LE'intelligence artificielle on lui met de plus en plus de pression demande d'énergie venant de centres de données, pourtant l’IA elle-même peut nous permettre d’optimiser la gestion des réseaux électriques et la répartition des charges de travail créant des gains d'efficacité précieux. C'est aussi une preuve du cadres du secteur de l'électricité: je60 % s'attendent à ce que l'IA génère des améliorations supérieures à 10 % dans la réduction des pannes et la gestion opérationnelle du réseau. Cependant la prise de conscience ne se traduit pas encore en actions concrètes, vu seuls 16 % ont déjà mis en œuvre des approches avancées d’IA pour une optimisation en temps réel.
C'est ce qui ressort du rapport « L’IA rencontre le réseau : façonner le jeu de pouvoir des centres de données » fait par Capgemini. La recherche… menée auprès de plus de 600 cadres supérieurs du secteur de l'électricité et de 175 responsables de centres de données appartenant à des organisations dont le chiffre d'affaires annuel est supérieur à 500 millions de dollars, dans 21 pays, en janvier 2026 – analyse comment l'accélération de l'IA remodèle la demande d'électricité à l'échelle mondiale, mettant la pression sur les réseaux et l'ouverture de nouveaux défis structurels pour les entreprises de services publics et les opérateurs de centres de données.
Énergie et IA, les datacenters sous pression
L'expansion rapide des centres de données pilotés par l'intelligence artificielle augmente non seulement la demande d'électricité, mais rend également beaucoup plus difficile la prévision de l'évolution de cette demande, remettre en question la manière dont les systèmes énergétiques sont planifiés et développés.
77 % des dirigeants du secteur de l'électricité déclarent avoir des difficultés à estimer avec précision la demande futurecar les modes de consommation liés à l’IA deviennent moins stables et plus difficiles à modéliser.
Et 62 % pensent que la variabilité de charge liée à l’IA deviendra l’un des principaux défis au cours des trois à cinq prochaines années. Près d'un cadre sur deux (68 %) anticipe d'éventuelles pénuries de capacités.car la demande en centres de données augmente plus rapidement que l’offre.
67 % des services publics signalent des demandes de connexion des développeurs de centres de données qui ne se concrétisent jamais: Environ 19 % d’entre eux restent morts, faussant les prévisions et obligeant les sociétés énergétiques à planifier des capacités potentiellement inutilisées.
Charges de travail IA – formation et inférence — représente aujourd'hui 25% de la consommation électricité totale des centres de données. Dans les trois à cinq prochaines années on prévoit que cette part augmentera à 60 % au niveau mondial (63 % en Europe), transformant structurellement la composition de la demande énergétique.
Solutions énergétiques autonomes
Face aux retards de connexions, les datacenters ils s’orientent vers des solutions énergétiques autonomes : Le 29% utilise déjà des systèmes aujourd'hui production sur site ou derrière le compteur (Btm), 39 % prévoient de les introduire d'ici un à deux ans, et 86 % des dirigeants considèrent la possibilité de fonctionner indépendamment du réseau comme un avantage concurrentiel.
82 % des dirigeants de centres de données et 66 % de ceux du secteur électrique estiment qu'un mix énergétique diversifié est essentielle pour garantir la fiabilité à long terme : les sources renouvelables ne suffisent pas encore à elles seules pour assurer une alimentation électrique continue à grande échelle, et 82 % des personnes interrogées estiment que Solutions Smr (Petits réacteurs modulaires) trop lentes par rapport aux pics de croissance attendus.
Pour les services publics et les hyperscalers, le premier défi est l’incertitude
Selon le rapport, Les tâches de prévision sont devenues nettement plus complexes, mais l’IA fait également partie de la solution.
Au-delà de la croissance, le plus grand défi est l’incertitude. Les services publics doivent de plus en plus planifier leur capacité pour répondre à une demande qui pourrait ne jamais se matérialiser.
Cette incertitude dans les prévisions crée un sérieux problème dilemme dans l'allocation du capital. Les services publics doivent décider non seulement de la quantité de capacité à installer, mais également du lieu et du moment où prioriser les investissements dans la modernisation du réseau. afin de soutenir la demande future tout en évitant le risque d’actifs inutilisés.
Pour les hyperscalers, le défi est tout aussi critique: Ils doivent prendre des décisions d’infrastructure de grande envergure dans un environnement caractérisé par des prévisions de demande incertaines, une disponibilité limitée du réseau et des temps de connexion difficiles à estimer.
La pression sur le réseau électrique local
La situation est encore aggravée par concentration géographique des datacenters, qui exerce une forte pression sur les réseaux locaux: plus de la moitié des responsables du secteur électrique identifient en effet la concentration des charges un obstacle important à la continuité du servicecar de grands regroupements d’installations à haute densité créent des goulots d’étranglement localisés qui ont un impact sur la stabilité du système et la planification des investissements.
« L'IA transforme les systèmes électriques bien au-delà de la simple croissance de la demande. Elle met en évidence les contraintes structurelles des réseaux en termes de capacité, de planification et de disponibilité énergétique, tout en rendant la demande plus dynamique et difficile à prévoir », a-t-il déclaré. Alberto Matassino, Chef d'unité de marché Secteur Public, Énergie et Utilities De Capgemini en Italie. « Le défi ne réside plus seulement dans la quantité d’énergie nécessaire, mais dans la capacité à la fournir de manière fiable, au bon endroit et au bon moment.. Les entreprises énergétiques jouent un rôle fondamental en tant qu’orchestrateurs de systèmes, tirer parti de l’IA pour équilibrer les ressources du réseau et des clients, accélérer la capacité disponible et permettre la prochaine phase de croissance des centres de données.
Énergie et datacenters, le double rôle de l’IA
Comme le souligne le rapport, la réponse des dirigeants du secteur électrique est contradictoire. D'une part, ces managers considèrent L’IA est un facteur améliorant la planification et la fiabilité du réseau : environ six personnes interrogées sur dix s'attendent à ce que des analyses avancées basées sur l'intelligence artificielle peuvent générer des améliorations de plus de 10 % dans la réduction des pannes, dans la productivité opérationnelle et dans la prévention et la restauration des interruptions de service.
En même temps, moins de la moitié des personnes interrogées (45 %) déclarent utiliser actuellement l’IA pour optimiser leur réseau. Seules 16 % des compagnies d’électricité ont mis en œuvre des approches plus avancées basées sur l’IA pour optimiser les flux d’énergie, accroître la résilience et améliorer les performances du système en temps réel afin de suivre le rythme de la demande en croissance rapide.
La modernisation « intelligente » du réseau électrique
Le rapport souligne également que je Les délais de construction des infrastructures de réseau représentent une contrainte critique pour absorber la croissance rapide de la demande générée par les centres de données IA. Ceci souligne l’urgence d’accélérer la modernisation du réseau grâce à l’intelligence artificielle et aux technologies climatiques, afin de garantir un approvisionnement énergétique fiable, accessible et durable.
À l’heure actuelle, confrontés aux limitations du réseau et aux retards de connexion, comme déjà mentionné, les centres de données évoluent progressivement des solutions d'urgence uniquement aux systèmes et centrales de production primaire derrière le compteur (BTM) situés à proximité du site. Plus de sept personnes interrogées sur dix estiment que de telles solutions réduiront considérablement la dépendance au réseau d’ici cinq ans.
La majorité des personnes interrogées (86 %) considèrent la capacité de fonctionner indépendamment du réseau comme un avantage concurrentiel, et cette évolution redéfinit la relation traditionnelle entre les services publics et les grands consommateurs d'énergie, introduisant de nouvelles opportunités mais aussi des défis de coordination.
Relever le défi grâce à des investissements ciblés, un mix énergétique et des opérations basées sur l'IA
De plus, face aux défis de l’IA, les services publics et les opérateurs de centres de données envisagent un mix énergétique équilibré et diversifié reste nécessaire pour une croissance fiable et durable des centres de données. Plus des deux tiers (68 %) des dirigeants mondiaux de centres d’énergie et de données envisagent le gaz naturel une solution de transition à court terme, jen attendre que les énergies renouvelables et les technologies de stockage atteignent une échelle suffisante, générant cependant des tensions sur les objectifs de décarbonation.
« Tant pour les fournisseurs d'énergie que pour les opérateurs de centres de données, le principal défi n'est plus seulement d'augmenter la capacité, mais de le faire dans un contexte d'incertitude, d'exigences de réactivité et de complexité croissante des systèmes. » conclut Matassino. « Le succès dépendra de la capacité à intégrer systématiquement les investissements dans les infrastructures, les approvisionnements énergétiques et les opérations basées sur l’IA pour gérer une demande croissante et volatile. tout en équilibrant fiabilité, coût et durabilité.