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L’IA transforme déjà nos vies mais son développement pose de nombreux problèmes, notamment en ce qui concerne la consommation électrique des data centers.
Selon un rapport de l’Agence internationale de l’énergie, l’IA provoquera une forte hausse de la demande électrique. D’ici 2030, les centres de données consommeront deux fois plus d’électricité qu’aujourd’hui. Cette tendance est plus qu’inquiètante.
L’IA est désormais au cœur des stratégies d’entreprise, des politiques économiques et des enjeux géopolitiques.
Une croissance constante
En 2024, les centres de données utilisaient environ 1,5 % de l’électricité mondiale. Cette part devrait atteindre 3 % en 2030. Cela équivaut à la consommation actuelle du Japon. En cause : les besoins massifs en calcul de l’IA générative. Texte, image, vidéo… chaque création réclame une puissance informatique considérable. Ces infrastructures numériques ont vu leur consommation grimper de 12 % par an sur cinq ans. Et ce rythme va continuer. L’AIE prévoit une demande de près de 1000 TWh en 2030. Les plus grands centres en construction pourront consommer autant que plusieurs millions de foyers.
La répartition des centres de données reste toutefois inégale. Ils se concentrent souvent dans les grandes zones urbaines. Cela crée des pressions locales sur les réseaux. Aux États-Unis, ces centres pourraient représenter bientôt la moitié de la demande électrique nouvelle. À l’échelle mondiale, les États-Unis, l’Europe et la Chine pèsent 85 % de cette consommation. Trouver de l’électricité bon marché et stable devient un enjeu stratégique. Le mix énergétique sera crucial. Le charbon reste encore trop présent, notamment en Chine. Pourtant, les énergies renouvelables devraient gagner du terrain. Inconvénient : elles ne sont pas pilotables car nous ne savons pas pour le moment stocker d’énormes quantité d’électricité. Or, la demande pour ces usages est devenue quasi constante avec l’augmentation de l’utilisation. Le nucléaire, notamment en Chine, au Japon et aux États-Unis, où les premiers petits réacteurs modulaires devraient être opérationnels vers 2030 viendra stabiliser la production.
La demande d’électricité des centres pourrait varier de 700 à plus de 1 500 TerraWattheures d’ici 2035 selon les scénarios qui sont envisagés.
Une empreinte carbone exagérée
La consommation croissante de l’IA entraînera une hausse de près de 70 % des émissions de CO2 des data centers. On passerait de 180 à 300 millions de tonnes par an d’ici 2035. L’IA peut-elle compenser cette empreinte ? L’AIE y voit une possibilité. Des gains d’efficacité dans les secteurs de l’énergie ou de l’industrie sont envisageables. Mais rien n’est garanti. Des effets de rebond pourraient anéantir ces progrès.
Déjà sous tension, les réseaux électriques devront s’adapter. Les files d’attente pour le raccordement s’allongent, les composants critiques comme les transformateurs sont en pénurie, et les délais de livraison des turbines à gaz atteignent plusieurs années. Sans planification rigoureuse, cette croissance pourrait se faire au détriment d’autres objectifs comme l’électrification des usages, le développement industriel ou l’accessibilité énergétique.
Une collaboration technologie / énergie
Les liens entre l’industrie technologique et le secteur de l’énergie se renforcent. Fournir l’énergie nécessaire à l’IA, et tirer parti de l’IA pour optimiser l’énergie, nécessitera un dialogue et une coopération approfondis. L’IA est déjà utilisée pour :
- Optimiser la production, l’entretien et la sécurité dans les industries pétrolières et gazières.
- Équilibrer les réseaux électriques décentralisés et complexes.
- Intégrer plus efficacement les énergies renouvelables.
- Réduire les pannes de réseau de près de moitié grâce à la détection de défauts.
- Augmenter la capacité de transport d’électricité sans construction de nouvelles lignes.
- Accélérer le développement de produits dans l’industrie, réduire les coûts et améliorer la qualité. L’adoption à grande échelle permettrait des économies d’énergie conséquentes.
- Gestion du trafic dans les transports, maintenance prédictive, véhicules autonomes. Économies potentielles comparables à plus de 100 millions de voitures.
- Gains importants dans la gestion du chauffage, de la climatisation et de la consommation électrique, avec une économie potentielle de plusieurs centaines de TerraWattheures.
L’AIE met aussi en avant que l’IA révolutionne la découverte scientifique, notamment dans les technologies énergétiques. Elle peut accélérer le développement de matériaux pour les panneaux solaires, les batteries ou la capture du carbone. Les pays émergeants représentent 50 % des internautes mais seulement 10 % de la capacité mondiale des centres de données. Une énergie fiable et abordable sera clé pour attirer ces infrastructures. L’IA peut permettre des gains rapides en efficacité, mais des obstacles comme les coupures fréquentes ou le manque de digitalisation doivent être surmontés.
Les émissions des centres de données devraient quasi doubler dans la décennie à venir. L’IA peut réduire les émissions globales mais elle ne constitue pas une solution miracle au dérèglement climatique.
L’IA est donc une technologie puissante. Elle peut accélérer la transition énergétique mais aussi l’alourdir. Le rapport de l’AIE appelle à la vigilance. Il souligne l’urgence d’une politique proactive. L’IA ne réglera pas seule la crise climatique. Sans cadre clair, sa soif d’énergie risque de nous coûter très cher, trop cher.