Data centers et intelligence artificielle : quels leviers pour une transition durable ?

Face à l’essor de l’intelligence artificielle (IA), la consommation électrique mondiale des data centers pourrait tripler d’ici 2030, selon une étude du Shift Project publiée début octobre.  Le Think Tank qui s’inquiète de la trajectoire carbone de la filière, émet plusieurs recommandations adressées aux entreprises utilisatrices de l’IA ainsi qu’aux acteurs publics et aux géants de la Tech.

Les data centers face à une explosion de la consommation électrique

Une croissance exponentielle de la demande énergétique

La consommation électrique mondiale des data centers croit de façon exponentielle : elle est passée de 165 TWh en 2014 à 420 TWh en 2024 et a connu une accélération de +13 % par an sur les cinq dernières années (+10 % en moyenne sur 10 ans).
Sans changement dans les usages, elle pourrait atteindre 1 500 TWh/an en 2030, soit près de trois fois le niveau actuel. En Europe, elle pourrait doubler, passant de 97 TWh en 2023 à 200 TWh en 2030.

L’intelligence artificielle, un moteur énergétique déjà majeur

Quelle est la part de cette consommation attribuable à l’intelligence artificielle ? L’IA serait déjà responsable de 15 % de la consommation électrique mondiale due aux data centers et pourrait représenter plus d’un tiers de celle-ci en 2030 (35 %).

Une trajectoire carbone préoccupante pour la filière numérique

Dès lors, la filière des data centers suit une « trajectoire insoutenable », selon le rapport du Shift Project.
À horizon 2030, elle pourrait connaître une augmentation de 9 % de ses émissions de gaz à effet de serre, atteignant jusqu’à 920 MtCO₂e/an — soit deux fois les émissions annuelles de la France, estime le think tank.

Au contraire, viser l’objectif de « zéro émission nette » impliquerait de réduire les GES de 5 % par an.

Un risque pour les objectifs climatiques européens

« Cette augmentation de consommation électrique n’est, à notre connaissance, pas prise en compte dans les scénarios de planification énergétique. Elle pourrait donc hypothéquer la capacité de l’Europe à atteindre ses objectifs climatiques », prévient le Shift Project.

Entreprises et sobriété numérique : des leviers pour une IA soutenable

Comment les entreprises utilisatrices peuvent-elles agir ?

Face à ce constat, que peuvent faire les entreprises qui utilisent des services d’IA ?
Le Shift Project les invite à :

• prioriser le recours à des IA spécialisées plutôt que généralistes ;
• plafonner l’usage des IA génératives à usage général dans l’organisation, et refuser leur intégration par défaut dans les logiciels ;
• maintenir les ressources de formation sur les enjeux énergie-climat, sans les réorienter entièrement vers des formations sur l’IA.

Les recommandations aux acteurs publics et aux géants de la Tech

Pour inscrire la filière IA dans une trajectoire soutenable, le Shift Project adresse plusieurs recommandations aux décideurs publics et aux grands fournisseurs de services d’IA :

• assurer un suivi public annuel de la consommation électrique des data centers et publier des données transparentes sur l’impact de fabrication de l’IA (accélérateurs, composants, etc.) ;
• garantir la transparence des services d’IA en matière de consommation énergétique et d’empreinte carbone ;
• concentrer les efforts de recherche sur des solutions d’IA efficaces et sobres en calcul ;
• élaborer une stratégie de décarbonation sur toute la chaîne de valeur (fabrication, fin de vie, réparation).

Vers une méthodologie responsable pour déployer l’IA en entreprise

Le Shift Project rappelle aussi les principes méthodologiques devant guider les entreprises dans le déploiement de solutions d’IA :

1. Définir une trajectoire énergie-carbone de référence.
2. Caractériser les besoins réels auxquels l’IA doit répondre.
3. Associer des solutions techniques adaptées à chaque usage.
4. Évaluer les impacts énergie-carbone de chaque choix technologique.
5. Réduire l’impact global des solutions via la conception, le déploiement raisonné et la sobriété.

Ces étapes constituent une approche pragmatique pour concilier innovation technologique et transition écologique.

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