L’intelligence artificielle générative ne se limite pas aux données : elle exige une quantité massive d’électricité. Derrière ses prouesses se cachent des infrastructures énergivores, dominées par des data centers en fonctionnement continu, dont la croissance est fulgurante. Un centre de données hyperscale de 100 MW, fonctionnant à pleine capacité, consomme chaque année autant d’électricité qu’environ 100 000 foyers[1]. Cette intensité énergétique s’explique par l’usage massif de puces graphiques, particulièrement voraces, et par des systèmes de refroidissement permanents.
À l’échelle mondiale, la demande électrique des data centers devrait plus que doubler, passant de 460 TWh en 2024 à plus de 1 000 TWh en 2030, puis 1 300 TWh en 2035 selon l’AIE1. Dans ce contexte, les géants de la tech américaine investissent à une vitesse inédite : jusqu'à 300 milliards de dollars prévus en 2025 pour l’IA, soit 20 % de plus que l’investissement total du secteur énergétique aux États-Unis 1.
Le risque de pénurie électrique se profile, comme en témoignent les arrêts de projets à Santa Clara début novembre faute d’énergie disponible. Pour répondre à ces enjeux, le mix électrique[2] devra évoluer en profondeur. Selon le World Energy Outlook 2025 de l’AIE[3], à l’horizon 2035, les renouvelables devraient s’imposer comme la principale source d’énergie, grâce à leur compétitivité et leur rapidité de déploiement. Leur part dans le mix mondial progresserait d’environ 10 points de pourcentage par rapport à aujourd’hui, tandis que celle des énergies fossiles reculerait de près de 80% à 71%. Cette transformation soulève toutefois des défis majeurs : adaptation des réseaux et déploiement de solutions de stockage — batteries ou stations de pompage-turbinage — indispensables pour compenser l’intermittence des sources éolienne, solaire et hydraulique.
Les capacités existantes en gaz et nucléaire resteront stratégiques pour la flexibilité, mais de fortes contraintes pèsent sur de nouvelles installations : le gaz souffre actuellement de pénuries chez les équipementiers, tandis que le nucléaire et les réacteurs modulaires (SMR) offrent une énergie bas carbone mais nécessitent des délais importants — 10 à 15 ans pour le nucléaire classique, avec un premier SMR attendu en Chine en 2026, pas avant 2028 pour GE-Hitachi au Canada, et après 2030 aux États-Unis — et leur viabilité commerciale demeure incertaine. Le charbon devrait rester dominant à moyen terme en Asie.
Une réalité énergétique qui varie d’un territoire à l’autre
Les impacts de cette course à la puissance diffèrent fortement selon les régions, tant par l’ampleur de la demande — la Chine et les États-Unis concentreront près de 80%[1] de la croissance mondiale de la consommation électrique des data centers d’ici 2030 — que par les structures de marché et la disponibilité de l’offre électrique, qui restent très hétérogènes.
· Aux États-Unis, la croissance est explosive, avec une hausse estimée à plus de 500 TWh[4] d’ici 2030 alors que les tensions sont déjà visibles sur les réseaux. La charge liée aux data centers pourrait représenter entre 30 % et 65% de la nouvelle demande électrique selon les scénarios3. 85-90 GW seront nécessaires pour répondre aux nouveaux besoins et remplacer les centrales vieillissantes d’ici 2030. 25GW peuvent venir du gaz (sous contraintes de capacités), induisant 60GW de renouvelables soit 200GW à 30% de capacité d’utilisation, en ligne avec le rythme actuel de 40Gw/an. Ainsi même aux Etats-Unis, le mix énergétique se déforme en faveur des renouvelables avec 55% d’énergie bas carbone à horizon 2035 vs 44% en 2024. Des pénuries d’énergie sont cyniquement redoutées dans des États comme le Texas où les contrats publics ont notamment exclu les acteurs « anti-fossiles ».
· En Europe, la hausse de la demande en provenance des data centers, entre 115TWh et 130 TWh[5], est plus modérée compte tenu d’une régulation plus stricte (AI Act) et de la sobriété énergétique post guerre en Ukraine. Avec le développement récent des renouvelables, l’Europe est dans une situation d’excèdent de production, les capacités fossilesétant largement sous utilisées. L’Europedevrait par ailleurs être en mesure de couvrir la demande incrémentale totale par davantage de capacités renouvelables, projetéesà710 TWh[6] à horizon 2030.Les préoccupations portent sur le dimensionnement du réseau et les pics de charge, notamment lorsque l’offre renouvelable se trouve indisponible[7] et que ces pics saturent les capacités prévues en gaz, hydroélectricité, nucléaire et biomasse.En ce sens, les réglementations évoluent pour favoriser le déploiement des réseaux en proposant de meilleurs retours sur investissement. L’existence de capacités fossiles excédentaires continueront de jouer un rôle primordial en périodes de tensions sur le réseau.
· En région APAC, la dynamique est la plus agressive maisla consommation des data centers en Chine et en Inde reste marginale : La montée en puissance de l’IA et du cloud propulse l’expansion des data centers en Asie-Pacifique, portée par des modèles open source à bas coût (ex. DeepSeek début 2025) et des politiques de souveraineté numérique. Selon l’AIE[8], la capacité installée devrait plus que doubler, passant de 36 GW en 2024 à 92 GW en 2030 (CAGR 20 %). Cette dynamique entraîne une hausse rapide de la consommation électrique, +15 % à +20 % par an, pour atteindre 300 TWh en 2030 contre 150 TWh en 2024. Les investissements nécessaires sont estimés entre 90 et 110 Md$, dont 60 % en renouvelables et 40 % en fossiles, hors réseaux. Les disparités régionales sont fortes : dans des systèmes électriques colossaux comme ceux de la Chine et de l’Inde, dominés par l’industrie lourde et une population massive, les data centers resteront marginaux, avec une part qui ne dépassera pas 2 % de la consommation totale en 2030 (contre 0,5 % à 1 % en 2024). Mais le défi énergétique reste majeur : dans une région où le mix électrique demeure dominé par le charbon – près de 70 % en 2024 et encore plus de 55 % en 2035 – cette source reste la principale option pour sécuriser l’approvisionnement, malgré la montée des renouvelables et du nucléaire.
Quand l’IA alourdit nos factures : le défi de l’efficience
L’explosion de la demande énergétique soulève une question sociale : qui paiera la facture ? Aux États-Unis, les prix de détail ont déjà progressé de 6% en moyenne en 2025[9], avec des hausses spectaculaires comme +19 % dans le New Jersey. Les prix de gros devraient atteindre 51$ / MWh en 2026 (vs 47$ / MWh en moyenne en 2025), largement attribués à la demande des data centers. En Europe, la hausse pourrait être contenue grâce à la progression des renouvelables, mais la pression sur les pics de charge[10] reste forte. Si les infrastructures ne suivent pas, les ménages et PME pourraient supporter une part disproportionnée du coût de l’alimentation des grands consommateurs, accentuant les tensions sociales autour de la transition énergétique. Cet enjeu dépasse la question du prix : le Texas a récemment légiféré pour permettre à l’opérateur de réseau de limiter la consommation des data centers (à partir de 75 MW) en période critique afin de garantir l’accès à l’électricité pour les foyers, illustrant l’intervention croissante de l’État pour réguler ce que le marché ne peut assurer : la disponibilité de la ressource, qu’il s’agisse d’énergie ou d’eau.
Face à ces défis, l’efficience devient une priorité stratégique. Améliorer le PUE (Power Usage Effectiveness) de 1,35 à 1,20 réduirait la consommation de 8 à 12 % d’ici 20307, soit des centaines de TWh économisés. Les leviers incluent des systèmes de refroidissement avancés, une conception optimisée des data centers et des micro-réseaux hybrides combinant solaire, batteries et turbines à gaz modulaires. La digitalisation des réseaux via l’IA favorise la maintenance prédictive, la prévision de charge et l’intégration des renouvelables. Les opérateurs sécurisent aussi des approvisionnements via des PPA (Power Purchase Agreements) pour garantir une électricité verte à long terme. À terme, la disponibilité d’électricité décarbonée deviendra un critère clé pour l’implantation des data centers, même si la fiabilité du réseau reste la priorité absolue.
L’IA bien plus qu’une question d’énergie
L’essor fulgurant de l’IA ne se limite pas à une question de facture. Il interroge nos modèles énergétiques, notre souveraineté et notre capacité à concilier innovation et transition. Derrière la course à la puissance de calcul se cachent des impacts multiples : environnementaux, avec une consommation d’eau croissante pour le refroidissement des data centers et une empreinte carbone qui inquiète ; sociaux, avec la transformation des métiers, la disparition de certaines fonctions et l’émergence de nouvelles compétences ; ou encore de gouvernance, où les débats sur l’éthique, la résilience des systèmes, et la responsabilité des acteurs deviennent centraux. Pour l’Europe, le défi est double : maintenir la compétitivité numérique tout en réduisant la dépendance aux fossiles. Plus que jamais, il nous faut un modèle souverain, capable d’allier performance digitale et autonomie énergétique. Alors que l’IA promet des gains d’efficacité et des innovations majeures, elle soulève aussi des défis systémiques qui dépassent la seule facture énergétique. Sommes-nous prêts à les affronter ?
Achevé de rédiger le 4 décembre, 2025
Par Océane Balbinot-Viale, Gabrielle Capron et Céline Zanella, Analystes - pôle de recherche financière et extra-financière Crédit Mutuel Asset Management
Références
[1] AIE - Energy and AI (base case)
[2] Un mix électrique (ou mix énergétique électrique) désigne la répartition des différentes sources d’énergie utilisées pour produire l’électricité dans un pays, une entreprise ou un système.
[3] AIE - World Energy Outlook 2025
[4] AIE - Energy and AI et BNP Paribas (~140 GW total US load growth, 90 GW of which coming from AI); Bernstein - U.S. Machinery Electrical Infrastructure: How does the change in energy policy impact the renewable market?
[5] AIE - Energy and AI ; BNP Paribas - EU Power Demand Playbook: Bigger than just AI (Novembre 2025)
[6] BNP Paribas - EU Power Demand Playbook: Bigger than just AI (Novembre 2025)
[7] BNP Paribas - EU Power Demand Playbook: “we bridge +60GW of peak demand growth in EU27 to 2030, even with conservative DC peak utilization assumption”
[8] AIE - Energy and AI ; Moody’s - APAC data center growth to spark power demand, with divergent impact on utilities (Juillet 2025)
[9] Bloomberg - How AI Data Centers Are Sending Your Power Bill Soaring
[10] Un pic de charge (ou peak load) désigne le moment où la demande d’électricité atteint son niveau le plus élevé sur une période donnée (journée, semaine, saison)
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