🐘 Alors, pour vous en dessert, ce sera data centers ou transition énergétique ?

Nos modes de vie face aux réalités physiques - Épisode 5

Il y a comme un éléphant au milieu du couloir... Un éléphant qui commence à se voir, c’est vrai, mais dont on parle encore trop peu à mon goût : la consommation énergétique de l’IA.

Si les data centers pèsent en 2026 565 TWh par an au niveau mondial — soit autant que la consommation électrique de la France et de l’Allemagne réunies, leur croissance a pris un rythme exponentiel. Même les projections peinent à suivre : l’IEA (agence internationale de l’énergie) a révisé en avril 2026 son rapport 2025, projetant ainsi pour 2030 jusqu’à 1 700 TWh/an de consommation dans le pire des cas - Soit presque 2 fois plus que prévu il y a 1 an !

Et là, je ne parle que de la consommation d’usage… Laissons de côté, pour l’instant, les besoins en énergie pour produire les équipements qui les constituent et ceux pour construire ces data centers (on ne parle même pas des 10 000 lancements annuels de satellites de SpaceX, sic).

IEA (2026), Electricity consumption by data centres, 2020-2035, IEA, Paris. Licence : CC BY 4.0

📈 Ça construit de plus en plus vite

Investissements, projections, constructions, tout va à toute vitesse… Méta installe même des serveurs sous des tentes en mode « rapid deployment structure » en Ohio et au Tenessee.

Si la puissance installée des data centers dédiés à l’IA a plus que triplé au cours des 18 derniers mois, les projections pour 2030 sont encore plus impressionnantes!

• États-Unis : Les géants de l’IA ont vu leurs dépenses d’investissement pour la construction de data centers atteindre 725 milliards de dollars en 2026 (*non, je ne céderai pas à la mode du trillion).

• Chine : En 2025, le pays consommait 102 TWh pour ses data centers — soit un quart du total mondial. D’ici 2030, cette consommation pourrait augmenter de 170 %, pour atteindre 277 TWh, et 400 TWh/an en 2035, mais les données fiables manquent.

• Europe (UK inclus — et tant pis pour le Brexit) : Il est prévu de doubler, voire tripler les capacités de calcul, augmentant les consommations électriques de 100 TWh à 200-250 TWh/an.

  

  Source : Statista, Big Tech’s AI Spending to Reach $725 Billion in 2026

⚡ … Et la demande en électricité explose !

Certes, des améliorations ont permis de réduire la consommation des requêtes simples de ChatGPT — l’unité se mesure en kWh/token—. Mais en parallèle, de nouveaux modèles d’IA ont été lancés, proposant des applications beaucoup plus énergivores : génération vidéo, tâches agentiques… Ces dernières peuvent consommer des centaines, voire des milliers de fois plus de tokens — et donc d’énergie — par requête que la simple génération de texte.

La demande énergétique de l’IA dépend donc de trois tendances en évolution rapide et incertaine

1. Des améliorations d’efficacité → Réduction de l’énergie par unité de calcul → Baisse de la consommation électrique.

2. Une adoption rapide et massive → Volume d’utilisation croissant → Augmentation de la consommation.

3. Des capacités de modèles accrues → Intensité énergétique des nouveaux usages → Augmentation de la consommation.

   

   Source : Schéma personnalisé, inspiré des données IEA et Epoch AI

Les consommations énergétiques sont tirées par une augmentation rapide de la demande notamment en Asie

A février 2026, les estimations de volumes de tokens chinois sont de l’ordre de ~9 000 trillions de tokens par mois – contre ~4 000 Trillions chez les principaux fournisseurs américains/occidentaux (oui j’ai craqué pour le trillion, c’est à dire 10¹² ou mille milliards!).

Source : https://epoch.ai

En Chine Doubao (modèle IA de ByteDance) à lui seul atteint 100 millions d'utilisateurs actifs quotidiens.

On le voit, les volumes de tokens utilisés sont désormais exponentiels.

🌍 Une croissance mondiale sans précédent qui condamne nos ambitions climatiques ?

Pour atteindre nos ambitions climatiques— en prélude à la COP31 de l’ONU —, les États viennent de déclarer que le monde devrait s’engager à couvrir 35 % de la demande énergétique totale par de l’électricité d’ici 2035, contre 21 % aujourd’hui.

Dans les économies avancées, la demande d’électricité provenant des véhicules électriques (VE) est le principal contributeur à cette hausse.

Les VE consommaient 250 TWh (1 % de l’électricité mondiale) en 2024. D’ici 2035, selon les scénarios, leur demande explosera : entre 1 500 TWh (CPS) et 3 000 TWh (NZ), principalement en Chine et en Europe - soit le double de ce que demanderont les data centers.

Mais il y a une différence majeure :

• En électrifiant notre mobilité (voitures, bus, trains, poids lourds, bateaux cargo), il s’agit principalement d’un transfert des consommations de combustibles fossiles vers l’électricité, contribuant ainsi à limiter l’impact de ce secteur sur le changement climatique.

• Nos nouveaux usages de l’IA, eux, viennent s’ajouter à la demande globale en énergie mondiale.

Ainsi, l’électrification des data centers IA constitue une source majeure de nouvelle demande d’électricité, en particulier en Chine, aux États-Unis et en Europe. Elle complexifie le défi global d’élargir l’approvisionnement et les infrastructures électriques pour répondre aux besoins de tous les secteurs.

🔌 Les data centers dédiés à l’IA consomment beaucoup plus… de tout

Contrairement à ce que le terme « cloud » (nuage) suggère, les systèmes numériques ont besoin de lieux de stockage physiques.

Au début, les organisations exploitaient des systèmes informatiques depuis des salles de serveurs sur site. Petits, mais avec l’explosion d’Internet au début des années 2000, les besoins ont augmenté. Les organisations ont alors déplacé leur infrastructure vers des opérateurs professionnels : naissance du modèle de data center de colocation (i.e. le cloud).

Avec le développement de l’IA et des modèles LLM, une nouvelle génération de data centers a émergé. Ce ne sont plus seulement des racks de serveurs, mais des infrastructures composées de :

• Utilités : alimentation électrique, systèmes de refroidissement, connexions entrée/sortie.

• Serveurs de stockage (pour tout garder en mémoire).

• Serveurs de calcul : c’est là que tout change. Ils servent à la fois à l’entraînement des modèles et à l’inférence (pour exécuter les modèles et répondre à vos requêtes).

Et ce sont ces serveurs de calcul qui font exploser la consommation électrique des data centers IA.

Un rack de serveurs dans un data center IA a la taille d’un grand réfrigérateur. D’ici 2027, il pourrait atteindre une demande d’énergie maximale équivalente à celle de 65 foyers.

Et bien sûr, ces nouveaux centres de données consomment aussi plus d’eau et plus de matières premières (cuivre, aluminium, lithium, terres rares…).

⚠️ L’accès à l’énergie - un goulot d’étranglement

Avec la croyance en la règle du « winner takes all », les entreprises de l’IA se livrent une compétition féroce. Résultat : des tensions et des goulots d’étranglement dans les chaînes d’approvisionnement.

Ces data centers IA consomment énormément d’énergie, nécessitent d’être raccordés directement aux lignes à haute tension, et génèrent des fluctuations de puissance importantes et rapides, saturant les réseaux électriques nationaux.

Un problème de plus : Les délais de livraison pour les transformateurs haute tension dépassent les quatre ans et les prix ont augmenté de 77 % depuis 2019.

Aujourd’hui, le principal frein au développement de ces data centers reste l’accès à l’énergie. Bloqués dans des files d’attente de 1 à 5 ans selon les régions pour être raccordés au réseau, les investisseurs font de plus en plus le choix d’installer leurs propres centrales électriques hors réseau (behind the meter).

« La demande croissante d’IA à forte intensité de calcul entraîne une croissance sans précédent de la puissance des centres de données, tandis que la capacité d’IA est désormais limitée par la disponibilité énergétique, faisant de la sécurité énergétique des Data Centers le nouveau champ de bataille pour la montée en puissance et la protection des marges dans la course mondiale de l’IA » a déclaré en 2026 Linglan Wang, analyste directeur chez Gartner.

🔥 Le piège : des renouvelables cannibalisées ou des fossiles prolongés

Pour alimenter ces data centers, deux principales options s’offrent à nous. Aucune n’est idéale.

Option 1 : Le gaz fossile, solution de facilité (et de court terme)

Pour aller vite, le choix se porte souvent sur l’électricité produite par des turbines à gaz.

• Par exemple, 11 data center campus aux États-Unis ont le potentiel de produire plus de gaz à effet de serre que le Maroc en 2024.

• Plus de 100 nouveaux data centers au Royaume-Uni, représentant 100 GW de calcul, prévoient de brûler du gaz pour produire de l’électricité, certains de façon permanente.

En installant de nouvelles centrales à gaz, on verrouille le système énergétique dans une dépendance fossile pour des décennies.

Option 2 : Les renouvelables, mais à quel prix ?

Si on mise sur les énergies vertes, le problème change de nature… mais reste tout aussi critique. Les data centers pourraient accaparer jusqu’à 20 % des nouvelles capacités renouvelables (source : Beyond Fossil Fuel), notamment en installant pour leur compte le combo : panneaux photovoltaïques + batteries de stockage.

Résultat : Moins d’électricité propre pour décarboner les transports, le chauffage ou l’industrie. Restera-t-il assez de ressources pour tous nos usages ou bien l’IA les aura-t-elle toutes cannibalisées ?

Et surtout des émissions de CO₂ qui explosent

• D’ici 2030, les data centers pourraient émettre de 500 à 920 Mt CO₂ (selon des scenarios datant de 2025) soit environ 2% des émissions mondiales, quand officiellement, pour respecter nos trajectoires carbone, il faudrait les descendre à 0,5%.

Ça ne vous parait pas beaucoup… Petit rappel : on a déjà dépensé les ¾ de notre budget carbone entre 1850 et 2023 pour rester dans un scénario à +2°C.

Sources : Global Carbon Budget, 2025 ; Climate Change Tracker, 2025

🎯 Ce qu’il faut retenir : trois certitudes et une question

🔹 Les certitudes

1. La croissance semble inévitable — mais son ampleur dépendra de notre capacité à la réguler.

2. L’IA est le principal moteur — et son appétit énergétique ne fera qu’augmenter.

3. Sans action, les data centers vont saboter la transition énergétique — soit en verrouillant les fossiles, soit en cannibalisant les renouvelables.

❓ La question

Quel modèle d’IA utiliser, pour quelle tâche, et à quel moment basculer en local? Un arbitrage entre usages, puissance, coût, confidentialité… et surtout impact environnemental.

💡 Des pistes pour éviter le pire

L’IA locale émerge comme une alternative concrète au cloud. Des modèles légers comme Gemma 4 ou des outils comme Ollama permettent désormais d’exécuter des requêtes directement sur un ordinateur personnel, sans dépendre de serveurs distants. L’enjeu est double :

• Souveraineté des données (échapper au Cloud Act, éviter la revente des informations).

• Coût (pas de facturation au token, pas d’abonnement).

Pour les secteurs sensibles (santé, juridique, RH), c’est une piste sérieuse pour reprendre le contrôle même si aujourd’hui, pour des tâches complexes comme la recherche, le cloud reste plus performant.

🌍 Devant nous, un choix de société

Même revu à la baisse, le nouveau scénario “haut” du GIEC, c’est +3,5°C en 2100… Soit un monde invivable pour nos enfants et leurs enfants après eux. Les choix que nous ferons dans la prochaine décennie détermineront notre avenir.

L’explosion de la demande en IA va encore augmenter nos émissions de CO₂. Elle risque d’entrer en conflit avec notre besoin d’accélérer l’électrification et la sortie des combustibles fossiles, indispensable pour tenir nos ambitions climatiques.

Enfin, la course à l’IA concentre des capacités d’investissements pourtant indispensables pour adapter nos organisations humaines et réduire notre vulnérabilité face aux impacts du changement climatique.

Nos ambitions climatiques collectives, déjà difficiles à atteindre dans les conditions pré-IA générative, deviennent encore moins tenables avec le développement exponentiel de cette technologie. Toute idée même de sobriété semble désormais abandonnée !

Pourtant les signaux sont partout : l’accélération des catastrophes naturelles, la projection d’un épisode sévère d’El Niño en 2027, les tensions géopolitiques sur les ressources et les guerres qui en découlent… Autant de preuves que l’urgence n’est plus de choisir entre innovation et écologie, mais de repenser radicalement nos priorités.

L’électrification de l’Europe doit et va s’accélérer, mais avec une règle absolue : priorité aux solutions qui décarbonent notre économie.

La technologie n’est pas une fin en soi. Elle doit servir le bien commun, ou elle nous détruira.

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📚 Sources

• IEA (2026), Electricity consumption by data centres, 2020-2035, Licence : CC BY 4.0.

• IEA, Key Questions on Energy and AI – avril 2026.

• Epoch AI, estimations de volumes de tokens (février 2026).

• Beyond Fossil Fuel, rapport sur l’impact des data centers sur les énergies renouvelables.

• The Shift Project - Intelligence artificielle, données, calculs : quelles infrastructures dans un monde décarboné – oct 2025

• Europe 2031, Compute Forecast.

• Statistiques Développement Durable (SDES, 2025) .

• RTE – Bilan prévisionnel 2025 (projections 2035).

• Carbon Brief – Data Centre Energy Use (2025)

• Statista, Big Tech’s AI Spending to Reach $725 Billion in 2026.

Presse :

• https://mlq.ai/news/meta-deploys-tent-based-data-centers-in-ohio-and-tennessee-backed-by-400mw-of-off-grid-gas-power/

• https://www.theguardian.com/business/2026/may/18/uk-datacentres-plan-to-burn-gas-to-generate-electricity

• https://www.wired.com/story/new-gas-powered-data-centers-could-emit-more-greenhouse-gases-than-entire-nations/

• https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-10-gartner-says-data-center-electricity-demand-to-grow-26-percent-in-2026