Les centres de données sont de plus en plus grands et puissants. Ce sont les moteurs qui propulsent l’évolution numérique, mais ils ont deux problèmes. Le premier est bien connu : ils consomment une quantité d’énergie énorme. Le second, beaucoup moins exploré mais potentiellement encore plus dramatique : ils nécessitent un volume d’eau gigantesque.

La consommation d’eau de l’IA
L’intelligence artificielle, technologie exigeante en termes de puissance de calcul, accentue le problème. Selon une étude des universités d’Arlington et de Riverside (États-Unis), le prélèvement mondial d’eau pour les centres de données liés à l’IA pourrait atteindre entre 4,2 et 6,6 milliards de mètres cubes d’ici 2027. Pour mettre ce chiffre en perspective, cela équivaut à environ la moitié de la consommation annuelle d’eau du Royaume-Uni et à cinq fois celle du Danemark.
Des chiffres qui représentent une véritable honte à un moment où, selon le rapport publié par l’UNESCO pour le compte de UN-Water, 26 % de la population mondiale souffre d’un manque d’eau potable sûre et 46 % n’ont pas accès à des services d’assainissement sans risque. Et ce, en tenant compte du fait que, toujours selon l’UNESCO, la demande en eau pourrait augmenter de 30 % dans les 25 prochaines années.
Pendant ce temps, le prélèvement d’eau des centres de données liés à l’IA d’ici 2027 sera de 4,2 à 6,6 milliards de m³.

Les solutions possibles
Les centres de données utilisent l’eau principalement pour leur refroidissement. Les machines qui traitent et stockent les informations produisent en effet de la chaleur et nécessitent des températures contrôlées pour fonctionner de manière optimale. Il existe différentes technologies de refroidissement, mais le choix dépend des conditions climatiques locales.
Pour atténuer l’impact environnemental, les centres de données peuvent puiser dans des sources d’eau alternatives telles que l’eau de pluie collectée, l’eau de mer ou les eaux usées traitées. Ces solutions s’intègrent dans les cadres ESG (Environnemental, Social et Gouvernance) et les normes de Water Usage Effectiveness (WUE), particulièrement pertinentes pour les régions à risque de pénurie d’eau. Certains systèmes avancés recyclent l’eau ou la réutilisent pour les communautés locales, grâce à des systèmes de refroidissement sophistiqués utilisant l’eau de mer.

Investir pour accélérer
Certaines entreprises font déjà des pas de géant, soutenues également par des investissements financiers qui peuvent permettre à la transition écologique d’accélérer. Les gestionnaires, en effet, ont la capacité de canaliser les capitaux vers les entreprises les plus prometteuses, en les soutenant et – en même temps – en créant des opportunités financières à moyen et long terme pour les investisseurs.
« Nous pensons que les technologies émergentes – explique Michael Stewart, responsable de la stratégie d’index groupé de la division Asset Management de L&G (Legal & General, une grande entreprise britannique de services financiers) – sont destinées à jouer un rôle significatif dans la réduction de la consommation d’eau et dans l’amélioration des performances ESG des centres de données ».
Kao Data, par exemple, est l’une des entreprises qui développe et gère des centres de données dans lesquels L&G a investi. Elle fait partie des signataires du Climate Neutral Data Center Pact, un accord qui vise à amener à zéro la consommation nette d’eau dans les centres de données d’ici 2030.

Pour une gestion intelligente de l’eau
Si l’évolution technologique (et l’intelligence artificielle) implique de nouveaux défis, de l’évolution technologique (et de l’intelligence artificielle) viennent aussi des solutions possibles.
Prenons le cas des réseaux hydriques : l’IA prédictive, en analysant d’énormes quantités de données, est capable d’identifier et de signaler les zones où l’infrastructure est la plus dégradée, en suggérant des interventions ciblées avant que ne surviennent des pannes ou des pertes significatives.
L’efficacité passe aussi par la distribution de l’eau. Les villes modernes, avec des réseaux de plus en plus complexes, doivent garantir un flux constant sans gaspillage. Ici entrent à nouveau en jeu les algorithmes, capables d’analyser les données en temps réel, d’optimiser le flux d’eau et la pression dans les conduites. Le résultat ? Une fiabilité accrue et un réseau plus résilient, même en cas de travaux de maintenance ou de réparations.
Mais la révolution ne s’arrête pas à la quantité, car la qualité de l’eau est un autre aspect crucial. Des capteurs avancés sont capables de surveiller en temps réel des paramètres fondamentaux tels que le pH (mesure qui indique le niveau d’acidité ou d’alcalinité), la turbidité et la présence d’agents contaminants. Cela signifie moins de risques, des interventions immédiates et une sécurité accrue pour les consommateurs d’eau potable.

L’intelligence artificielle peut être déterminante non seulement à l’échelle locale mais aussi mondiale, en orientant les stratégies de gestion des ressources en eau. Dans un monde de plus en plus exposé aux phénomènes de sécheresse et à une demande croissante en eau, la possibilité d’analyser en temps réel les niveaux de disponibilité et les tendances de consommation permet aux gouvernements et aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, favorisant une distribution plus équitable et durable.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes de traitement de l’eau est la dernière pièce d’une révolution en cours. Suivi en temps réel, gestion à distance, optimisation des processus : tout concourt à rendre les infrastructures plus efficaces, durables et sûres.

« En plus d’être essentielles à nos activités quotidiennes – poursuit Stewart – les infrastructures qui soutiennent la numérisation sont fondamentales pour atteindre des objectifs sociaux clés, notamment une plus grande inclusion financière et la durabilité environnementale ».

Voir, L’intelligenza artificiale ha sete