau. J’utilise un puits à faible débit alimenté par une source qui ne donne qu’1 gallon par minute, et je n’ai même pas l’impression d’une consommation supplémentaire notable
      En revanche, des cultures « vegan » comme le maïs sont irriguées dans de nombreuses régions des États-Unis, consomment beaucoup d’eau et sont souvent très inefficaces

  • Ce genre de choses est-il vraiment persuasif en général ? Le schéma habituel, c’est que les gens choisissent d’abord une position, puis trouvent un article avec un DOI qui la soutient. C’est l’histoire de l’éléphant et de son cavalier. Même si on apporte la preuve que l’argument de quelqu’un est faux, cela ne l’amène souvent pas à reconsidérer sa position, mais à s’y enfoncer davantage et à chercher un nouveau papier avec DOI
    Nous vivons en ce moment une période sans précédent, même pour l’ère de l’information, où les gens peuvent acquérir rapidement des bases dans de nombreux domaines s’ils utilisent Wikipedia, Google et les LLM de façon critique. Si l’accès à l’information et la recherche étaient le principal frein, on devrait constater davantage de consensus sur les faits
    Mais je pense que l’usage réel de l’information est presque l’inverse de ce que nous imaginons. Nous croyons qu’avec assez d’informations, nous pouvons construire un modèle exact du réel. En pratique, il semble que les psychologues sociaux aient raison : on construit d’abord un modèle du réel, puis on cherche des informations qui le soutiennent. Donc, augmenter la masse d’informations augmente aussi la capacité de chacun à sélectionner celles qui confortent son propre modèle
    Cela ne veut pas dire que ces efforts sont sans valeur. Simplement, je ne crois pas que les faits fassent beaucoup bouger l’opinion publique
    Ce qui rend plus d’information et de meilleurs outils de recherche intéressants, c’est qu’ils accélèrent la divergence entre ceux qui cherchent la vérité et ceux qui cherchent une confirmation. Les premiers cherchent surtout des informations qui pourraient infirmer leur thèse, les seconds cherchent des informations qui la soutiennent. En général, les premiers ont plus de chances de réussir, au moins pour modéliser le monde non humain. Mais quand d’autres personnes croient déjà qu’une chose est vraie, attaquer frontalement leurs faits n’est souvent pas la meilleure façon d’obtenir le résultat recherché

    • Tu devrais lire Nexus, de Yuval Noah Harari. Il appelle cela une vision naïve de l’information, qui ignore l’existence d’une réalité « intersubjective ». L’entrée « intersubjectivism » dans The Encyclopedia of Psychology and Religion d’Angela Cooper-White vaut aussi le détour
      Son usage le plus profond et complexe est lié au constructivisme de la philosophie postmoderne, ou au constructionnisme social en psychologie sociale. C’est l’idée que la réalité est co-construite par les relations et par les participants engagés dans le social
      C’est en quelque sorte l’aboutissement de la pensée postmoderne et constructiviste qui élève les récits et les histoires au rang de source de vérité. D’une certaine manière, cela ressemble à un retour à une pensée religieuse ou superstitieuse, selon laquelle si l’on croit suffisamment à un système de récits, de dogmes ou de dieux, ce récit finit par se matérialiser en réalité consensuelle
      Historiquement, la psychologie jungienne et la religion ont constitué un réservoir commun de sagesse et de techniques accumulées par l’humanité pour traiter la réalité intersubjective et l’« hygiène informationnelle » collective. La religion est une sorte de psychologie archétypale, et Jung en a hérité via la tradition alchimique. Il suffit de lire Psychology and Alchemy de Jung. Mais à la fin du XXe siècle et au XXIe siècle, en se concentrant uniquement sur les mesures quantitatives objectivement vérifiables, on laisse disparaître dans le passé les techniques qui traitaient les phénomènes qualitatifs privés et subjectifs, comme la pensée intérieure, la contemplation ou la vie onirique
      White Rose : As-tu déjà pensé que si tu imaginais ou croyais quelque chose, cela pouvait devenir réel ? Rien que par la volonté ?
      Angela : Oui. En fait, je l’ai cru. Mais je dois peu à peu accepter que ce n’est pas le monde réel. Même si je voudrais que ce le soit
      White Rose : Eh bien, au fond, tout dépend de la façon dont on définit la réalité
      https://vimeo.com/387207936

  • C’est un sujet déjà largement traité, mais je reste toujours surpris de voir à quel point la perception du public est erronée. Pete Buttigieg a tenu une réunion publique à Tulsa il y a environ une semaine, et quelqu’un y a affirmé qu’une seule image générée coûtait 10 000 gallons d’eau[0]
    [0]: https://www.youtube.com/watch?v=MCc-ipWVShY&t=1h5m43s

    • Franchement, c’est étrange de voir à quel point les deux camps sont obsédés par l’eau
      Les opposants aux data centers surestiment leur consommation d’eau, mais ceux qui pensent qu’il faut en construire le plus possible le plus vite possible semblent aussi croire que dire « en fait, ils n’utilisent pas tant d’eau que ça » invalide somehow les problèmes plus réels que posent les data centers
    • Une autre dimension du problème, c’est que si tu n’es pas d’accord sur les faits, on t’interprète comme quelqu’un qui soutient ce contre quoi l’autre est en colère. Si tu n’acceptes pas l’idée qu’à chaque fois que quelqu’un pose une question à Claude, l’IA détruit 50 quadrillions de gallons d’eau pure, tu es immédiatement traité comme si tu soutenais entièrement le fait que Grok produise des nus de mineurs
      Certaines personnes tirent leur colère de ce sujet, aiment cette colère, et ne laisseront personne la leur enlever
    • C’est exactement ça, le populisme, et c’est tristement très efficace
      Pendant ce temps, la Chine et l’Inde offrent de l’électricité gratuite, des subventions d’investissement d’1 dollar pour 1 dollar investi, et 25 ans d’exonérations fiscales pour faire construire des data centers[0][1]
      Il est intéressant de voir HN vouloir étouffer l’infrastructure qui constitue la base de toute notre industrie et la raison pour laquelle les utilisateurs de HN sont payés. Cela montre bien qu’une grande partie de l’opposition à l’IA vient, comme le montrent régulièrement les sondages, de la « classe bavarde » et d’autres profils cols blancs[2][3]
      C’est amusant de voir, même dans mon propre camp politique, que ceux qui autrefois disaient aux mineurs et aux ouvriers de l’automobile « apprenez à coder », méprisaient les travailleurs manuels et ignoraient les inquiétudes du monde industriel et des métiers qualifiés jusqu’à les pousser à droite, se comportent maintenant exactement de la même manière
      Édit : impossible de répondre aux commentaires
      « Les data centers d’IA ne sont pas la façon dont tous les utilisateurs de HN, ni même la plupart, gagnent leur vie »
      La plupart des data centers ne louent pas de la surface uniquement pour l’inférence ou l’entraînement de modèles, mais pour différents types de calcul. Et si on étrangle la viabilité économique de la couche infrastructurelle, tout l’écosystème partira à l’étranger
      Il y a eu une opposition similaire aux fabs de semi-conducteurs aux États-Unis au début des années 2010, et en moins de dix ans presque tout l’écosystème avait disparu, jusqu’à la signature et à la mise en œuvre du CHIPS Act
      Même chose pour le nucléaire en Allemagne et les greentech dans plusieurs régions des États-Unis
      [0] - https://www.reuters.com/world/asia-pacific/china-offers-tech...
      [1] - https://www.reuters.com/world/india/india-gives-20-year-tax-...
      [2] - https://www.cnbc.com/amp/2026/02/25/top-earners-are-more-afr...
      [3] - https://www.pewresearch.org/social-trends/2023/07/26/which-u...

  • En général, quand on compare la consommation d’eau des data centers à celle des terrains de golf, on se sent beaucoup plus rassuré sur l’ensemble du sujet

    • Si on compare à la luzerne, tu vas rire en voyant à quel point la consommation d’eau de la luzerne est énorme
      En Californie, environ 340 acres de luzerne cultivée toute l’année consomment autant d’eau que le data center Google de The Dalles en un an
      Ce data center a utilisé 550 millions de gallons en 2025 pour le refroidissement évaporatif, soit 1 687 acre-pieds
      Un acre de luzerne en Californie consomme environ 5 acre-pieds d’eau par an. En Californie, on cultive environ 1 million d’acres de luzerne, ce qui représente 5 millions d’acre-pieds d’eau par an. Et tout cela sert à nourrir du bétail
    • Je te recommande de lire le rapport suivant : Proximity to Golf Courses and Risk of Parkinson Disease
      Les personnes vivant dans une zone de desserte en eau potable comportant un terrain de golf avaient presque deux fois plus de risques de maladie de Parkinson que celles vivant dans une zone de desserte sans terrain de golf
      https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle...

  • J’ai du mal à comprendre l’inquiétude autour de l’eau utilisée pour refroidir les data centers. Même si beaucoup d’eau était consommée pour le refroidissement à chaque prompt — ici on dit que non, mais même si c’était le cas — l’eau « utilisée » ne ressort-elle pas simplement un peu plus chaude ? Ou alors elle s’évapore peut-être. Dans ce cas, elle reviendra sous forme de pluie
    Ce n’est pas un procédé chimique industriel qui laisse des déchets toxiques dans l’eau, ni de l’agriculture où l’eau est injectée dans des plantes avant d’être exportée vers une autre région. C’est juste une autre voie du cycle de l’eau
    Je ne sais vraiment pas si c’est quelque chose dont les gens devraient réellement s’inquiéter. Y a-t-il une campagne de manipulation de l’opinion derrière tout ça ? Est-ce que ça pourrait être une tentative de faire passer les écologistes et les sceptiques de l’IA pour des idiots ?

    • La critique la plus forte, c’est que les data centers consomment de l’eau potable traitée. L’eau potable est moins abondante et plus difficile à reconstituer que n’importe quelle eau non potable
      Bien sûr, la solution évidente serait que les data centers aillent chercher eux-mêmes de l’eau non potable et la traitent. Ou alors que les services publics facturent l’eau à un niveau qui répercute l’externalité d’un approvisionnement supplémentaire en eau potable. Même si les data centers devaient traiter eux-mêmes leur eau, cela resterait économiquement viable. Le problème de fond, c’est que les services publics sous-tarifient tellement l’eau potable que, toutes choses égales par ailleurs, les data centers la préfèrent
    • Parce qu’ils prennent de l’eau dans des régions déjà sèches, souvent en pompant les nappes phréatiques. Même si cette eau revenait localement sous forme de pluie — ce qui n’est pas vraiment le cas — cela compliquerait la vie durable des habitants qui dépendent du même aquifère et des mêmes ressources hydriques
    • À 30 minutes de chez moi, les data centers ont déjà un impact sur l’eau utilisée par l’agriculture
      https://www.theguardian.com/global-development/2024/sep/25/m...
      https://www.bbc.com/news/articles/cx2ngz7ep1eo
    • L’eau ne ressort pas simplement un peu plus chaude, elle s’évapore dans les tours de refroidissement. Le résultat est le même que pour d’autres usages de l’eau. Les tours de refroidissement ne peuvent pas non plus utiliser de l’eau de mer. La plupart des data centers sont de toute façon situés dans des régions riches en eau douce, mais certains non
      Cela dit, en Californie, l’usage de l’eau par l’agriculture reste de loin le problème le plus grave
    • L’eau ne disparaît pas, mais si elle revient sous forme de pluie, il faut au minimum la retraiter. Les data centers n’utilisent pas de pluie brute pour leur refroidissement, après tout
      Ce n’est sans doute pas si grave, mais il y a bien un processus de « consommation » lorsqu’on évapore de l’eau du robinet ou de l’eau dessalée pour le refroidissement

  • Jusqu’ici, ce que j’ai compris, c’est que la consommation d’eau des data centers LLM va de quasi nulle à supérieure à celle d’une ville de taille moyenne. Au fond, tout dépend toujours de la façon dont on choisit de faire les calculs, et plus fondamentalement encore, de l’histoire qu’on veut raconter
    Les statistiques, c’est vraiment merveilleux