La demande d'électricité pour les centres de données devrait plus que doubler d'ici 2030, dopée par l'IA

Déjà énergivores, les centres de données ont redoublé en appétit avec le développement récent de l'IA générative, qui nécessite des capacités de calcul colossales pour traiter les informations accumulées dans des bases de données gigantesques.

En 2024, les besoins électriques de ces infrastructures ne représentaient qu'environ 1,5% de la consommation mondiale (415 TWh), mais ils ont déjà augmenté de 12% par an au cours des cinq dernières années. Et ce n'est pas fini.

"La demande d'électricité des centres de données dans le monde devrait plus que doubler d'ici 2030 pour atteindre environ 945 térawattheures (TWh), soit un peu plus" que tout ce que le Japon consomme aujourd'hui, selon l'AIE.

A cette échéance, les centres de données consommeraient alors un peu moins de 3% de l'électricité mondiale, une part encore modeste mais qui masque des effets beaucoup plus sensibles localement.

Inégalement répartis dans le monde et concentrés dans quelques régions d'un pays, et souvent près des villes, ils soulèvent nombre de défis : approvisionnement en énergie, consommation d'eau pour le refroidissement, pression sur le réseau électrique...

A lui seul, "un centre de données de 100 mégawatts peut consommer autant d'électricité que 100.000 ménages" annuellement, et demain, "les plus grands centres en construction aujourd'hui consommeront 20 fois plus", l'équivalent de la consommation de 2 millions de foyers, selon l'AIE.

Dans son rapport, le premier consacré à l'IA, l'agence de l'énergie de l'OCDE souligne aussi que "des incertitudes" planent sur cette consommation, qui dépendra de "la rapidité d'adoption de l'IA", des progrès d'efficacité énergétique et de "la possibilité de résoudre les goulets d'étranglement" dans le secteur énergétique.

Le charbon, en tête aujourd'hui

Cette soif d'électricité est "particulièrement" marquée dans certains pays, comme aux Etats-Unis, où "près de la moitié de la croissance de la demande d'électricité (...) entre aujourd'hui et 2030 sera tirée par les centres de données", a souligné jeudi le directeur exécutif de l'AIE Fatih Birol.

Ensemble, les Etats-Unis, l'Europe et la Chine représentent aujourd'hui environ 85% de la consommation des "datas centers". Le premier défi est donc de trouver de l'électricité abordable et abondante.

"D'ici à 2030, les énergies renouvelables couvriront près de la moitié de l'augmentation de la demande mondiale d'électricité pour les centres de données, suivies de près par le gaz naturel et le charbon", le nucléaire gagnant des parts après 2030, selon l'AIE.

"Le moyen le moins coûteux de répondre à cette demande croissante sera d'accélérer la mise en place d'énergies renouvelables telles que l'énergie éolienne et solaire, complétée par le stockage dans des batteries", souligne aussi Euan Graham, analyste chez Ember.

Mais aujourd'hui, 30% de cette électricité est issue du charbon, un combustible ultra-polluant dont le président américain Donald Trump promet de "doper" l'extraction afin de répondre notamment aux ambitions de l'IA.

Dans cette situation, la course aux centres de données fera inéluctablement grimper les émissions liées à la consommation électrique, de 180 millions de tonnes de CO2 aujourd'hui à 300 millions de tonnes d'ici 2035, une part toutefois minime à l'échelle des émissions mondiales estimées en 2024 (41,6 milliards de tonnes), tempère l'AIE.

Elles resteront "inférieures à 1,5 % des émissions totales du secteur de l'énergie" sur la période, mais elles font partie de celles "qui augmentent le plus rapidement", précise l'Agence.

Selon l'AIE, ces émissions pourraient être compensées par des économies d'émissions trois à cinq fois plus importantes, grâce aux gains d'efficacité et aux innovations induites par l'IA dans l'économie (énergie, transports, bâtiments, industrie), avance l'AIE. Prudente, elle souligne toutefois que "l'adoption (généralisée) de l'IA n'est pas garantie et pourrait être annulée par des effets de rebond et une augmentation de la consommation de combustibles fossiles", si leurs coûts baissent.

Autrement dit, l'IA n'est "pas une solution miracle" de transition énergétique et une "politique proactive" reste nécessaire.