Peu d’événements dans l’histoire n’ont autant testé le réseau énergétique américain que la révolution de l’IA. Alors que les centres de données se multiplient à travers le pays, leur demande énergétique cumulée devrait doubler d’ici l’année prochaine, passant de 31 gigawatts à 66 gigawatts.
Dans certaines régions, les besoins énergétiques liés à l’IA dépassent déjà la capacité disponible, ce qui fait grimper les factures d’électricité des consommateurs, accroît le risque de coupures et augmente la dépendance à des sources d’énergie fortement émissives. Le réseau vieillissant n’est clairement pas équipé pour faire face à la demande d’énergie croissante de l’IA, et si les experts s’accordent globalement sur la nécessité d’agir, ils divergent sur la meilleure voie à suivre.
Pour Giz Asks, nous avons interrogé divers experts sur ce qu’ils considèrent comme la manière la plus intelligente d’alimenter l’explosion de l’IA. Ils ont mis en avant un ensemble de solutions varié — des micro-réseaux à l’énergie géothermique — soulignant la complexité du défi à venir.
Les réponses qui suivent ont peut-être été légèrement éditées pour une longueur et une clarté accrues.
Mohammad Shahidehpour
Professeur émérite, titulaire de la chaire Galvin et Directeur du Robert W. Galvin Center for Electricity Innovation à l’Illinois Institute of Technology. Shahidehpour a été le responsable principal de plus de 80 millions de dollars de subventions et de contrats portant sur l’exploitation et le contrôle des systèmes électriques, la recherche et le développement des réseaux intelligents, et l’intégration à grande échelle des énergies renouvelables.
La révolution de l’IA représente l’un des défis énergétiques les plus importants du XXIe siècle. La course mondiale à l’IA est souvent décrite comme une compétition dans les domaines des algorithmes, de la fabrication de semi-conducteurs et du matériel informatique. Cependant, une compétition tout aussi cruciale se joue dans les infrastructures énergétiques.
Les nations capables de fournir une électricité abondante, fiable, abordable et à faible émission de carbone disposeront d’un avantage stratégique décisif pour attirer les investissements en IA et préserver une compétitivité économique à long terme. Dans ce paysage émergent, l’accès à une énergie électrique de haute qualité devient aussi stratégique que l’accès aux technologies informatiques avancées.
La stratégie la plus efficace pour alimenter la révolution de l’IA repose sur plusieurs piliers complémentaires. Il s’agit notamment de déployer un portefeuille diversifié de ressources de production propres et fermes, d’intégrer l’efficacité hydrique et la résilience climatique dans la planification des centres de données, et d’établir des cadres de marché et de réglementation qui encouragent la flexibilité, la fiabilité, la résilience et la durabilité tout au long de la planification et du fonctionnement des infrastructures IA.
En fin de compte, le leadership mondial en IA dépendra non seulement des avancées en informatique et en technologies des semi-conducteurs, mais aussi de la capacité à concevoir et exploiter un système électrique capable de soutenir une demande computationnelle sans précédent. Par conséquent, les centres de données d’IA ne devraient pas être perçus comme de simples consommateurs d’électricité, mais comme des actifs intelligents et interactifs avec le réseau qui renforcent activement la flexibilité, la résilience et la fiabilité du système par le biais d’une gestion coordonnée de la demande, de ressources énergétiques distribuées et de stockage d’énergie, de l’efficacité énergétique et de méthodes avancées de transmission, de distribution et de fourniture d’électricité.
Roland Horne
Thomas Davies, professeur Barrow de sciences de la Terre à l’Université Stanford et Senior Fellow au Precourt Institute for Energy. En tant qu’expert de premier plan sur l’énergie géothermique, il est surtout connu pour ses travaux sur l’interprétation des tests de puits, l’optimisation de la production et l’analyse des réservoirs fracturés.
La façon la plus intelligente d’alimenter l’essor de l’IA est d’adopter des Systèmes Géothermiques Améliorés (SGÉ). Les centres de données qui soutiennent la révolution IA exigent des quantités d’énergie énormes, mais leur critère le plus crucial n’est pas seulement la capacité : c’est une fiabilité continue, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Bien que l’énergie éolienne et solaire fournisse une énergie propre, leur intermittence nécessite une infrastructure de stockage électrique massive ou des sauvegardes à base de combustibles fossiles. Le SGÉ résout ce problème en libérant une énergie de base, sans carbone, presque partout sur Terre.
La géothermie traditionnelle est limitée géographiquement aux zones volcaniques ou tectoniques naturelles. Le SGÉ élimine cette contrainte en appliquant des techniques avancées de forage directionnel et de stimulation hydraulique pour accéder à des roches profondes et chaudes qui manquent de perméabilité naturelle. En injectant un fluide dans des réseaux de fractures créés artificiellement, le SGÉ exploite la chaleur à des kilomètres sous la surface, entraînant des turbines pour produire de l’électricité en continu.
Pour les infrastructures technologiques, le SGÉ présente des avantages propres par rapport à d’autres alternatives :
- Facteur de capacité inégalé : le SGÉ fonctionne indépendamment des conditions météorologiques, avec un facteur de capacité supérieur à 90 % — surpassant le solaire et l’éolien, et assurant la disponibilité constante que les charges IA exigent.
- Empreinte au sol minimale : contrairement à des panneaux solaires ou des parcs éoliens, une installation SGÉ occupe une surface par mégawatt remarquablement réduite, minimisant les perturbations environnementales et facilitant l’utilisation des terrains.
- Stabilité du réseau : à l’inverse des sources d’énergie renouvelables variables, le SGÉ fournit des services essentiels au réseau comme la réponse en fréquence et l’inertie, garantissant une grande résilience du réseau numérique.
En combinant la fiabilité prévisible de l’énergie de base traditionnelle avec la flexibilité géographique des techniques modernes de forage, le SGÉ comble le fossé entre des demandes informatiques massives et les objectifs nets-zéro ambitieux des entreprises. Il s’agit d’une solution scalable et durable capable d’ancrer la prochaine génération d’infrastructures informatiques.
Amin Khodaei
Professeur d’ingénierie électrique et informatique à l’Université de Denver, où il est actuellement en congé sabbatique pour occuper le poste de PDG et co-fondateur de Gridient, une start-up qui propose des solutions IA axées sur les bords du réseau pour un réseau décarboné. Il occupe également le poste de vice-président de l’éducation à l’IEEE Power & Energy Society et siège à son Conseil de gouvernance. Les recherches de Khodaei portent sur les systèmes électriques, les microgrids et la résilience du réseau.
La manière la plus intelligente d’alimenter l’essor de l’IA consiste à ne pas réduire le problème à une simple question de savoir combien d’électricité nous pouvons produire. Il nous faudra davantage de centrales et de lignes, certes, mais le problème réel est plus pointu: le réseau peut-il délivrer suffisamment d’électricité aux heures où la demande est la plus forte, sans risquer les coupures ou faire augmenter les coûts pour tous les autres ?
Une région peut disposer d’une électricité abondante sur une journée entière et rencontrer des difficultés pendant les heures les plus chargées, surtout dans les zones où le réseau local est déjà tendu. C’est comme une autoroute : le problème n’est pas le nombre de voitures qui empruntent la route sur 24 heures, mais celui du nombre qui arrivent aux heures de pointe.
La bonne stratégie consiste à associer la construction de davantage d’énergie à deux outils sous-utilisés : la flexibilité et l’efficacité.
La flexibilité signifie que les centres de données s’adaptent à ce dont le réseau a besoin plutôt que de tirer de l’électricité à un rythme constant et immuable. Lorsque l’électricité devient chère ou que le réseau est sous pression, certains travaux informatiques peuvent être décalés à une autre heure, ou des batteries et sources d’énergie sur site peuvent réduire la quantité d’énergie prélevée sur le réseau. Mais cette flexibilité ne vaut que si elle est vraiment vérifiée et appliquée, par le biais d’incitations tarifaires, de performances vérifiables et de sanctions réelles si une entreprise ne respecte pas son engagement; sinon, les planificateurs du réseau devront encore moderniser le réseau comme si chaque centre de données demanderait une puissance maximale au pire moment possible.
L’efficacité doit aussi être comptée comme un moyen d’augmenter la capacité, et pas seulement comme une économie d’énergie, lorsqu’elle réduit la demande pendant les heures de pointe. Chaque mégawatt consommé par un centre de données est en concurrence avec les foyers, les voitures électriques et les entreprises pour le même réseau contraint. Améliorer l’efficacité même des centres de données est important, mais réduire la consommation d’énergie dans les bâtiments, principalement résidentiels et commerciaux, compte aussi car les rénovations, des commandes plus intelligentes et une meilleure gestion de l’énergie peuvent libérer davantage de capacités du réseau plus rapidement que d’attendre des années pour construire de nouvelles infrastructures.
L’IA exigera néanmoins des investissements importants dans les infrastructures du réseau. Mais la traiter uniquement comme une question de construire davantage passe à côté de la solution la plus rapide disponible: tirer davantage parti du réseau existant grâce à des centres de données flexibles et à une utilisation plus intelligente de l’énergie, pendant que de nouvelles sources d’énergie rattrapent leur retard.
Costa Samaras
Directeur du Scott Institute for Energy Innovation de l’Université Carnegie Mellon; Professeur titulaire et affilié en génie civil et environnemental; et membre affilié du Département d’ingénierie et de politique publique. Samaras était auparavant Conseiller principal en politique énergétique au White House Office of Science and Technology Policy. Ses travaux portent sur les parcours vers des systèmes énergétiques et d’infrastructures propres, climato-sûrs, équitables et sûrs.
Le système électrique est l’infrastructure économique, sécuritaire et environnementale fondamentale de ce siècle, mais le réseau vieillit et se révèle vulnérable à des phénomènes météorologiques extrêmes amplifiés par le changement climatique. Les centres de données alimentant l’IA stimulent la croissance électrique à court terme, mais nous sommes à un moment générationnel où il faut reconstruire le système électrique pour ce siècle et alimenter l’électrification des bâtiments, des véhicules et des usines. Alimenter l’essor de l’IA d’une manière bénéfique pour l’économie, les communautés et le climat exige des actions audacieuses à travers la production d’énergie, le transport et la demande.
Premièrement, nous avons besoin d’un fonds fiduciaire d’infrastructure réseau qui nous permette de doubler la capacité du réseau d’ici 2040 — non seulement pour alimenter l’IA, mais pour soutenir l’électrification plus large nécessaire pour lutter contre le changement climatique. Cela pourrait être partiellement financé par les centres de données qui utilisent des frais de connexion « Smart AI Fast Lane » pour se connecter rapidement au réseau lorsqu’ils apportent leur propre énergie propre et suffisamment d’énergie supplémentaire et de stockage d’énergie pour bénéficier aux communautés environnantes. Un réseau plus large et plus propre a aujourd’hui besoin de beaucoup d’énergie solaire, d’énergie éolienne et de batteries, ainsi que d’investissements accrus dans la géothermie, le nucléaire avancé et une innovation énergétique plus large.
Ensuite, les câbles et les équipements qui apportent l’électricité aux villes et aux quartiers doivent être modernisés afin d’être résilients face au changement climatique, de transporter davantage d’énergie et d’être prêts pour une électrification plus large. Les centres de données, les entreprises et les gouvernements peuvent partager dans les investissements réinvestissements nécessaires au-delà des besoins d’un seul centre de données, ce qui peut aider à maintenir les coûts d’électricité abordables. Le réseau est une infrastructure nationale essentielle, et les ménages ne devraient pas être responsables de payer la totalité de la facture pour une modernisation du XXIe siècle.
Enfin, un fonds fiduciaire d’infrastructure réseau peut soutenir l’efficacité énergétique et la flexibilité, l’énergie distribuée et le stockage d’énergie, ainsi que les centrales électriques virtuelles, qui peuvent réduire les pics de demande et maintenir l’électricité fiable. De plus, la transparence des centres de données, une mesure d’« efficacité en miles par gallon » pour l’IA, et la communication des usages d’électricité, des émissions et de l’eau inciteraient à des performances environnementales exemplaires. Les communautés font face à de nouveaux risques économiques et environnementaux, et en même temps le réseau nécessite un investissement générationnel pour atteindre un avenir zéro émission. L’IA peut aider à conduire de meilleurs résultats climatiques et d’infrastructure, mais cela ne se fera pas sans une politique ciblée et sans des partenariats approfondis avec les communautés.
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