Néo-extractivisme : qui profite et qui souffre de l’expansion accélérée des centres de données d’intelligence artificielle ?

Même s’il s’agit simplement de poser une question, de créer une image, de générer une courte vidéo ou de modifier un texte, la consultation d’un chatbot IA dans le cloud active des serveurs dont le fonctionnement dépend en permanence de nombreuses ressources physiques : espace, électricité, systèmes de refroidissement et, surtout, minéraux et métaux rares, nécessaires à la fabrication des serveurs, des réseaux, des unités de traitement, des capteurs et du câblage des centres de données qui hébergent le service .

La popularisation d’outils comme ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity dans la vie quotidienne des gens alimente la croissance accélérée de cette infrastructure qui, pour fonctionner, relie les intérêts des propriétaires de mines et de raffineries aux besoins des grands complexes de traitement de données .

Cette expansion ouvre une nouvelle ère d’extraction des ressources : les bénéfices économiques générés par cette nouvelle technologie circulent à travers des chaînes mondiales, mais une grande partie des coûts socio-environnementaux de cette exploitation est supportée par les pays fournisseurs de matières premières , sans compensation suffisante. Une gouvernance plus équitable du développement et de l’utilisation mondiale de l’intelligence artificielle exige donc d’identifier clairement et de responsabiliser ceux qui la contrôlent et qui, par conséquent, doivent assumer les conséquences de ses impacts.

Échelle industrielle

Souvent associée à l’idée simplifiée de « cloud », l’exploitation des centres de données qui offrent des services et font fonctionner des modèles d’IA est en réalité coûteuse et néfaste pour l’environnement . On compte actuellement environ 12 000 centres de données sur la planète, entre unités opérationnelles et projets, dont environ 1 360 sont considérés comme hyperscale .

En Louisiane, aux États-Unis, par exemple, Meta construit un complexe qui abritera Hyperion , un service mondial de formation des développeurs de systèmes d’IA. Le projet prévoit une surface bâtie d’environ 930 000 mètres carrés et des investissements annoncés dépassant les 50 milliards de dollars américains .

La chaîne commence dans les mines et s’étend grâce à l’énergie

Les serveurs, les puces et les réseaux nécessaires au fonctionnement des centres de données d’IA, quelle que soit leur taille, requièrent l’utilisation de cuivre, de silicium, de gallium, de germanium, de tantale, de terres rares, d’argent, d’or et de métaux du groupe du platine. Certains de ces matériaux doivent atteindre un degré de pureté élevé pour les applications électroniques. Les batteries et les systèmes d’alimentation électrique accentuent encore cette dépendance.

La fabrication d’appareils comportant une forte proportion de composants électroniques peut nécessiter entre 50 et 350 fois le poids de ces appareils en matières premières.

L’ Agence internationale de l’énergie estime que les centres de données d’IA existants dans le monde ont consommé environ 485 térawatts (soit 485 billions de watts) par heure pour la seule année 2025. Elle prévoit une consommation de 950 térawatts par heure en 2030, en considérant l’ensemble du secteur.

Les entreprises annoncent qu’une grande partie de cette demande devrait être satisfaite par des projets d’énergies renouvelables. Bien que l’énergie solaire et éolienne soient essentielles à la décarbonation, leurs équipements, réseaux électriques et systèmes de stockage nécessitent également de grandes quantités de minéraux .

Le parc solaire Orion Solar Belt au Texas, qui regroupe plus de 1,3 million de modules photovoltaïques de 700 watts chacun, en est un exemple. Google en est le principal client et fournit l’électricité au réseau qui alimente les centres de données de l’entreprise.

Une comparaison hypothétique illustre l’échelle : pour générer les 950 térawattheures prévus pour 2030 en utilisant uniquement des modules solaires de 700 watts, il faudra environ 775 millions de panneaux.

Les modules solaires peuvent fonctionner pendant 25 à 35 ans , mais certains équipements de centres de données doivent être remplacés à des intervalles beaucoup plus courts, de quelques années seulement , ce qui constitue un autre problème majeur. Une étude de 2024 prévoyait l’accumulation de 1,2 à 5 millions de tonnes de déchets électroniques générés par l’IA générative entre 2020 et 2030. Sans réutilisation ni valorisation adéquates, des métaux sont perdus et les responsabilités environnementales pour la société dans son ensemble augmentent .

Les coûts économiques et sociaux dans les territoires producteurs

De plus, la fourniture de minéraux ne garantit pas aux pays producteurs un contrôle sur les technologies à haute valeur ajoutée nécessaires au développement de l’IA. Comme au XVIe siècle, la tendance est à la concentration des profits issus de la commercialisation de ce service entre les mains des entreprises, tandis que les communautés des régions productrices sont confrontées à la pollution, aux risques professionnels et aux conflits fonciers et liés à l’eau – cette dernière étant essentielle au fonctionnement à long terme des grands centres de données. Dans ce contexte complexe, la création d’emplois, la perception d’impôts et de redevances devraient s’accompagner d’une protection des travailleurs, d’un contrôle et de services publics.

Nos recherches bibliographiques et documentaires ont permis de recueillir des preuves de ces inégalités. Les chaînes d’approvisionnement étudiées concernent différents secteurs, notamment l’électronique, les batteries et les systèmes d’alimentation utilisés par les centres de données.

Selon les estimations de l’ Institut d’études géologiques des États-Unis (USGS) , la République démocratique du Congo représentera environ 73 % de la production mondiale de cobalt en 2025. Des enquêtes récentes ont documenté le recours au travail des enfants, des accidents mortels et l’exposition à des substances toxiques dans le cadre de cette activité dans ce pays, qui est l’un des plus pauvres du monde.

En Indonésie, pays qui assurera environ les deux tiers de la production mondiale de nickel en 2025, des recherches ont mis en évidence une dépendance au charbon pour le traitement du nickel , la contamination et des conflits territoriaux .

Au Chili et au Pérou , principaux producteurs de cuivre, des études ont mis en évidence l’exposition des populations à des métaux toxiques .

Dans le Triangle du lithium, formé par le Chili, l’Argentine et la Bolivie, l’extraction de saumure exerce une forte pression sur les ressources en eau des régions arides. En Chine, l’exploitation des terres rares a été associée à la contamination de l’eau et des sols . Au Myanmar, des enquêtes ont mis en évidence des cas de pollution et de coercition à l’encontre des communautés vivant dans des zones minières contrôlées par des groupes armés.

La voie dangereuse qui relie les sociétés minières et les entreprises d’IA

Pour alimenter les centres de données, tous ces minéraux, extraits d’une manière nuisible à l’environnement et à la société, transitent par des négociants, des raffineurs et des fabricants .

En avril 2024, à Rubaya, au Congo, des mines fournissant environ 15 % de l’approvisionnement mondial en tantale étaient contrôlées par le groupe armé M23. Ce métal, extrait du minerai de coltan , est utilisé dans la fabrication de condensateurs électroniques. Selon des données citées par Global Witness , l’ONU estimait que le groupe percevait environ 800 000 dollars américains par mois pour ce minerai.

En juin 2026, l’ONU a établi un lien entre le trafic de coltan lié au conflit au Congo et la société chinoise Ningxia Orient Tantalum, qui figure dans la chaîne d’approvisionnement officiellement déclarée par Nvidia , leader mondial de la production de puces pour intelligence artificielle. Ningxia a nié s’être procuré ce matériau en commerçant avec le groupe armé, mais le doute persiste.

Au Brésil, une enquête de Repórter Brasil , publiée en 2022, a identifié des liens entre l’or extrait illégalement des terres indigènes et les raffineries présentes dans les chaînes d’approvisionnement déclarées d’Apple, Google, Microsoft et Amazon.

Même les entreprises leaders du secteur reconnaissent que les informations et les audits des fournisseurs peuvent être incomplets, inexacts ou sujets à fraude. Par conséquent, la publication de listes ne garantit pas la vérification de l’origine de chaque matériau.

Eau sous pression et informations confidentielles

Le refroidissement par évaporation et la production d’électricité nécessaires aux centres de données consomment également d’importantes quantités d’eau. Aux États-Unis, des études ont estimé la consommation directe à 66 milliards de litres par centre de données en 2023, et à près de 800 milliards de litres la consommation liée à la production d’électricité.

L’impact environnemental des centres de données varie selon le climat, les besoins en refroidissement et la disponibilité en eau. Au Brésil, un rapport du Pulitzer Center publié en 2025 a révélé que, sur 22 projets de ce type examinés par le gouvernement brésilien à l’époque, cinq étaient situés dans des municipalités sujettes à des sécheresses récurrentes. À Caucaia, dans l’État du Ceará, où un projet lié à TikTok est prévu, des épisodes de sécheresse ont été enregistrés pendant 16 ans, entre 2003 et 2024. Le gouvernement du Ceará a refusé l’accès à la documentation technique, invoquant le secret commercial.

Ce secret protège également l’identité des entreprises impliquées. Une enquête menée par The Intercept Brazil , également publiée sur le site web du Pulitzer Center en mars 2026, a révélé que des sociétés intermédiaires effectuent les démarches d’autorisation environnementale et les demandes de raccordement électrique sans dévoiler initialement l’identité des grandes entreprises technologiques à l’origine des projets.

L’ enquête sur les installations d’Amazon Web Services en Espagne, au Chili et au Mexique , également soutenue par le prix Pulitzer, s’est heurtée à des obstacles similaires. Les autorités espagnoles ont refusé l’accès aux données de consommation d’eau des sites d’ Amazon Web Services , qui se présente comme le cloud de données le plus complet au monde, invoquant le secret commercial. Sans ces informations, les communautés et les chercheurs peinent à évaluer l’impact environnemental du projet.

Incitations publiques et responsabilité des entreprises

La gouvernance implique également l’allocation de ressources publiques pour attirer ces entreprises. Au Brésil, la loi 15.504 de septembre 2026 a instauré Redata, un régime d’incitation fiscale pour les centres de données. Parmi les exigences stipulées figurent la fourniture d’énergie renouvelable ou à faibles émissions, l’efficacité de la consommation d’eau et la publication de rapports de développement durable pour les installations bénéficiaires.

Ces obligations doivent se traduire par des données vérifiables et un contrôle rigoureux. L’évaluation des incitations doit prendre en compte les recettes, l’emploi, les coûts d’infrastructure et les impacts socio-environnementaux. Dans les chaînes d’approvisionnement minières, une gouvernance efficace exige des procédures permettant d’identifier les abus en matière de travail et les dommages environnementaux, ainsi que des mesures préventives et correctives.

L’infrastructure d’IA fonctionne comme une nouvelle frontière extractive lorsqu’elle concentre les bénéfices et transfère les coûts aux territoires qui fournissent les ressources. Pour rompre avec cette dynamique, il est nécessaire de lier les licences et les incitations à des responsabilités vérifiables tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Les entreprises qui conçoivent des puces, font appel à des fournisseurs ou utilisent des centres de données doivent être tenues responsables des conditions qui sous-tendent leurs activités. De même, les communautés riveraines des mines et en concurrence avec les grandes installations pour l’accès à l’eau doivent être associées aux décisions avant que les intérêts économiques générés par les investissements ne déterminent leur avenir sans leur consentement.

John Stacciarini

Professeur, Institut Fédéral de Goiás (IF Goiano) ; Université fédérale de Goiás (UFG)

Ricardo Assis Gonçalves

Professeur, Université d’État de Goiás (UEG)