HIGH-TECH
42
FINANCES NEWS HEBDO VENDREDI 6 MARS 2026
Intelligence artificielle La face cachée d’une révolution énergivore
Derrière le «cloud» immatériel se cachent des bâtiments gigantesques, gourmands en électricité et en eau.
L’intelligence artificielle progresse à une vitesse inédite. Mais derrière l’enthousiasme technologique, une réalité plus matérielle apparaît : des data centers toujours plus nombreux, gourmands en électricité et en ressources.
Une étude publiée dans Nature Communications estime que l’IA pourrait générer jusqu’à 5 millions de tonnes supplémentaires de déchets électroniques par an d’ici 2030 si les cycles de renouvelle- ment s’accélèrent. L’illusion verte face aux réalités industrielles Le paradoxe est là. Les acteurs du numérique affirment que l’IA contri- buera à optimiser les réseaux élec- triques, à concevoir de nouvelles batteries ou à affiner les modèles climatiques. De fait, des applica- tions existent, notamment dans l’analyse d’images satellites ou la simulation de molécules. Toutefois, ces usages reposent souvent sur des modèles ciblés, relativement sobres, loin des gigantesques modèles génératifs mobilisant des infrastructures colossales. En Europe, le think tank The Shift Project alerte : si la trajectoire actuelle se poursuit, la part des data centers dans la consomma- tion électrique européenne pourrait doubler d’ici cinq ans et tripler d’ici dix ans. Les émissions associées pourraient croître d’environ 9% par an jusqu’en 2030. Or, ces installa- tions exigent une énergie stable et disponible en permanence. Dans certains pays, cela se traduit par le maintien de centrales à charbon ou par le lancement de nouveaux pro- jets gaziers pour sécuriser l’appro- visionnement. Face à ces critiques, les opérateurs mettent en avant les gains d’effica-
cité énergétique et les investisse- ments dans les énergies bas car- bone, y compris le nucléaire. Des partenariats sont noués pour relan- cer ou prolonger des réacteurs afin d’alimenter les futurs centres de données. Mais ces choix engagent les systèmes énergétiques pour des décennies, à rebours de la sobriété prônée dans les scénarios climatiques. La question est désormais frontale. Faut-il continuer à calibrer nos sys- tèmes énergétiques pour alimen- ter une IA toujours plus vorace, ou imposer dès maintenant des limites claires à cette fuite en avant technologique ? Derrière la pro- messe d’une «super-intelligence» capable de tout résoudre, se joue en réalité un arbitrage industriel et politique : combien d’électri- cité, combien d’eau, combien de ressources sommes-nous prêts à mobiliser pour produire toujours plus de calcul ? L’expérience des grandes transi- tions industrielles est éclairante. Une fois les infrastructures construites, elles dictent les usages pour des décennies. Multiplier aujourd’hui les mégacentres de données revient à inscrire durablement cette dépen- dance énergétique dans le paysage. Or, au moment même où les États s’engagent à réduire drastiquement leurs émissions, la montée en puis- sance des data centers complique l’équation. Le débat n’est donc plus théorique : il porte sur la cohérence entre ambitions climatiques et stra- tégie numérique. ◆
Par K. A. D
errière chaque requête adressée à OpenAI, chaque vidéo géné- rée ou chaque réponse produite par ChatGPT, il y a des bâtiments gigantesques, bardés de ser- veurs, branchés jour et nuit sur des réseaux électriques sous tension. L’intelligence artificielle ne flotte pas dans les airs : elle repose sur du béton, de l’acier, du cuivre et des gigawatts. La dynamique est fulgurante. Lancé fin 2022, ChatGPT a dépassé le milliard d’utilisateurs en moins de trois ans, une courbe d’adoption plus rapide que celle du smart- phone à ses débuts. Dans son sil- lage, Google DeepMind, Mistral AI ou encore Alibaba investissent des milliards dans la course à la puis- sance de calcul. Les États accom- pagnent le mouvement, convaincus que l’IA sera un levier stratégique de compétitivité.
centers ont consommé environ 415 térawattheures (TWh) d’électricité en 2024, soit près de 1,5% de la consommation mondiale. À horizon 2030, cette demande pourrait grim- per à 945 TWh, quasiment le double. Autrement dit, si la tendance se confirme, les centres de données consommeront autant d’électricité que le Japon, cinquième consom- mateur mondial d’énergie. Cette inflation s’explique en grande partie par l’essor de l’IA générative. L’entraînement des grands modèles nécessite des grappes de proces- seurs spécialisés, notamment des GPU fonctionnant en continu. Une seule infrastructure hyperscale peut exiger une puissance de 500 à 1.000 mégawatts, l’équivalent de la consommation de centaines de milliers de foyers. À cela s’ajoute le refroidissement : en 2023, les data centers de Google ont utilisé envi- ron 23 milliards de litres d’eau pour maintenir leurs serveurs à tempé- rature. L’empreinte écologique ne s’arrête pas à l’électricité. La construction des bâtiments, la fabrication des serveurs et leur renouvellement rapide pèsent lourd. Selon le Global E-waste Monitor, seuls 22% des déchets électroniques mon- diaux sont officiellement recyclés.
Une explosion énergétique sous-estimée
Mais cette course a un coût énergé- tique massif. Selon l’Agence inter- nationale de l’énergie (AIE), les data
Selon le Global E-waste Monitor, seuls 22% des déchets électroniques mondiaux sont officiellement recyclés.
www.fnh.ma
Made with FlippingBook flipbook maker