Centres de données IA, d’où viendra l’énergie ?

L'infrastructure de l'IA se développe rapidement, entre les annonces de nouvelles régions cloud et de centres de données, les plateformes Ai souverain et Ai factory. Mais d’où viendra l’électricité nécessaire pour les alimenter ? Cela rendra-t-il de plus en plus non durable notre exploitation des ressources de la planète ? Si tu demandes GSMA dans une nouvelle analyse de l'évolution des infrastructures de télécommunications.

Ce ce n'est pas « l'histoire habituelle de la terre, de la fibre, du capital et des clients », soulignent les analystes, mais de la nécessité de fournir de l'électricité de manière durable avec un plan structuré impliquant les opérateurs et les gouvernements.

Pouvons-nous utiliser toute l’énergie d’un pays pour un centre de données d’IA ?

La GSMA met en lumière certaines des annonces les plus récentes. En particulier, « La collaboration de Microsoft avec G42 (société d'IA basée à Abu Dhabi) pour un projet de centre de données au Kenya met en évidence ce problème.« , écrivent les analystes. « Le projet, selon certaines sources, suscite déjà des inquiétudes car, à pleine capacité, il nécessiterait environ 1 GW d'énergie, soit près d'un tiers de la capacité électrique installée totale du pays.. Le président William Ruto aurait déclaré que pour alimenter le projet, cela signifierait couper l’approvisionnement en électricité de la moitié du pays.

Il s’agit d’un exemple extrême, mais utile car il montre clairement le compromis. L’infrastructure de l’intelligence artificielle n’est pas externe au système énergétique, mais en dépend et l’utilise pour fonctionner.

Les réseaux électriques sous pression dans le monde

La même pression est visible sur de nombreux autres marchés, chacun montrant une version légèrement différente de la même contrainte. En Irlande, le Bureau central des statistiques affirme que les centres de données ont utilisé 22 % de l'électricité mesurée en 2024, contre 5 % en 2015..

Dans Allemagne, Le ministère fédéral de l’Économie et de l’Action climatique affirme que la demande d’énergie installée pour l’informatique a dépassé 2 700 MW en 2024 et pourrait atteindre 4 800 MW d’ici 2030.

Dans le États-Unis, L'économiste a signalé des manifestations locales dans certaines parties de l'Iowa, du Michigan, de la Virginie et du Texas concernant la consommation d'énergie, la demande en eau, le bruit et les infrastructures de transmission.

Dans MalaisieIsis Malaysia, un institut de recherche politique malaisien, souligne la croissance rapide des centres de données à Johor, associée aux inquiétudes concernant l'énergie, l'eau et l'adéquation des infrastructures locales.

Dans Japonle rapport interministériel Watt-Bit Collaboration relie l’augmentation du trafic d’IA à la nécessité de coordonner les infrastructures électriques et de télécommunications. Et en Afrique du Sud, le ministère des Communications et des Technologies numériques affirme que l'électricité est utilisée 24h/24 et 7j/7 dans les centres de données. pourrait obliger les opérateurs à s’approvisionner eux-mêmes en électricité et en eau.

La relation entre l’IA et l’énergie évolue

La relation entre intelligence artificielle et énergie n’est pas un sujet nouveau. Toutefois, les dernières projections de la demande suggèrent que le débat est en train de changer. La question n’est plus simplement de savoir si l’IA consomme plus d’énergie ou améliore l’efficacité, mais si les systèmes électriques peuvent se développer assez rapidement. pour prendre en charge l’ampleur de l’infrastructure d’IA annoncée.

Les chiffres montrent clairement le problème. Selon l'Agence internationale de l'énergie (AIE), la demande en électricité des centres de données pourrait passer d'environ 415 TWh en 2024 à environ 945 TWh d'ici 2030.pilotée par l’utilisation de l’intelligence artificielle. Selon la GSMA, le défi devient plus difficile lorsque la croissance est concentrée sur des marchés spécifiques.

Centre de données IA, choix difficiles quant à l'accès à l'électricité

Que se passe-t-il lorsque la demande d’électricité augmente plus rapidement que la capacité de production, les connexions au réseau et la capacité de transport ? Les projets peuvent être retardés, réduits ou orientés vers des solutions énergétiques dédiées.

Les gouvernements devront peut-être également prendre des décisions plus difficiles quant à savoir qui aura accès en premier à une électricité fiable : pour répondre aux besoins quotidiens essentiels des familles, de l’industrie, des infrastructures d’IA ou d’autres priorités publiques.

La course à l’IA se transforme de plus en plus en course à la planification énergétique.

Gsma : une vérification énergétique est obligatoire

Selon la GSMA, sune simple vérification serait nécessaire, ce qui manque souvent dans les annonces relatives aux infrastructures d'IA.

« Avant de nous demander combien d'usines d'IA ou de centres de données un marché peut attirer, nous devrions nous demander : combien d'électricité un pays produit-il ? Combien consomme-t-il ? », écrivent les analystes. « Ce pays est-il essentiellement autosuffisant, dépendant des importations ou limité par la capacité du réseau ? Cela donne une vision simple mais efficace et aide à répondre à la question la plus importante : y a-t-il suffisamment de marge pour une nouvelle demande toujours active ?

Si un pays peut à peine répondre à la demande existante, dépend de l’électricité importée ou dispose d’une capacité de réseau limitée, l’ajout de grands centres de données pour l’IA devient un problème structurel. Il ne suffit pas de dire qu'une installation sera efficace ou alimentée par des énergies renouvelables. La question la plus importante est de savoir si le système dans son ensemble peut absorber la charge sans créer de pression ailleurs.

Les conséquences pour les opérateurs de TLC et les dirigeants politiques

Pour les opérateurs, les fournisseurs de cloud et les gouvernements, la prochaine phase de planification de l'infrastructure d'IA devra relier les ambitions numériques à la réalité énergétique. Cela signifie regardez au-delà de la terre, de la fibre et du capital, et posez immédiatement des questions sur la disponibilité énergétiquedélais de connexion au réseau, mix de production et résilience.

L’IA peut encore évoluer rapidement, mais les endroits qui la mettront le mieux en œuvre seront probablement ceux qui planifient la couche d’alimentation avec autant de soin que la couche du centre de données. Le facteur limitant n’est peut-être pas la demande de services d’IA, mais la capacité des systèmes électriques à les prendre en charge. avec la vitesse et l'évolutivité dont vous avez besoin.

La consommation d'électricité au galop, estime Gartner

Ces derniers jours, Gartner a publié une étude estimant un Croissance de 27% de la consommation électrique d’ici centre de données pendant la 2026.

« La demande continue de charges de travail de AL'informatique à forte intensité de calcul entraîne une croissance sans précédent de la consommation d'énergie des centres de données, tandis que la capacité de l'IA est désormais limitée par la disponibilité énergétiquefaisant de la sécurité énergétique des centres de données le nouveau champ de bataille pour l'évolutivité et la protection de pointe dans la course mondiale à l'IA », explique-t-il. Linglan Wang, directeur analyste chez Gartner.

Les serveurs optimisés pour l’IA continuent également d’alimenter l’augmentation de la consommation énergétique des centres de données. Gartner prédit que l'adoption de machines ad hoc représentera 31% de la consommation en 2026 et que d’ici 2027 leurs besoins dépasseront ceux des serveurs classiques.

Avec une consommation électrique des datacenters estimée à plus de 1 200 TWh d’ici 2030, l’approvisionnement du réseau électrique sera insuffisant pour répondre aux besoins des futurs datacenters, impactant tous les utilisateurs.

Pour Wang, il n'y a pas d'alternative : « Les responsables de l'infrastructure et des opérations doivent donner la priorité aux améliorations de l'efficacité et à la sécurité de l'accès au réseau », prévient l'analyste, « en investissant également dans les systèmes de refroidissement à haut rendement et l'informatique de pointe pour atténuer les contraintes énergétiques et assurer une croissance durable et évolutive.

Qui consomme le plus : les États-Unis en tête

Les prévisions de Gartner sont conformes à la trajectoire de croissance de la consommation tracée par le rapport « Giving Energ-IA to Italy » de l'Institut pour la compétitivité (I-Com). Selon l'étude, en effet, les centres de données et les infrastructures de traitement des données absorbent actuellement environ 1,5% de l'électricité mondiale, mais d'ici 2030 la consommation pourrait augmenter de 127%, passant de 416 TWh à 946 TWh. En parallèle, la capacité installée mondiale passera de 97 GW en 2024 à 226 GW.

Dans ce scénario, toujours selon I-Com les États-Unis sont en tête du classement avec 44% de la consommationsuivi de la Chine (25 %) et de l'Europe (16 %). Dans l'UE, le poids des centres de données sur les besoins en électricité est déjà de 3 %, avec des pics records en Irlande, où en 2023 le secteur représentait 21 % de la consommation nationale.

L'avènement de l'IA générative amplifie cette tendance, car la formation des modèles nécessite d'énormes quantités d'énergie : il suffit de penser que GPT-4 a consommé plus de 62 000 MWh rien que dans la phase de formation.

IA des centres de données et consommation d’énergie, le point de vue italien

Même en Italie, comme l'a souligné Leonardo Rossetto, directeur d'Arthur D. Little, sur CorCom, on assiste à une brusque croissance des demandes de raccordement, qui sont passées de 30 à environ 80 GW, avec une concentration importante dans le Nord-Ouest et un hub milanais qui à lui seul avoisine les 12 GW.

Cependant, la taille du pipeline est profondément différente de la taille des besoins réels. Seuls 700 MW sont souscrits et 7,5 GW approuvés.
Il s’agit du phénomène fantôme du retard : une demande potentielle bien supérieure à la demande réalisable. Et, selon Rossetto, gérer cette différence représente l’un des principaux défis du système électrique italien.

En termes de consommation réelle, le pays part de valeurs faibles – environ 570 MW informatiques installés et 3,5 TWh/an – mais la courbe est destinée à croître rapidement. D’ici 2035, les centres de données pourraient représenter jusqu’à 13 % de la demande nationale en électricité, ce qui nécessiterait de repenser en profondeur la planification énergétique et des infrastructures.

Nous avons besoin d'un modèle architectural distribué

La question est naturellement déjà arrivée sur la table du Forum économique mondial. Le tableau qui se dégage est clair : l’évolution de l’IA ne concerne plus seulement les logiciels et les modèles, mais l’ensemble de l’écosystème qui permet aux applications de se déplacer, de fonctionner et de prendre des décisions dans le monde réel.

La réponse, selon les experts du Forum économique mondial, réside dans les architectures distribuées, à condition que garantir la capacité de déplacer efficacement les renseignements. Les recherches des Bell Labs indiquent une augmentation à deux chiffres du trafic entre les centres de données et les zones métropolitaines dans les années à venir. C'est le signe d'un changement structurel.

La formation des modèles s'étend sur plusieurs sites. L'inférence se rapproche des utilisateurs. Les zones métropolitaines deviennent des nœuds actifs de l’écosystème. Les réseaux ne sont plus une simple couche de transport. Ils deviennent le tissage intelligent qui synchronise les données, les calculs et les décisions entre la périphérie, le métro et le cœur. Dans ce scénario, la connectivité joue un rôle central : elle détermine où l’intelligence peut résider et avec quels niveaux de prédiction et de fiabilité.