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Hier après-midi, j’ai posé une question niaiseuse à mon assistant IA : « Combien tu as de données sur moi, en mégaoctets ? » Il a fait le calcul. 106 fichiers texte. 179 kilooctets. 0,18 mégaoctet.
Moins qu’une photo prise avec mon cell. Ça rentrerait huit fois sur une disquette, pour ceux qui se souviennent de c’est quoi une disquette.
Pis là, j’ai pensé à l’autre bord de la ligne. Pour que cette réponse-là arrive sur mon écran en deux secondes, quelque part en Virginie ou à Lévis, il y a un bâtiment sans fenêtres de la grosseur d’un Costco. Des rangées de serveurs qui chauffent comme des fours. Des tours de refroidissement qui crachent de la vapeur. Une ligne à haute tension qui a été construite juste pour lui.
Mes 0,18 Mo pèsent rien. L’infrastructure pour les lire est en train de devenir un des plus gros chantiers industriels de l’histoire. Pis la facture environnementale commence à sortir. Même chez nous.
Je suis pas un militant. Je vends de l’IA aux PME, c’est littéralement ma job. Mais je trouve qu’on a le droit de savoir ce qu’il y a derrière le rideau. Voici les chiffres, sans exagération ni panique.
Commençons par comprendre où va l’énergie, parce que c’est pas intuitif.
Quand vous posez une question à ChatGPT, votre texte voyage jusqu’à un centre de données. Là, des puces graphiques (les fameux GPU de Nvidia, les mêmes qui faisaient rouler les jeux vidéo il y a dix ans) font des milliards de multiplications pour deviner le prochain mot de la réponse. Pis le prochain. Pis le prochain. Chaque mot, c’est un passage complet dans le modèle.
Ces puces-là consomment 700 watts pour un H100, jusqu’à 1 000 watts pour un B200, la génération actuelle. Un serveur IA standard en contient huit. Un centre de données moderne en aligne des dizaines de milliers. Les serveurs sont le gros morceau de la facture; le refroidissement, le stockage et le réseau se partagent le reste.
Et tout ça chauffe. Un GPU à pleine charge, c’est un grille-pain qui roule 24 heures sur 24. Il faut évacuer cette chaleur, sinon les puces fondent. D’où les tours de refroidissement, l’eau, les ventilateurs géants.
En avril 2026, l’AIE a sorti son bilan le plus complet sur l’IA et l’énergie. C’est l’organisme le plus crédible qu’on a sur le sujet. Voici ce qu’il dit :
La demande d’électricité des centres de données a augmenté de 17 % en 2025. Celle des centres spécialisés en IA, de 50 %. Pendant ce temps-là, la demande d’électricité de toute l’économie mondiale progresse de quelques pour cent par année. L’IA court beaucoup plus vite que le reste de l’économie.
En 2025, les centres de données de la planète ont consommé environ 485 térawattheures. L’AIE prévoit 945 TWh en 2030. Le double en cinq ans. Ça représente la consommation totale du Japon, un pays de 125 millions d’habitants avec ses usines, ses trains, ses villes.
Pour les centres spécialisés en IA, c’est pire : leur consommation va tripler, à 465 TWh.
Un repère de chez nous : Hydro-Québec a vendu 196,7 TWh en 2025, exportations incluses, une année record. D’ici 2030, les centres de données du monde vont consommer près de cinq Hydro-Québec au complet. Chaque année.
En proportion, ça reste « juste » 3 % de l’électricité mondiale. Mais c’est 3 % qui apparaissent d’un coup, concentrés dans quelques régions, pis qui exigent une alimentation stable à 100 % du temps. Un réseau électrique, ça se planifie sur vingt ans. L’IA, elle, demande son courant pour l’année prochaine.
L’électricité suit l’argent, pis l’argent est rendu fou.
Les cinq plus gros joueurs du nuage, Amazon, Microsoft, Google, Meta pis Oracle, prévoient dépenser ensemble plus de 600 milliards $ US en 2026 en infrastructure, selon les données Bloomberg compilées par LPL Research. La quasi-totalité va dans les centres de données : des puces, des bâtiments, des transformateurs, des génératrices. Pis la courbe est raide : Amazon passe de 131 milliards en 2025 à 200 milliards en 2026 (+53 %), Google de 91 à 175-185 milliards (+92 %).
Amazon tout seul prévoit 200 milliards cette année. Google, entre 175 et 185 milliards. Pour vous donner une idée, les dépenses totales du gouvernement du Québec pour 2026-2027, santé pis éducation incluses, sont de 170,8 milliards $ CA. Google dépense plus que le Québec au complet, en dollars américains, juste en bâtiments pleins de serveurs.
Si on ajoute les autres joueurs (les néo-clouds comme CoreWeave, les projets d’IA souveraine des gouvernements), la firme Dell’Oro calcule que les dépenses mondiales en centres de données vont approcher 1 000 milliards $ US dès 2026. Pis atteindre 1 700 milliards en 2030.
Pis contrairement à l’habitude de ces compagnies-là, qui payaient historiquement leurs investissements avec leurs profits, ce chantier est de plus en plus financé à crédit. Les hyperscalers pis leurs fournisseurs ont émis 225 milliards $ d’obligations dans la seule première moitié de 2026.
Ce qui freine un projet de centre de données en 2026, c’est plus l’argent. C’est plus les puces non plus, Nvidia livre. C’est le branchement électrique.
Selon le rapport 2026 de JLL sur les centres de données, un promoteur qui demande un raccordement de 100 MW attend en moyenne quatre ans aux États-Unis, pis jusqu’à sept ans en Virginie du Nord, le plus gros marché du monde. Alors les géants font ce que personne aurait prédit il y a cinq ans : ils achètent du nucléaire. Microsoft a signé un contrat de 20 ans avec Constellation pour redémarrer le réacteur de Three Mile Island (835 MW), fermé en 2019. Google a signé avec Kairos Power pour jusqu’à 500 MW de petits réacteurs modulaires, le premier vers 2030 pis le reste d’ici 2035. Selon l’AIE, le carnet de projets de petits réacteurs liés aux centres de données est passé de 25 gigawatts fin 2024 à 45 gigawatts en 2026.
Quarante-cinq gigawatts, c’est plus que toute la puissance installée d’Hydro-Québec, qui est de 37 369 MW. En projets de réacteurs, pour alimenter des serveurs.
L’électricité, tout le monde en parle. L’eau, presque personne. Pourtant c’est là que les chicanes commencent.
Un serveur IA chauffe comme un four, je l’ai dit. La façon la moins chère de le refroidir, c’est l’évaporation : on fait passer de l’eau, elle absorbe la chaleur, elle s’évapore, elle est partie. Selon le Council on Energy, Environment and Water, un centre de données de 100 mégawatts, une grosseur courante pour l’IA en 2026, peut consommer près de 2 millions de litres par jour. Au Québec, où la consommation résidentielle est de 245 litres par personne par jour, c’est l’eau d’environ 8 000 personnes. Pour un bâtiment.
À l’échelle des États-Unis, le Lawrence Berkeley National Laboratory estime que les centres de données ont consommé 17 milliards de gallons d’eau (environ 66 milliards de litres) directement pour le refroidissement en 2023, pis que ce chiffre pourrait doubler ou quadrupler d’ici 2028. Google, qui publie des chiffres par site, a déclaré plus de 6 milliards de gallons (environ 23 milliards de litres) pour ses centres en 2023. Un seul de ses centres, à Council Bluffs en Iowa, a bu 1 milliard de gallons en 2024, soit 3,8 milliards de litres. Morgan Stanley prévoit que les centres dédiés à l’IA vont faire grimper la consommation mondiale à environ 1 600 milliards de litres par année en 2028, son scénario de base. Onze fois le niveau de 2024.
Là où ça devient vraiment croche, c’est l’eau cachée dans l’électricité.
Une centrale au gaz, au charbon ou nucléaire, ça produit de la vapeur pour faire tourner une turbine, pis ça en perd une partie dans l’atmosphère. Le même rapport du Lawrence Berkeley National Laboratory estime que cette consommation indirecte, à travers l’électricité, était en 2023 douze fois plus grosse que la consommation directe des centres américains. Autour de 800 milliards de litres.
C’est pour ça qu’une compagnie peut afficher une consommation d’eau minuscule dans son rapport de durabilité, parce qu’elle refroidit à l’air, tout en faisant tourner une centrale au gaz à 300 kilomètres qui en évapore des millions de litres pour elle. Aucune loi l’oblige à compter le total. Selon une analyse de chercheurs de l’Université du Wisconsin-Milwaukee, Amazon ne publie même pas sa consommation d’eau, Microsoft ne la ventile pas par centre de données, pis aucune des grandes compagnies n’inclut systématiquement l’eau indirecte de son électricité.
Le vrai problème est local. L’IA va pas « vider la planète ». Mais un centre de données planté dans une région déjà en manque d’eau se bat directement contre les résidents pis les fermiers pour la même nappe : les mêmes chercheurs ont documenté des cas où un centre de données accapare plus de 25 % de l’approvisionnement en eau d’une communauté. Pis la première chose qu’ils recommandent, c’est que les compagnies soient obligées de publier leur consommation réelle, site par site.
Trois autres impacts s’empilent par-dessus l’électricité pis l’eau.
Le carbone. Les émissions liées à l’électricité des centres de données tournent autour de 180 millions de tonnes de CO2 par année. L’AIE les voit monter à 300 millions d’ici 2035; les chercheurs de l’ONU parlent de 399 millions dès 2030 si le rythme de construction se maintient. Tout dépend d’où vient le courant : le même wattheure peut émettre jusqu’à huit fois plus de CO2 selon le pays où se trouve le centre de données. Retenez ce chiffre-là, on y revient quand on parle du Québec.
Le territoire. Selon les chercheurs de l’ONU, la surface occupée par les centres de données doit passer de 6 900 km² en 2025 à plus de 14 500 km² en 2030. Quatorze mille cinq cents kilomètres carrés, c’est une trentaine de fois l’île de Montréal (482 km²). Des terres agricoles pis des zones industrielles converties en entrepôts sans fenêtres, avec leurs postes électriques, leurs génératrices diesel de secours pis leurs stationnements.
Les vieux serveurs. Combien de temps dure une puce d’IA ? C’est un des débats les plus chauds de Wall Street depuis la fin de 2025. Les géants l’amortissent sur cinq à six ans dans leurs livres; des critiques, dont l’investisseur Michael Burry, soutiennent que sa vie économique réelle est plutôt de un à trois ans, parce que la génération suivante la rend non compétitive. Peu importe qui a raison, avec des centaines de milliers de GPU installés chaque année depuis 2023, une grosse vague de serveurs à recycler arrive avant 2031. L’ONU classe déjà les déchets électroniques des centres de données parmi les trois impacts majeurs, à côté de l’énergie pis de l’eau.
« Le débat public traite encore l’IA comme un logiciel, mais l’IA est aussi une infrastructure physique : des centres de données, des centrales, des systèmes de refroidissement, des réseaux de transport, des puces, des minerais, du terrain et de l’eau. »
Source : Kaveh Madani, directeur de l’Institut de l’ONU pour l’eau, l’environnement et la santé (UNU-INWEH), juin 2026. Traduction libre.
On a tout pour attirer les centres de données. Une électricité à 94 % hydroélectrique, donc quasiment zéro carbone. Un hiver qui refroidit les serveurs gratis six mois par année. Pis, jusqu’à récemment, des tarifs industriels parmi les plus bas du continent.
Hydro-Québec le savait. Entre 2016 et 2022, la société d’État a courtisé l’industrie activement. En juillet 2024, selon la Bibliothèque de l’Assemblée nationale, le Québec comptait 67 centres de données branchés au réseau d’Hydro-Québec, pour une pointe d’environ 130 MW.
Pis l’IA est arrivée. Depuis la fin de 2023, les annonces se suivent :
En février 2026, Hydro-Québec a déposé à la Régie de l’énergie une demande pour un tarif spécifique aux centres de données de 5 MW et plus (le dossier R-4333-2026, pour ceux qui aiment lire des PDF de 26 pages). Le tarif proposé : environ 13 cents le kilowattheure en moyenne. Le double de ce que ces gros clients paient aujourd’hui.
La logique est simple pis elle est bonne. Le coût moyen de production d’Hydro-Québec est rendu autour de 12 cents le kilowattheure, pis il monte. Vendre moins cher que ça à un centre de données américain, c’est faire payer la différence par vous pis moi sur notre facture résidentielle. Selon Hydro-Québec, les centres de données représentent déjà environ 200 MW de la demande de pointe au Québec, pis ça pourrait atteindre 1 000 MW d’ici 2035. Mille mégawatts, c’est plus que le réacteur de Three Mile Island (835 MW) que Microsoft fait redémarrer. Juste pour des serveurs.
Les audiences publiques se sont tenues en octobre 2026. La Coalition des centres de données conteste, évidemment. Mais le consultant engagé par Hydro (la firme Dunsky) a conclu que même doublé, le tarif québécois resterait compétitif pis que ça freinerait pas la construction. La demande est trop forte pour ça.
La bonne : chaque centre de données construit à Lévis plutôt qu’au Texas roule à l’hydro plutôt qu’au gaz. Jusqu’à huit fois moins de CO2 par kilowattheure, rappelez-vous. Le centre de TELUS à Rimouski consomme 75 % moins d’eau qu’un centre traditionnel parce qu’il se refroidit avec l’air du Bas-du-Fleuve. QScale chauffe des serres avec ses rejets thermiques. Si l’IA doit se bâtir quelque part, c’est pas fou que ce soit ici.
La mauvaise : Hydro-Québec anticipait dès 2023 la fin de ses surplus vers 2027. Les demandes de raccordement des grands projets industriels totalisaient déjà 23 000 MW cette année-là, pour une marge de manoeuvre que le gouvernement estimait à 8 000 ou 10 000 MW. Chaque mégawatt donné à un centre de données, c’est un mégawatt de moins pour électrifier une usine, chauffer des maisons ou charger des autos. Le gouvernement doit maintenant choisir qui reçoit du courant, pis le milieu industriel québécois s’inquiète ouvertement de la compétition. Le Québec a même tranché entre deux usages : oui aux centres de données d’IA à 13 cents, non au minage de cryptomonnaies, qui occupait 441 MW de capacité pis qui paierait 19,5 cents. Un choix de société qui s’est fait dans un dossier tarifaire, sans grand débat public.
Vous avez probablement lu qu’une question à ChatGPT consomme dix fois plus qu’une recherche Google. Je l’ai répété moi-même. C’est faux. Ou plutôt, c’est périmé.
Ce chiffre-là vient d’un calcul de 2023 qui estimait une requête à environ 3 wattheures. Depuis, on a des mesures réelles. En août 2025, Google a publié la seule mesure en production jamais sortie par un géant : une requête médiane à Gemini consomme 0,24 wattheure pis 0,26 millilitre d’eau. Cinq gouttes. Sam Altman, le patron d’OpenAI, a avancé 0,34 Wh pour ChatGPT. Une recherche Google classique, selon le chiffre que Google a donné en 2009, c’est environ 0,3 Wh.
Autrement dit, une question à ChatGPT, c’est à peu près une recherche Google. Une seconde de four. Deux minutes d’ampoule DEL. Rien.
Pis l’efficacité s’améliore à une vitesse que personne a jamais vue : selon l’AIE, l’énergie par tâche d’IA baisse d’au moins un facteur 10 par année. Un rythme inédit dans l’histoire de l’énergie.
Parce que trois affaires s’empilent.
Le volume. ChatGPT seul recevait 2,5 milliards de requêtes par jour en juillet 2025, selon OpenAI, plus du double de huit mois plus tôt. Votre requête à 0,3 Wh est dérisoire; les milliards de requêtes, non.
Les usages lourds. Une requête texte courte, c’est le plancher. Un modèle de raisonnement qui « réfléchit » sur un long document peut grimper à 15 à 40 Wh, cent fois plus. Générer une image coûte des dizaines de fois plus qu’un texte; une vidéo, des centaines de fois plus. Pis les agents IA, qui travaillent tout seuls pendant des heures en enchaînant des centaines d’appels, multiplient tout ça.
L’entraînement. Avant de répondre à qui que ce soit, un grand modèle a été entraîné pendant des mois sur des dizaines de milliers de GPU qui tournent jour et nuit. Pis les grands laboratoires en sortent plusieurs par année.
C’est l’effet rebond classique en économie : plus une affaire devient efficace pis pas chère, plus on en consomme. Les gains par requête sont réels, mais ils sont enterrés sous la croissance de l’usage. Le total continue de monter, pis il va continuer.
Je vois deux camps qui se parlent pas.
Le premier dit que l’IA va brûler la planète pis qu’il faut arrêter ça. Le deuxième dit qu’une requête c’est cinq gouttes d’eau pis que le débat est niaiseux. Les deux ont raison sur leur bout, pis les deux manquent le point. (C’est le même réflexe que j’ai décrit avec Bengio : la panique pis le déni se nourrissent l’un l’autre.)
Le point, c’est que l’infrastructure se bâtit de toute façon. Six cents milliards par année, ça s’arrête pas parce qu’un blogueur de Montréal est inquiet. La seule vraie question, c’est où ça se bâtit pis avec quoi ça roule.
Un centre de données au Texas tourne le plus souvent au gaz, dans un État qui connaît des sécheresses à répétition. Le même centre à Lévis tourne à l’hydro pis se refroidit avec notre hiver. Même IA, même service, une fraction du carbone. Si le monde doit construire 14 500 km² de serveurs, je préfère qu’une bonne part soit ici, payée au vrai prix, plutôt que là-bas à rabais.
Ma première version de ce paragraphe disait qu’Hydro-Québec devrait dire non aux centres de données pour garder le courant pour nos usines. J’ai changé d’idée en lisant le dossier de la Régie. Dire non ici, ça déplace le centre dans un État américain qui va le brancher sur du gaz. Ça règle rien pour la planète, ça enlève juste l’argent de chez nous. La bonne réponse, c’est celle qu’Hydro a trouvée : oui, mais à 13 cents, pis pas une cenne de moins.
Là où j’ai un vrai problème, c’est l’opacité. Amazon ne publie pas sa consommation d’eau. Google refuse de dire combien de requêtes Gemini reçoit par jour, ce qui rend son chiffre de 0,24 Wh impossible à multiplier. On nous demande de faire confiance à des compagnies qui dépensent plus que le budget du Québec. Je pense que le minimum, c’est des chiffres publics, par site, vérifiés. Le Québec pourrait exiger ça dans ses permis. Il le fait pas encore.
Vous allez pas arrêter d’utiliser l’IA, pis vous auriez tort : vos compétiteurs vont pas arrêter non plus. Mais quatre décisions font une vraie différence, pour votre empreinte comme pour votre portefeuille.
Le bon modèle pour la bonne tâche. Un modèle de raisonnement lancé pour résumer un courriel consomme jusqu’à cent fois plus qu’un modèle léger qui ferait la même job. Gardez les gros modèles pour les problèmes qui le méritent. Pis écrivez des prompts clairs : une bonne réponse du premier coup, c’est trois relances de moins. C’est aussi moins cher, parce que ces modèles-là se facturent à l’usage.
Hébergez au Québec. Votre site, vos données, vos automatisations : s’ils roulent sur des serveurs à l’hydro, leur empreinte carbone est une fraction de celle d’un serveur branché sur un réseau au gaz ou au charbon, jusqu’à huit fois moins selon le réseau comparé. C’est aussi un argument de conformité à la Loi 25, pis un argument de vente auprès de vos propres clients. L’hébergement ultra-rapide d’IntelTek est au Canada pour exactement cette raison-là.
Faites pas de greenwashing. Depuis 2024, la Loi sur la concurrence oblige les entreprises canadiennes à pouvoir étayer leurs déclarations environnementales. Les règles ont été assouplies en mars 2026, mais l’obligation de prouver ce qu’on avance est restée. Dire « notre IA est verte » sans chiffres, c’est exactement le genre d’affirmation visée. Si vous communiquez là-dessus, appuyez-vous sur des faits : où sont vos serveurs, quelle électricité les alimente, quels outils vous utilisez. Sinon, dites rien.
Comprenez pourquoi tout ça se bâtit. Six cents milliards, 14 500 km², 1 000 MW à Hydro-Québec : personne dépense ça pour le fun. Ils le dépensent parce que ChatGPT reçoit 2,5 milliards de questions par jour, pis que Gemini pis Perplexity en reçoivent des centaines de millions d’autres, de gens qui cherchaient sur Google il y a trois ans. Quand quelqu’un demande à une IA « c’est qui le meilleur entrepreneur en rénovation à Laval ? », votre entreprise est dans la réponse, ou elle existe pas. C’est tout l’objet du GEO, pis c’est le cœur de notre service IntelRank AI.
L’infrastructure de l’IA est un fait accompli. Pour une PME, la question « faut-il l’utiliser ? » est réglée. Reste « comment l’utiliser intelligemment, pis comment y être visible ».
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Marc Perreault — fondateur d’IntelTek
Informaticien de métier et fondateur d’IntelTek à Montréal. IntelTek aide les PME québécoises à être visibles dans Google et dans les réponses de ChatGPT, Gemini et Perplexity.
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