Stockage stationnaire

Mais cette faim d'électricité a un effet collatéral inattendu : elle pousse les géants de l'IA et du cloud à devenir des acteurs énergétiques. OpenAI et SoftBank ont injecté 1 milliard de dollars dans SB Energy pour soutenir des campus de data centers et leur infrastructure électrique au Texas. Meta a signé des accords avec Vistra, Oklo et TerraPower pour prolonger du nucléaire existant et soutenir des réacteurs avancés. En parallèle, la demande des data centers stimule aussi le stockage stationnaire : des fabricants réorientent des usines initialement prévues pour les batteries de voitures électriques vers les batteries réseau.

Pour Frédéric John, l'apport le plus crédible de l'AI réside dans l'optimisation du système électrique lui-même. © 2024 ARTHURS-H, all rights reserved.

L'Europe n'est pas absente de ce mouvement, même si elle passe davantage par les renouvelables et les contrats d'achat de long terme que par les petits réacteurs. Google indique avoir signé plus de 170 contrats représentant 22 GW d'électricité propre, soit l'équivalent d'une vingtaine de réacteurs nucléaires comme Doel 4, dont 4,5 GW en Europe. En Espagne, TotalEnergies fournira pendant dix ans 610 GWh d'électricité renouvelable par an à l'opérateur de data centers Data4.

2 200 milliards de dollars en 2025

Les besoins électriques de l'IA sont concentrés, localisés, et donc plus faciles à raccorder à de nouveaux projets. Cela permet de sécuriser des revenus de long terme pour des projets solaires, éoliens, de stockage et de réseau. Et c'est en autre ce que la transition énergétique manque : visibilité, "bancabilité" et capital brut.

Pour autant, l'IA ne comblera pas le déficit de financement de la transition. Les investissements mondiaux dans l'énergie propre atteignent 2 200 milliards de dollars en 2025, alors qu'il faudrait environ 4 500 milliards par an au début des années 2030 pour rester sur une trajectoire compatible avec 1,5 °C. Le déficit annuel reste colossal : 2 300 milliards. À ce stade, l'IA n'en comblera probablement que 1 à 3 %.

Le nucléaire modulaire illustre cette ambiguïté. Plus de 80 concepts de SMR sont en développement, mais peu de projets sont réellement avancés, et leur coût attendu au MWh reste supérieur à celui du solaire ou de l'éolien. Les SMR peuvent apporter de la puissance pilotable, mais ils ne sont ni la solution la moins chère ni la plus rapide.

Le vrai potentiel climatique de l'IA n'est donc pas un bénéfice net positif entre demande et production d'électricité, mais d'être un accélérateur pour rendre finançable, pilotable et intégrable à grande échelle le système électrique renouvelable dont nous avons besoin.

L'IA ne sauvera pas le climat

Aussi, l'apport le plus crédible de l'AI est peut-être ailleurs : dans l'optimisation du système électrique lui-même. Selon l'IEA, un déploiement large des outils existants pourrait générer 110 milliards de dollars d'économies annuelles d'ici 2035 et libérer 175 GW de capacité sur les réseaux existants, sans construire de nouvelles lignes. En clair : mieux prévoir la production renouvelable, réduire les congestions et faire circuler davantage d'électricité sur les infrastructures existantes.

L'IA ne sauvera pas le climat. Mais si sa ruée vers l'électricité accélère aussi les renouvelables, le stockage et les réseaux, elle pourrait transformer une menace énergétique en levier partiel de transition. La vraie question est : saura-t-on obliger cet ogre à nourrir aussi le système bas carbone dont nous avons besoin ?