Une requête ChatGPT consomme 10x plus d'eau qu'une recherche Google

Un verre d'eau pour chaque échange avec votre assistant IA

Chaque fois que vous posez une question à ChatGPT, les serveurs d'OpenAI consomment en moyenne 500 millilitres d'eau pour refroidir leurs machines. Multipliez ce chiffre par les 100 millions d'utilisateurs quotidiens, et vous obtenez une réalité que l'industrie préfère taire : l'intelligence artificielle est en train de devenir l'une des infrastructures les plus gourmandes en ressources de l'histoire humaine. À Nantes, une équipe de chercheurs a décidé de s'attaquer frontalement à ce problème. Leur projet s'appelle Frugalia. Et il pourrait redéfinir la façon dont l'Europe construit ses datacenters.

L'angle mort de la transition numérique

On parle beaucoup de l'empreinte carbone des voitures, des avions, de l'élevage intensif. On parle beaucoup moins des datacenters. Pourtant, le secteur numérique représente aujourd'hui entre 3 et 4 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre — soit autant que l'aviation civile mondiale. Et cette part grimpe à mesure que l'IA générative s'impose dans nos usages professionnels et personnels.

Le problème est structurel. Les modèles de langage comme GPT-4, Gemini ou Claude nécessitent deux types de calculs massivement énergivores :

• L'entraînement : une phase unique mais colossale, où des milliers de GPU fonctionnent en continu pendant des semaines ou des mois.
• L'inférence : la phase quotidienne, où le modèle répond à chaque requête utilisateur. C'est ici que la consommation s'accumule silencieusement, à l'échelle mondiale.

En 2023, une étude de l'Université de Californie à Riverside a estimé que l'entraînement de GPT-3 avait consommé autant d'eau que le refroidissement de 3 réacteurs nucléaires pendant une journée. Ces chiffres ne sont pas destinés à faire peur — ils sont destinés à poser le problème correctement.

Ce que Frugalia veut changer concrètement

Lancé en 2023 sous l'égide de l'École des Mines de Nantes et soutenu par l'Agence Nationale de la Recherche, le projet Frugalia repose sur une idée simple mais rarement appliquée : concevoir les datacenters en pensant d'abord à ce qu'ils ne doivent pas consommer, plutôt qu'à ce qu'ils peuvent traiter.

L'équipe travaille sur trois axes simultanément :

1. La sobriété algorithmique par design

Frugalia développe des outils permettant de mesurer, en temps réel, le coût énergétique de chaque couche d'un modèle d'IA. L'idée n'est pas d'interdire les gros modèles, mais de donner aux développeurs une visibilité granulaire sur leurs choix. Utiliser un modèle de 70 milliards de paramètres pour répondre à une question sur la météo, c'est exactement comme partir en voiture thermique pour aller acheter son pain au coin de la rue.

2. La gestion thermique passive et géographique

La chaleur produite par les serveurs est aujourd'hui considérée comme un déchet. Frugalia expérimente des architectures où cette chaleur est réutilisée pour alimenter des réseaux de chaleur urbains. La métropole nantaise sert de terrain d'expérimentation : deux bâtiments publics du quartier Euronantes seraient chauffés dès 2025 via la chaleur fatale d'un micro-datacenter expérimental.

3. L'orchestration intelligente des charges de travail

Pourquoi un calcul d'IA doit-il nécessairement se faire maintenant ? Frugalia développe un système de déplacement temporel des workloads : les tâches non urgentes sont automatiquement reportées aux heures où le réseau électrique est le plus décarboné (la nuit, quand la consommation chute, ou en journée quand les panneaux solaires produisent à pleine capacité).

Pourquoi cela vous concerne directement

Si vous êtes dirigeant d'entreprise, DSI ou responsable RSE, la pression réglementaire sur l'empreinte numérique est déjà là. La directive européenne CSRD, en vigueur depuis janvier 2024, oblige les grandes entreprises à reporter leurs émissions numériques dans leur bilan carbone. L'utilisation massive d'outils comme Microsoft Copilot, Google Gemini for Workspace ou les API d'Anthropic va rapidement devenir un poste de reporting obligatoire — pas seulement un avantage concurrentiel.

Et si vous êtes simplement utilisateur, l'enjeu est de compréhension collective : chaque choix technologique a un coût physique. Savoir qu'une session intensive avec Claude ou GPT-4 consomme autant d'énergie qu'une heure de streaming vidéo change la façon dont on pense à la "gratuité" de ces outils.

L'Europe peut-elle jouer un rôle de référence ?

C'est l'ambition affichée de Frugalia : créer un label européen de sobriété des datacenters, sur le modèle des étiquettes énergétiques qui ont transformé le marché des électroménagers. Un datacenter noté A+ ne serait pas seulement plus efficient — il serait aussi plus résilient, moins dépendant des importations d'eau douce, et plus compétitif sur un marché où les coûts énergétiques explosent.

L'idée fait son chemin à Bruxelles. La Commission européenne a intégré des principes similaires dans son Green Deal numérique, et plusieurs États membres regardent l'expérience nantaise avec attention.

Ce que l'on retient

L'IA n'est pas gratuite. Elle n'est pas immatérielle. Elle boit de l'eau, elle consomme de l'électricité, elle dégage de la chaleur dans des entrepôts que personne ne visite. Frugalia ne prétend pas arrêter cette dynamique — ce serait aussi vain qu'inutile. Mais le projet pose une question que l'industrie évite systématiquement : à quel point peut-on faire mieux, si on se donne vraiment la peine d'essayer ?

La réponse, pour l'instant, est encourageante. Et elle vient de Nantes.

— Reservoir Live