L’intelligence artificielle ne se limite plus à la pression sur les fabricants de puces, les fournisseurs de cloud ou les équipes d’infrastructure. Elle transforme également la planification énergétique mondiale. Selon Gartner, la consommation électrique mondiale des centres de données atteindra 565 TWh en 2026, soit une hausse de 26,4 % par rapport aux 447 TWh estimés pour 2025. Ce chiffre confirme que la capacité de calcul devient avant tout une question électrique plutôt qu’informatique.

Cette évolution marque une étape clé. Pendant des années, la croissance des centres de données a pu être gérée grâce à des améliorations d’efficacité, la consolidation des serveurs, la virtualisation et l’utilisation d’énergies renouvelables. L’avènement de l’IA générative a bouleversé cet équilibre. Les serveurs optimisés pour l’IA consomment beaucoup plus d’énergie, nécessitent une refroidissement avancé, et augmentent la densité par rack à des niveaux incompatibles avec beaucoup de centres de données traditionnels.

Gartner estime également que la demande mondiale en puissance pour les centres de données passera de 104 GW en 2025 à 132 GW en 2026, soit une croissance de 27 %. D’ici 2030, cette demande pourrait atteindre 290 GW. Le message est clair : la disponibilité énergétique deviendra un critère déterminant pour accéder à des services d’IA à grande échelle, ou pour devoir attendre des permis, une connexion réseau ou de nouvelles capacités de production.

L’IA pèse désormais presque autant que les serveurs classiques

L’aspect le plus important du rapport concerne la répartition de la consommation. Si les serveurs classiques continueront de croître, leur progression sera très modérée. Gartner prévoit une augmentation de 193 TWh en 2025 à 195 TWh en 2026, puis 200 TWh en 2027. En revanche, la consommation des serveurs optimisés pour l’IA passera de 95 TWh en 2025 à 175 TWh en 2026, puis à 258 TWh en 2027.

Ce saut implique qu’en 2027, la consommation électrique des serveurs d’IA dépassera celle des serveurs classiques. Si ce repère est symbolique, il a aussi une portée opérationnelle. Les centres de données se redessinent autour des charges d’entraînement, d’inférence, de modèles linguistiques, d’agents d’IA, ainsi que des systèmes équipés de GPU ou d’accélérateurs spécialisés.

Le refroidissement et autres infrastructures connaissent également une augmentation importante. Selon Gartner, cette composante passera de 159 TWh en 2025 à 195 TWh en 2026, puis à 243 TWh en 2027. Le constat est clair : il ne suffit pas de se concentrer sur la GPU. Chaque nouveau cluster d’IA nécessite une distribution électrique adaptée, un refroidissement liquide ou hybride, des systèmes de secours, des transformations, des pompes, des mesures de sécurité, des réseaux internes, et une gestion thermique efficace.

En pratique, la consommation d’IA s’étale non seulement sur le matériel de calcul mais aussi sur toutes les infrastructures qui permettent à ce matériel de fonctionner de façon continue. D’où l’intérêt grandissant pour des investissements dans des capacités électriques totales, des accords d’énergie, des systèmes de refroidissement alternatifs, la production locale d’énergie, ou même la gestion de l’eau et la ventilation.

L’électricité devient le nouveau goulot d’étranglement

L’analyse de Gartner ne se limite pas aux chiffres en TWh, elle souligne que la capacité d’IA commence à être limitée par la disponibilité de l’énergie. Jusqu’à peu, le défi principal se portait sur les GPU. Aujourd’hui, beaucoup de régions constatent que posséder du capital et des puces ne suffit pas si l’énergie électrique contratée, les sous-stations ou les autorisations pour étendre le réseau ne suivent pas.

Ce changement impacte tous les acteurs du secteur : pas uniquement les grands laboratoires d’IA. Si les géants du cloud, les hyperescaleurs et les plateformes dominent l’offre, ceux qui ont besoin de colocation, de cloud privé ou de services managés peuvent faire face à des prix plus élevés, des délais rallongés, et moins de choix en termes de localisation.

L’Agence Internationale de l’Énergie prévoit que la consommation électrique des centres de données pourrait doubler d’ici 2030, atteignant environ 945 TWh dans son scénario de référence. Selon Gartner, la prévision est plus ambitieuse : plus de 1 200 TWh d’ici là. Ces projections, encore incertaines, convergent cependant vers un constat commun : le rôle des infrastructures numériques devient central dans la transition énergétique et carbone.

En Europe, notamment, la pression se fait sentir dans des régions à forte densité de centres de données. La Commission européenne a commencé à élaborer des standards minimaux en efficacité énergétique, en gestion de l’eau, en consommation d’électricité renouvelable et en efficacité opérationnelle. Cette régulation n’est pas une coïncidence : l’expansion de l’IA pourrait entrer en conflit avec les objectifs climatiques, avec des réseaux électriques vieillissants et des marchés énergétiques sous tension.

Ce que les opérateurs et les entreprises doivent envisager

Pour les opérateurs de centres de données, la priorité va désormais à sécuriser l’approvisionnement en énergie, avant même de finaliser tous leurs contrats commerciaux. Le choix de localisation ne se limite plus à la connectivité, à la fiscalité ou à la proximité des clients, mais prend également en compte la capacité du réseau, la rapidité d’accès, la disponibilité des énergies renouvelables, les accords d’achat d’électricité, le refroidissement efficace et l’acceptabilité sociale du projet.

Gartner recommande aux responsables d’infrastructure et d’exploitation de privilégier l’amélioration de l’efficacité, d’assurer un accès fiable à l’énergie, d’investir dans des solutions de refroidissement performantes, et d’étudier des architectures en périphérie (edge) afin de réduire la pression sur les grands campus centralisés. Toutes les charges d’IA n’ont pas besoin d’être traitées dans les mêmes types d’infrastructures ou avec la même densité.

Pour les entreprises utilisatrices, la leçon est pragmatique. La mise en œuvre de l’IA ne sera pas seulement une ligne dans le budget logiciel. Elle engendrera des coûts énergétiques, de cloud, d’inférence, de stockage et de gouvernance. Avant de déployer des agents, des assistants internes ou des automatisations massives, il est crucial de comprendre où, comment et à quel prix cela s’opère, ainsi que les garanties en termes de continuité et de coûts.

Par ailleurs, l’amélioration de l’efficacité logicielle devient essentielle. Modèles plus légers, quantification, réutilisation du cache, planification de l’inférence, choix approprié du matériel, réduction des appels superflus peuvent avoir un impact direct sur la réduction des coûts. Dans un contexte d’énergie limitée, l’optimisation dépasse la simple technique pour devenir une nécessité financière.

La course à l’Intelligence Artificielle entre dans une phase moins visible, mais plus critique. Les médias continueront à parler de modèles, d’agents et de nouveaux processeurs, mais la question fondamentale devient : où brancher tout cela ? Si Gartner a raison, 2026 sera l’année où la consommation électrique des centres de données cessera d’être un sujet réservé aux spécialistes pour devenir une explication stratégique pour toutes les entreprises dépendant de l’IA.

Questions fréquentes

De combien croîtra la consommation électrique des centres de données en 2026 ?

Gartner prévoit qu’elle atteindra 565 TWh, soit une hausse de 26,4 % par rapport aux 447 TWh de 2025.

Quelle sera la puissance demandée par ces centres en 2026 ?

La demande en puissance passera de 104 GW en 2025 à 132 GW en 2026, pour atteindre 290 GW en 2030, selon Gartner.

Quand les serveurs IA dépasseront-ils les serveurs classiques ?

Selon Gartner, cela devrait se produire en 2027, lorsque leur consommation électrique les fera surpasser ceux des serveurs traditionnels.

Pourquoi la consommation électrique de l’IA suscite-t-elle autant d’inquiétudes ?

Parce que la disponibilité d’énergie pourrait limiter la construction de nouveaux centres, augmenter les coûts cloud, retarder certains projets IA, et accroître la pression sur les réseaux électriques, le refroidissement, la durabilité et la planification énergétique.

Sources : gartner