Oui, j'ai vu le film Erin Brockovich avec Julia Roberts, et maintenant elle cible à nouveau le boom des centres de données basés sur l'IA.
L'activiste environnementale Erin Brockovich a dévoilé un outil de cartographie participative permettant aux collectivités de suivre l'expansion rapide et gourmande en ressources des centres de données d'intelligence artificielle aux États-Unis. Le site web Brockovich AI Data Center Reporting permet aux résidents de recenser les installations déjà opérationnelles, en construction ou dont l'exploitation est supposée, et regroupe ces informations dans une vue d'ensemble nationale.
Parmi les plus de 2 700 signalements déposés à ce jour, la plupart proviennent du Texas, où le projet de 3 gigawatts de MSB Global à Sulphur Springs a suscité une attention considérable, ainsi que plusieurs poursuites judiciaires en cours concernant son site d'environ 1 600 acres.
La carte a relancé un débat familier, et la plupart des discussions à son sujet convergent vers trois points qu'il convient de comprendre avant de se forger une opinion. Deux d'entre eux justifient la prudence des communautés, tandis que le troisième présente un argument convaincant en faveur des projets.
Pourquoi l'essor des centres de données alimentés par l'IA suscite des inquiétudes au sein des communautés
Le premier problème est celui de l'eau. Selon les données citées dans le projet et confirmées par la Brookings Institution et l'Institute for Environment and Energy Research, un seul grand centre de données dédié à l'IA pourrait consommer jusqu'à 5 millions de gallons d'eau par jour, soit l'équivalent de la consommation quotidienne d'une ville de 50 000 habitants. Cette estimation représente la limite supérieure d'une fourchette très large, et la consommation réelle de chaque installation dépend fortement de son système de refroidissement. Toutefois, dans les régions déjà confrontées à la sécheresse et à des ressources en eau douce limitées, même la limite inférieure de cette fourchette soulève des questions légitimes quant à l'approvisionnement à long terme.
Le second problème concerne l'électricité, et plus précisément, qui la finance. Les besoins énergétiques de ces installations sont si importants que les fournisseurs d'électricité doivent souvent moderniser les lignes de transport, les sous-stations et les infrastructures connexes. Une partie de ces coûts se répercute généralement sur les factures d'électricité des particuliers, qui n'utiliseront peut-être jamais de centres de données dédiés à l'IA. À titre de comparaison, selon CNBC, les géants de la tech, dont Meta, Amazon, Microsoft, Google et OpenAI, prévoient d'investir au moins 700 milliards de dollars dans les infrastructures d'IA cette année, ce qui illustre la rapidité de la croissance de cette demande.
De nombreuses communautés manifestent contre les centres de données (Photo : Jim West/UCG/Universal Images Group via Getty Images)
UCG/Universal Images Group via Getty Images
Analyse de rentabilité pour la création d'un centre de données d'IA.
Le troisième facteur, et l'argument le plus convaincant en faveur de ces projets, est d'ordre économique. Pour de nombreuses collectivités participantes, un grand centre de données d'IA représente une source de revenus importante et stable.
Comme le rapporte HeatMap News, la ville de Sulphur Springs en est un exemple frappant : son projet devrait générer 100 millions de dollars de recettes fiscales annuelles, soit près de trois fois son budget annuel. Ceci explique pourquoi nombre des procès les plus médiatisés concernent la lutte menée par la ville elle-même pour préserver le projet. Par ailleurs, les représentants de l'industrie ont commencé à aborder directement les préoccupations environnementales.
Les systèmes de refroidissement en circuit fermé peuvent réduire la consommation d'eau douce jusqu'à 70 %. Meta a déclaré que son nouveau site d'El Paso fonctionnera sans eau pendant la majeure partie de l'année et visera à restituer aux cours d'eau locaux le double de la quantité d'eau consommée. Microsoft annonce également une amélioration de 80 % de l'efficacité hydrique des futures générations de ses centres de données dédiés à l'IA. Toutefois, ces solutions présentent des inconvénients : la réduction de la consommation d'eau nécessite souvent une augmentation de la consommation d'électricité, ce qui peut engendrer des émissions de carbone, en fonction de la structure du réseau électrique local.
Ensemble, ces trois facteurs rendent la carte utile. En attribuant une localisation, des estimations de consommation d'eau et des profils énergétiques à des objets qui n'existent souvent que de manière abstraite, l'outil offre aux résidents un point de départ concret pour comprendre ce qui se construit à proximité de chez eux. Cependant, le projet présente une limite importante : il a été réalisé de manière participative et inclut à la fois des sites de construction proposés et confirmés, ce qui signifie que chaque entrée indique qu'un projet mérite un examen plus approfondi avant d'être considéré comme confirmé.
La question plus générale que soulève cette carte est celle de savoir comment les communautés, les organismes de réglementation et les entreprises concilieront les perspectives économiques de l'infrastructure d'IA avec ses besoins en eau, en électricité et en confiance publique.
À mesure que de plus en plus de projets de ce type passent de la phase d'annonce à la construction, les organisations qui considèrent l'eau, l'énergie et l'engagement communautaire comme des facteurs clés de conception, au même titre que les puces et les systèmes de refroidissement, seront probablement mieux placées pour surmonter les défis des prochaines années que celles qui les ignorent.
Vous pouvez contribuer à la carte en visitant le site, et un exercice plus utile consisterait peut-être à vous demander qui participera aux discussions concernant le prochain projet de centre de données d'IA dans votre région.
Cet article a été initialement publié sur Forbes.com.