IA et énergie : l’intégration du futur ?

L’intelligence artificielle et l’énergie pourraient révolutionner le secteur énergétique. Comment ? Quelles sont les prévisions pour l’avenir ? 

Stratégiquement intégrées, l’intelligence artificielle et l’énergie pourraient révolutionner le secteur énergétique à tous les niveaux, de l’optimisation des structures existantes à l’innovation dans des domaines technologiques cruciaux. Dans cet article, nous analyserons la situation actuelle, les prévisions des experts pour l’avenir et les défis auxquels cette interaction sera inévitablement confrontée. 

Intelligence artificielle et énergie : pourquoi une réflexion s’impose-t-elle ? 

L’intelligence artificielle et l’énergie doivent être considérées ensemble, comme les deux faces d’une même médaille, en raison de leur relation double et symbiotique : l’IA a besoin de l’énergie, et donc du secteur énergétique, pour exister, et le secteur énergétique a besoin du potentiel de l’IA pour évoluer et innover dans un contexte de demande en constante augmentation.  

La pertinence du sujet est telle que l’AIE (Agence internationale de l’énergie), une organisation intergouvernementale œuvrant pour la sécurité énergétique mondiale et la promotion de politiques énergétiques durables, a publié en avril 2025 un rapport intitulé « Énergie et IA ». Dans ces 304 pages, l’objectif est de démontrer au monde entier une thèse très claire : le potentiel révolutionnaire de l’intelligence artificielle doit être exploité pour maximiser l’innovation et l’efficacité dans un secteur stratégique tel que l’énergie. Cette intégration, selon l’AIE, est essentielle pour optimiser, repenser et renouveler un système qui, jour après jour, doit répondre aux besoins croissants de la population, de l’industrie et des services.

Maintenant que les raisons sont claires, il est temps d’approfondir la question pour répondre à des questions spécifiques : quelle est la consommation actuelle et future des centres de données IA ? Comment la demande sera-t-elle satisfaite ? De plus, comment l’IA peut-elle aider le secteur de l’énergie ? Quels seront les principaux défis ? Voyons comment les experts de l’AIE ont répondu.

Pourquoi l’intelligence artificielle a-t-elle besoin du secteur de l’énergie ?

La réponse à cette question, comme vous pouvez le deviner, est simple : parce qu’elle consomme – beaucoup – et qu’elle consommera de plus en plus à mesure qu’elle se généralisera dans divers domaines de la vie quotidienne. En d’autres termes, l’IA pourrait représenter une révolution comparable à la découverte de l’électricité, précisément en raison de son statut de technologie à usage général. Wall Street en est apparemment bien consciente, puisque entre le lancement de ChatGPT en novembre 2022 et la fin de 2024, environ 65 % de la croissance de la capitalisation boursière du S&P 500 est attribuable à des entreprises liées à l’intelligence artificielle. Ce pourcentage équivaut à environ 12 000 milliards de dollars (douze mille milliards) – il convient également de noter l’intérêt pour la catégorie Crypto AI, comme dans le cas de Grayscale. 

Comme dans la dynamique circulaire la plus classique, une injection massive de capitaux a déclenché une ruée vers les investissements, les grandes entreprises technologiques prévoyant de dépenser jusqu’à 300 milliards de dollars en actifs, installations et équipements liés à l’intelligence artificielle pour la seule année 2025. Bien sûr, une grande partie de ces fonds est absorbée par les centres de données, qui sont essentiels à la formation et à la mise en œuvre de l’IA, mais qui sont extrêmement gourmands en énergie. 

Quelle est la consommation des centres de données ?

Les centres de données, définis comme un ensemble de serveurs et de systèmes de stockage destinés au traitement et au stockage des données, représentent actuellement environ 1,5 % de la consommation mondiale d’électricité, soit 415 TWh (térawattheures) : un centre de données conçu pour l’IA, par exemple, peut nécessiter autant d’électricité que 100 000 foyers moyens, tandis que ceux en construction, nettement plus grands, pourraient consommer jusqu’à 20 fois plus. 

À l’horizon 2017-2021, les centres de données ont augmenté leur consommation d’électricité de 12 %, soit quatre fois plus vite que la consommation mondiale totale. Cela signifie que si la planète Terre a augmenté sa demande en électricité de 3 % depuis 2017, les centres de données ont nécessité quatre fois ce taux de croissance. Inutile de préciser que le principal moteur de cette augmentation est l’intelligence artificielle, suivie par les services numériques, qui sont également très demandés. Dans ce contexte, l’AIE indique qu’en 2024, les trois principaux consommateurs mondiaux seront les États-Unis (avec 45 % du total), suivis de la Chine (25 %) et de l’Union européenne (15 %).

Ainsi, si la consommation des centres de données s’élève actuellement à 415 TWh, le rapport de l’AIE estime que ce chiffre doublera d’ici 2030, pour atteindre environ 945 TWh, soit un peu plus que la consommation totale du Japon. Quant aux projections pour 2035, le rapport fait référence à un « effet ciseaux », car il inclut dans ses calculs des variables liées au développement de solutions efficaces d’économie d’énergie. Dans tous les cas, la fourchette va d’un minimum de 700 TWh à un maximum de 1 700 TWh. 

Cette augmentation incroyable est liée à la fois à la plus grande « présence physique » des centres de données dans le monde et à leur utilisation intensifiée, en partant du principe que, à l’avenir, l’IA s’étendra à tous les coins des villes dans lesquelles nous vivons. En effet, en termes de consommation, l’impact le plus significatif se situe pendant la phase d’exploitation plutôt que pendant la production ou la configuration : une puce de dernière génération de 3 nanomètres nécessite environ 2,3 MWh (mégawattheures) par plaquette – la tranche circulaire de silicium sur laquelle les circuits sont fabriqués – pour être produite, 10 MWh pour être configurée et 80 MWh pour fonctionner pendant un cycle de vie de cinq ans.  

Comment répondre à cette demande à l’avenir ?

Le rapport répond de la seule manière possible, à savoir avec une gamme diversifiée de sources d’énergie. En particulier, dans le scénario de référence – obtenu à partir d’une analyse des conditions actuelles, sans inclure de variables optimistes ou pessimistes – les énergies renouvelables et le gaz naturel devraient être les moteurs de ce mix énergétique, les premières couvrant environ la moitié de la demande (450 TWh) et le second représentant près d’un quart (175 TWh). Vient ensuite l’énergie nucléaire qui, avec la mise en œuvre de petits réacteurs modulaires (SMR), pourrait contribuer légèrement moins que le gaz naturel. 

Passons maintenant au secteur de l’énergie. 

Pourquoi le secteur de l’énergie a-t-il besoin de l’intelligence artificielle ?

Parce que, comme on le voit bien, l’intelligence artificielle est capable d’optimiser tous les aspects du secteur de l’énergie : exploration, production, maintenance, sécurité et distribution. En bref, comme on l’a dit au début de cet article, l’application de l’IA au secteur de l’énergie pourrait le révolutionner. Voyons quelques cas concrets : 

L’IA et l’énergie ensemble dans l’industrie pétrolière et gazière

Le rapport nous informe que dans ce domaine, l’adoption de la combinaison gagnante entre intelligence artificielle et énergie a été plus rapide que la moyenne. Les principales utilisations concernent l’optimisation des processus d’exploration et d’identification des gisements, l’automatisation des activités d’extraction des hydrocarbures (gestion des puits, contrôle des flux et séparation des fluides), mais aussi tout ce qui touche à la sécurité et à la maintenance : détection des fuites, maintenance préventive et réduction des émissions. À l’avenir, selon l’AIE, cette intégration pourrait se traduire par une économie de 10 % des coûts d’exploitation en eaux profondes. 

L’intelligence artificielle dans le secteur de l’électricité

Dans le domaine de l’électricité, le rapport de l’AIE prévoit que l’IA jouera un rôle clé dans l’équilibrage des réseaux, qui sont de plus en plus numérisés et décentralisés, comme c’est le cas des panneaux solaires installés sur les toits. Plus précisément, l’IA pourrait améliorer la prévision et l’intégration de la production d’énergie renouvelable en réduisant les restrictions (réductions forcées) et, par conséquent, les émissions. En termes simples, cela signifie que l’intelligence artificielle, grâce à sa capacité à analyser des séries de données infinies, serait en mesure de faire des prévisions plus précises sur la production d’énergie renouvelable (qui est influencée par les conditions météorologiques) et la demande moyenne. Cela permettrait d’intégrer les énergies renouvelables avec d’autres sources d’énergie de manière plus précise et plus intelligente, en évitant le gaspillage inutile lié au blocage arbitraire de l’électricité excédentaire (réduction). 

Il existe également un enjeu intéressant lié à l’amélioration de l’efficacité des réseaux existants. En résumé, l’intégration de l’IA permettrait de libérer jusqu’à 175 GW (gigawatts). Comment ? Grâce à l’utilisation de capteurs à distance et d’outils de gestion capables de lire et de traiter d’énormes quantités de données en temps réel. Actuellement, les réseaux électriques – ou lignes de transport – transportent une quantité maximale d’électricité basée sur des conditions statiques et conservatrices, calculée avec une marge de sécurité très large : pendant l’été, par exemple, la température de l’air et le vent sont mesurés de manière conservatrice afin d’éviter que des flux électriques excessifs ne provoquent la fusion des câbles ou des problèmes similaires. Il en résulte que, la plupart du temps, les réseaux fonctionnent à faible capacité. Avec une gestion basée sur l’IA, ces conditions passeraient de statiques à dynamiques (Dynamic Line Rating, DLR) et permettraient un contrôle en temps réel de la capacité de charge des réseaux eux-mêmes, avec des effets positifs sur la quantité d’énergie circulant.   

Enfin, l’intelligence artificielle appliquée au secteur de l’électricité pourrait contribuer concrètement à la détection des défauts sur le réseau et à la maintenance préventive des centrales électriques. Dans le premier cas, en accélérant les opérations de localisation des problèmes, avec une réduction de 30 à 50 % de la durée des coupures. Dans le second, en optimisant l’identification des dommages potentiels, en signalant à l’avance la nécessité de remplacer des composants essentiels, avec des économies estimées à 110 milliards de dollars d’ici 2035.

L’IA dans l’industrie, les transports et le chauffage des bâtiments

Pour conclure cette section, le rapport aborde brièvement les trois domaines appartenant à la macro-catégorie des « utilisations finales », c’est-à-dire les utilisations qui sont faites de l’énergie après sa distribution aux utilisateurs finaux. En ce qui concerne l’industrie, l’AIE quantifie les avantages de la mise en œuvre d’applications d’IA à des économies équivalentes à la consommation totale actuelle du Mexique. Ensuite, dans le domaine des transports, elle évoque des réductions équivalentes à l’énergie utilisée par 120 millions de voitures, grâce à l’optimisation du trafic et des itinéraires. Enfin, l’IA pourrait améliorer la gestion des systèmes de chauffage dans les bâtiments civils et non civils, avec une réduction prévue de la consommation d’électricité d’environ 300 TWh, soit la quantité produite par l’Australie et la Nouvelle-Zélande en un an. 

Intelligence artificielle et énergie : innovations

L’intelligence artificielle peut contribuer de manière significative à l’innovation énergétique, car elle est capable de rechercher rapidement des molécules susceptibles d’améliorer les outils existants. Grâce à la combinaison de modèles prédictifs et génératifs et à une littérature académique infinie, l’IA accélère de manière exponentielle le processus de sélection des candidats et de création de prototypes adaptés. Quatre domaines clés pourraient notamment bénéficier du potentiel de l’IA :

• La production de ciment, en rendant plus efficace la recherche et le développement de nouveaux mélanges et en réduisant l’utilisation du clinker, un composant très polluant qui constitue la base même du ciment.
• La recherche de matériaux permettant de capter le CO2, tels que les MOF (Metal Organic Frameworks), réduit ainsi la consommation d’énergie et les coûts associés au CCUS (Carbon Capture, Utilisation and Storage), le processus de capture du CO2 en vue de sa réutilisation ou de son stockage. 
• La conception de catalyseurs pour les carburants synthétiques, c’est-à-dire des substances qui accélèrent les réactions chimiques pour produire des carburants à faibles émissions. La difficulté de concevoir ce type de catalyseur réside dans le nombre infini de combinaisons possibles entre les molécules, un processus que l’IA est capable d’accélérer considérablement. 
• Recherche et développement dans le domaine des batteries, facilitant les tests de matériaux, la prévision des performances, l’optimisation de la production et les processus de gestion de fin de vie. 

Quels sont les défis liés à l’intégration de l’IA dans le secteur de l’énergie ?

Le rapport conclut en présentant, comme il se doit, les obstacles auxquels ce projet ambitieux sera confronté. Tout d’abord, l’AIE nous met en garde contre le fait que la numérisation croissante, tout en ayant des implications positives pour la sécurité énergétique, comporte inévitablement des risques spécifiques, tels que la vulnérabilité aux cyberattaques. Un problème fondamental concerne également la sécurité des chaînes d’approvisionnement énergétique : les puces électroniques, comme on le sait, nécessitent de grandes quantités de terres rares et de minéraux critiques, qui sont concentrés dans quelques régions du monde – la Chine contrôle 98 % du raffinage du gallium. Un troisième problème concerne la dissociation des investissements dans les centres de données et dans les infrastructures énergétiques, qui sont essentielles au fonctionnement du système. Enfin, il y a la question du manque de compétences numériques et de personnel qualifié, associée à un dialogue insuffisant entre les institutions, le secteur technologique et le secteur énergétique. 

Je ne sais pas ce que vous en pensez, mais après avoir lu et analysé ce rapport, nous sommes assez convaincus que l’intelligence artificielle va également régner dans ce secteur : avec ses avantages et ses inconvénients, ses risques et ses opportunités. Mais après tout, qui ne tente rien n’a rien.