Indicateur complémentaire au PUE mesurant les litres d'eau consommés par kWh IT, principalement pour le refroidissement adiabatique des data centers. L'explosion des charges d'Entraînement IA (GPT-4, Gemini) a fait de la WUE un enjeu ESG majeur : un data center hyperscaler peut consommer plusieurs millions de litres par jour, avec des impacts sur les tensions hydriques locales. Le WUE est un datapoint clé de l'ESRS E3 (Ressources hydriques et marines).
L'efficacité d'usage de l'eau (WUE) est un enjeu environnemental majeur, car la consommation d'eau des infrastructures numériques, notamment des centres de données pour le refroidissement des charges de travail IA, exerce une pression significative sur les ressources hydriques locales, augmentant les risques de pénurie et de conflits d'usage.
Une entreprise auditant l'empreinte de son partenaire cloud constate un WUE de 1,8 L/kWh dans une région en stress hydrique. Elle négocie une bascule vers un data center à Refroidissement liquide en circuit fermé (WUE < 0,2 L/kWh) et documente l'arbitrage dans son ESRS E3.
Termes connexes (Environnement)
Green AI & eco-conception IA
Stratégie holistique réduisant l'empreinte carbone de l'IA : quantization, pruning, distillation, choix d'architectures légères. Elle intègre l'impact environnemental dès la phase de conception et non a posteriori.
Scope 3 de l'Intelligence Artificielle
Émissions indirectes de gaz à effet de serre générées par l'utilisation de systèmes d'IA tout au long de leur chaîne de valeur : fabrication des puces (TSMC, Samsung), consommation électrique des data centers, refroidissement par eau, et fin de vie des équipements. En 2025, les émissions Scope 3 de l'IA représentent environ 75% de l'empreinte carbone totale du secteur numérique selon l'AIE.
PUE – Indice d'efficacité énergétique des data centers
Indicateur d'efficacité énergétique qui exprime le ratio entre l'énergie totale consommée par un data center et l'énergie réellement utilisée par les équipements informatiques. Plus le PUE se rapproche de 1, plus le data center utilise efficacement l'électricité disponible.
WUE – Indice d'efficacité en eau des data centers
Indicateur qui rapporte le volume d'eau consommé au fonctionnement d'un data center à l'énergie délivrée aux équipements informatiques, généralement exprimé en litres par kWh. Il permet d'évaluer l'empreinte hydrique des infrastructures numériques dans un contexte de stress croissant sur la ressource en eau.
Émissions d'entraînement des LLM
Émissions de gaz à effet de serre générées lors de l'entraînement initial des grands modèles de langage, souvent très intensif en calcul et concentré sur quelques semaines. Ces émissions peuvent atteindre plusieurs milliers de tonnes de CO₂e pour un seul modèle, selon la taille du modèle, l'architecture et la source d'énergie utilisée.
Émissions d'inférence des LLM
Émissions quotidiennes générées par les requêtes adressées aux modèles d'IA en production, lorsque ceux-ci répondent à des utilisateurs ou traitent des flux automatiques. À long terme, les émissions liées à l'inférence dépassent souvent celles de la phase d'entraînement, surtout pour les services très utilisés.