THE SIGNAL
Le signal à retenir
L’intelligence artificielle ne se développe pas uniquement dans le cloud.
Derrière chaque modèle entraîné, chaque requête traitée et chaque service déployé se trouvent des infrastructures bien réelles : des semi-conducteurs, des serveurs, des centres de données, des systèmes de refroidissement et, surtout, une quantité croissante d’électricité.
En 2024, les centres de données ont consommé environ 415 térawattheures d’électricité dans le monde, soit 1,5 % de la consommation mondiale. D’après l’Agence internationale de l’énergie, cette consommation pourrait plus que doubler pour atteindre près de 945 TWh en 2030.
Le développement de l’IA ne repose donc plus seulement sur notre capacité à produire des puces performantes.
Il dépend désormais de notre capacité à alimenter, refroidir et connecter les infrastructures qui les accueillent.
Le prochain obstacle majeur de l’intelligence artificielle pourrait ne pas être informatique.
Il pourrait être énergétique.
WHY NOW ?
Pourquoi maintenant ?
La demande énergétique des centres de données n’est pas nouvelle. Ce qui change aujourd’hui, c’est sa vitesse de progression et sa concentration.
Les centres de données traditionnels exécutent principalement des tâches de stockage, de calcul général et d’hébergement. Les infrastructures consacrées à l’IA utilisent, quant à elles, des grappes de processeurs spécialisés capables d’effectuer simultanément un nombre considérable de calculs.
Cette puissance informatique transforme radicalement la densité énergétique des installations.
Selon Schneider Electric, une baie informatique traditionnelle peut fonctionner autour de 30 kilowatts, tandis qu’une baie destinée aux charges de travail liées à l’IA peut dépasser 100 kilowatts. Au-delà de 50 kilowatts, le refroidissement devient déjà une difficulté majeure.
Cette évolution intervient alors que les cycles de développement des différentes infrastructures ne sont pas alignés.
Un centre de données peut être construit et mis en service en deux ou trois ans. Les nouvelles lignes électriques, les postes de transformation et les capacités de production nécessaires à son alimentation demandent généralement davantage de planification et de temps.
L’IA progresse donc à la vitesse du numérique, mais dépend d’un système énergétique qui évolue à la vitesse des infrastructures physiques.
C’est ce décalage qui rend le moment actuel déterminant.
THE PROBLEM
Le problème
Le principal risque n’est pas que le monde manque soudainement d’électricité.
Le problème est de disposer de suffisamment de puissance électrique, au bon endroit, au bon moment.
Les centres de données se concentrent dans certaines zones afin de bénéficier d’une connexion au réseau, de terrains disponibles, de fibres optiques et d’une proximité avec leurs utilisateurs. Cette concentration peut créer une forte pression locale, même si leur consommation reste relativement limitée à l’échelle mondiale.
Construire un nouveau centre ne suffit donc pas. Il faut également pouvoir le raccorder, sécuriser son alimentation, évacuer la chaleur produite et maintenir une disponibilité presque permanente.
Les goulets d’étranglement peuvent apparaître à plusieurs niveaux :
— production électrique insuffisante ou trop éloignée ;
— délais de raccordement au réseau ;
— manque de transformateurs et d’équipements électriques ;
— réseaux de transport et de distribution saturés ;
— besoins croissants en refroidissement ;
— disponibilité de l’eau dans certaines régions ;
— lenteur des procédures administratives ;
— pénurie de techniciens et d’ingénieurs spécialisés.
L’enjeu énergétique de l’IA ne concerne donc pas une seule technologie. Il traverse toute une chaîne d’infrastructures.
THE NUMBERS
Les chiffres clés
415 TWh
La consommation électrique estimée des centres de données dans le monde en 2024.
1,5 %
Leur part dans la consommation mondiale d’électricité en 2024.
945 TWh
La consommation mondiale que les centres de données pourraient atteindre en 2030 dans le scénario central de l’Agence internationale de l’énergie.
+15 % par an
Le rythme moyen de croissance attendu de leur consommation électrique entre 2024 et 2030.
+30 % par an
La croissance attendue de la consommation des serveurs accélérés, principalement utilisés pour l’intelligence artificielle.
Près de 50 %
La part de l’augmentation de la consommation des centres de données qui pourrait provenir des serveurs accélérés d’ici 2030.
100 kW et plus
La puissance que peut désormais demander une baie informatique destinée aux charges de travail liées à l’IA, contre environ 30 kW pour une baie plus traditionnelle.
2 à 3 ans
Le délai dans lequel un centre de données peut être mis en service, alors que les infrastructures énergétiques nécessaires peuvent prendre plus longtemps.
REALITY CHECK
Ce que les faits montrent réellement
L’explosion énergétique de l’IA ne signifie pas que les centres de données vont absorber toute l’électricité mondiale.
Même si leur consommation atteint environ 945 TWh en 2030, ils représenteraient encore un peu moins de 3 % de la demande mondiale d’électricité. Leur croissance compterait pour moins de 10 % de l’augmentation totale de la demande mondiale entre 2024 et 2030.
L’électrification des transports, la climatisation et le développement industriel resteront également des moteurs très importants de la consommation.
Le problème de l’IA est avant tout géographique et temporel.
Une voiture électrique peut être rechargée dans des millions de lieux différents. Un centre de données de plusieurs centaines de mégawatts concentre, lui, une immense demande sur un seul point du réseau.
Les prévisions restent par ailleurs incertaines. Les progrès des puces, des logiciels et des systèmes de refroidissement pourraient considérablement améliorer l’efficacité énergétique. À l’inverse, une adoption de l’IA plus rapide que prévu pourrait entraîner une consommation bien supérieure au scénario central.
Il faut donc éviter deux excès :
présenter l’IA comme une menace imminente pour l’ensemble du système électrique mondial ;
ou considérer que les gains d’efficacité suffiront automatiquement à absorber sa croissance.
La réalité se situe entre les deux. L’IA ne provoque pas une pénurie énergétique mondiale, mais elle fait émerger des contraintes locales capables de ralentir son déploiement.
THE PLAYERS
Les acteurs à suivre
NVIDIA, AMD et Broadcom
Ils développent une partie des processeurs et composants qui alimentent l’expansion de l’intelligence artificielle. L’efficacité de leurs architectures déterminera la quantité de calcul qu’il sera possible de produire pour chaque unité d’énergie consommée.
Microsoft, Amazon, Google et Meta
Ces entreprises construisent et exploitent certaines des plus grandes infrastructures numériques au monde. Leurs choix en matière de localisation, de production électrique, de contrats d’approvisionnement et d’efficacité influenceront une partie importante du marché.
Schneider Electric, Vertiv et Eaton
Ils interviennent dans la distribution électrique, la gestion de l’énergie, les alimentations de secours et le refroidissement des centres de données. À mesure que les baies deviennent plus puissantes, ces équipements prennent une importance croissante.
Siemens Energy et GE Vernova
L’augmentation de la demande pourrait stimuler les investissements dans les réseaux, les turbines, la conversion électrique et les capacités de production pilotables.
Les opérateurs de centres de données
Equinix, Digital Realty, Data4 et les autres spécialistes de l’hébergement doivent trouver des sites capables de réunir foncier, connectivité, puissance électrique et capacité de refroidissement.
Les gestionnaires de réseaux
Ils jouent un rôle moins visible, mais essentiel. Sans raccordement, renforcement du réseau et planification territoriale, les nouvelles capacités informatiques ne peuvent pas être mises en service.
THE OPPORTUNITY
L’opportunité
Pendant les premières années du boom de l’intelligence artificielle, la plus grande partie de l’attention s’est portée sur les modèles et les semi-conducteurs.
La prochaine phase pourrait déplacer une partie de la création de valeur vers les infrastructures indispensables à leur fonctionnement.
Les opportunités ne se limitent pas à la production d’électricité. Elles peuvent apparaître dans :
— les transformateurs et équipements haute tension ;
— les systèmes de distribution et de conversion électrique ;
— les alimentations sans interruption et le stockage stationnaire ;
— le refroidissement liquide directement appliqué aux composants ;
— les logiciels d’optimisation énergétique ;
— les centres de données modulaires ;
— la récupération et la réutilisation de la chaleur ;
— la flexibilité de la consommation ;
— le renforcement et la numérisation des réseaux ;
— les nouvelles capacités renouvelables, nucléaires et pilotables.
Selon l’AIE, les énergies renouvelables pourraient satisfaire près de la moitié de la hausse de la demande électrique des centres de données jusqu’en 2030. Mais le gaz et le charbon pourraient encore représenter ensemble plus de 40 % de cette demande supplémentaire à court terme.
L’enjeu ne consiste donc pas seulement à fournir davantage d’énergie.
Il consiste à fournir une énergie disponible en permanence, raccordable rapidement, compétitive et aussi décarbonée que possible.
Les entreprises capables de réduire ce compromis entre puissance, rapidité, fiabilité et émissions pourraient devenir les acteurs essentiels de la prochaine phase de l’IA.
THE FRENCH ANGLE
L’angle français
La France possède plusieurs caractéristiques susceptibles de la rendre attractive pour les infrastructures numériques : un réseau électrique étendu, une production largement décarbonée, un parc nucléaire important et une position géographique centrale en Europe.
RTE considère déjà que la France devient une destination de plus en plus attractive pour l’implantation de centres de données. Le gestionnaire travaille notamment avec Choose Paris Region afin d’identifier les sites électriques les plus adaptés en Île-de-France.
Le pays ne pourra toutefois pas accueillir une croissance illimitée sans planification.
Les centres de données pourraient représenter jusqu’à 4 % de la consommation française d’électricité en 2035. Leur implantation devra donc être coordonnée avec les capacités locales du réseau, les autres projets industriels et les besoins des territoires.
Une piste particulièrement intéressante consiste à transformer les centres de données en consommateurs plus flexibles.
À Marcoussis, Data4, RTE et Schneider Electric expérimentent la manière dont un centre de données pourrait adapter son fonctionnement aux conditions du réseau. L’objectif est d’évaluer sa capacité à réagir aux variations électriques et, à terme, à contribuer à la stabilité du système.
Pour la France, l’opportunité ne consiste donc pas seulement à accueillir davantage de serveurs.
Elle consiste à devenir un territoire de référence pour une intelligence artificielle alimentée par des infrastructures fiables, performantes et bas carbone.
THE ONE MOVE
Ce qu’il faut retenir
Ne regardez pas uniquement les entreprises qui construisent les modèles d’intelligence artificielle.
Regardez celles qui rendent leur fonctionnement physiquement possible.
À mesure que la puissance de calcul augmente, la valeur pourrait progressivement se déplacer vers les points de contrainte : raccordement au réseau, équipements électriques, refroidissement, production pilotable, efficacité énergétique et flexibilité.
Dans une ruée vers l’or, les vendeurs de pioches ne sont pas toujours les seuls gagnants.
Il faut aussi construire les routes, acheminer l’eau et alimenter toute la ville.
Le mouvement à suivre est donc le passage d’une compétition centrée sur la puissance informatique à une compétition fondée sur la capacité à déployer cette puissance dans le monde réel.
L’IA restera une industrie logicielle dans ses usages.
Mais son développement devient une bataille d’infrastructures.
SOURCES →
Sources et références
INSIGHTS. CHANGES. OPPORTUNITIES.