Sam Altman défend l'utilisation des ressources en IA : les préoccupations concernant l'eau sont 'fausses', et 'les humains utilisent aussi de l'énergie'

Sam Altman, directeur général d’OpenAI Inc., lors du Sommet sur l’impact de l’IA à New Delhi, en Inde, le jeudi 19 février 2026.

Prakash Singh | Bloomberg | Getty Images

Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a défendu vendredi les exigences en ressources de l’intelligence artificielle, qualifiant les préoccupations concernant la consommation d’eau des centres de données de « fausses » et comparant l’énergie utilisée par les systèmes d’IA à celle des humains.

Altman s’exprimait en marge du sommet sur l’impact de l’IA en Inde lors d’une interview avec The Indian Express lorsqu’on lui a demandé de répondre aux critiques courantes de l’IA, telles que sa consommation d’énergie et d’eau.

Le PDG a répondu que les affirmations circulant en ligne selon lesquelles ChatGPT utiliserait des gallons d’eau par requête étaient « complètement fausses, totalement insensées », et n’avaient « aucun lien avec la réalité ».

Les centres de données utilisent traditionnellement de grandes quantités d’eau pour refroidir les composants électriques et éviter la surchauffe. Bien que les technologies de refroidissement des centres de données aient promis une réduction de la consommation, certains centres plus récents ne dépendent plus du tout de l’eau.

Cependant, même avec une efficacité améliorée, un rapport du mois dernier de la société de technologie de l’eau Xylem et de Global Water Intelligence prévoyait que l’eau utilisée pour le refroidissement triplerait plus que cela au cours des 25 prochaines années à mesure que la demande en calculs augmenterait, exerçant une pression sur les systèmes hydriques.

Tout en rejetant les craintes concernant l’utilisation de l’eau, Altman a déclaré que la consommation d’énergie reste une préoccupation légitime pour l’IA. « Pas par requête, mais en total – parce que le monde utilise tellement d’IA… et nous devons rapidement passer à l’énergie nucléaire ou éolienne et solaire », a-t-il dit.

Interrogé sur les commentaires précédents du fondateur de Microsoft, Bill Gates — qui a suggéré que l’efficacité du cerveau humain prouve que l’IA peut évoluer pour devenir également plus économe en énergie avec le temps — Altman a répliqué.

« L’une des choses qui est toujours injuste dans cette comparaison, c’est que les gens parlent de la quantité d’énergie nécessaire pour entraîner un modèle d’IA… Mais il faut aussi beaucoup d’énergie pour entraîner un humain », a-t-il dit. « Cela prend environ 20 ans de vie, et toute la nourriture que vous mangez avant cette période, avant de devenir intelligent. »

« La comparaison équitable est si vous posez une question à ChatGPT, combien d’énergie cela prend-il une fois qu’un modèle est entraîné pour répondre à cette question, par rapport à un humain, et probablement que l’IA a déjà rattrapé son retard en termes d’efficacité énergétique, mesuré de cette façon », a-t-il ajouté.

Le processus auquel Altman fait référence est connu sous le nom d’inférence, qui désigne l’utilisation de modèles d’IA déjà entraînés pour générer de nouvelles sorties. L’inférence en IA consomme généralement beaucoup moins d’énergie que l’entraînement lui-même.

Les commentaires d’Altman, notamment la comparaison entre l’IA et l’humain, ont depuis suscité un certain débat en ligne, dans un contexte d’anxiété croissante quant à la capacité de l’IA à remplacer le travail humain.

Sridhar Vembu, cofondateur et scientifique en chef de la société indienne de logiciels Zoho Corporation, qui était présent au sommet, a critiqué l’équivalence entre humain et IA. « Je ne veux pas voir un monde où nous assimilons une technologie à un être humain », a déclaré le milliardaire dans un post sur X.

Ce débat intervient alors que les gouvernements et les entreprises investissent des milliards dans de nouveaux centres de données pour soutenir les besoins en calcul de l’IA.

Selon un rapport de mai du Fonds monétaire international, la consommation d’électricité par les centres de données mondiaux en 2023 avait déjà atteint des niveaux comparables à ceux de l’Allemagne ou de la France, peu après le lancement du modèle d’IA révolutionnaire ChatGPT d’OpenAI.

En réponse, certains gouvernements ont accéléré les processus d’approbation pour mettre en ligne de nouvelles énergies bon marché, certains écologistes avertissant que de telles mesures pourraient entrer en conflit avec les objectifs mondiaux de zéro émission nette.

Certaines communautés locales dans des pays comme les États-Unis ont également repoussé des projets de développement par crainte qu’ils ne surchargent les réseaux électriques et n’augmentent le coût global de l’électricité.

La semaine dernière, le conseil municipal de San Marcos, au Texas, a rejeté un projet de centre de données de 1,5 milliard de dollars après des mois d’opposition publique.

Face à ces résistances, de nombreux leaders technologiques, dont Altman d’OpenAI, ont soutenu que les centres de données nécessiteront une production d’énergie accrue provenant de sources diverses, notamment les énergies renouvelables et nucléaires.