NIMBY’s New Target: Socioeconomic and Environmental Characteristics of Neighborhoods Near U.S. Data Centers

Résumé Technique : La nouvelle cible du NIMBY : Caractéristiques socio-économiques et environnementales des quartiers à proximité des centres de données américains

Énoncé du problème
L'expansion rapide des infrastructures de centres de données (CD), impulsée par le stockage cloud et l'intelligence artificielle, a déclenché une opposition de type « NIMBY » (Not In My Backyard - Pas chez moi) due aux préoccupations concernant l'augmentation des coûts de l'énergie, la rareté de l'eau, le bruit et la baisse de la valeur des propriétés. Bien que le mouvement pour la justice environnementale ait historiquement documenté que les installations indésirables sont souvent implantées dans des quartiers pauvres et minoritaires, il existe un manque de recherche empirique caractérisant les profils socio-économiques et environnementaux spécifiques des quartiers accueillant des centres de données. De plus, l'étendue de l'impact des centres de données sur les tarifs d'électricité résidentiels ou leur implantation dans des bassins versants en situation de stress hydrique reste largement non quantifiée. Cette étude comble ces lacunes en analysant les caractéristiques démographiques, économiques et environnementales des zones proches des centres de données dans dix États américains présentant la plus forte concentration de ces installations.

Méthodologie
L'étude a analysé 1 071 installations de centres de données uniques dans l'Arizona, la Californie, l'Illinois, l'Iowa, le New Jersey, l'Ohio, l'Oregon, le Texas, la Virginie et l'État de Washington, représentant environ 73 % des installations de l'IM3 Open Source Data Center Atlas. L'analyse a utilisé un cadre comparatif, opposant les zones « intérieures » (zones situées dans des zones tampons de 5 km et 1 km autour des centres de données) aux zones « extérieures » (le reste de l'État).

• Analyse socio-économique : Utilisation des données des secteurs de recensement des États-Unis de 2020 et de données de grille à haute résolution pour comparer le revenu médian des ménages, le niveau d'éducation et la composition raciale/ethnique. La vulnérabilité sociale a été évaluée à l'aide de l'indice de vulnérabilité sociale (SVI) du CDC/ATSDR, avec des classements en centiles spécifiques à chaque État pour assurer une comparabilité intra-étatique. Une analyse temporelle a été menée pour la Virginie et le New Jersey à l'aide de données de 2000 à 2020 afin de déterminer si les modèles observés prédatent l'expansion récente des CD.
• Analyse énergétique : Examen des tarifs de détail de l'électricité au niveau des services publics (résidentiel vs industriel) à l'aide des données de la forme EIA-861 de l'U.S. Energy Information Administration de 2001 à 2024. Les services publics ont été classés comme « desservant les CD » s'ils desservaient au moins un secteur de recensement dans une zone tampon de 5 km. L'étude s'est concentrée sur le différentiel de taux résidentiel-industriel plutôt que sur les tarifs contractuels spécifiques, qui ne sont pas publics.
• Caractérisation de l'eau : Évaluation du stress hydrique et de la dépendance aux sources au niveau du bassin versant HUC-12 à l'aide des données de l'USGS. Les mesures comprenaient l'indice d'approvisionnement en eau de surface (SUI) pour les niveaux de stress et la proportion de prélèvements d'approvisionnement public dérivés des eaux souterraines par rapport aux eaux de surface. L'étude note explicitement qu'elle mesure le contexte hydrologique des bassins versants contenant des CD, et non la consommation directe des installations.
• Risques naturels et logement : Évaluation de l'exposition aux catastrophes naturelles à l'aide de l'indice national des risques (NRI) de la FEMA au niveau du secteur de recensement. Les tendances de la valeur des logements ont été analysées à l'aide de l'indice de valeur immobilière Zillow (ZHVI) de 2010 à 2025, en comparant les codes ZIP hôtes aux codes ZIP non hôtes au sein des mêmes zones métropolitaines pour contrôler la dynamique du marché local.

Contributions clés et résultats

• Caractéristiques socio-économiques : Contrairement au modèle classique de justice environnementale consistant à implanter des installations dans des zones à faibles revenus, les centres de données sont principalement situés dans des quartiers présentant des revenus médians et des niveaux d'éducation plus élevés dans neuf des dix États. Cependant, ces zones présentent également de manière constante des parts plus élevées de populations raciales et ethniques (notamment les populations asiatiques et noires dans de nombreux États). Cela suggère que les centres de données sont implantés dans des zones métropolitaines diverses et aisées plutôt que dans des enclaves rurales ou pauvres marginalisées. L'analyse temporelle indique que ces disparités socio-économiques prédatent l'augmentation récente de la construction de centres de données.
• Tendances des tarifs énergétiques : Bien que les tarifs résidentiels et industriels aient été similaires dans différentes géographies, un écart croissant entre les tarifs résidentiels et industriels a été observé dans les services publics desservant les CD par rapport aux services publics ne les desservant pas dans neuf des dix États. Cette divergence, particulièrement marquée après 2020 dans des États comme la Californie, l'Ohio, Washington et l'Oregon, suggère une tendance potentielle où les consommateurs résidentiels pourraient subventionner les tarifs industriels, bien que l'étude ne revendique pas de lien de causalité directe.
• Ressources en eau : Le stress hydrique varie considérablement selon la géographie. L'Arizona et la Californie ont présenté le stress le plus élevé en eau de surface dans les bassins versants contenant des CD. Bien que les bassins versants contenant des CD représentent une petite fraction du nombre total de bassins versants de l'État, ils représentent une part disproportionnellement grande de l'utilisation de l'eau de l'approvisionnement public de l'État (jusqu'à 41,4 % en Arizona). La dépendance aux eaux souterraines était généralement plus faible dans les bassins versants contenant des CD par rapport aux zones sans CD, reflétant la dépendance des installations urbaines/suburbaines vis-à-vis des systèmes d'eau de surface, l'Oregon étant une exception notable.
• Risques naturels et logement : Les emplacements des centres de données présentent généralement une exposition plus faible aux risques naturels composites, aux incendies de forêt et à la sécheresse par rapport à d'autres zones dans les mêmes États, ce qui reflète probablement les modèles d'établissement historiques dans des zones à moindre risque. Cependant, ils présentent une exposition plus élevée aux vagues de chaleur, ce qui est cohérent avec l'effet d'îlot de chaleur urbain. Concernant le logement, il n'y a eu aucune preuve de dépréciation de la valeur des propriétés dans les codes ZIP hôtes par rapport à des zones comparables ; en fait, les zones hôtes partaient souvent de valeurs de base plus élevées. Dans l'Iowa, les zones hôtes ont connu une appréciation plus lente que les zones non hôtes, mais aucune dépréciation n'a eu lieu.

Signification et affirmations
L'article conclut que l'implantation des centres de données ne suit pas le modèle traditionnel de justice environnementale consistant à concentrer les installations dans les communautés minoritaires et à faibles revenus. Au lieu de cela, ils sont situés dans des zones urbaines et suburbaines diverses, plus riches et plus instruites. Les auteurs affirment que si les résultats socio-économiques sont robustes, les conclusions environnementales concernant les impacts sur l'énergie et l'eau sont largement inférentielles en raison de l'absence de données de consommation au niveau des installations.

L'étude souligne que l'opposition aux centres de données (NIMBYisme) émerge dans les quartiers aisés et instruits, remettant en question l'hypothèse selon laquelle ces installations ne seraient opposées que dans les communautés marginalisées. Les auteurs suggèrent que les préoccupations environnementales soulevées par les communautés peuvent être motivées par des angoisses plus larges concernant l'IA et ses impacts sociétaux, plutôt que par les seuls impacts locaux quantifiables des installations elles-mêmes. La recherche fournit une base pour comprendre les géographies du développement des centres de données, notant que les futures décisions d'implantation seront influencées par l'interaction entre les exigences énergétiques/hydriques, les environnements réglementaires et la résistance communautaire croissante dans les zones à hauts revenus.