Energie et IA, des défis, des opportunités.
- Introduction
« L’Intelligence Artificielle (IA) arrive. Elle est déjà là pour de nombreux secteurs d’activités ». C’est en ces termes choisis que l’Agence Internationale de l’Énergie (AIE) introduit son nouveau rapport spécial, Energy and IA, publié en avril dernier. Elle ajoute aussitôt « Cela a des conséquences majeures pour le secteur mondial de l’énergie. [Car] il n’y a pas d’IA sans énergie, l’électricité tout particulièrement. [Et] l’IA a le potentiel de transformer l’avenir de ce secteur ».
Le rapport spécial fait une analyse exhaustive des liens complexes entre l’énergie et l’IA dans une perspective visant à fournir aux différentes parties prenantes, les politiques notamment, les outils dont il est besoin pour comprendre ces liens et conduire les réflexions utiles sur les défis à relever et les opportunités à saisir. La recherche de réponses sûres et durables à la demande d’énergie de l’IA participe de ces réflexions, lesquelles portent aussi sur la façon dont l’IA peut transformer le secteur de l’énergie en ce qui concerne notamment la production, la consommation, la distribution et le transport de l’énergie. « L’analyse explore [par ailleurs] les implications de l’essor de l’IA sur la sécurité énergétique, les investissements, les émissions de gaz à effet de serre », indique l’AIE.
- Le rapport Énergie et IA
Le rapport Énergie et IA a été publié en avril 2025. Il compte 275 pages divisées en 5 chapitres, avec des annexes comprenant des références bibliographiques nourries.
Le chapitre I, introductif, L’essor de l’IA et ses liens avec l’énergie, traite i) du contexte général marqué par l’essor de l’IA, ii) rappelle ce que sont l’IA, ses chaînes d’approvisionnement et les différents types d’infrastructure, et iii) définit les liens entre l’énergie et l’IA. Le principal objectif ici est de fournir l’information utile pour comprendre ces liens.
Le chapitre II, L’énergie pour l’IA, i) rappelle les définitions et les concepts clés relatifs à l’IA; ii) fait l’historique ainsi que des projections de consommation d’énergie des centres de données, infrastructures de base de l’IA; iii) traite des sources d’approvisionnement en électricité de ces centres et; iv) analyse les impacts de leur localisation et de leurs rythmes de mise en service sur les réseaux de transport et de distribution de l’électricité. Le principal objectif de ce chapitre est de souligner l’évolution rapide de la demande d’électricité des centres de données et de nourrir la réflexion sur la façon et les moyens d’y répondre dans le respect de la durabilité.
Le chapitre III, L’IA pour l’optimisation du système énergétique, i) examine en profondeur le rôle de l’IA dans le système énergétique, en ce qui concerne notamment ii) l’approvisionnement en gaz, en pétrole et en minéraux, iii) le secteur électrique, ses réseaux, ses moyens de production et de stockage, ainsi que ses systèmes d’exploitation, iv) les usages de l’énergie dans l’industrie, le transport et les bâtiments, v) la résilience du système énergétique dans son ensemble grâce à l’optimisation de la planification et de l’exploitation des réseaux. Dans chacun de ces cas, les impacts d’une adoption générale des applications connues de l’IA ont été évalués et chiffrés. Le chapitre conclut, vi) sur les barrières à l’adoption de l’IA dans le secteur de l’énergie. Son principal objectif est cependant de montrer que « l’IA permet d’optimiser le système énergétique, d’améliorer la production, de réduire les coûts, d’augmenter l’efficacité, de réduire les émissions de gaz à effet de serre et de renforcer la sécurité ».
Le chapitre IV, L’IA pour l’innovation dans le système énergétique, i) examine les données relatives aux brevets et au financement des start-ups dans le but de déterminer le degré d’application de l’IA à l’innovation dans le secteur de l’énergie, ii) utilise un cadre d’analyse permettant de comprendre comment l’IA pourrait accélérer l’innovation dans le secteur, iii) applique ce cadre à quatre technologies essentielles pour son développement : les batteries, les catalyseurs pour la production de combustibles synthétiques, la capture du CO2 et la production de ciment et, iv) analyse le paysage politique relatif à l’innovation dans le secteur et dans l’IA, tel qu’il se présente et tel qu’il devrait être pour accélérer l’innovation. L’objectif du chapitre est ainsi de mieux cerner le rôle de l’IA dans l’innovation technologique en faveur du secteur de l’énergie.
Le chapitre V, conclusif, Thèmes émergents sur les liens entre l’énergie et l’IA, est plutôt politique. Il traite i) de l’impact de l’IA sur la sécurité énergétique et des préoccupations de sécurité énergétique pouvant affecter l’avenir de l’IA; ii) de l’amélioration du dialogue entre le secteur des technologies et le secteur de l’énergie dans le double but de mieux cerner la demande d’énergie de l’IA et de tirer un meilleur avantage de son potentiel d’innovation pour le secteur de l’énergie; iii) de l’impact potentiel de ce dialogue sur les investissements, notamment dans les centres de données et les réseaux électriques, dans les compétences spécifiques dont les entreprises du secteur électrique ont besoin; iv) des enjeux et défis spécifiques pour les économies émergentes et en développement dans le but de poser les bases politiques d’une IA qui ne fait pas de laissés-pour-compte; v) de la lutte contre les changements climatiques, s’agissant notamment de la croissance des émissions imputable aux centres de données et du rôle de l’IA dans la réduction des émissions; vi) du rôle des gouvernements dans la mise en place d’un environnement habilitant et de cadres politiques favorables au meilleur développement du nexus énergie-IA.
- Des résultats du rapport
L’Agence internationale de l’énergie (AIE) a regroupé dans un résumé pour décideurs les principaux résultats et messages du rapport. Quelques-uns de ces messages sont proposés ci-après avec des graphiques choisis pour les illustrer.
3.1 Les capacités de l’intelligence artificielle (IA) ont considérablement évolué, sous l’effet combiné de la baisse des coûts de calcul, de l’augmentation de la disponibilité des données et des percées techniques, ainsi que l’indiquent les graphiques ci-dessous.
3.2 Au cours des dernières années, l’IA est ainsi passée d’une activité essentiellement académique à une industrie mettant en jeu des milliards de dollars de capitalisation boursière et de capital-risque.
3.3 Cependant, il n’y a pas d’IA sans énergie, mais en même temps, l’IA a le potentiel de transformer le secteur de l’énergie. En effet, l’entraînement et le déploiement de modèles d’IA s’effectuent dans de grands centres de données qui sont extrêmement gourmands en énergie. Un centre de données typique axé sur l’IA consomme autant d’électricité que 100 000 foyers, mais les plus grands centres en construction aujourd’hui en consommeront 20 fois plus, indique l’AIE. Ces centres ont tendance à être géographiquement concentrés et situés autour des villes, précise-t-elle.
3.4 Le secteur de l’énergie est donc au cœur de l’une des plus importantes révolutions technologiques actuelles. Cependant, les enjeux et les implications de ce lien de plus en plus profond entre l’énergie et l’IA sont peu maîtrisés. Les décideurs politiques et les marchés ne disposent pas encore des outils nécessaires pour les évaluer et les appréhender à la bonne échelle.
3.5 Certes, les centres de données représentent aujourd’hui une petite part de la consommation mondiale d’électricité, mais leurs impacts locaux sont beaucoup plus prononcés, ainsi que le laisse envisager leur concentration géographique et à proximité des villes. Leur part dans la consommation mondiale d’électricité était de 1,5%, soit 415TWh, en 2024. C’est aux États-Unis (45%), en Chine (25%) et en l’Europe (15%) qu’est consommée la plus grande part de cette électricité.
3.6 Mais leur consommation d’électricité devrait plus que doubler pour atteindre environ 945 TWh d’ici 2030. C’est un peu plus que la consommation totale d’électricité du Japon aujourd’hui, précise l’AIE. L’IA sera le moteur le plus important de cette croissance, aux côtés d’autres services numériques. Elle contribuerait pour moitié à la croissance de la demande totale d’électricité des USA, d’ici 2030, les centres de données consommant plus d’électricité que les industries énergivores d’aluminium, d’acier, de ciment, de produits chimiques et d’autres biens, réunies.
3.7 Les énergies renouvelables et le gaz naturel sont les premiers à répondre à la demande d’électricité dans les centres de données, mais il faudra un plus large éventail de sources d’énergie pour garantir la durabilité de la réponse à long terme. La moitié de la croissance mondiale de la demande d’énergie des centres de données d’ici 2030 serait satisfaite par les énergies renouvelables, soutenues par le stockage et le réseau électrique au sens large. Les nouvelles technologies nucléaires (SMR ou Fusion) et géothermiques dont le développement pourrait être accéléré par l’IA devraient prendre leur place d’ici 2035.
3.8 Les réseaux électriques sont déjà à rude épreuve dans de nombreux endroits du monde. Si ces risques ne sont pas levés, environ 20 % des projets de centres de données prévus pourraient être retardés. En outre, si le secteur électrique n’intensifie ses efforts pour se hisser à la hauteur des enjeux, la réponse à la demande croissante d’électricité pour l’IA pourrait compromettre des objectifs de développement durable comme l’accès universel aux services énergétiques modernes à un coût abordable.
3.9 Les principales options pour atténuer ces risques comprennent l’installation de nouveaux centres de données dans des zones de haute disponibilité de l’énergie et de réseau, et l’exploitation plus flexible des serveurs des centres de données ou de leurs actifs de production et de stockage d’énergie sur site. Le tableau ci-dessous suggère des pistes de flexibilité.
3.10 Il existe des incertitudes quant i) à la rapidité avec laquelle l’IA sera adoptée, ii) à ses capacités et à sa productivité, iii) à la vitesse à laquelle l’efficacité s’améliorera et ii) si les goulots d’étranglement dans le secteur de l’énergie peuvent être résorbés. L’AIE a exploré ces incertitudes dans quatre scénarios faisant ressortir des plages de variations conséquentes, allant de 700 et 1 700 TWh pour la demande d’électricité de l’IA.
3.11 Le potentiel transformateur de l’IA n’en reste pas moins important. L’IA est déjà déployée par les énergéticiens pour transformer et optimiser l’approvisionnement en énergie et en minéraux, la production et le transport d’électricité, ainsi que la consommation d’énergie. Les objectifs poursuivis sont la réduction des coûts, l’amélioration de l’approvisionnement, l’allongement de la durée de vie des actifs, la réduction des temps d’arrêt et la réduction des émissions.
Le tableau ci-dessous donne des exemples d’utilisation de l’IA dans le secteur électrique, notamment dans la production d’électricité.
3.12 Le potentiel transformateur de l’IA est appelé à opérer aussi dans l’industrie, le transport et le bâtiment avec des gains d’efficacité incomparables. Les tableaux ci-dessous proposent des exemples édifiants d’utilisation.
3.13 L’accélération de l’innovation pourrait être l’un des impacts à long terme les plus importants de l’IA sur le secteur de l’énergie. Les défis de l’innovation énergétique sont caractérisés par les types de problèmes que l’IA est capable de résoudre, indique l’AIE. Elle est en mesure d’en accélérer la résolution. C’est par exemple le cas de la recherche de nouveaux matériaux (solaires ou supraconducteurs) et de nouvelles chimies de batteries.
3.14 Mais le secteur de l’énergie ne tire pas encore le meilleur parti de l’IA. C’est l’un des secteurs les plus complexes et les plus critiques au monde aujourd’hui. Elle peut et doit faire davantage pour exploiter tout le potentiel d’innovation et d’accélération de l’innovation de l’IA. Les obstacle à son adoption généralisée dans le secteur sont légion, comme un accès insuffisant aux données, aux infrastructures et aux compétences numériques, lesquelles y sont peu répandues. Des problèmes persistants de sécurité numérique et physique l’emportent souvent sur les gains potentiels d’efficacité, souligne l’AIE.
Il faudra des changements politiques et réglementaires forts pour lever les barrières à l’adoption générale de l’IA dans le secteur électrique et, de la sorte, lui permettre d’en tirer pleinement parti.
3.15 L’IA pourrait rendre plus aigües certaines préoccupations en matière de sécurité énergétique et aider à en résoudre d’autres. L’approvisionnement en minéraux critiques est l’une de ces préoccupations qui est à forte dominance géopolitique, eu égard à la place que tient la Chine aujourd’hui dans l’approvisionnement de ces minéraux.
3.16.1 L’IA aggrave par ailleurs certains risques de sécurité énergétique, comme les cyberattaques contre les services publics d’électricité, lesquelles ont triplé au cours des quatre dernières années et sont devenues plus sophistiquées grâce à l’IA, selon l’AIE.
3.16.2 Dans le même temps cependant, l’IA devient un outil essentiel pour se défendre contre ces attaques. Dans le domaine physique, indique l’AIE, les satellites et les capteurs équipés d’IA peuvent détecter les incidents dans les infrastructures énergétiques critiques 500 fois plus rapidement que les méthodes traditionnelles au sol et à des résolutions spatiales élevée.
3.17 Les économies émergentes et en développement ont le potentiel de passer aux solutions d’IA. Elles représentent, en excluant la chine, 50 % des utilisateurs d’Internet dans le monde, mais moins de 10 % de la capacité mondiale des centres de données.
Le potentiel d’extension de l’IA dans ces économies reste donc ouvert. Mais seuls les pays disposant d’une alimentation en électricité fiable et à couts abordables seront les mieux placés pour débloquer la croissance des centres de données, localiser la puissance de calcul essentielle au développement de l’IA locale et stimuler l’industrie informatique de manière plus générale.
3.18 Les craintes que l’IA puisse accélérer le changement climatique semblent exagérées, tout comme les attentes selon lesquelles l’IA seule résoudra le problème.
3.18.1 Les émissions liées à la consommation d’électricité des centres de données passent de 180 millions de tonnes (Mt) aujourd’hui à 300 Mt dans le scénario de référence d’ici 2035 et à 500 Mt dans le scénario de décollage. Elles restent cependant inférieures à 1’5% des émissions totales du secteur de l’énergie au cours de la période, indique l’AIE, même si les centres de données demeurent parmi les sources d’émissions connaissant la croissance la plus rapide, comme l’indique la figure ci-dessous.
3.18.2 Il est à noter que l’adoption généralisée des applications d’IA existantes pourrait entraîner des réductions d’émissions bien supérieures aux émissions des centres de données.
Avec 5% de réduction des émissions liées à l’énergie, on reste cependant bien en deçà des niveaux de réduction nécessaires pour réussir la lutte contre le changement climatique, rappelle l’AIE.
3.19 Le secteur de la technologie IA et l’industrie de l’énergie sont plus que jamais liés. Ils voyagent désormais ensemble, conclut AIE, invitant à une action concertée dans les deux secteurs. « Fournir l’énergie pour l’IA et saisir les avantages de l’IA pour l’énergie nécessitera un dialogue et une collaboration encore plus approfondis entre eux ».
- Conclusion
Ce numéro du bulletin porte sur le rapport Energy and IA publié en avril dernier par l’Agence Internationale de l’Énergie (AIE). Il en fait une brève présentation avant de faire part de quelques-uns de ses principaux résultats présentés sous forme de messages dans le résumé pour décideurs.
Le rapport de 275 pages est construit autour de 5 chapitres dont les principaux objectifs sont les suivants :
i) Fournir l’information utile pour comprendre les liens, qui vont se renforçant, entre l’IA et le secteur de l’énergie;
ii) Souligner l’évolution rapide de la demande d’électricité des centres de données, infrastructures de base de l’IA, et nourrir la réflexion sur la façon et les moyens de répondre à cette demande dans le respect de la durabilité;
iii) Montrer que « l’IA permet d’optimiser le système énergétique, d’améliorer la production, de réduire les coûts, d’augmenter l’efficacité, de réduire les émissions de gaz à effet de serre et de renforcer la sécurité »;
iv) Documenter et mieux cerner le rôle de l’IA dans l’innovation technologique en faveur du secteur de l’énergie pour dégager des stratégies permettant d’en tirer un meilleur avantage;
v) Analyser les implications pour les gouvernements, l’industrie et les particuliers de ce qui résultera de l’évolution des liens entre énergie et IA, en ce qui concerne notamment la sécurité énergétique et la lutte contre le changement climatique.
Les idées forces résultant de l’analyse conduite ont été regroupées dans le résumé pour décideurs préparé par l’AIE. En voici quelques-unes.
Il n’y a pas d’IA sans énergie, et plus précisément sans électricité. En même temps, l’IA a le potentiel de transformer l’avenir du secteur. Au fur et à mesure que la numérisation de l’économie mondiale progressera, le secteur de l’énergie et l’industrie technologique deviendront de plus en plus étroitement liés, affirme l’AIE.
Pourtant, les décideurs politiques et le marché manquent cruellement des outils dont il est besoin pour comprendre pleinement ces liens et leurs impacts qui vont être d’une ampleur sans précédent, et pour agir adéquatement.
La demande d’électricité liée à l’IA croît rapidement à l’échelle mondiale, même si d’autres sources de demande connaissent une croissance plus rapide, indique l’AIE. Dans certaines régions du monde, les effets de l’IA sur les systèmes électriques devraient être très importants. Les pays devraient, dans ces conditions, selon l’AIE :
- Trouver le bon mix énergétique pour assurer l’alimentation sans interruption en électricité dont les centres de données ont besoin pour soutenir l’IA. On aura autant besoin des technologies établies, comme les énergies renouvelables et le gaz naturel, que des technologies émergentes comme les petits réacteurs modulaires (PRM – SMR)) et la géothermie avancée, précise l’AIE. Le choix des options à privilégier peut dépendre d’autres priorités politiques;
- Accélérer les investissements dans l’infrastructure idoine, et notamment dans les réseaux électriques, pour acheminer les énergies produites aux centres de données et à l’ensemble du système électrique, avec efficacité et toute la flexibilité requise;
- Renforcer le dialogue entre les politiques, le secteur de l’énergie et celui de l’IA, pour mieux orienter les choix d’investissement et en garantir l’adéquation. L’AIE se félicite des initiatives déjà prises dans ce sens.
L’IA s’avère déjà un puissant outil d’optimisation du secteur et le deviendra de plus en plus, notamment en matière d’exploration, d’exploitation, de production, de maintenance, de planification et de sécurité, indique l’AIE. Pour saisir ces différentes opportunités, suggère-t-elle, le secteur doit redoubler d’efforts, notamment dans le développement des compétences numériques au niveau de ses professionnels.
De nombreuses incertitudes subsistent, en ce qui concerne notamment les perspectives macroéconomiques, la rapidité de l’adoption de l’IA dans le secteur de l’énergie, les nombreuses capacités prêtées à l’IA et l’aptitude du secteur de l’énergie à se hisser à la hauteur des attentes. Pour Fatih Birol, directeur exécutif de l’AIE, ces incertitudes « ne doivent pas faire obstacle à l’action », action à laquelle invite et prépare le rapport Energie et IA.