Le Massachusetts Institute of Technology (MITEI) met en garde : l’essor des modèles d’IA et des centres de données augmente fortement la demande électrique, avec des risques pour les prix, l’approvisionnement et le déploiement des renouvelables. Parallèlement, cette même IA offre des outils puissants pour rendre le réseau plus flexible, optimiser les infrastructures et accélérer la découverte de matériaux pour la transition énergétique.

Une double réalité : demande croissante et risques pour le réseau

L’expansion rapide des centres de données et la sophistication des modèles d’IA entraînent une hausse significative de la consommation d’énergie. Cette dynamique peut se traduire par :

  • pression sur les prix de l’électricité ;
  • tensions sur l’approvisionnement en période de pointe ;
  • ralentissement potentiel du déploiement des renouvelables si le réseau ne parvient pas à absorber la nouvelle demande.

Les chercheurs du MIT soulignent que ces risques découlent d’une mise en tension entre une demande qui augmente rapidement et un système électrique où l’offre et la demande doivent s’équilibrer sur des échelles de temps très courtes. Face à cette complexité accrue (intermittence des énergies solaire et éolienne, événements météorologiques extrêmes, menaces cyber) la gestion du réseau devient plus délicate.

Comment l’IA peut stabiliser et accélérer la transition

Le rapport du MITEI décrit plusieurs leviers concrets par lesquels l’IA peut contribuer à rendre le système plus robuste et efficace :

  • prévisions améliorées de la production solaire et éolienne sur des horizons courts et moyens ;
  • optimisation des horaires de charge des véhicules électriques pour lisser les pics de demande ;
  • pilotage intelligent de thermostats et d’appareils pour réduire les pointes de consommation ;
  • gestion flexible des centres de calcul, par exemple en décalant certaines opérations hors des pics électriques ;
  • maintenance prédictive permettant d’anticiper et prévenir des pannes d’équipements critiques.

Ces usages visent à compenser l’intermittence des renouvelables, réduire les pointes et préserver la sécurité du réseau. Le MITEI insiste sur la nécessité d’une approche interdisciplinaire : ingénieurs électriciens, informaticiens, économistes de l’énergie et régulateurs doivent coopérer pour intégrer ces outils sans compromettre la fiabilité.

Recherche, planification et gouvernance : leviers pour tirer parti de l’IA

Au-delà de l’exploitation opérationnelle, l’IA est présentée comme un catalyseur pour la planification et la recherche :

  • modélisation de scénarios climatiques extrêmes pour orienter les investissements en infrastructures ;
  • optimisation de l’implantation des parcs et des capacités de stockage ;
  • automatisation et accélération des analyses réglementaires, les grands modèles linguistiques pouvant synthétiser des dossiers et réduire les délais d’autorisation ;
  • accélération de la découverte de matériaux (batteries, électrolyseurs, composants pour la fusion) via des boucles expérimentales où l’IA propose des hypothèses et des laboratoires robotisés testent rapidement les pistes prometteuses.

Pour traiter spécifiquement la hausse de la consommation des centres de données, le MITEI a lancé en 2025 un « Data Center Power Forum », destiné à coordonner recherche et industrie afin de limiter l’empreinte énergétique du secteur tout en exploitant l’IA pour améliorer l’efficacité des centres.

Les chercheurs soulignent enfin que ces bénéfices potentiels ne se réaliseront pas sans gouvernance : des règles claires, des financements publics et une coopération internationale sont nécessaires pour encadrer le déploiement de l’IA dans le secteur énergétique.

Ce qui reste à confirmer

  • L’ampleur précise de la hausse de la demande électrique liée aux prochains niveaux de développement des modèles d’IA reste à quantifier dans le temps et selon les régions.
  • L’efficacité opérationnelle des solutions proposées dépendra des tests à grande échelle et des standards d’interopérabilité qui sont encore à définir.
  • Les modalités concrètes de gouvernance internationale et de financement public pour soutenir ces usages d’IA nécessiteront des décisions politiques et des engagements qui restent à formaliser.

À retenir

  • L’IA augmente la demande électrique, créant des risques pour prix et sécurité d’approvisionnement.
  • Paradoxalement, l’IA propose aussi des outils pour stabiliser le réseau et optimiser les infrastructures énergétiques.
  • Des avancées en découverte de matériaux et en automatisation expérimentale pourraient accélérer la mise au point de technologies clefs.
  • Réussir cette transition exige interdisciplinarité, gouvernance robuste, financement public et coopération internationale.
  • Plusieurs éléments restent à confirmer par des études et des déploiements à grande échelle.