Un paradoxe étrange se dessine dans les débats sur l’intelligence artificielle : une obsession croissante pour l’eau, alors que ce n’est pas vraiment l’eau qui est en cause. Alors que les critiques portent souvent sur des abus de copyright, des conditions de travail précaires ou des promesses exagérées, une frange de la population — jeunes, activistes progressistes, défenseurs de l’éthique de l’IA — concentre sa colère sur un point précis : l’usage présumé massif d’eau par les géants technologiques pour refroidir les centres de données qui entraînent les modèles d’IA. Selon eux, ces entreprises gaspillent des ressources essentielles, au point de menacer les réseaux hydrauliques, alors que les modèles qu’elles produisent ne servent qu’à alimenter un déluge de contenus de faible qualité. On parle d’un « épuisement de l’eau » comme d’un symbole de l’irresponsabilité technologique. Pourtant, malgré la puissance du discours, les chiffres réels révèlent une réalité bien différente. Il est vrai que les centres de données consomment de l’eau, principalement pour le refroidissement, mais l’ampleur de cette consommation est largement exagérée dans le débat public. L’idée que l’IA menace gravement les ressources en eau est, en grande partie, un mythe alimenté par des données mal interprétées ou des calculs erronés. Le cas le plus emblématique de cette exagération vient d’un ouvrage best-seller, L’Empire de l’IA, écrit par la journaliste technologique Karen Hao — une voix que l’on respecte pour ses prises de position critiques envers les entreprises d’IA. Dans ce livre, une estimation de la consommation d’eau par les data centers a été présentée comme alarmante, mais elle s’est avérée erronée après vérification. L’erreur, qui a circulé à grande échelle, a contribué à ancrer dans l’opinion publique l’idée que l’IA dévore l’eau comme une machine sans fond. Or, les données récentes montrent que la consommation d’eau par l’IA reste négligeable par rapport aux autres secteurs : agriculture, industrie, ou même le secteur résidentiel. Même dans les régions déjà sous pression hydrique, les centres de données représentent une part minuscule de la consommation totale. En outre, de nombreuses entreprises investissent massivement dans des systèmes de refroidissement alternatifs, moins gourmands en eau, comme le refroidissement par air ou les méthodes à circulation fermée. En définitive, l’obsession pour l’eau dans les critiques de l’IA n’est pas tant une question de ressources naturelles que de symbolisme. Elle reflète une inquiétude plus profonde : celle de voir une technologie puissante, souvent opaque et contrôlée par quelques géants, éroder nos libertés, polluer nos espaces numériques, et dérégler nos sociétés — tout cela au prix d’un coût environnemental que l’on cherche à mesurer par un indicateur simple, mais trompeur : l’eau. Ce n’est pas l’eau qui est en danger, mais la perception que nous avons de la technologie. Et c’est là que réside le vrai défi : apprendre à critiquer l’IA sans se laisser piéger par des images simplificatrices, même si elles semblent justes.