Malgré son effrayante consommation d’électricité, comment l’IA pourrait diminuer le réchauffement climatique

De manière presque bouleversante, l’intelligence artificielle s’est invitée dans le quotidien des professionnels et des particuliers. Des tâches autrefois chronophages se réalisent désormais en quelques clics, tandis que certaines compétences se démocratisent de plus en plus grâce à cette technologie. Mais une telle performance a forcément des coûts : financiers (évidemment), mais surtout aussi énergétiques.

Les IA consomment une quantité astronomique d’électricité, au point d’exploser les besoins électriques des centres de données qui sont eux-mêmes déjà de véritables gouffres énergétiques. D’ici 2030, les data centers du monde consommeront autant qu’un pays de plus de 120 millions d’habitants d’après un récent rapport de l’Agence internationale de l’énergie (AIE).

Vers une consommation équivalente à celle du Japon

L’année dernière, les centres de données ont consommé 415 TWh d’électricité d’après l’AIE. Si ces systèmes sont autant énergivores, c’est à cause des puissants serveurs informatiques qu’ils hébergent (fonctionnant H24), et des équipements de refroidissement qu’ils utilisent. Cette quantité d’électricité équivaut à 1,5 % de la consommation électrique mondiale. Cela semble peu, mais ce n’est pas loin de ce que nous, en France, avons consommé en 2024 (440 TWh). Et ce chiffre n’est pas près de diminuer. D’ici 2030, la consommation des data centers pourrait plus que doubler pour atteindre 945 TWh, soit autant (voire un peu plus) que la consommation annuelle du Japon aujourd’hui. Cette hausse drastique est due en majeure partie à l’essor de l’IA, nouveaux systèmes dont les entreprises technologiques cherchent toujours à repousser les limites.

Une demande plus élevée des data centers : qu’est-ce que cela implique ?

Compte tenu de la hausse prévue de leur demande en électricité, les émissions de CO2 des centres de données devraient, elles aussi, grimper en flèche. Si actuellement, celles-ci sont estimées à 180 millions de tonnes par an, elles pourraient atteindre 300 millions de tonnes d’ici 2035, selon l’AIE. Une part néanmoins relativement minime face au gigantesque rejet de CO2 de l’ensemble du secteur de l’énergie, qui s’élève à 41,6 milliards de tonnes par an. Mais quoi qu’il en soit, « les centres de données sont parmi les sources d’émissions qui augmentent le plus rapidement », précise l’Agence.

Au-delà de l’impact environnemental, l’explosion des data centers impliquera des défis en termes d’approvisionnement électrique. De plus, les villes considérées comme des « hubs technologiques » seront contraintes d’investir dans leurs réseaux pour acheminer l’électricité nécessaire. Selon l’AIE, les États-Unis, l’Europe et la Chine accueilleront le plus de centres de données. À elles seules, ces zones concentreront 85 % de la consommation mondiale des data centers.

Des opportunités offertes par l’IA pour le secteur énergétique

Malgré ces défis d’approvisionnement électrique, l’IA pourrait toutefois représenter une véritable opportunité pour le secteur de l’énergie, et l’AIE semble bien optimiste. Elle peut notamment être mise à profit pour optimiser la gestion des réseaux et améliorer la production et la distribution d’électricité afin de réduire les pertes et abaisser les coûts d’exploitation.

De plus, même si la technologie contribue à alourdir le bilan carbone des centres de données, elle pourrait aussi être utilisée pour le réduire. La technologie devrait effectivement favoriser l’émergence d’innovations technologiques, accélérant par exemple l’intégration des énergies bas-carbone et l’invention de produits et systèmes toujours plus efficaces.

« L’intelligence artificielle pourrait transformer le secteur de l’énergie au cours de la prochaine décennie, en faisant exploser la demande d’électricité des centres de données dans le monde entier, tout en offrant des possibilités considérables de réduction des coûts, d’amélioration de la compétitivité et de réduction des émissions », résume l’AIE.

Rappelons aussi que l’efficacité énergétique de l’intelligence artificielle évolue avec chaque nouvelle version des modèles utilisés à travers le monde. Il est donc possible que la demande en énergie n’augmente pas autant que prévu.