La Chine déploie l’intelligence artificielle au-delà des déclarations politiques pour transformer la gestion quotidienne de son système énergétique. Des usines alimentées par des parcs éoliens et solaires aux outils de prévision du réseau, l’IA est présentée comme un moyen de rendre les renouvelables plus exploitables. En parallèle, les autorités s’inquiètent de l’empreinte croissante des centres de données et cherchent à concilier performance numérique et sobriété énergétique.
Un exemple opérationnel : l’usine de Chifeng
À Chifeng, dans le nord de la Chine, un site industriel produit de l’hydrogène et de l’ammoniac en s’alimentant exclusivement sur des fermes éoliennes et solaires locales, dans un système fermé. Ce modèle pose la question de la variabilité des renouvelables : la production d’électricité monte et descend avec le vent et le soleil.
Pour gérer ces variations, le propriétaire a déployé un système de contrôle piloté par l’IA. Plutôt que d’exécuter des horaires fixes, le logiciel adapte en continu la production industrielle selon l’offre de courant disponible. Quand le vent augmente, l’usine accélère sa production ; quand la ressource faiblit, elle la réduit, afin d’optimiser le rendement et d’éviter des tensions sur le système. Un responsable technique a comparé ce dispositif à un chef d’orchestre qui synchronise l’offre et la demande en temps réel.
La stratégie « IA+énergie » et ses applications
Cette logique opérationnelle s’inscrit dans une stratégie nationale qualifiée « IA+énergie », qui vise à rapprocher les modèles d’IA des infrastructures énergétiques. Le plan prévoit le développement de modèles spécialisés pour des tâches ciblées : gestion de parcs éoliens, pilotage de centrales, équilibrage du réseau, et supervision du marché carbone couvrant plusieurs milliers d’entreprises.
Plusieurs applications pratiques sont déjà testées ou en phase pilote :
- prévision de la demande et de la production renouvelable, pour mieux planifier le stockage et les mises à l’arrêt ;
- gestion de centrales virtuelles permettant d’agréger des ressources distribuées ;
- supervision et vérification pour le marché du carbone, afin d’améliorer le suivi des émissions.
Lors d’un essai à Shanghai, l’intégration de systèmes pilotés par l’IA aurait permis de réduire un pic de charge d’environ 160 MW, ce qui illustre le type d’impact recherché à plus grande échelle. Les autorités visent le déploiement de dizaines de projets pilotes et de plus d’une centaine de cas d’usage d’ici 2027, avec pour objectif de placer la Chine à un niveau international de référence en matière d’IA appliquée à l’énergie.
Limites et réponse réglementaire : l’empreinte énergétique de l’IA
Le développement massif de l’IA soulève toutefois un dilemme. Les centres de données, indispensables au fonctionnement des modèles et des plateformes, sont fortement consommateurs d’électricité. Certaines estimations évoquent qu’ils pourraient atteindre une consommation de l’ordre de 1 000 TWh par an d’ici 2030 si cette croissance se poursuit, ce qui poserait un risque d’augmentation des émissions si le mix électrique reste carboné.
Pour limiter cet effet retour, les autorités et les opérateurs explorent plusieurs leviers : imposer des normes d’efficacité pour les infrastructures, fixer des quotas d’énergies renouvelables pour les centres de données, favoriser leur implantation dans l’ouest du pays où l’électricité est moins carbonée, et tester des solutions techniques de refroidissement, comme des centres utilisant l’eau de mer pour dissiper la chaleur.
Ces mesures visent à rendre l’essor de l’IA compatible avec les objectifs de décarbonation industrielle, mais elles supposent une coordination étroite entre autorités, exploitants et acteurs technologiques.
Ce que cela change pour nous
Pour les secteurs concernés (production industrielle, gestion de réseau, marchés de l’énergie) l’IA offre des gains potentiels en efficacité opérationnelle et en flexibilité. Elle peut faciliter l’intégration de volumes croissants d’énergies renouvelables et améliorer la fiabilité du réseau. En revanche, les bénéfices dépendront largement de la maîtrise de l’empreinte énergétique des infrastructures numériques et de choix de politique publique en matière d’implantation et de normes.
Ce qui reste à confirmer
Plusieurs éléments restent incertains et nécessitent un suivi :
- l’ampleur réelle de la consommation électrique future des centres de données, qui dépendra des trajets technologiques et des gains d’efficacité ;
- les résultats consolidés des dizaines de pilotes annoncés et leur généralisation au niveau national ;
- la capacité des mesures réglementaires et techniques à compenser l’impact énergétique de la croissance de l’IA.
À retenir
- L’IA est déployée en Chine pour piloter en temps réel la production, la demande et l’équilibrage du réseau.
- Des projets comme l’usine de Chifeng montrent comment l’IA peut rendre mobiles et flexibles des industriels alimentés par renouvelables.
- La stratégie « IA+énergie » prévoit de nombreux pilotes et cas d’usage spécialisés d’ici 2027.
- Le principal risque est l’empreinte énergétique des centres de données ; régulation et innovations techniques sont mobilisées pour y répondre.
- La réussite dépendra d’une coordination humaine et technologique pour concilier performance et sobriété.
Article amélioré avec l'IA - Article original
