Quels impacts de l’intelligence artificielle sur les prix de l’électricité ?

2028 sera une année charnière pour la consommation européenne d’électricité. S’ajoutant aux défis de la transition énergétique qui pousse à l’électrification croissante des usages – domestiques, industriels, de mobilité - le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) provoquera une augmentation significative des prix de l'électricité en Europe à cette échéance.

Dopée par l’IA, la demande d’électricité pour les centres de données devrait plus que doubler d’ici à 2030, estime l’Agence internationale de l’énergie (AIE) dans son rapport « Energy and AI » publié en avril 2025. À cet horizon, la consommation électrique des data centers pourrait atteindre 1 000 TWh. Cela correspondra à 3 % de l’électricité mondiale, soit environ la consommation actuelle du Japon et plus que ce que consomment toutes les industries électro-intensives (acier, aluminium, chimie, ciment). 

Une consommation d’électricité tirée par la croissance fulgurante de l’IA

En 2024, les datacenters, principalement utilisés pour le cloud, ne représentaient qu’1,5 % environ de la consommation électrique mondiale. Mais la croissance semble inéluctable : entre 2017 et 2023, la consommation énergétique des centres de données a augmenté de 12 %. Faisant bondir les consommations électriques des data centers, la course à l’intelligence artificielle représente à la fois un défi pour la sécurité énergétique mondiale et un facteur de hausse des émissions de CO2. 

La consommation énergétique d’un serveur d’IA dépend de plusieurs facteurs, tels que la puissance de calcul, le type de modèle utilisé et la fréquence des requêtes. Pour comprendre les impacts de cette croissance effrénée de l’IA – et notamment de l’IA générative - changeons d’échelle. Une requête moyenne sur ChatGPT consomme 0,34 watt/heure (l'équivalent de la consommation d’un four en une seconde) et 0,3 ml d’eau (1/15e de cuillère à café). Cela peut sembler dérisoire, mais l’appétit croissant de centaines de millions d’utilisateurs quotidiens pour cette technologie en fait quelque chose d’énorme au plan mondial. Les infrastructures permettant de gérer cette croissance exponentielle de la demande sont appelées à s’amplifier. Ainsi, alors qu’un centre de données actuel (100 MW) consomme l’équivalent de 100 000 ménages, les gigafactories d’IA en cours de construction consommeront vingt fois plus : l’équivalent de la consommation de deux millions de foyers. Pour satisfaire ces besoins, les entreprises technologiques investissent massivement dans des sources d’énergies adaptées, telles que des centrales nucléaires et des fermes d’énergies renouvelables éoliennes ou solaires.

Des investissements indispensables dans les infrastructures électriques 

Cette demande accrue se traduit par une pression sur les réseaux électriques, déjà soumis à des contraintes liées à la transition énergétique. Pour y faire face, des investissements massifs dans les infrastructures énergétiques sont nécessaires afin de garantir une alimentation électrique stable et durable. 

Le rapport de l'AIE souligne les apports de l'intelligence artificielle dans la gestion des réseaux électriques pour aider, notamment, à optimiser la production d’énergies renouvelables. Mais en parallèle, il sera indispensable d’investir dans les technologies de stockage de ces énergies intermittentes et dans les infrastructures de réseaux, déjà très sollicitées dans certaines régions du monde seront nécessaires. Des investissements qui entraîneront nécessairement une augmentation des coûts pour les consommateurs finaux. Pour l’Europe, engagée à atteindre la neutralité carbone en 2050, l’essor de l’IA pose un défi supplémentaire à la transition énergétique.

Les grandes manœuvres européennes pour une IA et un cloud souverains

Soucieuse de renforcer la souveraineté numérique et climatique, la Commission européenne a annoncé le 9 avril plusieurs initiatives pour faire de l'UE un "continent leader en IA". L’IA Continent Action Plan ambitionne de mobiliser 200 milliards d'euros pour rattraper son retard dans ce secteur stratégique. Treize usines d'IA devraient être opérationnelles d'ici fin 2025. Au moins cinq "AI gigafactories" devraient par ailleurs être construites dans les toutes prochaines années, pour développer et entraîner des modèles d'IA complexes à grande échelle.

La France doit jouer un rôle central dans ce plan, à en croire la volonté d’une coentreprise réunissant Bpifrance, MGX, Mistral AI et NVIDIA de créer le plus grand campus d'IA en Europe, avec des partenaires tels que Bouygues, EDF, l'École Polytechnique, RTE et Sipartech. Le campus vise à couvrir tout le cycle de vie de l'IA et à favoriser l'adoption de l'IA dans divers secteurs, tels que la santé, l’énergie, la mobilité, la finance ou l’industrie. Sa construction débutera en 2026 en Île-de-France pour une mise en service prévue en 2028. Il atteindra alors une capacité de 1,4 GW, portée par une infrastructure de calcul de type exascale (plus puissante que les supercalculateurs actuels), une architecture cloud souveraine, et des data centers à faible émission carbone

2028, l’électricité européenne à la croisée des chemins

Pour répondre à cette demande énergétique exponentielle et limiter l’empreinte carbone de l’IA, la transition vers des sources d’énergie renouvelables et le renforcement du nucléaire s’avèrent essentiels. L’Europe devra en effet trouver un équilibre entre sécurité énergétique et transition écologique, notamment face à la volatilité du marché de l’électricité.

Au moment où nous nous écrivons ces lignes, nous ne savons pas si l’Europe sera en mesure de produire assez d’électricité en 2028 pour satisfaire la future consommation des serveurs d’IA. Mais une certitude semble acquise, l’intelligence artificielle aura un impact majeur sur les prix de l’énergie à partir de 2028.