L’avancement rapide de l’intelligence artificielle est devenu l’un des principaux défis énergétiques pour les années à venir. Comme le souligne l’Agence Internationale de l’Énergie, la demande en électricité liée au traitement des données et au fonctionnement des centres de données pourrait doubler d’ici 2030, principalement en raison de la croissance de l’IA générative et des services numériques de dernière génération. Cette évolution nécessite une repense de la planification énergétique et un renforcement de l’intégration de nouvelles sources d’énergie.

Au niveau national, le ministère de la Transition écologique et du Défi démographique a mis en avant l’importance d’accroître l’efficacité énergétique des centres de données et de progresser vers des modèles plus durables via des réglementations alignées avec la législation européenne. Ces directives appellent à une plus grande transparence concernant la consommation énergétique et les émissions associées à des infrastructures numériques essentielles pour l’économie et la société.

Dans ce contexte de changement technologique et de transition énergétique, le centre de formation MINT, spécialisé dans l’industrie 4.0 et les énergies renouvelables, analyse l’impact réel de la consommation énergétique liée à l’utilisation de l’intelligence artificielle et sa connexion directe avec le développement des énergies propres, en se basant sur l’avis de deux experts associés à leur Master en Énergies Renouvelables et Efficacité Énergétique.

L’impact réel de l’utilisation quotidienne de l’intelligence artificielle

Au-delà des chiffres impressionnants, L’impact énergétique de l’IA commence à chaque requête quotidienne. Rubén Linacero, ingénieur en Énergies Renouvelables et expert du Master en Énergies Renouvelables et Efficacité Énergétique de MINT, explique que «chaque fois que nous utilisons un outil d’IA, nous activons des serveurs distants qui consomment de l’énergie et produisent de la chaleur, ce qui oblige à utiliser des systèmes de refroidissement très énergivores.»

Selon les données du secteur, chaque requête peut représenter environ 0,3 Wh. Ce chiffre, apparemment faible, se multiplie de façon massive lorsque des millions de personnes utilisent ces outils quotidiennement. «Pour égaler la consommation moyenne d’un réfrigérateur d’environ 300 Wh, il faudrait réaliser environ mille requêtes, ce qui est facilement dépassé dans un environnement professionnel si l’on prend en compte tout le personnel», indique Linacero.

Centres de données, le cœur énergétique de l’IA

La majorité de la consommation énergétique de l’intelligence artificielle se concentre dans les centres de traitement de données, des installations qui ont connu une croissance rapide pour répondre aux exigences de l’IA générative. Alberto Martínez, titulaire d’un Master en Ingénierie et expert du Master en Énergies Renouvelables de MINT, souligne que « chaque année, entre 120 et 140 centres de données de très grande capacité sont mis en service, impulsés directement par la nécessité de puissance de calcul requise par l’IA ».

Malgré cette croissance, Martínez insiste sur le fait que l’efficacité énergétique de ces installations s’est considérablement améliorée. À cet égard, il précise que « l’efficacité énergétique des centres de données a notablement progressé grâce à l’indicateur PUE (Power Usage Effectiveness). Alors que les premiers centres présentaient des valeurs supérieures à 2,5, les centres actuels tournent autour de 1,2. Cela signifie que plus de 80 % de l’énergie consommée est utilisée de manière efficace pour le traitement des données ».

Les énergies renouvelables comme alliées face à la nouvelle demande numérique

La relation entre l’intelligence artificielle et les énergies renouvelables se renforce de plus en plus. Rubén Linacero indique que « les centres de données commencent à intégrer leur propre production renouvelable, en particulier solaire photovoltaïque, en raison de sa facilité de prévision, mais la demande massive ouvre la voie à des solutions telles que des parcs éoliens dédiés à plus forte densité énergétique ».

Comme pour les cryptomonnaies, ici l’énergie devient directement une richesse numérique. « Finalement, le secteur de l’énergie est un marché, et la destination du kWh dépend du marché et des conditions environnementales », ajoute Linacero.

Par ailleurs, l’IA nécessite une qualité d’approvisionnement très élevée. Alberto Martínez souligne que « les centres de données ne peuvent se permettre d’interruptions et requièrent des systèmes de redondance et de sauvegarde qui ont traditionnellement dépendu du diésel ».

En réponse, le secteur cherche des alternatives plus durables, telles que le hydrogène vert, les biocarburants, les petits réacteurs nucléaires ou encore l’utilisation de l’énergie hydroélectrique et géothermique. Les ‘centres de données verts’ se profilent comme une solution clé, bien que les experts de MINT mettent en garde sur le fait que leur durabilité réelle doit être jugée en tenant compte de l’ensemble de leur cycle de vie.

La grande paradoxe énergétique de l’intelligence artificielle

De MINT, on insiste sur le fait que l’intelligence artificielle représente une paradoxe : elle entraîne une augmentation significative de la demande électrique, tout en étant une clé pour optimiser les réseaux électriques, le secteur des transports et la construction, qui concentrent près de 95 % de la consommation énergétique finale.

«L’IA est à la fois une partie du problème et une partie de la solution», concluent les experts de MINT. « Si elle est orientée vers l’efficacité et soutenue par des énergies renouvelables, elle peut accélérer la transition énergétique. Mais si sa croissance échappe à toute planification, elle pourrait mettre cette transition en péril ».

En tant que centre de formation spécialisé dans l’industrie 4.0 et les énergies renouvelables, MINT s’engage à former les professionnels qui devront gérer cet équilibre, en préparant des profils capables de comprendre l’impact énergétique de la digitalisation et de concevoir un avenir technologique durable.