Sam Altman, PDG d'OpenAI, qualifie les inquiétudes concernant la consommation d'eau des centres de données d'IA de « mème sans fondement » et traite les humains « d'ordinateurs de viande inefficaces »

Sam Altman, PDG d’OpenAI, qualifie les inquiétudes sur la consommation d'eau des centres de données de « mème sans fondement » ou d'allégations « complètement fausses et folles ». Il s'appuie sur des arguments technologiques et des comparaisons d'échelle économiques. Cependant, plusieurs rapports scientifiques et réalités locales fournissent des contre-arguments solides.

Pour balayer les critiques qui affirment qu'une seule requête ChatGPT équivaut à gaspiller une bouteille d'eau ou à laisser couler une douche pendant plusieurs heures, Sam Altman s'appuie sur deux arguments principaux

• La comparaison avec l'agriculture (L'argument de l'amande) : Il affirme qu'il faut environ 38 000 requêtes ChatGPT pour consommer la même quantité d'eau nécessaire à la production d'une seule amande en Californie. Son but est de relativiser l'impact de la tech face à la consommation de l'industrie agroalimentaire, souvent moins pointée du doigt par le grand public
• L'évolution technologique des infrastructures : Altman soutient que les centres de données modernes n'utilisent plus le refroidissement par évaporation (très gourmand en eau). Selon lui, ils fonctionnent désormais en circuit fermé et consomment, à l'échelle d'un bâtiment, autant d'eau qu'un simple immeuble de bureaux (pour les sanitaires et les employés).

Sam Altman just destroyed the most viral AI water myth:

"I saw this thing going around about the water usage of ChatGPT."

"Every time you run a single ChatGPT query it's like you run your shower for 6 hours and the water never comes back."

He then gives the actual number:… pic.twitter.com/dknBqdUJBj

— Brad (@BradleyKellard) September 7, 2026

De nombreux chercheurs en impact environnemental, journalistes et collectivités locales opposent de sérieuses limites à cette défense

• L’effet d’échelle mondial : Même si une seule requête ne consomme qu'une infime fraction de millilitre (environ 0,32 ml selon certaines estimations), ChatGPT compte des centaines de millions d'utilisateurs hebdomadaires générant des milliards de requêtes. Multiplié à l'échelle planétaire et combiné à tous les autres outils d'IA générative, ce "micro-usage" se transforme en millions de mètres cubes d'eau prélevés chaque année.
• L’impact critique au niveau mondial : Comparer les centres de données à l'agriculture globale masque un problème géographique majeur. Contrairement aux bureaux, les data centers sont concentrés dans des zones spécifiques (comme la Virginie aux États-Unis ou certaines régions d'Europe). Dans des zones subissant des sécheresses ou un stress hydrique, le prélèvement de millions de litres d'eau potable directement sur le réseau public crée de fortes tensions avec les populations locales et les écosystèmes.
• L’empreinte hydrique cachée : L'argument d'Altman omet souvent l'eau "indirecte". Pour faire fonctionner les serveurs d'IA, il faut une quantité phénoménale d'électricité. Or, les centrales électriques (nucléaires, thermiques ou hydrauliques) qui alimentent ces centres de données ont elles-mêmes besoin de milliards de litres d'eau pour refroidir leurs propres installations. C'est ce qu'on appelle l'empreinte hydrique hors-site, qui est bien supérieure à celle consommée directement dans le bâtiment de l'IA.
• Une fausse équivalence sur l’utilité : La comparaison avec l'amande ou le bœuf suscite une critique éthique et utilitaire de la part des défenseurs de l'environnement : l'agriculture produit des ressources caloriques vitales pour nourrir l'humanité. À l'inverse, une part immense des requêtes d'IA sert à générer du divertissement, des courriels superflus ou des images "mèmes", rendant le coût environnemental plus difficile à justifier face à des ressources naturelles épuisables.

Sam Altman explains how a 100-year-old marketing lesson from the power companies applies to AI:

Altman says he's been studying what happens when something genuinely new arrives in the world, because he believes that's exactly what's happening now.

"We are in the process of… pic.twitter.com/lWDZ6A5mIJ

— Big Brain AI (@realBigBrainAI) August 22, 2026

La défense de Sam Altman semble très alambiquée dans un contexte où de nombreux observateurs s’accordent à dire que « on n’a jamais vu un tel niveau d’opposition aux projets de datacenters »

Les datacenters font l’objet de protestations à l’échelle mondiale. Les mobilisations contre les datacenters, qui concernent une quinzaine de projets majeurs pour le seul cas de la France, reposent sur plusieurs arguments et actions clés :

• Aberration écologique : Les critiques soulignent l'immense appétit énergétique des centres de données. Par exemple, le plus grand data center de France, situé à La Courneuve (Île-de-France), consomme à lui seul l'équivalent de l'électricité d'une ville de 50 000 habitants. De plus, les besoins massifs en eau pour le refroidissement et la chaleur rejetée inquiètent les riverains, comme c'est le cas pour le projet Microsoft à Petit-Landau (Haut-Rhin)
• Artificialisation des sols : Des collectifs s'opposent à la transformation de terres agricoles ou de zones naturelles pour bâtir ces hangars géants.

Plusieurs implantations prévues ou en développement cristallisent la colère citoyenne. Des oppositions concrètes sont visibles dans des zones comme Petit-Landau, près de Grenoble, ou encore en Île-de-France (Vitry-sur-Seine, Wissous, Le Bourget).

Les militants s'organisent donc via des collectifs locaux pour exiger la transparence sur les consommations et alerter l'opinion publique, aboutissant parfois à des recours juridiques ou des actions de sensibilisation.

#Mulhouse Manifestation avant le conseil d'agglo #M2A
contre un projet de data-center @Microsoft
à Petit-Landau pic.twitter.com/CdsDrYExVP

— Patrick Genthon📻🎙📸 (@68pg) June 22, 2026

L'essor de l'intelligence artificielle a multiplié les besoins en infrastructures numériques, entraînant une explosion des contestations locales. Le bilan mondial des oppositions se chiffre en milliards de dollars de projets bloqués ou retardés, illustrant un fossé grandissant entre les besoins technologiques des Gafam et les exigences citoyennes de préservation des ressources.

L'opposition dépasse désormais le cadre des riverains directs et a rallié une grande majorité de la population. Selon les sondages, plus de 70% des Américains s'opposent à la construction de centres de données d'IA dans leurs communautés locales.

En France, l'opposition prend également de l'ampleur, le pays comptant plus de 320 datacenters. De grands projets d'implantations (notamment en Île-de-France et en région Grand Est) provoquent des mobilisations citoyennes massives, récoltant des milliers d'avis défavorables lors d'enquêtes publiques en raison de l'accaparement de terres agricoles et des rejets de chaleur.

Pourtant des acteurs de renom de la filière parmi lesquels on retrouve Sam Altman trouvent des moyens de défendre les projets de datacenters. Pour défendre l'explosion de la consommation électrique des infrastructures de calcul, Altman a utilisé une analogie anthropomorphique qui a fortement déplu : « On parle beaucoup de l'énergie nécessaire pour entraîner un modèle d'IA, mais il faut aussi beaucoup d'énergie pour entraîner un humain. Il faut environ 20 ans de vie — et toute la nourriture consommée pendant ce temps — avant de devenir intelligent. »


Cette comparaison a suscité une levée de boucliers. Des critiques et des entrepreneurs du secteur technologique ont condamné ses propos, l'accusant de réduire l'existence, la conscience et la biologie humaines à de simples équivalents de « serveurs ou d'ordinateurs de viande inefficaces ».

Et vous ?

Que pensez-vous de l’argumentaire de Sam Altman dans un contexte de contestation généralisée et croissante à laquelle font face les projets de construction de centres de données ? Le trouvez-vous (l’argumentaire de Sam Altman) pertinent ?

Voir aussi :

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