L'intelligence artificielle sera bientôt le premier consommateur d'électricité au monde, et c'est risqué

Dans un rapport publié le 10 avril, l’Agence internationale de l’énergie (AIE) tire la sonnette d’alarme : les centres de données, derrière les IA, pourraient devenir l’un des foyers les plus gourmands en électricité de la planète. Leur consommation, estimée à 460 TWh en 2024, pourrait dépasser 1 000 TWh d’ici 2030, soit plus que celle du Japon.

L’IA nécessite des centres de données gigantesques pour fonctionner. Selon l’AIE dans un rapport publié le 10 avril, leur consommation pourrait passer de 460 térawattheures (TWh) en 2024 à plus de 1 000 TWh d’ici à 2030. En cause, l’appétit des centres de données dédiés à l’IA, dont un seul exemplaire peut consommer autant que 100 000 foyers.

Les projets en cours visent des installations vingt fois plus énergivores qu’aujourd’hui. Et ce développement se concentre notamment aux États-Unis, où cinq États concentrent la moitié des capacités et engendrent des tensions locales sur le réseau.

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Des risques de saturation des réseaux à cause des centres de données

Face à ce tsunami énergétique, l’AIE appelle à une réponse urgente des gouvernements. Car la saturation des réseaux électriques menace jusqu’à 20 % des projets de centres de données. L’agence recommande de mieux répartir ces infrastructures, en les installant dans des zones moins contraintes, et d’exploiter leur flexibilité, notamment via des capacités de stockage ou de production sur site.

L’Europe, pour sa part, devrait s’appuyer sur les renouvelables et le nucléaire pour répondre à la demande croissante. En 2030, 85 % de l’électricité additionnelle nécessaire en Europe proviendra de ces sources bas-carbone. À l’échelle mondiale, les énergies renouvelables fourniront environ la moitié de cette électricité, le reste provenant du gaz, du charbon et en partie du nucléaire.

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Utiliser l’IA pour répondre aux problèmes qu’elle cause ?

Cette croissance a évidemment un prix climatique. Les émissions liées aux centres de données devraient passer de 180 mégatonnes (Mt) à 320 Mt de CO₂ en 2030. Si certaines applications d’IA permettent des économies d’énergie, les gains resteront insuffisants pour compenser entièrement cette hausse. L’ironie veut que l’IA, en partie responsable de ces défis, puisse aussi y répondre. L’AIE souligne son potentiel pour optimiser les réseaux, réduire les pertes et détecter les pannes plus vite. Encore faut-il lever les freins à son adoption : manque de compétences, infrastructures numériques insuffisantes et cybersécurité préoccupante.