La demande d’électricité du centre de données est prévue à environ 945 heures de térawatt d’ici 2030, plus que toute la consommation d’électricité du Japon.
Aimez-le ou détestez-le, l’intelligence artificielle (IA) fait partie de notre vie quotidienne. Des achats en ligne à la recherche du Web, l’IA évolue vers un outil utile et gainant du temps pour les personnes et les entreprises.
En ce qui concerne le changement climatique, l’IA prouve également son utilité là-bas. À l’Université britannique de Cambridge, les chercheurs utilisent l’IA dans tout, de la modélisation du climat à la planification de l’utilisation des terres, et la considèrent comme un outil transformateur pour protéger la nature.
Les chercheurs de l’Université d’Oxford ont créé un outil d’IA qui promet de rendre la conduite environnementale des sociétés plus transparente. Même Google a vanté les avantages, développant divers outils alimentés par l’IA pour améliorer la résilience climatique.
Malgré tout le potentiel de l’IA d’avoir un impact positif sur la crise climatique, il y a des inquiétudes concernant sa contribution potentiellement significative aux émissions de gaz à effet de serre.
Un nouveau rapport de l’International Energy Agency (AIE) montre que l’IA entraîne une augmentation massive de la demande d’électricité. Les centres de données, qui forment l’épine dorsale des systèmes d’IA, devraient doubler leur demande d’énergie au cours des cinq prochaines années.
L’IEA prévoit que, d’ici 2030, la demande d’électricité du centre de données atteindra environ 945 heures de térawatt – c’est plus que toute la consommation d’électricité du Japon.
Cependant, le rapport souligne également que l’IA a le potentiel de réduire les émissions ailleurs. Il indique que s’il est adopté de la bonne manière, les économies de carbone qu’elle explique pourraient compenser les émissions supplémentaires qu’elle génère.
L’IA est l’une des plus grandes histoires du monde de l’énergie aujourd’hui », explique Fatih Birol, directeur exécutif de l’IEA.« Mais jusqu’à présent, les décideurs politiques et les marchés n’avaient pas les outils pour bien comprendre les impacts à grande envergure. »
De combien d’énergie a-t-elle besoin?
L’IA nécessite de grandes quantités d’énergie pour s’entraîner et courir. L’énorme puissance de traitement requise pour prendre en charge les modèles de langue importante provient de milliers de serveurs hébergés dans des centres de données, dont certains consomment autant d’énergie qu’un petit pays.
Les centres de données sont situés dans le monde entier, bien que les États-Unis mènent avec 5 381 installations, soit environ 40% du marché mondial. Les autres pays avec des centres de données importants comprennent le Royaume-Uni, l’Allemagne, l’Inde, l’Australie, la France et les Pays-Bas.
La consommation d’énergie de ces installations est substantielle. Certains centres de données axés sur l’IA utilisent autant d’électricité que deux millions de ménages. En 2023, ils ont représenté environ 1,5% de la consommation totale d’électricité mondiale, mais devraient consommer beaucoup plus dans les années à venir.
La formation IA nécessite beaucoup de puissance de processeur, et donc beaucoup d’électricité. La recherche publiée dans le Journal of Machine Learning a révélé que la formation du modèle populaire du Chatgpt Openai a consommé 1 287 mégawatts d’électricité, produisant autant de CO2 que 80 vols courts-courts en Europe.
«Ce qui est différent dans l’IA génératif, c’est la densité de puissance dont il a besoin», explique Noman Bashir, boursier informatique et impact sur le climat au MIT. «Fondamentalement, il s’agit simplement de l’informatique, mais un cluster de formation générateur d’IA peut consommer sept ou huit fois plus d’énergie qu’une charge de travail informatique typique.»
L’exécution du logiciel est moins à forte intensité d’énergie par tâche, mais elle commence rapidement à s’additionner lorsque des millions de requêtes sont soumises chaque jour.
L’Institut de recherche sur l’énergie électrique a révélé que, par requête, le chatppt consomme environ 2,9 wattheures. Cela représente environ dix fois la quantité d’énergie requise pour une recherche Google standard.
Au début de 2025, Chatgpt traite plus d’un milliard de requêtes par jour, et le nombre augmente.
Au début de 2025, environ 8% des adultes américains utilisaient Chatgpt comme moteur de recherche principal. C’est toujours une fraction du nombre qui utilise Google, mais étant donné qu’il est passé de seulement 1% en juin 2024, cela souligne le changement rapide vers les outils alimentés par l’IA.
Il y a aussi le visage changeant de l’IA à considérer. Les requêtes actuelles sont généralement limitées aux interactions textuelles. Les applications émergentes sur les vidéos, l’image et l’audio de l’IA n’ont pas de précédent, mais sont probablement encore plus assoiffées pour le carburant.
«Lorsque nous pensons à l’impact environnemental de l’IA générative, ce n’est pas seulement l’électricité que vous consommez lorsque vous branchez l’ordinateur», explique Elsa A. Olivetti, professeur au Département de science des matériaux du MIT. «Il y a des conséquences beaucoup plus larges qui vont au niveau du système et persistent en fonction des actions que nous prenons.»
L’IA peut-elle vraiment compenser ses propres émissions?
Selon l’AIE, les préoccupations selon lesquelles l’IA pourraient accélérer le changement climatique sont «surestimées». Il indique que, malgré la croissance, les émissions causées par les centres de données seront toujours une fraction des émissions totales de l’énergie du monde, soit 1,5%.
Il soutient en outre qu’une adoption généralisée de l’IA pourrait rendre une multitude d’activités plus efficaces, réduisant les émissions dans d’autres domaines. Cela peut provenir de l’optimisation des processus industriels, de la recherche scientifique ou de l’innovation technologique.
L’IEA estime que l’application générale des solutions existantes dirigés par l’IA pourrait entraîner une réduction des émissions allant jusqu’à 5% d’ici 2035. Il affirme que cela compensera l’augmentation des émissions générées par la demande du centre de données.
Un rapport distinct de l’énergie d’intelligence a prédit un doublement de la demande d’énergie, mais également encadré l’IA en tant que facilitateur clé de la transition de l’énergie propre.
Il a cité la gestion plus intelligente du réseau, la réduction des coûts des technologies à faible teneur en carbone et l’intégration améliorée des énergies renouvelables en tant que prestations que l’IA pourrait apporter. Il a en outre fait valoir que les progrès de l’efficacité des processeurs, des technologies de refroidissement et de l’optimisation des algorithmes limiteront finalement les demandes d’énergie élevées de l’IA.
Bien que le rapport de l’AIE examine favorablement l’avenir de l’IA et son impact climatique, il note que ce résultat n’est pas automatique.
« Il est essentiel de noter qu’il n’y a actuellement pas d’élan qui pourrait assurer l’adoption généralisée de ces demandes d’IA », indique le rapport. «Par conséquent, leur impact global, même en 2035, pourrait être marginal si les conditions d’activation nécessaires ne sont pas créées.»
La réalisation du potentiel de l’IA nécessitera une action concentrée sur plusieurs fronts. En particulier, il note l’impact positif que l’IA pourrait avoir dans l’industrie de l’énergie grâce à l’optimisation des grilles et de la distribution, un domaine dans lequel l’IA est malheureusement sous-utilisée à l’heure actuelle.
Il admet également que l’investissement dans la production d’électricité à faible teneur en carbone est crucial, en particulier lorsqu’il s’agit de fournir des centres de données avides d’énergie.
Certains joueurs font des progrès là-dedans. Amazon est le plus grand acheteur d’entreprise d’énergies renouvelables dans le monde. Il indique que plus de 90% de ses opérations, y compris ses centres de données Amazon Web Services, sont déjà alimentées par les énergies renouvelables.
La réalité numérique, avec plus de 300 centres de données dans le monde, s’est engagée dans les énergies renouvelables. Aujourd’hui, 100% des besoins énergétiques de son portefeuille européen sont adaptés aux achats d’énergie renouvelable.
Mais ce n’est pas facile à vivre dans le secteur du centre de données. L’intermittence des sources d’énergie renouvelables présente un défi, tout comme les limitations géographiques, qui peuvent avoir un impact sur la disponibilité de sources d’énergie propre.
Le rôle des États-Unis dans les impacts climatiques futurs de l’IA
Avec la plupart des plus grands centres de données du monde aux États-Unis, ce sera là que la plus grande croissance de la demande énergétique sera observée.
À la fin de la décennie, la consommation d’énergie des centres de données devrait dépasser celle de toutes les autres activités à forte intensité d’énergie combinées (production d’aluminium, de béton, de produits chimiques, etc.), selon le rapport de l’IEA.
Aujourd’hui, les centres de données américains s’appuient sur des combustibles fossiles, principalement du gaz naturel. L’IEA ne voit pas ce changement, en particulier avec l’accent mis par l’administration actuelle sur les carburants sales.
Cette semaine, le président Donald Trump a signé un décret exécutif demandant aux membres du Cabinet d’identifier les régions où l’infrastructure à charbon peut soutenir les centres de données d’IA.
Dans l’État de la Louisiane, des plans sont déjà en place pour construire une centrale à gaz à grande échelle spécifiquement pour répondre à un nouveau centre de données massif construit par Meta.
Le rapport de l’IEA présente un scénario qui ne sera réalisable qu’avec les efforts concertés et le soutien politique. Selon les priorités à l’époque, il est tout aussi probable que l’IA pourrait être utilisée pour trouver de nouvelles réserves de pétrole et de gaz que de détecter les fuites de méthane ou d’optimiser les grilles.
Compte tenu de la notion de «compensation» de l’IA, ses propres émissions doivent être prises en contexte. Le dioxyde de carbone reste dans l’atmosphère pendant des centaines d’années, donc même si l’IA trouve éventuellement des moyens de couper plus d’émissions qu’elle n’en produit, elle n’annulera pas les dégâts qu’il fera en cours de route.
« L’adoption généralisée des applications d’IA existantes pourrait entraîner des réductions d’émissions qui sont beaucoup plus importantes que les émissions des centres de données – mais aussi beaucoup plus faibles que ce qui est nécessaire pour traiter le changement climatique », conclut le rapport.
