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Graphique de la semaine

Pour maintenir son rôle moteur dans la croissance économique, l’IA nécessite un approvisionnement énergétique renforcé

Cette technologie énergivore nécessite des politiques favorisant l’augmentation de l’offre électrique, le développement des sources de remplacement et la maîtrise des hausses tarifaires

L’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un nouveau moteur de productivité et de croissance économique, qui transforme aussi l’emploi et l’investissement.

Selon les scénarios de notre dernière analyse, présentée dans l’édition d’avril 2025 des Perspectives de l’économie mondiale du FMI, l’intelligence artificielle pourrait aider à accroître le rythme moyen de la croissance annuelle de l’économie mondiale.

Toutefois, cette technologie repose sur des centres de données dont les besoins en électricité ne cessent d’augmenter. La pression qui en résulte sur les réseaux électriques entraîne des conséquences majeures pour la demande mondiale d’électricité.

En 2023, les centres de données du monde entier ont consommé jusqu’à 500 térawattheures d’électricité, selon les estimations les plus récentes de l’Organisation des pays exportateurs de pétrole (OPEP) pour l’ensemble de l’année. Ce volume, plus de deux fois supérieur aux niveaux annuels enregistrés entre 2015 et 2019, pourrait tripler pour atteindre 1 500 Twh d’ici 2030, selon les projections de l’OPEP.

Comme l’illustre notre graphique de la semaine, la consommation électrique des seuls centres de données, déjà équivalente à celle de pays comme l’Allemagne ou la France, pourrait atteindre d’ici 2030 un niveau comparable à celui de l’Inde, premier consommateur d’électricité parmi les pays émergents. Elle dépasserait alors la consommation prévue des véhicules électriques, en représentant 1,5 fois la demande énergétique de ces véhicules d’ici la fin de la décennie.

 La consommation d’énergie des centres de données progresse le plus rapidement aux États-Unis, qui concentrent la majorité de ces infrastructures à l’échelle mondiale. Selon un scénario de demande moyenne établi par McKinsey & Co, la consommation des parcs de serveurs aux États-Unis pourrait plus que tripler pour dépasser 600 Twh d’ici 2030.

L’essor dans la construction de nouvelles infrastructures destinées au stockage de données dans le nuage et au traitement des requêtes liées à l’IA souligne l’urgence pour les décideurs de mettre en place des stratégies énergétiques efficaces pour garantir que l’offre puisse suivre la croissance rapide de la demande.

L’augmentation de la demande d’électricité du secteur technologique devrait stimuler l’offre globale. Si cette dernière est suffisamment réactive, la hausse des prix de l’électricité devrait rester modérée. En revanche, une réaction plus lente de l’offre pourrait entraîner des hausses de coûts nettement plus marquées, pénalisant à la fois les consommateurs et les entreprises, et risquant même de freiner le développement de l’industrie de l’IA.

Selon les politiques énergétiques en vigueur, l’augmentation de la demande d’électricité liée à l’IA pourrait ajouter 1,7 gigatonne d’émissions mondiales de gaz à effet de serre entre 2025 et 2030, soit à peu près autant que les émissions énergétiques de l’Italie sur cinq ans.

La demande en puissance de calcul et en électricité des plateformes d’IA reste cependant très incertaine. Des modèles d’IA efficaces en open source, comme DeepSeek, permettent de réduire les besoins en calcul et la consommation électrique. Cependant, cette baisse des coûts favorise une adoption plus large de l’IA, et les modèles de raisonnement avancés, plus gourmands en énergie, contribuent à accroître la demande.

L’effet net sur la demande d’électricité demeure incertain, ce qui pourrait retarder les investissements dans le secteur de l’énergie et provoquer une hausse des prix. Les décideurs et les entreprises doivent travailler ensemble pour permettre à l’IA d’atteindre son plein potentiel, tout en limitant les coûts. La mise en œuvre de mesures qui encouragent la diversification des sources d’énergie peut améliorer l’approvisionnement en électricité, aider à atténuer la flambée des prix et à maîtriser les émissions.

— Ganchimeg Ganpurev et Andrea Pescatori ont contribué à la rédaction de cet article de blog, qui s’appuie sur le dossier spécial sur les produits de base figurant dans l’édition d’avril 2025 des Perspectives de l’économie mondiale et sur un document de travail du FMI : Power Hungry: How AI Will Drive Energy Demand (L’intelligence artificielle : moteur de la hausse de la demande énergétique). Pour en savoir plus sur les effets de l’IA dans différents pays, consulter le document de travail : The Global Impact of AI: Mind the Gap (L’impact mondial de l’IA : attention aux déséquilibres).

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