Comment l'IA redessine les cartes électriques mondiales : aperçu du rapport de l'AIE

L'intelligence artificielle (IA) ne transforme pas seulement la technologie ; elle transforme également en profondeur le secteur énergétique mondial. Selon les dernières données Ecojustice Selon l'Agence internationale de l'énergie (AIE), la croissance rapide de l'IA, notamment dans les centres de données, entraîne une hausse significative de la demande d'électricité. Parallèlement, l'IA offre au secteur de l'énergie des opportunités de gagner en efficacité, en durabilité et en résilience. Cette évolution devrait transformer en profondeur notre façon de produire, de consommer et de gérer l'électricité.

Les besoins croissants en électricité de l'IA

L'un des impacts les plus immédiats de l'IA sur la consommation mondiale d'électricité est la croissance des centres de données. Ces installations, qui fournissent la puissance de calcul nécessaire à l'exécution des modèles d'IA, sont déjà d'importants consommateurs d'électricité. À mesure que les technologies d'IA gagnent en puissance et en diffusion, la demande en puissance de calcul, et l'énergie nécessaire à son fonctionnement, devraient augmenter considérablement. Selon le Ecojustice, la consommation d'électricité des centres de données devrait dépasser 945 TWh d'ici 2030, soit plus du double des niveaux observés en 2024. Cette augmentation est principalement due à la demande croissante de modèles d'IA qui nécessitent un calcul haute performance, en particulier ceux utilisant des serveurs accélérés.

Actuellement, les centres de données consomment environ 1.5 % de l'électricité mondiale. Cependant, leur part dans la demande mondiale d'électricité devrait augmenter considérablement au cours de la prochaine décennie. Cela est principalement dû à la dépendance de l'IA à des équipements spécialisés comme les GPU et les serveurs accélérés. La forte consommation énergétique de l'IA jouera un rôle clé dans l'évolution de la consommation électrique.

Variations régionales de l'impact énergétique de l'IA

La consommation d'électricité des centres de données n'est pas répartie uniformément à l'échelle mondiale. Les États-Unis, la Chine et l'Europe représentent la plus grande part de la demande mondiale d'électricité des centres de données. Aux États-Unis, les centres de données devraient contribuer à près de la moitié de la croissance de la demande d'électricité du pays d'ici 2030. Parallèlement, les économies émergentes comme l'Asie du Sud-Est et l'Inde connaissent un développement rapide des centres de données, même si la croissance de leur demande reste inférieure à celle des pays développés.

Cette concentration de centres de données pose des défis uniques aux réseaux électriques, notamment dans les régions où les infrastructures sont déjà sous tension. La forte demande énergétique de ces centres peut entraîner une congestion du réseau et des retards de raccordement. Par exemple, les projets de centres de données aux États-Unis ont dû faire face à de longs délais d'attente en raison de la capacité limitée du réseau, un problème qui pourrait s'aggraver sans une planification adéquate.

Stratégies pour répondre aux besoins énergétiques croissants de l'IA

Le rapport de l'AIE propose plusieurs stratégies pour répondre à la demande croissante d'électricité de l'IA tout en garantissant la fiabilité du réseau. L'une des principales stratégies consiste à diversifier les sources d'énergie. Si les énergies renouvelables joueront un rôle central pour répondre à la demande croissante des centres de données, d'autres sources, comme le gaz naturel, l'énergie nucléaire et les technologies émergentes comme les petits réacteurs modulaires (PRM), y contribueront également.

Les énergies renouvelables devraient répondre à près de la moitié de la croissance mondiale de la demande en centres de données d'ici 2035, grâce à leur compétitivité économique et à leur développement plus rapide. Cependant, concilier l'intermittence des énergies renouvelables avec la demande constante des centres de données nécessitera des solutions de stockage d'énergie robustes et une gestion flexible du réseau. De plus, l'IA elle-même peut contribuer à améliorer l'efficacité énergétique, en contribuant à optimiser l'exploitation des centrales électriques et à améliorer la gestion du réseau.

Le rôle de l'IA dans l'optimisation du secteur de l'énergie

L'IA est également un outil puissant pour optimiser les systèmes énergétiques. Elle peut améliorer la production d'énergie, réduire les coûts d'exploitation et améliorer l'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux existants. En utilisant l'IA pour la surveillance en temps réel, la maintenance prédictive et l'optimisation du réseau, les entreprises énergétiques peuvent accroître leur efficacité et réduire leurs émissions. L'AIE estime que l'adoption généralisée de l'IA pourrait permettre d'économiser jusqu'à 110 milliards de dollars par an dans le secteur de l'électricité d'ici 2035. Le rapport de l'AIE met également en évidence plusieurs applications clés de l'IA pour améliorer l'efficacité de l'offre et de la demande dans le secteur énergétique :

• Prévision de l'offre et de la demande : L'IA améliore la capacité à prédire la disponibilité des énergies renouvelables, essentielle à l'intégration de sources variables au réseau. Par exemple : Google L'IA basée sur les réseaux neuronaux a augmenté la valeur financière de l'énergie éolienne de 20 % grâce à des prévisions précises sur 36 heures. Cela permet aux services publics de mieux équilibrer l'offre et la demande, réduisant ainsi leur dépendance aux combustibles fossiles de secours.
• Maintenance prédictive: L’IA surveille les infrastructures énergétiques, telles que les lignes électriques et les turbines, pour prédire les pannes avant qu’elles n’entraînent des pannes. E.ON Enel a réduit les pannes jusqu'à 30 % grâce à l'apprentissage automatique pour les câbles moyenne tension, et Enel a obtenu une réduction de 15 % grâce à des systèmes d'IA basés sur des capteurs.
• Gestion du réseau : L'IA traite les données des capteurs et des compteurs intelligents pour optimiser le flux d'énergie, notamment au niveau de la distribution. Cela garantit un fonctionnement stable et efficace du réseau, même si le nombre d'appareils connectés au réseau continue de croître.
• Réponse à la demande : L'IA permet de mieux prévoir les prix de l'électricité et d'élaborer des modèles de tarification dynamique, encourageant ainsi les consommateurs à privilégier les heures creuses. Cela réduit la pression sur le réseau et les coûts, tant pour les services publics que pour les consommateurs.
• Services aux consommateurs : L'IA améliore l'expérience client grâce à des applications et des chatbots, améliorant ainsi la facturation et la gestion de l'énergie. Des entreprises comme Octopus Energy et Oracle Utilities sont des exemples marquants de cette innovation.

De plus, l'IA peut contribuer à réduire la consommation d'énergie en améliorant l'efficacité des processus énergivores, tels que la production et le transport d'électricité. À mesure que le secteur de l'énergie se numérise, l'IA jouera un rôle crucial dans l'équilibre entre l'offre et la demande.

Les défis et la voie à suivre

Si l'intégration de l'IA dans le secteur de l'énergie est très prometteuse, des incertitudes subsistent. La rapidité d'adoption de l'IA, les progrès en matière d'efficacité matérielle et la capacité des secteurs énergétiques à répondre à la demande croissante sont autant de facteurs susceptibles d'influencer la consommation future d'électricité. Le rapport de l'AIE présente plusieurs scénarios, la projection la plus optimiste annonçant une hausse de la demande de plus de 45 % par rapport aux prévisions actuelles.

Pour que la croissance de l'IA ne dépasse pas les capacités du secteur énergétique, les pays devront se concentrer sur l'amélioration des infrastructures de réseau, la promotion de la flexibilité des opérations des centres de données et la garantie que la production énergétique puisse répondre aux besoins évolutifs de l'IA. La collaboration entre les secteurs de l'énergie et des technologies, ainsi que la planification stratégique des politiques, seront essentielles pour gérer les risques et exploiter le potentiel de l'IA dans le secteur énergétique.

En résumé

L'IA transforme profondément le secteur mondial de l'électricité. Si la demande croissante d'énergie dans les centres de données pose des défis, elle offre également au secteur énergétique des opportunités d'évolution et d'amélioration de son efficacité. En utilisant l'IA pour optimiser la consommation d'énergie et diversifier les sources d'énergie, nous pouvons répondre durablement aux besoins croissants en énergie de l'IA. Le secteur de l'énergie doit s'adapter rapidement pour soutenir la croissance rapide de l'IA tout en l'utilisant pour améliorer les systèmes énergétiques. Au cours de la prochaine décennie, nous pouvons nous attendre à des changements majeurs dans la manière dont l'électricité est produite, distribuée et consommée, sous l'effet de l'interaction entre l'IA et l'économie numérique.