L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner divers aspects de notre monde, y compris la gestion des ressources en eau. Les partisans de l’IA soutiennent qu’elle peut contribuer à relever les défis mondiaux de l’eau, en contribuant à la fois à la durabilité environnementale et aux objectifs de développement social. Cependant, en tant que chercheurs étudiant la relation entre l’eau, l’environnement et les inégalités mondiales, nous nous intéressons à savoir si l’IA offre réellement des opportunités ou aggrave les défis existants.
Actuellement, un nombre croissant de recherches explorent les applications de l’IA dans la gestion de l’eau. Ces études examinent comment l’IA peut améliorer l’efficacité énergétique de l’eau, surveiller l’agriculture, renforcer la sécurité de l’eau et optimiser le traitement des eaux usées. Par exemple, des biosenseurs alimentés par l’IA ont démontré la capacité de détecter de manière plus précise les substances toxiques dans l’eau potable par rapport aux pratiques conventionnelles de surveillance de la qualité.
De plus, l’IA a le potentiel de transformer les pratiques agricoles en permettant le développement de machines intelligentes, de robots et de capteurs qui optimisent les systèmes agricoles. Les systèmes d’irrigation intelligents, par exemple, analysent les données pour automatiser l’irrigation, économiser l’eau et détecter les fuites. Ces avancées dans la gestion de l’eau pilotée par l’IA offrent des perspectives prometteuses pour relever les défis mondiaux critiques de l’eau.
Malgré les avantages potentiels, il est crucial de considérer l’impact de l’IA sur l’utilisation de l’eau et ses conséquences indirectes. Des recherches préliminaires suggèrent que l’IA a une empreinte eau substantielle. L’eau est nécessaire pour refroidir les serveurs qui alimentent les calculs d’IA et pour la production d’énergie. À mesure que l’IA est de plus en plus intégrée dans la société, son empreinte eau devrait augmenter de manière significative.
Par exemple, la montée en puissance de modèles d’IA comme ChatGPT a conduit à des comparaisons avec la consommation d’eau des recherches Google. Alors qu’une seule recherche Google consomme un demi-millilitre d’eau en énergie, ChatGPT utilise 500 millilitres d’eau pour chaque cinq à 50 sollicitations. De plus, la production de matériel d’IA, qui nécessite l’extraction intensive de matériaux rares, contribue à la pollution de l’eau et à la dégradation de l’environnement.
Les semi-conducteurs, micro-puces et divers composants matériels associés à la production d’IA nécessitent des quantités importantes d’eau tout au long du processus de fabrication. Les centres de données, servant d’infrastructure pour l’entraînement et l’exécution de l’IA, contribuent de manière significative à la consommation énergétique et nécessitent des prélèvements d’eau substantiels. D’ici 2027, les entreprises technologiques exploitant des centres de données pourraient nécessiter de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d’eau.
Ces constatations mettent en lumière la réalité criante de l’utilisation de l’eau dans le secteur technologique. Les grandes entreprises technologiques sont souvent peu conscientes de leur consommation réelle d’eau, les estimations étant en deçà des chiffres réels. La demande en eau à des fins de refroidissement ne fera qu’intensifier avec l’augmentation des températures mondiales moyennes causée par le changement climatique.
La demande exceptionnelle en eau du secteur technologique a provoqué des protestations de la part des communautés affectées par la diminution des réserves d’eau. Le centre de données de Google à The Dalles, en Oregon, a soulevé des inquiétudes car il consomme un quart de l’eau de la ville locale, mettant en péril les moyens de subsistance des communautés environnantes. À Taïwan, qui produit 90% des puces de semi-conducteurs avancées du monde, la pénurie d’eau a incité à la mise en œuvre de mesures telles que l’ensemencement des nuages, la désalinisation de l’eau, les transferts d’eau inter-bassins et la réduction de l’irrigation agricole.
Face à ces défis, il est crucial de trouver un équilibre entre les avantages potentiels de l’IA dans la gestion de l’eau et ses conséquences négatives potentielles. Une compréhension approfondie de l’empreinte eau de l’IA et le développement de pratiques durables sont nécessaires pour garantir que les solutions pilotées par l’IA n’aggravent pas les défis existants liés à l’eau.
Questions Fréquemment Posées (FAQ)
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