L’ONU voit dans l’IA un levier climatique, à condition de maîtriser son coût énergétique

L’intelligence artificielle promet de mieux prévoir la consommation d’électricité, de piloter des réseaux plus complexes et d’aider les entreprises à réduire leurs émissions. Mais son propre développement exige une puissance de calcul considérable, donc des centres de données et de l’énergie. C’est cette double réalité que Simon Stiell, secrétaire exécutif de la Convention-cadre des Nations unies sur les changements climatiques, place au cœur du débat en septembre 2025 : l’IA peut devenir un allié déterminant du climat, à condition de ne pas laisser son expansion échapper au contrôle collectif.

Le message du responsable climatique de l’ONU ne consiste pas à présenter la technologie comme une solution miracle. Il reconnaît les risques liés à l’IA et insiste sur le rôle des pouvoirs publics. L’enjeu est de faire en sorte que les gains permis par les logiciels, dans l’énergie ou l’industrie, soient supérieurs à l’empreinte environnementale générée par les infrastructures qui les font fonctionner.

L’IA peut-elle réellement aider à lutter contre le réchauffement climatique ?

Pour Simon Stiell, le potentiel de l’IA dans la lutte contre le réchauffement climatique est bien réel. L’un de ses apports les plus concrets concerne les systèmes énergétiques, qui doivent intégrer une part croissante de production solaire et éolienne tout en garantissant l’électricité disponible au bon moment et au bon endroit.

Contrairement à une centrale fonctionnant en continu, la production d’un panneau solaire dépend de l’ensoleillement et celle d’une éolienne dépend du vent. Des outils algorithmiques peuvent croiser de grands volumes de données, par exemple les prévisions météorologiques, l’état du réseau et les habitudes de consommation, afin d’anticiper les déséquilibres. Ils peuvent alors aider les opérateurs à ajuster la distribution ou à recourir plus efficacement au stockage.

Stiell cite notamment plusieurs usages :

• la gestion des micro-réseaux électriques, des réseaux locaux capables de produire, distribuer et parfois stocker de l’électricité à l’échelle d’un site ou d’un territoire ;
• la cartographie des risques climatiques, utile pour identifier les zones exposées à des inondations, des incendies ou d’autres aléas ;
• la planification résiliente, c’est-à-dire la préparation d’infrastructures et de politiques capables de mieux résister aux conséquences du changement climatique ;
• l’amélioration des processus industriels, afin de réduire leur empreinte carbone et leur consommation d’énergie.

L’IA ne prend pas à elle seule les décisions politiques, industrielles ou locales. Elle peut en revanche trier des informations trop nombreuses pour être exploitées rapidement par une équipe humaine, produire des scénarios et détecter des inefficacités. Selon la formule défendue par le responsable de l’ONU, elle doit libérer les capacités humaines plutôt que les remplacer.

Pourquoi l’IA pose aussi un problème énergétique

La promesse climatique de l’IA se heurte à sa consommation de ressources. Entraîner puis utiliser des modèles demande des équipements informatiques, des réseaux et des centres de données. Ces installations doivent être alimentées en électricité et refroidies. À mesure que les usages de l’IA se diffusent, leurs besoins énergétiques deviennent donc une question de politique publique.

Le problème ne se résume pas à savoir si une technologie est efficace. Une IA qui optimise une usine ou un réseau peut réduire des émissions. Mais si la croissance des centres de données entraîne parallèlement une forte demande d’électricité produite à partir de combustibles fossiles, une partie du bénéfice peut être annulée. L’impact dépend notamment de l’efficacité des équipements, du moment où ils fonctionnent et du mix électrique qui les alimente.

Simon Stiell estime ainsi qu’une régulation gouvernementale est nécessaire. L’objectif est double : contenir les effets négatifs de la technologie et orienter ses usages vers les activités où elle apporte le plus de valeur pour la transition. Cela suppose de regarder l’IA non seulement comme un logiciel, mais comme une chaîne matérielle et énergétique.

Un encadrement crédible peut notamment s’appuyer sur la transparence concernant la consommation des infrastructures, sur des règles d’efficacité et sur des incitations à alimenter les nouveaux besoins avec une électricité bas carbone. Il doit aussi tenir compte d’autres risques souvent associés aux systèmes automatisés, tels que des décisions biaisées ou opaques. La performance technique ne suffit pas si personne ne peut comprendre, vérifier ou contester les résultats qui influencent l’aménagement d’un territoire ou l’accès à des ressources.

Optimiser sans déplacer le problème

L’IA et la transition énergétique ne sont donc ni naturellement alliées, ni inévitablement opposées. Tout dépend des choix d’implantation des infrastructures, de l’électricité utilisée et des priorités données aux applications. C’est pourquoi le débat ne peut pas se limiter à une compétition entre innovations : il porte sur la cohérence de l’ensemble du système énergétique.

Les énergies renouvelables changent l’échelle du débat

L’avertissement sur l’empreinte de l’IA intervient dans un contexte que Simon Stiell décrit aussi comme porteur. Selon lui, l’action climatique mondiale progresse et les alliances autour de l’accord de Paris se renforcent, malgré un environnement géopolitique difficile. Il souligne surtout le fort essor des énergies renouvelables.

Les investissements dans ce secteur ont atteint environ 2 000 milliards de dollars en 2024, d’après le chiffre qu’il avance. Ce montant donne la mesure du basculement économique en cours : l’énergie propre n’est plus seulement présentée comme une contrainte environnementale, mais comme un terrain industriel et financier majeur.

La Chine conserve une position de premier plan dans ce mouvement. Mais Stiell mentionne aussi l’Union européenne, l’Inde et plusieurs pays d’Amérique latine parmi les régions qui adoptent des solutions énergétiques propres. La dynamique ne dépend pas d’un seul État. Elle repose sur des politiques publiques, des entreprises et des investissements répartis entre de nombreux pays.

Cette évolution est particulièrement importante pour l’IA. Plus la production électrique devient décarbonée, plus les usages numériques énergivores peuvent, en principe, être compatibles avec les objectifs climatiques. Inversement, une demande électrique qui progresse plus vite que les capacités propres disponibles risque de prolonger le recours aux énergies fossiles. L’essor de l’IA rend donc encore plus urgente l’accélération des infrastructures renouvelables, des réseaux et des solutions de flexibilité.

Le vrai verrou reste le financement de l’industrie bas carbone

L’autre obstacle majeur souligné par Simon Stiell est financier. La transition ne manque pas seulement d’idées ou de technologies : de nombreux projets peinent à franchir le passage entre le développement et la production industrielle complète.

Une recherche citée par le responsable de l’ONU recense plus de 700 installations industrielles à faibles émissions en cours de développement. Pourtant, seules environ 15 par an obtiennent le financement nécessaire pour parvenir à ce stade de production. Le décalage est considérable entre le nombre de projets envisagés et ceux qui trouvent effectivement les capitaux indispensables.

Stiell y voit une opportunité estimée à 1 600 milliards de dollars pour les investisseurs. Derrière cette somme se trouve une question très concrète : comment financer à grande échelle des procédés industriels plus propres, alors qu’ils peuvent nécessiter des infrastructures nouvelles, présenter des risques techniques ou demander du temps avant de devenir rentables ?

L’IA peut éventuellement réduire certains coûts de planification, de maintenance ou d’optimisation. Mais elle ne remplace ni les prêts, ni les garanties, ni les décisions d’investissement. Les outils numériques peuvent améliorer l’utilisation d’une infrastructure, pas faire apparaître à eux seuls les moyens de la construire. C’est pourquoi l’innovation logicielle et le financement de l’économie bas carbone doivent avancer ensemble.

L’accord de Paris reste le cadre de l’action collective

La question technologique s’inscrit dans une échéance diplomatique décisive. Les pays signataires de l’accord de Paris doivent présenter de nouvelles contributions déterminées au niveau national, plus souvent désignées par leur sigle anglais NDC. Ces plans nationaux précisent les engagements pris pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et s’adapter aux effets du changement climatique.

En septembre 2025, plusieurs grandes économies, dont l’Union européenne, la Chine, l’Inde et la Russie, n’avaient pas encore soumis leurs nouveaux plans nationaux, selon l’état des lieux évoqué par Stiell. Or ces contributions comptent parce qu’elles donnent une direction aux politiques publiques et aux investissements : elles influencent les choix d’infrastructures, la stratégie des entreprises et la confiance des marchés.

Le retrait des États-Unis de l’accord de Paris engagé par l’administration de Donald Trump ne met pas fin, selon Stiell, à la mobilisation des États, des entreprises et des autres acteurs qui poursuivent des engagements en faveur d’une économie à faibles émissions. Son appel est avant tout un appel à réaffirmer la coopération internationale. Les effets du dérèglement climatique s’accélèrent, rappelle-t-il, tandis que les bénéfices de la transition ne sont pas encore également perceptibles dans les foyers.

Cette dernière remarque est essentielle. Une transformation énergétique durable ne peut pas reposer uniquement sur de grands montants d’investissement ou sur des annonces internationales. Elle doit aussi se traduire par des services plus fiables, des emplois, des équipements accessibles et une baisse durable de la dépendance aux énergies fossiles.

Ce qu’il faut surveiller

La place de l’IA dans la lutte climatique se jouera moins dans les promesses générales que dans des indicateurs concrets. Il faudra d’abord suivre la croissance électrique des centres de données et les sources d’énergie qui les alimentent. L’enjeu n’est pas d’interdire tout usage intensif de calcul, mais de vérifier qu’il ne ralentit pas la décarbonation du système électrique.

Il faudra également observer la capacité des États à établir des règles communes. Des exigences de transparence, des orientations de planification et des investissements dans l’électricité propre peuvent aider à faire de l’IA un outil au service de la transition plutôt qu’une nouvelle pression sur les réseaux.

Enfin, les prochains plans climatiques nationaux seront déterminants. Ils diront si les grandes économies traduisent l’élan des investissements renouvelables en trajectoires suffisamment claires pour l’industrie, les collectivités et les citoyens. Pour Simon Stiell, l’IA peut être un catalyseur précieux. Mais le catalyseur ne remplace pas la réaction elle-même : réduire les émissions exige encore des décisions politiques, du financement et une coopération internationale solide.