[MASTERCLASS 1] Intelligence Artificielle et Transition écologique & énergétique : les bonnes que...

Pauline Denis, ingénieure de recherche au Shift Project, a présenté les enjeux du numérique et de l'intelligence artificielle (IA), notamment en ce qui concerne leur impact énergétique et climatique. Le Shift Project, une association loi 1901, a pour mission d'accompagner le débat sur la transition énergétique et la décarbonation de l'économie française d'ici 2050. Leurs travaux sont sectoriels (agriculture, transports, industrie, numérique) et agrégés tous les cinq ans dans un scénario national appelé "Plan de transformation de l'économie française". La "double contrainte carbone" justifie cette transformation : d'abord, la nécessité de réduire les émissions de gaz à effet de serre dues à la combustion d'énergies fossiles ; ensuite, la finitude de ces ressources, qui engendre des risques de non-résilience et de dépendance. L'Europe, non productrice d'énergies fossiles, est particulièrement concernée par le pic de production attendu dans la décennie. Le programme numérique du Shift Project, lancé en 2017, a d'abord visé à sensibiliser au caractère matériel et émetteur du numérique. Depuis 2024, il se penche sur de nouvelles dynamiques comme l'IA et les infrastructures de calcul. Un rapport récent sur les centres de données et l'IA, élaboré avec un groupe de travail d'acteurs académiques, économiques et de la société civile, a été présenté. Ce rapport se concentre sur les centres de données, qui comprennent le matériel informatique, électrique et les activités de gestion (dont le refroidissement des serveurs). Les usages examinés sont les usages traditionnels (hébergement, stockage, IA traditionnelle), l'IA générative et agentique, et les cryptomonnaies. À l'échelle mondiale, la consommation électrique des centres de données a fortement augmenté, passant de 165 TWh en 2014 à 420 TWh en 2024 (sans compter les cryptomonnaies), soit l'équivalent de la consommation annuelle totale de la France. Cette croissance s'est accélérée, atteignant 13% par an entre 2019 et 2024. Les États-Unis sont le principal moteur de cette augmentation, dédiant 4,5% de leur électricité aux centres de données en 2024, contre 1,5% en 2018, avec une projection à 12% en 2028. Malgré les gains d'efficacité énergétique, l'augmentation de la puissance informatique installée n'est pas compensée. Deux scénarios tendanciels pour 2030 prévoient une consommation électrique mondiale des centres de données entre 1250 et 1500 TWh, soit une multiplication par 2 ou 3 en cinq ans. Cela pose un problème énergétique et climatique, car plus de la moitié de l'électricité consommée par ces centres est d'origine fossile. Cette situation s'explique par le mix électrique mondial encore très fossile et la saturation des réseaux, poussant les centres de données à se brancher sur des capacités hors réseau, souvent thermiques. L'empreinte environnementale des centres de données inclut l'usage (75% des émissions) et la fabrication (25%). Cependant, pour les centres avec un mix électrique décarboné comme en France, la part de la fabrication est plus importante (60% usage, 40% fabrication). Les nouveaux serveurs pour l'IA non-traditionnelle sont plus puissants et demandent plus de ressources et d'énergie pour leur production, augmentant leur bilan carbone. En termes d'émissions de CO2 équivalent, la filière des centres de données émet aujourd'hui environ 230 mégatonnes et pourrait atteindre 600 à 900 mégatonnes en 2030, soit une multiplication par 3. Cela représente deux fois les émissions annuelles de la France. Cette trajectoire de croissance de +9% par an est incompatible avec l'objectif de -5% par an nécessaire pour la neutralité carbone en 2050. Un centre de données met 10 ans à atteindre sa consommation maximale et peut fonctionner pendant 25 ans, ce qui engage des consommations à long terme. La décarbonation de la filière nécessite des objectifs clairs et la décarbonation du système électrique mondial, mais les entreprises qui s'étaient engagées via l'initiative SBTI repoussent leurs objectifs. L'IA est un facteur majeur de cette augmentation. Les modèles du Shift Project, basés sur l'offre d'accélérateurs d'IA, estiment une consommation de 800 TWh pour l'IA en 2030, rejoignant les estimations de Schneider Electric basées sur l'usage. La demande d'IA augmente, mais l'offre la précède largement, avec des capacités de raccordement des centres de données bien supérieures aux besoins actuels. L'IA générative représente entre 12% et 15% de la consommation totale des centres de données aujourd'hui, et pourrait atteindre 33% en 2030 et 45% en 2035. Le Shift Project plaide pour un cadre standardisé et obligatoire d'évaluation de l'impact environnemental de l'IA, car les études existantes sont non comparables et souvent limitées à la phase d'usage. En Europe, la tendance est similaire à celle des États-Unis, avec quelques années de retard. La consommation des centres de données est en moyenne de 2,5% de l'électricité nationale, avec une croissance de 7% par an. L'Irlande est un cas d'étude flagrant : la consommation des centres de données y a atteint 18% en 2022, dépassant 20% aujourd'hui et projetée à 30% d'ici trois ans. Cette croissance non anticipée a conduit à un moratoire sur les raccordements et à des conflits d'usage avec d'autres projets. En conséquence, certains centres de données se sont raccordés au réseau de gaz ou ont installé des capacités thermiques sur site, comme le premier centre 100% hors réseau de 110 MW en Irlande. Pour l'Europe, une multiplication par 2 de la consommation est attendue entre 2023 et 2030, et par 3 entre 2023 et 2035 (plus de 100 TWh). Cela représente un risque pour la décarbonation et prolonge la dépendance aux énergies fossiles. En France, le pays vise à devenir un hub européen de l'IA, avec des investissements massifs. La consommation des centres de données est estimée entre 2% et 3% de l'électricité nationale (environ 10 TWh), mais les données manquent de transparence. Les estimations varient de 4% à 12% en 2020 et de 5% à 20% en 2025, soulignant un problème de collecte de données malgré une directive européenne obligeant les centres de données à rapporter leurs consommations. Les scénarios pour la France montrent une consommation multipliée par 4 entre 2025 et 2035 dans un scénario tendanciel, atteignant 7,5% de la consommation nationale. Cela crée des conflits d'usage de ressources à court et long terme. À court terme, les demandes de raccordement des centres de données représentent la moitié des demandes totales à RTE (30 GW), saturant les réseaux et retardant d'autres projets industriels essentiels à la décarbonation. À long terme, l'augmentation de la consommation d'électricité des centres de données, non planifiée, risque d'entrer en conflit avec les besoins d'électrification d'autres secteurs. Au niveau local, la répartition des projets est inégale, concentrée à Marseille et en Île-de-France, ce qui accroît la pression sur les réseaux. Les collectivités doivent considérer les concurrences d'usage pour l'eau, le foncier (risquant d'empiéter sur les terres agricoles avec la loi zéro artificialisation nette), ainsi que les bénéfices en termes d'emplois et d'activité économique, qui ne sont pas toujours convaincants. Des procédures "fast track" et des propositions de lois visent à accélérer le déploiement des centres de données en contournant certaines procédures administratives et études d'impact environnemental. Le Shift Project appelle à plusieurs actions : inclure le numérique dans la trajectoire de décarbonation française, organiser une consultation nationale citoyenne sur le numérique et l'IA, favoriser la relocalisation des usages numériques en France et en Europe, et mieux appliquer la réglementation existante. L'impact environnemental de l'IA dépend de son utilisation, de la taille et du type de modèle. L'IA est un catalyseur qui peut accélérer les processus, qu'ils soient bénéfiques ou néfastes. Il est donc crucial de prioriser les usages pour éviter de construire une IA "tout aussi fossile que le monde dans lequel elle est construite". Le Shift Project propose une méthodologie pour un déploiement responsable de l'IA, s'appuyant sur des référentiels existants comme l'AFNOR SPEC IAF Frugal. Les recommandations portent sur la mesure et la transparence, l'optimisation, la réorganisation collective vers la sobriété et la formation. Un débat citoyen éclairé est la recommandation phare. Concernant la réglementation, bien que des lois existent, des amendements sont proposés pour contourner le code de l'environnement, notamment en labellisant les centres de données comme "projets d'intérêt national majeur" pour éviter les études environnementales et les débats publics. La question de la production d'énergie pour l'IA est cruciale. La capacité de déploiement de production bas carbone est insuffisante à court terme, ce qui risque de mener à la préemption d'électricité ou au recours à des capacités thermiques, compromettant les objectifs de décarbonation. L'argument selon lequel la France est exportatrice nette d'électricité est nuancé par le fait que les centres de données sont des consommateurs de base non flexibles, et leur raccordement à des capacités thermiques est une réalité aux États-Unis et en Irlande. La récupération de chaleur fatale des centres de données est une obligation légale en France, mais son application est limitée et les projets de grande envergure sont souvent jugés non rentables technico-économiquement. L'idée d'un "krach de l'IA" est évoquée comme un espoir pour ralentir sa croissance, mais la dépendance croissante aux technologies d'IA rend cette perspective complexe. Les coûts faibles de l'IA aujourd'hui pourraient augmenter, créant des inégalités d'accès. Le Shift Project suggère de prioriser les projets portés par des entreprises européennes pour renforcer la résilience. La forte concentration de centres de données à Marseille est due à la présence des câbles sous-marins. Déplacer ces centres ailleurs ne résoudrait pas nécessairement le problème global, mais pourrait désaturer les réseaux locaux. En conclusion, la croissance exponentielle des centres de données et de l'IA pose des défis majeurs en termes d'énergie, de climat, de ressources et de gouvernance. Une planification anticipée, une transparence accrue et un cadre réglementaire robuste sont essentiels pour orienter le numérique vers une trajectoire plus soutenable.