Les modèles d’IA les plus récents reposent sur des datacenters massifs, dont la consommation électrique explose.
En 2022, ces infrastructures représentaient déjà 1 % de la demande mondiale d’électricité. À horizon 2026, cette part pourrait atteindre 4 %, dans un contexte où les réseaux électriques sont déjà sous tension. La génération d’images, de textes, ou même de simples prédictions algorithmiques devient un facteur non négligeable de pression sur les systèmes énergétiques.
Le contraste entre les engagements de sobriété affichés par les acteurs du numérique et la réalité des courbes de consommation est frappant.
Plusieurs projets d’implantation de datacenters, comme celui de Marseille, sont aujourd’hui bloqués en raison de l’incapacité locale à répondre à la demande. Et alors que la pression réglementaire commence à se dessiner en Europe (et uniquement en Europe), les grandes entreprises du secteur ont cessé de publier leurs données de consommation détaillées. Cette opacité fragilise toute tentative de pilotage énergétique éclairé.
Par ailleurs, la course à l’IA s’inscrit dans un contexte de forte électrification de l’économie (mobilité, chauffage, industrie), ce qui aggrave le déséquilibre. Les risques d’un recours accru à des sources carbonées, comme le charbon ou le gaz, ne peuvent plus être écartés. Le bilan carbone global des technologies numériques, souvent vanté comme neutre voire bénéfique, est en réalité en dérapage libre.
Des pistes existent pour améliorer l’efficacité des modèles : réduction de leur taille, optimisation des paramètres, ou inspiration biologique (le cerveau humain consomme environ 20 W, là où une carte graphique dédiée à l’IA peut dépasser les 700 W). Mais aujourd’hui, ces avancées sont essentiellement mises au service d’une intensification des usages et d’une modération énergétique.
Nous ne faisons qu’effleurer le coût énergétique réel de l’IA. Au-delà des promesses marketing et tant que la question de la soutenabilité n’est pas traitée de front, le progrès technologique risque de se heurter à un mur physique et politique : celui de l’énergie. Il ne s’agit plus seulement d’optimiser des algorithmes, mais de concevoir une gouvernance énergétique adaptée à une technologie désormais structurante et fortement consommatrice.
Flavien Astraud, Ingénieur R&D ITS Integra
