L’utilisation quotidienne de l’IA ayant explosé ces dernières années, les besoins énergétiques des infrastructures informatiques qui la soutiennent ont également augmenté. Mais l’impact environnemental de ces grands centres de données, qui consomment des gigawatts d’électricité et nécessitent d’énormes quantités d’eau pour leur refroidissement, était jusqu’à présent trop diffus et difficile à quantifier.
Aujourd’hui, des chercheurs de l’université Cornell ont utilisé des techniques avancées d’analyse de données – et, bien sûr, un peu d’IA – pour évaluer cet impact environnemental état par état. L’équipe a découvert que, d’ici 2030, le taux de croissance actuel de l’IA entraînerait le rejet annuel de 24 à 44 millions de tonnes de dioxyde de carbone dans l’atmosphère, soit l’équivalent des émissions générées par l’ajout de 5 à 10 millions de voitures sur les routes américaines. Cela entraînerait également une consommation de 731 à 1 125 millions de mètres cubes d’eau par an, soit l’équivalent de la consommation annuelle d’eau domestique de 6 à 10 millions d’Américains. L’effet cumulatif rendrait inaccessibles les objectifs de zéro émission nette de l’industrie de l’IA.
Du côté positif, l’étude présente également une feuille de route réalisable qui utiliserait un emplacement intelligent, une décarbonation plus rapide du réseau et une efficacité opérationnelle pour réduire ces impacts d’environ 73 % (dioxyde de carbone) et 86 % (eau) par rapport aux scénarios les plus pessimistes.
Les résultats ont été publiés le 10 novembre dans Nature Sustainability. Le premier auteur est Tianqi Xiao, doctorant au laboratoire d’ingénierie des systèmes énergétiques et environnementaux (PEESE).
« L’intelligence artificielle transforme tous les secteurs de la société, mais sa croissance rapide s’accompagne d’une empreinte réelle en termes d’énergie, d’eau et de carbone », a déclaré Fengqi You, professeur Roxanne E. et Michael J. Zak en ingénierie des systèmes énergétiques à Cornell Engineering, qui a dirigé le projet. « Notre étude vise à répondre à une question simple : compte tenu de l’ampleur du boom informatique de l’IA, quelle trajectoire environnementale va-t-elle suivre ? Et surtout, quels choix la conduiront vers la durabilité ? »
Afin de quantifier l’empreinte environnementale de l’infrastructure informatique de l’IA du pays, l’équipe a commencé il y a trois ans à compiler des données financières, marketing et de fabrication « multidimensionnelles » afin de comprendre comment l’industrie se développe, en combinaison avec des données spécifiques à chaque site sur les systèmes électriques et la consommation de ressources, et comment celles-ci sont liées aux changements climatiques.
« Il y a beaucoup de données, et cela représente un travail énorme. Les informations relatives à la durabilité, telles que l’énergie, l’eau et le climat, sont généralement ouvertes et publiques. Mais les données industrielles sont difficiles à obtenir, car toutes les entreprises ne communiquent pas toutes leurs informations », explique M. You. « Et bien sûr, nous devons encore examiner plusieurs scénarios. Il n’existe pas de solution unique. Chaque région a ses propres réglementations. Nous avons également utilisé l’IA pour combler certaines lacunes dans les données. »
Mais il ne suffisait pas de projeter les impacts. Les chercheurs souhaitaient également fournir des conseils fondés sur des données pour une croissance durable des infrastructures d’IA.
« Il n’y a pas de solution miracle », a ajouté M. You. « L’implantation, la décarbonation du réseau et l’efficacité opérationnelle vont de pair : c’est ainsi que l’on obtient des réductions de l’ordre de 73 % pour le carbone et de 86 % pour l’eau. »
De loin, l’un des facteurs les plus importants est l’emplacement, l’emplacement et encore l’emplacement.
De nombreux clusters de données sont actuellement construits dans des régions où l’eau est rare, comme le Nevada et l’Arizona. Et dans certains hubs, par exemple le nord de la Virginie, la concentration rapide peut mettre à rude épreuve les infrastructures locales et les ressources en eau. L’étude a révélé que l’implantation d’installations dans des régions où le stress hydrique est moindre et l’amélioration de l’efficacité du refroidissement pourraient réduire la demande en eau d’environ 52 %, et que, combinées aux meilleures pratiques en matière de réseau et d’exploitation, les réductions totales de la consommation d’eau pourraient atteindre 86 %. Les États du Midwest et de la « ceinture éolienne » – en particulier le Texas, le Montana, le Nebraska et le Dakota du Sud – offriraient le meilleur profil combiné en matière de carbone et d’eau.
« L’État de New York reste une option à faible émission de carbone et respectueuse du climat grâce à son mix électrique propre composé d’énergie nucléaire, d’énergie hydraulique et d’énergies renouvelables en pleine croissance », a indiqué M. You, « même s’il est essentiel de donner la priorité à un refroidissement économe en eau et à une énergie propre supplémentaire ».
Si la décarbonation ne suit pas la demande informatique, les émissions pourraient augmenter d’environ 20 %.
« Même si chaque kilowattheure devient plus propre, les émissions totales peuvent augmenter si la demande en IA croît plus rapidement que la décarbonation du réseau », a commenté M. You. « La solution consiste à accélérer la transition vers les énergies propres dans les mêmes endroits où l’informatique IA se développe. »
Cependant, la décarbonation du réseau a ses limites. Même dans le scénario ambitieux prévoyant une forte part d’énergies renouvelables, d’ici 2030, les émissions de dioxyde de carbone diminueraient d’environ 15 % par rapport au scénario de référence, et il resterait environ 11 millions de tonnes d’émissions résiduelles, ce qui nécessiterait environ 28 gigawatts d’énergie éolienne ou 43 gigawatts d’énergie solaire pour atteindre la neutralité carbone.
Les chercheurs ont déterminé que le déploiement d’une série de technologies économes en énergie et en eau, telles que le refroidissement liquide avancé et l’amélioration de l’utilisation des serveurs, pourrait potentiellement éliminer 7 % supplémentaires de dioxyde de carbone et réduire la consommation d’eau de 29 %, soit une réduction totale de 32 % de la consommation d’eau lorsque ces technologies sont combinées.
Alors que des entreprises telles qu’OpenAI et Google investissent de plus en plus d’argent dans la construction rapide de centres de données IA pour répondre à la demande, il s’agit d’un moment crucial pour une planification coordonnée entre l’industrie, les services publics et les régulateurs afin d’éviter la pénurie d’eau locale et l’augmentation des émissions du réseau, selon M. You.
« C’est le moment de construire », a-t-il conclu. « Les choix que nous ferons en matière d’infrastructure IA au cours de cette décennie détermineront si l’IA accélère les progrès climatiques ou devient un nouveau fardeau environnemental. »
Article : « Environmental impact and net-zero pathways for sustainable artificial intelligence servers in the USA » – DOI : 10.1038/s41893-025-01681-y
