Amazon promet 1 milliard de dollars aux communes qui hébergent ses centres de données, alors que la bataille de l'eau arrive dans les urnes

Amazon a annoncé le 5 octobre qu'il consacrerait plus de 1 milliard de dollars à des initiatives de formation professionnelle, d'énergie et d'eau dans les communes qui hébergent ses centres de données, rapporte ESG Today. La promesse tombe le jour même où l'entreprise a renoncé à sa politique de secret sur ses centres de données, selon Gadget Review. Elle arrive aussi au moment où le débat sur la consommation d'électricité et d'eau quitte les réunions d'urbanisme pour les campagnes électorales.

L'argent est destiné aux community colleges et à la rénovation énergétique des logements, rapporte Fortune. C'est une part assez étroite des griefs. Les habitants qui viennent aux réunions du conseil municipal à Casselton, dans le Dakota du Nord, et à Saint John, au Nouveau-Brunswick, posent surtout des questions sur le foncier, le bruit, les lignes électriques et la nappe phréatique. Ils ne parlent pas de bourses d'études.

Le PDG d'AWS, Matt Garman, a profité de la même journée pour affirmer que la question de l'eau est exagérée. Selon Moneycontrol.com, Matt Garman a déclaré que les centres de données d'IA « consomment très peu d'eau » par rapport à d'autres industries. Techzine Global rapporte que Matt Garman a aussi qualifié de « mythes » plusieurs affirmations sur la consommation des centres de données. L'entreprise n'a pas publié de chiffre d'eau par site pour étayer cette déclaration, du moins pas dans ce qui a été rapporté le 5 octobre.

Ce que les caviardages ratés ont révélé

Les chiffres qui ont fuité sont sortis de travers. La consommation d'eau et la capacité électrique maximale du centre de données de Google à Lincoln, dans le Nebraska, ont été exposées après que des caviardages dans des documents publics ont été levés par un simple copier-coller, selon GIGAZINE et Gadget Review, qui ont tous deux rapporté l'affaire le 5 octobre. Ces documents étaient censés rester confidentiels. Ils ne l'ont pas été.

Cet épisode compte plus que le chèque d'Amazon, pour une raison. C'est la seule preuve publique récente de ce que consomme réellement une grande installation, et elle est arrivée par accident. Les services publics et les régulateurs de la plupart des États américains ne publient toujours pas les prélèvements d'eau des centres de données site par site. Les militants travaillent à partir des demandes de permis et de documents fuités. L'affaire Google, rapportée par Gadget Review, montre à quel point cette trace écrite est mince.

La pression politique est désormais mesurable. L'Ohio concentre la moitié des scrutins américains sur les centres de données lors des élections de mi-mandat, rapporte Newsweek. Des syndicats et des entreprises d'IA mènent un achat publicitaire à sept chiffres pour promouvoir des garde-fous sur les centres de données, selon The Des Moines Register. Les superviseurs du comté de Los Angeles examinent une interdiction des centres de données d'IA dans les zones non incorporées, rapporte le Los Angeles Daily News. Des manifestants se sont rassemblés à Spokane dimanche, selon KREM.

Une partie de cette pression vise un problème qui se situe en amont. Une analyse de septembre a conclu que la demande électrique de l'IA déplace la consommation d'eau vers le lieu de production. L'empreinte hydrique réelle d'une installation comprend donc les tours de refroidissement de la centrale à gaz qui l'alimente, et pas seulement la boucle d'évaporation sur site. Cette distinction survit rarement à une audience publique.

Où se situent les données des modèles

Pendant ce temps, le secteur des modèles continue de publier des affirmations d'efficacité difficiles à vérifier avec un compteur d'eau. Reflection affirme que son nouveau modèle Beam atteint des scores de raisonnement comparables à GLM 5.2 tout en utilisant 3 à 4 fois moins de calcul d'inférence, selon le billet de blog de l'entreprise du 5 octobre. Elle indique que ce modèle sparse de 501 000 000 000 de paramètres a été entraîné sur 10 500 GPU NVIDIA GB300 pendant quatre semaines. Moins de tokens par réponse signifie en principe moins de joules par requête. Savoir si cela se traduit par moins d'eau sur le site de Lincoln, aucun fournisseur n'a répondu par un relevé de compteur.

Liquid AI a fait une promesse similaire pour son modèle de décision d1 le 5 octobre. Elle affirme que le modèle renvoie des réponses en 200 à 300 millisecondes sans générer de tokens et coûte 19 à 200 fois moins que GPT-6.1 Sol et Claude Opus 5.5. L'entreprise dit que son application de compaction de contexte retire 52 % des tokens de la session d'un agent de codage. Ces affirmations d'efficacité sont désormais le principal argument que le secteur oppose aux plafonds locaux. Elles sont toutes autodéclarées.

C'est l'écart que le 1 000 000 000 de dollars d'Amazon ne comble pas. L'entreprise peut financer un laboratoire dans un community college. Elle ne s'est pas engagée à publier le chiffre d'eau de chaque campus, et ses concurrents non plus.