Après la parution en mars de notre étude sur les réseaux mobiles et satellites, nous mettons cette année l’effort sur un autre tiers du système numérique : les centres de données, et plus généralement les capacités de calcul, qu’elles soient concentrées ou diffuses.
La promotion de l’IA générative auprès du grand public depuis fin 2022 a accéléré la dynamique de croissance déjà très forte des infrastructures de stockage et traitement de données. Centres de données, serveurs et cartes graphiques se multiplient et se complexifient, appelés par les besoins d’entraînement des modèles de langue et les requêtes qui leurs sont adressées. Les investissements physiques et matériels déployés en ce sens catalysent cette dynamique, en prévision de futurs usages anticipés par les acteurs.
Comme l’ont indiqué les rapports ESR d’acteurs-clés du numérique au printemps 2024, cette augmentation les pousse à remettre en question leurs engagements climatiques et les éloigne du cadre quantitatif commun de réduction des émissions de gaz à effets de serre du secteur fixés par les acteurs du numérique eux-mêmes (SBTI).
Permettre l’adoption de ces nouveaux usages à forte intensité n’est indolore ni pour les systèmes numériques, ni pour les infrastructures électriques. En 2022, la consommation électrique des centres de données mondiaux a été de l’ordre de 460 TWh. Elle pourrait atteindre 650 à 1050 TWh d’ici 2026 (IEA, 2024). Avec une telle croissance, les centres de données et l’utilisation de l’IA pourraient entrer en concurrence directe avec des besoins-clés de la décarbonation : électrification des procédés industriels, de la mobilité et du logement, besoins d’électricité décarbonée pour la production d’hydrogène, etc.
Les nouvelles promesses de l’IA ne sont pas inconditionnellement compatibles avec la transformation vers la décarbonation : demandes matérielles et énergétiques pour la production et l’utilisation des serveurs, centres de données, infrastructures, empreinte carbone des renouvellements de parcs d’ordinateurs, smartphones et objets connectés justifiés par « l’IA », etc.
Prendre en compte la double contrainte carbone au bon niveau dans le numérique implique un changement de paradigme, et les infrastructures de données et de calcul ne font pas exception : la question des conditions de pertinence revient invariablement.
Quelle approche méthodologique choisir ? Quelles sont les conditions sous lesquelles l’adoption de l’intelligence artificielle engendrera des dynamiques carbone-énergie bénéfiques plutôt que délétères ? Et celles sous lesquelles le rythme de déploiement des centres de données ne fragilise pas la décarbonation de notre économie ? C’est ce que ce nouveau rapport du Shift vise à documenter, afin d’éclairer les trajectoires d’innovation et de déploiement pour les inscrire dans des trajectoires énergie, carbone et environnementales compatibles avec les contraintes physiques.
