Les centres de données d'Amazon ont consommé 2,5 milliards de gallons d'eau : la facture cachée en eau de l'IA

Selon l'analyse de The Verge du dernier rapport de durabilité d'Amazon, le réseau mondial de centres de données de l'entreprise a consommé environ 2,5 milliards de gallons américains — plus de 9,5 milliards de litres — d'eau l'an dernier. Ce chiffre a sensiblement accru l'attention portée à la consommation d'eau des centres de données hyperscale et mis à l'ordre du jour la crainte qu'à l'ère de l'intelligence artificielle, ce chiffre ne fasse que croître.

Pourquoi les centres de données consomment-ils de l'eau ? Le premier et principal usage est le refroidissement. Dans les installations hyperscale modernes, la chaleur produite par des milliers de serveurs en activité est évacuée par des tours de refroidissement à évaporation. L'eau évaporée, transportée par le flux d'air, maintient les équipements à une température sûre. Le second usage est la consommation d'eau indirecte liée à la production d'électricité — Amazon n'ajoute pas ce chiffre à la consommation directe dans son rapport de durabilité.

Le rapport de The Verge contextualise les 2,5 milliards de gallons. Comparé à l'usage domestique annuel moyen d'un Américain (environ 33 000 gallons), le chiffre équivaut à la consommation annuelle d'environ 75 000 foyers. Un seul campus de centre de données d'Amazon peut consommer entre un et trois millions de gallons par jour, soit près de la moitié de la consommation quotidienne de certaines villes.

La répartition géographique compte aussi. Les régions de centres de données d'Amazon Web Services en plus forte croissance incluent la Virginie (en particulier le comté de Loudoun), l'Oregon, l'Arizona et l'Ohio. Certaines de ces régions — notamment l'Arizona — se trouvent dans un climat à fort stress hydrique. The Verge rapporte que les autorités locales de l'eau en Arizona ont commencé à surveiller de plus près les engagements de consommation d'Amazon et d'autres opérateurs hyperscale.

Le facteur intelligence artificielle amplifie la question. Les charges d'entraînement d'IA très consommatrices de GPU produisent trois à cinq fois plus de chaleur par heure que les charges d'entreprise traditionnelles. Cela signifie qu'il faut plus d'eau pour transporter la charge thermique. Un entraînement de modèle de langage de grande taille de classe GPT peut consommer plusieurs milliers de gallons à l'intérieur d'un centre de données ; par requête, la consommation d'eau s'étend d'environ 16 millilitres à 50 millilitres.

La réponse d'Amazon est multiple. L'entreprise s'est engagée à devenir « water positive » d'ici 2030 — c'est-à-dire à restituer aux communautés autant d'eau qu'elle en consomme. L'objectif est rempli par la récupération d'eau de pluie, le recyclage des eaux usées, la restauration de zones humides et des projets d'infrastructure hydraulique locale. Amazon accélère aussi le passage à des techniques matérielles qui réduisent l'usage d'eau, comme le refroidissement liquide direct sur puce.

Que font les concurrents ? Le rapport de durabilité de Google publié en mars 2026 indique environ 6,1 milliards de gallons, tandis que Microsoft a déclaré environ 1,7 milliard. Les trois entreprises utilisent des méthodologies différentes ; The Verge note que le secteur n'a pas encore convergé vers une norme commune.

Le cadre réglementaire reste à un stade précoce. Aux États-Unis, certains États — la Virginie et l'Oregon en particulier — ont commencé à exiger des permis d'utilisation d'eau pour les nouveaux centres de données. La directive européenne CSRD impose aux grandes entreprises de déclarer les chiffres de consommation d'eau selon une méthodologie standard à partir de 2025. En Türkiye, le ministère de l'Industrie a lancé une étude sur la consommation d'eau des centres de données, mais la déclaration n'est pas encore obligatoire.

Des solutions techniques à long terme existent. Le refroidissement liquide évacue la chaleur des GPU directement via des plaques en contact liquide, sans évaporation. Le refroidissement libre — air extérieur — apporte de grandes économies dans les climats plus frais toute l'année. Des intégrations de pompes à chaleur géothermiques sont testées dans certains projets pilotes. Si ces technologies se généralisent, elles pourraient réduire l'intensité hydrique des centres de données de 50 à 80 %.

Leçon pratique pour les lecteurs de Vesper : l'utilisation de l'intelligence artificielle a un coût en eau et ce coût, caché derrière une requête ChatGPT ou Claude, est réel. Pour les investissements croissants en centres de données en Türkiye — notamment à Istanbul et Ankara — la planification de l'infrastructure hydraulique doit devenir une priorité. Le fait que le secteur s'accorde sur une méthodologie commune et publie des rapports transparents constitue un bon point de départ pour la conversation sur la durabilité.