Est-ce que l'intelligence artificielle boit toute l'eau de la planète ?

Combien d'eau une question à ChatGPT consomme-t-elle vraiment ?

Commençons par le chiffre que l'enfant aurait aimé connaître avant de verser des larmes. Selon Sam Altman, PDG d'OpenAI, dans son billet de blogue personnel « The Gentle Singularity » publié en juin 2025, une requête ChatGPT moyenne consommerait environ 0,000085 gallon américain d'eau, ce qui équivaut à environ 0,32 millilitre, soit à peu près 1/15 de cuillerée à thé. Il ajoute que cette même requête mobiliserait environ 0,34 Wh d'électricité. Il faut préciser qu'il s'agit d'une estimation auto-déclarée par OpenAI, sans méthodologie publique détaillée. On ne sait pas exactement quel modèle est visé, quelle longueur de réponse, dans quel centre de données, ni si l'eau nécessaire à la production de l'électricité est incluse dans ce calcul. J'ai beau faire de la veille depuis des années, je ne peux pas vérifier un chiffre qu'on ne me montre pas.

Par contraste, Google a publié en août 2025 une étude nommée « Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale », signée par Elsworth, Huang, Patterson, Schneider, Sedivy, Goodman, Townsend, Ranganathan, Dean, Vahdat, Gomes et Manyika, des chercheurs de Google dont Jeff Dean, et datée du 21 août 2025 sur arXiv sous l'identifiant 2508.15734. Leur chiffre : un prompt texte médian dans Gemini Apps consommerait environ 0,26 millilitre d'eau, soit environ cinq gouttes, et 0,24 Wh d'électricité. Contrairement à M. Altman, Google publie la méthode : mesure en production sur l'infrastructure réelle, incluant les accélérateurs actifs, les serveurs hôtes, la capacité machine inactive nécessaire, le surcoût du centre de données et l'eau du refroidissement. On sait ce qui est mesuré, comment et où.

Ce contraste mérite qu'on s'y arrête. Les deux plus grands noms du secteur donnent un chiffre du même ordre de grandeur pour une requête textuelle simple : quelques dixièmes de millilitre, quelques gouttes. L'écart ne se situe pas dans le résultat final, mais dans la transparence. D'un côté, une phrase de PDG sans méthode ; de l'autre, un article scientifique avec méthode publique. Pour quelqu'un qui fait de la veille au Québec, cette différence compte autant que le chiffre lui-même.

Il reste que ces deux chiffres partagent une limite commune qu'il faut mentionner explicitement. Ce sont des moyennes ou des médianes pour un prompt texte court. Rien ne garantit que ce chiffre s'applique à une longue conversation, à une génération d'image ou de vidéo, à une recherche approfondie avec plusieurs appels, ou à un agent qui exécute des dizaines d'étapes. Le coût par requête n'existe pas comme constante universelle. Pour vous donner une image concrète, on parle de quelques gouttes d'eau, littéralement, loin d'une bouteille.

D'où vient la peur d'une bouteille d'eau par question ?

Si une question ne coûte que quelques gouttes, d'où sort ce chiffre viral qui affirme qu'une question à ChatGPT équivaut à une bouteille d'eau d'un demi-litre ? Il vient d'une déformation progressive d'une étude réelle et tout à fait sérieuse. Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam et Shaolei Ren, chercheurs à l'Université de Californie à Riverside, ont publié « Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models » sur arXiv le 6 avril 2023, sous l'identifiant 2304.03271.

Ce que cette étude dit réellement, et c'est le coeur de la démonstration, c'est que GPT-3 a besoin de « boire » une bouteille de 500 mL d'eau pour environ 10 à 50 réponses de longueur moyenne. Cela donne environ 10 à 50 millilitres par réponse en moyenne, et non pas 500 mL pour une seule question. Le demi-litre existe bel et bien dans l'étude, mais il correspond à des dizaines de réponses, pas à une seule. C'est une différence que je qualifierais de fondamentale quand on essaie de rassurer une enfant de dix ans.

Deuxième précision importante : l'étude portait sur GPT-3 (175 milliards de paramètres), et non pas sur ChatGPT en général ni sur les modèles actuels de 2026. 2023 est l'année de publication de l'étude, pas l'année de sortie du modèle : les deux ne doivent pas être confondues. Les auteurs précisent en outre que leur fourchette de 10 à 50 mL par réponse dépend elle-même du lieu et du moment de l'exécution, du système de refroidissement et du réseau électrique local : ce n'est pas une constante non plus, seulement une fourchette moins déformée que le demi-litre viral. La citer aujourd'hui comme si elle mesurait le ChatGPT d'aujourd'hui constitue un anachronisme de trois ans dans un domaine qui évolue à une vitesse qui donne le tournis à qui fait de la veille.

Troisième chiffre de la même étude, souvent mélangé au précédent par erreur : l'entraînement complet de GPT-3 dans les centres de données américains de Microsoft aurait mobilisé une empreinte eau totale d'environ 5,4 millions de litres, dont environ 700 000 litres de consommation directe sur place (chiffre repris dans la version Communications of the ACM de 2025 de la même étude). C'est un chiffre d'entraînement, une seule fois pour tout le modèle, et non pas un coût par question. Le confondre avec un coût par requête fait exploser artificiellement les chiffres qui circulent, comme si on divisait le prix d'une voiture par chaque kilomètre parcouru par tous ses propriétaires.

Il faut être clair : les auteurs de l'étude originale n'ont rien inventé. Ils ont même été précis sur les catégories, distinguant d'un côté le refroidissement direct de l'eau liée à l'électricité, et de l'autre l'entraînement des modèles et leur utilisation courante. Ce sont les relais successifs, sur les réseaux sociaux, les portails d'information et les mèmes, qui ont progressivement laissé tomber les qualificatifs. « Pour 10 à 50 réponses », « pour GPT-3 en 2023 », « pour l'entraînement complet » ont disparu au fil des partages, et il ne restait que le nombre le plus spectaculaire, appliqué à une seule question posée aujourd'hui. Personne n'a menti : le chiffre a simplement perdu son unité, sa période et son périmètre en circulant, comme une rumeur de bureau qui grossit à chaque transmission.

C'est exactement le mécanisme que je suspectais en commençant cette recherche, mais en plus précis : ce n'est pas une confusion, ce sont plusieurs confusions empilées. Par réponse contre pour des dizaines de réponses ; un vieux modèle contre les modèles actuels ; l'entraînement unique contre chaque question posée. Trois erreurs de catégorie superposées, sans que personne s'en rende vraiment compte.

Ce qui nous amène à une distinction que la prochaine section doit creuser : ce qu'on appelle « eau consommée » recouvre en réalité plusieurs réalités techniques, entre l'eau prélevée, l'eau consommée au sens strict et l'eau évaporée.

Prélevée, consommée, évaporée : trois mots, une seule eau, trois réalités

Pour comprendre pourquoi les titres d'articles gonflent, il faut d'abord poser trois définitions. L'eau prélevée, c'est tout ce qu'une installation capte à une source : réseau municipal, rivière, nappe phréatique. L'eau rejetée ou restituée, c'est ce qui repart, souvent vers une station d'épuration ou un cours d'eau. L'eau consommée, c'est ce qui ne revient pas localement, presque toujours parce qu'elle s'est évaporée dans une tour de refroidissement. La formule est simple : l'eau consommée est à peu près égale à l'eau prélevée moins l'eau restituée. C'est là que le bât blesse, parce qu'un prélèvement énorme peut masquer une consommation modeste, et l'inverse aussi.

Prenons des chiffres réels et vérifiés. Microsoft, dans son document 2026 Microsoft Environmental Data Fact Sheet et dans le billet officiel de son blogue daté du 24 juin 2026 sur l'intensité hydrique, rapporte pour son exercice fiscal 2025 (terminé le 30 juin 2025) des prélèvements mondiaux de 13,266 milliards de litres, en hausse de 14,5 % par rapport à FY24. Son eau consommée atteint 8,170 milliards de litres, en progression de 22,1 % par rapport à FY24 où elle se situait à 6,693 milliards. L'eau rejetée s'établit à 5,096 milliards de litres. Près de la moitié, soit 48 % de l'eau consommée, l'a été dans des zones à stress hydrique élevé ou extrêmement élevé, ce qui représente 3,926 milliards de litres. Dans son 2026 Environmental Sustainability Report, Microsoft affirme par ailleurs avoir reconstitué plus de 14,2 millions de mètres cubes d'eau à l'échelle mondiale en FY25, davantage que ses prélèvements déclarés, dans le cadre de son objectif « water positive » pour 2030. Ces chiffres englobent toutes les opérations mondiales de Microsoft (bureaux, laboratoires et centres de données confondus), pas seulement l'intelligence artificielle : gardez cette réserve en tête avant de les appliquer mentalement à un seul centre de données IA.

Du côté de l'efficacité technique, Microsoft rapporte une moyenne de 0,27 litre par kWh en 2025 pour ses centres de données détenus (l'indicateur Water Usage Effectiveness, ou WUE), contre 2,3 litres par kWh pour ses premières générations de centres de données du début des années 2000. C'est une amélioration réelle, mesurée dans le temps, que je mentionne comme un fait technique plutôt que comme un argument publicitaire.

Laveille.ai en avait déjà parlé : Nvidia a annoncé, comme le relatait Le Big Data le 23 juin 2026, un système de refroidissement en circuit fermé éliminant 100 % de la consommation d'eau LOCALE de ses centres de données IA. Le liquide utilisé est composé de 75 % d'eau et de 25 % de propylène glycol, et il reste efficace jusqu'à 46 °C. Le mot « sans eau » est à la fois vrai et trompeur : il signifie sans eau locale pour le refroidissement du bâtiment, mais il ne dit rien de l'eau utilisée pour produire l'électricité qui alimente ce même centre de données ailleurs sur le réseau. Cette nuance change tout, et c'est exactement ce qu'illustre le cas du Québec.

En définitive, l'eau qui sert au refroidissement sur place et l'eau liée à la production de l'électricité consommée par ce même centre de données, ailleurs sur le réseau, demeurent deux compartiments séparés. On les additionne rarement correctement dans les chiffres qui circulent.

Le cas du Québec : l'électricité est hydraulique, alors l'eau des barrages ?

Vous le savez sans doute : au Québec, l'électricité qui alimente un centre de données est presque entièrement hydroélectrique. Contrairement à un réseau au gaz ou au charbon, il n'y a pas de combustion, pas de tour de refroidissement thermique classique liée à la centrale elle-même. Cette réalité change complètement le calcul, mais pas de la façon dont on pourrait le croire d'emblée.

Première précision, qui joue en faveur de l'intuition québécoise : l'eau qui passe dans les turbines d'un barrage n'est pas de l'eau consommée au sens strict. Elle traverse la centrale, fait tourner l'alternateur, puis est rejetée en aval du barrage. C'est un usage non consomptif. L'image d'une intelligence artificielle qui « boit » l'eau faisant tourner les turbines est donc, littéralement, inexacte : cette eau-là repart dans la rivière.

Mais voici le tournant. La vraie eau « consommée » par un barrage, c'est celle qui s'évapore à la surface du réservoir. Et là, les chiffres deviennent très inconfortables pour la thèse rassurante. Une étude menée par Hydro-Québec et l'Université McGill sur l'évaporation nette du réservoir Eastmain-1, disponible en PDF sur hydroquebec.com et fondée sur plus de 25 000 mesures étalées sur cinq ans par la méthode de covariance des turbulences, livre des chiffres d'évaporation brute qui méritent qu'on s'y arrête. Si l'on attribue toute l'évaporation de la surface du réservoir à l'électricité produite, sans aucune correction, on obtient environ 49 litres par kWh pour le réservoir Eastmain-1 et environ 32 litres par kWh pour Robert-Bourassa.

Ce sont des volumes élevés en valeur absolue. Je ne les compare pas ici au chiffre de refroidissement d'un centre de données que je citais plus haut (les deux mesurent des étages différents de la chaîne, et les mettre côte à côte produirait justement le genre de ratio spectaculaire, sorti de son contexte, que cet article cherche à désarmer) mais le constat brut suffit : si on utilise la méthode brute, l'électricité hydroélectrique québécoise affiche, par kWh, une empreinte eau réelle et non négligeable. C'est exactement le genre de chiffre qui peut nourrir un article alarmiste, et il n'est pas fabriqué : il vient de la méthode de calcul choisie.

Il existe pourtant une suite essentielle, et l'omettre reviendrait à mentir par omission. Cette méthode « brute » présente un défaut majeur, documenté par la même étude d'Hydro-Québec et de l'Université McGill : elle attribue au barrage TOUTE l'évaporation de la surface inondée, alors qu'avant la construction du réservoir, le territoire (forêt boréale, tourbières, lacs, rivières) évaporait et transpirait déjà une bonne partie de cette eau vers l'atmosphère. La méthode plus rigoureuse, dite évaporation nette, retranche cette eau que les forêts, sols, lacs et rivières auraient de toute façon renvoyée dans l'air, réservoir ou non. Résultat pour Eastmain-1, en utilisant la superficie maximale du réservoir : l'évaporation nette tombe à 5 % à 23 % de l'évaporation brute, soit environ 2,5 à 11 litres par kWh net, au lieu de 49 litres par kWh en brut (l'étude ne calcule pas d'équivalent net pour Robert-Bourassa, dont le chiffre de 32 litres par kWh reste une estimation brute uniquement). Et pour Eastmain-1 toujours, mais cette fois en utilisant la superficie réelle et non maximale du réservoir, l'évaporation nette calculée est proche de zéro, voire légèrement négative selon les années mesurées : le réservoir évaporerait à peine plus, ou même parfois moins, que le paysage boréal qu'il a remplacé.

Une dernière précision, pour éviter un contresens dans l'autre sens : un réservoir s'évapore selon sa surface et la météo du jour, pas selon le nombre de requêtes envoyées à une IA. Que l'enfant pose sa question ou non, le réservoir évapore exactement la même quantité d'eau ce jour-là. Les chiffres en L/kWh ci-dessus sont une moyenne ALLOUÉE à chaque kWh produit, pas un coût marginal causé par une requête précise. L'un et l'autre sont deux façons légitimes de compter, mais elles répondent à deux questions différentes.

Il existe donc aujourd'hui deux chiffres légitimes et très différents pour la même eau hydroélectrique québécoise : un chiffre brut énorme (32 à 49 L/kWh) et, pour Eastmain-1 - le seul des deux réservoirs pour lequel l'étude calcule un équivalent net - un chiffre net beaucoup plus petit, de l'ordre de 2,5 à 11 L/kWh avec la superficie maximale du réservoir, voire proche de zéro ou légèrement négatif avec sa superficie réelle. Le choix de la méthode change la conclusion d'un facteur de dix ou plus. C'est un vrai débat méthodologique, pas encore tranché dans la littérature, et quiconque cite « l'empreinte eau de l'hydroélectricité québécoise » sans dire quelle méthode il utilise ne donne pas une information complète.

Cette section confirme donc une partie du soupçon de départ : une confusion peut effectivement faire gonfler artificiellement les chiffres liés à l'hydroélectricité, et un article alarmiste qui utiliserait la méthode brute sans le préciser ne mentirait pas techniquement, il choisirait juste la méthode la plus dramatique sans le dire. Mais elle nuance fortement l'intuition de départ : le vrai débat n'est pas « turbine contre évaporation », puisque la turbine ne consomme rien. C'est « évaporation brute contre évaporation nette », un désaccord entre méthodes de calcul, pas entre bonne et mauvaise foi.

Ce qui est vraiment préoccupant

Après avoir passé plusieurs sections à désamorcer des chiffres exagérés, il serait malhonnête de vous laisser repartir avec l'impression que tout va bien. Le volume global est minuscule, d'accord. Mais la concentration locale, elle, est une tout autre histoire, et c'est là que réside le vrai risque.

Prenons les États-Unis, où la transparence est pourtant réputée meilleure qu'ailleurs. Selon le rapport R49057 du Congressional Research Service, intitulé Data Centers and Water: Frequently Asked Questions et publié le 31 juillet 2026, 97 % de l'eau fournie aux centres de données américains provient des réseaux municipaux. C'est la même eau qui sort des robinets résidentiels. Peu importe que ces installations représentent une fraction marginale de la consommation nationale : elles entrent en concurrence directe avec les villes pour une ressource partagée, litre pour litre. Le même rapport souligne un vide inquiétant : aucun inventaire national complet des centres de données américains et de leurs volumes d'eau n'existe à ce jour. Même les autorités fédérales n'ont pas de vue d'ensemble fiable.

Ce n'est pas une projection militante que l'industrie rejette du revers de la main : elle documente elle-même ces concentrations géographiques. Rappelons le chiffre de Microsoft déjà cité plus haut : 48 % de toute l'eau consommée par l'entreprise en FY25 (exercice terminé le 30 juin 2025) l'a été dans des zones à stress hydrique élevé ou extrêmement élevé. Ce n'est pas un critique qui l'affirme, c'est le propre bilan de l'entreprise.

Et quand ça dérape, ça dérape localement. À Cheyenne, au Wyoming, une bactérie environnementale rare, Cupriavidus gilardii, a été détectée le 15 janvier 2026 dans les eaux usées municipales près du chantier d'un centre de données de Meta, puis identifiée officiellement le 23 février 2026 par le laboratoire de santé publique du Wyoming. Selon la FAQ officielle du Board of Public Utilities de Cheyenne, publiée le 20 juillet 2026, le chantier a rejeté environ 801 475 gallons (3,03 millions de litres) d'eaux usées entre janvier et mars 2026. L'eau potable de Cheyenne n'a, à aucun moment, été touchée : la contamination visait le réseau d'eau NON potable, utilisé entre autres pour l'irrigation d'un terrain de golf pendant deux nuits. La ville a révoqué de façon permanente l'autorisation de rejet du chantier et interdit désormais ce type de rejet industriel sans traitement hors site pour tous les futurs chantiers. Meta conteste l'attribution exacte de la contamination à son sous-traitant, et un appel est en cours : les deux versions méritent d'être présentées, et aucune n'établit qu'un résident ait été privé d'eau potable, mais le résultat concret demeure, une communauté locale a dû imposer des règles plus strictes après coup.

Des collectivités ont aussi réagi de façon préventive ailleurs. Selon Frandroid, relayé sur laveille.ai le 21 août 2026, Seattle a voté en juin 2026 un moratoire d'un an sur les centres de données de plus de 20 mégawatts, et New York a suspendu pour un an les autorisations pour les installations de plus de 50 mégawatts.

Le problème central n'est donc pas que l'intelligence artificielle « va boire toute l'eau de la planète ». Rapportés aux volumes d'eau que prélèvent déjà l'agriculture ou l'industrie lourde à l'échelle mondiale, les milliards de litres cités plus haut pour les plus grands fournisseurs de calcul (chiffres Microsoft) restent, à la lecture des ordres de grandeur de cet article, comparativement modestes : je ne dispose cependant pas d'un chiffre unique et sourcé de la consommation mondiale de TOUS les centres de données confondus pour l'affirmer avec un pourcentage précis, et je préfère le dire plutôt que d'avancer un total inventé. Le problème réel n'est de toute façon pas ce total mondial, prouvé ou non : c'est que presque personne, résident d'un quartier ou même autorité municipale, ne sait à l'avance qu'un centre de données va s'installer sur sa nappe phréatique ou son réseau d'eau déjà sous tension, ni n'a vraiment voix au chapitre avant que la décision soit prise. C'est un problème de transparence et de gouvernance locale, pas seulement un problème de litres.

Alors, pourquoi les gouvernements n'appuient pas sur « off » ?

Il faut répondre franchement à la question que le parent posait avec une pointe d'exaspération bien légitime : ce n'est pas un bouton unique. L'intelligence artificielle n'est pas une centrale isolée qu'on éteint le soir en partant. C'est un ensemble diffus de logiciels, de matériel et d'usages déjà intégrés dans des entreprises, des hôpitaux, des universités, des services publics et des produits que les gens utilisent chaque jour. L'arrêter du jour au lendemain reviendrait à désavantager autant les entreprises d'IA que toutes les entreprises ordinaires qui s'en servent pour rester concurrentielles, pendant que des concurrents ailleurs dans le monde continuent leur route sans ralentir. Ce n'est pas un excès de prudence bureaucratique : c'est une réalité économique et technique.

Il y a aussi une dynamique géopolitique que personne ne peut ignorer : aucun pays ne veut être le seul à ralentir si les autres grandes puissances économiques et technologiques ne ralentissent pas au même rythme.

Mais attention : « pas de bouton off » ne veut pas dire « rien ne se passe ». Des gouvernements agissent déjà, avec des outils beaucoup plus précis qu'un interrupteur général, spécifiquement sur l'angle de l'eau et de l'électricité.

Au Québec, selon la même source, depuis une loi entrée en vigueur le 15 février 2023, tout nouveau projet ou ajout de charge électrique de 5 mégawatts ou plus, ce qui inclut les centres de données, doit être autorisé par le gouvernement avant le raccordement au réseau d'Hydro-Québec. Ces projets sont mis en concurrence, et l'État choisit ceux qui correspondent à ses priorités. À la sélection du 6 juin 2024, aucun centre de données n'a été retenu. Plus récemment, le 19 février 2026, Hydro-Québec a proposé à la Régie de l'énergie un tarif dédié aux centres de données de 5 mégawatts et plus, à environ 13 cents par kilowattheure, dans le dossier R-4333-2026. Ce tarif était toujours à l'étude au 21 août 2026. Ce ne sont pas des paroles en l'air : ce sont des mécanismes concrets de sélection et de tarification qui changent directement l'arbitrage économique d'un promoteur.

Ailleurs, les moratoires de Seattle et de New York déjà évoqués en sont un autre exemple de freinage ciblé plutôt que d'interdiction générale.

La vraie réponse au parent n'est donc ni « les gouvernements ne font rien » ni « ils devraient tout éteindre ». C'est plutôt : ils ajustent des règles précises (permis, tarifs, moratoires, mise en concurrence des projets) pendant que la technologie continue d'avancer. C'est une régulation ciblée plutôt qu'un interrupteur général. Elle a ses limites et ses angles morts, notamment celui nommé dans la section précédente : le manque de transparence locale qui fait qu'une communauté découvre parfois le projet lorsque la fondation est déjà coulée.

FAQ

Une seule question posée à ChatGPT consomme-t-elle vraiment une bouteille d'eau ?

Non. Sam Altman a évoqué publiquement une consommation d'environ 0,32 mL par requête (billet de blogue, juin 2025, méthode non publiée). Le chiffre viral d'une bouteille de 500 mL vient d'une étude de 2023 sur GPT-3 (Li, Yang, Islam et Ren, arXiv 2304.03271), qui parlait de 10 à 50 réponses pour cette même quantité, pas d'une seule question.

Pourquoi les chiffres sur l'eau et l'intelligence artificielle varient-ils autant d'une source à l'autre ?

Parce qu'ils ne mesurent pas la même chose. Certains comptent l'eau prélevée, d'autres l'eau consommée et évaporée. Certains incluent l'usage sur place, d'autres ajoutent l'eau liée à la production d'électricité ailleurs. Pour l'hydroélectricité, on peut aussi compter en évaporation brute ou nette. Toujours vérifier ce qui est compté avant de comparer deux chiffres.

L'électricité hydroélectrique du Québec rend-elle l'intelligence artificielle « sans impact » sur l'eau ?

Non. La turbine elle-même ne consomme pas d'eau (elle en laisse simplement passer), mais l'évaporation des réservoirs en consomme réellement. Le chiffre exact dépend fortement de la méthode de calcul, brute ou nette. C'est un débat technique non tranché, et prétendre que l'hydroélectricité annule totalement l'empreinte en eau serait inexact.

Que peut faire une personne, concrètement, avec cette information ?

Rien qui changerait la donne de façon mesurable pour une utilisation ordinaire et modérée : ce n'est pas une raison de culpabiliser pour une question utile. La réserve à garder en tête (première section de l'article) : les usages longs, répétés, multimodaux (image, vidéo) ou agentiques ne sont pas couverts par les petits chiffres cités plus haut, et rien n'indique que leur coût soit aussi négligeable. Le vrai levier reste ailleurs : demander aux entreprises et aux élus locaux de la transparence sur l'implantation des centres de données dans les régions déjà sous stress hydrique. C'est une question de gouvernance locale, pas de choix de consommation personnelle.

Les centres de données pourraient-ils un jour fonctionner sans eau du tout ?

Des systèmes en circuit fermé, comme celui annoncé par Nvidia en juin 2026, éliminent l'eau locale de refroidissement. Cela dit, ils ne suppriment pas l'eau liée à la production de l'électricité qui les alimente ailleurs. « Sans eau » reste donc partiel : une partie de l'empreinte se déplace, elle ne s'efface pas complètement.