Sam Altman a avancé qu’environ 38 000 requêtes ChatGPT consomment l’eau nécessaire à la production d’une seule amande californienne. Sa remarque, donnée de mémoire, soulève un débat technique sur les ordres de grandeur et la méthodologie derrière ces comparaisons.
Les chiffres annoncés par Sam Altman et leur origine
Lors d’un entretien, le directeur général d’OpenAI, Sam Altman, a déclaré que 38 000 requêtes ChatGPT équivaudraient à l’eau employée pour produire une amande en Californie. Il a précisé tirer ce nombre de mémoire et a reconnu qu’il pouvait être inexact, mais de l’ordre de grandeur.
Altman avait précédemment estimé qu’une requête consommait environ 0,32 millilitre d’eau. La source précise de ce chiffre n’a pas été fournie dans l’entretien, ce qui complexifie la vérification méthodologique.
Business Insider n’a pas pu valider indépendamment l’assertion de 38 000, tout en notant que l’idée générale – l’amande exigeant plus d’eau qu’une requête – demeure compatible avec les données publiques.
Recalcul à partir des études: l’écart expliqué
Une étude de 2019 impliquant des chercheurs liés à l’USGS estime la consommation moyenne pour une amande californienne à 3,56 litres d’eau, soit 3 560 millilitres. En divisant ce volume par 0,32 ml, on obtient environ 11 125 requêtes par amande.
Ce résultat place l’estimation autour de 11 000 requêtes, nettement inférieur aux 38 000 avancés par Altman. L’écart s’explique par l’origine des estimations, les hypothèses de refroidissement et les variations régionales de l’irrigation.
Autres paramètres influents: la méthodologie de mesure de l’eau dans les data centers, l’inclusion ou non de l’eau pour la production d’électricité, et les différences entre requêtes courtes et calculs intensifs.
Comparaison factuelle: requête ChatGPT vs amande
Pour clarifier, voici un tableau comparatif simple basé sur les chiffres cités publiquement:
| Élément | Consommation d’eau | Equivalent en requêtes |
|---|---|---|
| Requête ChatGPT (Altman) | 0,32 ml | 1 |
| Amande (USGS 2019) | 3 560 ml | 11 125 requêtes |
| Amande (comparaison d’Altman) | 3 560 ml | 38 000 requêtes (déclaration non vérifiée) |
Le tableau montre que l’ordre de grandeur reste en faveur d’une amande consommant beaucoup plus d’eau qu’une requête, mais que le facteur multiplicatif varie fortement selon la source retenue.
Limites méthodologiques et sens de la comparaison
Comparer une amande individuelle à une requête isolée oppose deux unités marginales. Ce rapprochement suggère la trivialité relative de la requête, sans expliquer l’impact agrégé d’un parc de centres de données.
Les données publiques montrent que la consommation d’eau des data centers dépend des systèmes de refroidissement: circuits à eau directe, tours de refroidissement ou systèmes à air. Ces choix techniques modifient considérablement le ratio eau/électricité.
Une comparaison pertinente doit intégrer les volumes totaux annuels, les cycles de réutilisation d’eau et la provenance locale des ressources. Sur ce point, les chiffres d’OpenAI restent partiels et nécessitent transparence pour être utilisables dans un calcul d’impact sectoriel.
Ce que disent les rapports régionaux et l’échelle industrielle
La seconde affirmation d’Altman relève du même problème de cadrage : dire qu’un centre de données moderne consomme à peu près autant d’eau qu’un immeuble de bureaux ne dit rien du nombre d’installations, de leur concentration géographique, ni des ressources locales sur lesquelles elles prélèvent. Aucun chiffre agrégé n’est fourni à l’appui.
Les différences tiennent à la conception des installations et aux normes locales de gestion de l’eau. Plusieurs exploitants privilégient désormais des architectures limitant l’usage d’eau, ou recourent à des circuits fermés.
Sur la base des chiffres cités, la comparaison d’Altman reste utile pour ouvrir le débat public sur la gestion de l’eau, à condition d’être accompagnée de données complètes et d’analyses agrégées.
