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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Énergie : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 81 articles
Cerebras et Compute Nordic Finland ont annoncé la construction d’un centre de données dédié à l’IA à Mikkeli, en Finlande. Le site doit atteindre 165 MW de capacité informatique contractée, après une première phase de 50 MW déjà en chantier. Le projet mise aussi sur un refroidissement en boucle fermée et la valorisation de chaleur.
L’IA ne se résume pas à ses performances : son coût énergétique, ses données et ses effets sociaux doivent aussi être évalués. En s’inspirant du cerveau, le calcul neuromorphique ouvre une piste pour des systèmes plus économes, sans résoudre à lui seul les exigences d’une IA responsable.
À la mi-octobre 2025, la compétition dans l’intelligence artificielle se joue bien au-delà des modèles. OpenAI, AMD, Nvidia et Broadcom nouent des accords portant sur des capacités de calcul exprimées en gigawatts. Derrière ces chiffres, une même bataille : garantir l’accès aux puces, aux datacenters, à l’électricité et aux talents.
L’intelligence artificielle peut améliorer l’efficacité de nombreuses activités, mais elle accroît aussi la demande en calcul et en électricité. Alors que la consommation des datacenters pourrait fortement progresser, les entreprises ont intérêt à sélectionner leurs projets, interroger leurs fournisseurs cloud et rendre leurs arbitrages environnementaux transparents.
De l’équilibre des réseaux électriques à la surveillance de la qualité de l’air, l’intelligence artificielle peut devenir un outil précieux face aux crises environnementales. Son efficacité dépend toutefois de données fiables, d’une gouvernance transparente et de décisions humaines capables de traduire les prévisions en actions concrètes.
Des réseaux électriques aux centres de données, l’intelligence artificielle peut aider à mieux prévoir, distribuer et consommer l’énergie. En Suède, Norvège, Danemark, Islande et Finlande, l’abondance des renouvelables et les outils numériques dessinent des pistes concrètes, mais soulèvent aussi la question des équipements et des déchets électroniques.
L’intelligence artificielle peut aider à optimiser des systèmes énergétiques, mais elle accélère aussi la construction de data centers très gourmands en électricité. À l’heure où tous les secteurs doivent réduire leurs émissions, le sujet n’est plus seulement l’efficacité des modèles : c’est le choix des usages, des infrastructures et de l’énergie qui les alimente.
Apple réallouerait ses ressources vers deux modèles de lunettes intelligentes attendus en 2027, afin de se mesurer à Meta. Cette stratégie s’inscrit dans un marché de l’IA où l’électricité attire les investisseurs, tandis que les signaux sur l’emploi américain et le shutdown renforcent l’incertitude.
La course aux modèles d’IA pousse les États-Unis à bâtir des centres de données d’une puissance inédite. Entre projets de plusieurs gigawatts, réseau local sous tension et besoins en eau, la question n’est pas seulement de produire plus d’électricité, mais de l’acheminer au bon endroit et au bon moment.
Des chercheurs de l’Indian Institute of Science étudient une piste pour les batteries au magnésium : des cathodes amorphes, dont le désordre atomique favorise le déplacement des ions. En s’appuyant sur l’apprentissage automatique, ils ont simulé une mobilité jusqu’à 100 000 fois plus élevée que dans des matériaux cristallins comparables.
L’IA générative accroît les besoins en calcul et, avec eux, la pression sur les réseaux électriques et les centres de données. Des puces plus sobres aux modèles optimisés, en passant par le stockage d’énergie, plusieurs leviers existent. Encore faut-il mesurer l’ensemble de l’empreinte, y compris celle des infrastructures.
L’intelligence artificielle promet d’optimiser l’énergie, les transports ou l’industrie, mais sa propre infrastructure pèse de plus en plus lourd. Face à la hausse des besoins en électricité, en eau et en équipements, les centres de données doivent concilier performance, coût et sobriété numérique.
Conçu au MIT, CRESt combine publications scientifiques, compositions chimiques, images et essais de laboratoire pour guider la recherche de matériaux. Cette IA peut planifier des expériences, exploiter des équipements robotiques et surveiller leur déroulement, tout en laissant aux scientifiques la maîtrise des décisions essentielles.
L’intelligence artificielle automatise certaines tâches, mais elle accroît aussi les besoins en infrastructures, en données et en compétences dans l’énergie. Au Texas, l’essor des centres de données, la recherche nucléaire et les formations universitaires illustrent une mutation du travail où la technique doit rester liée aux besoins humains.
Derrière chaque réponse d’un chatbot se trouvent des serveurs puissants, regroupés dans des centres de données très énergivores. L’entraînement des grands modèles et la multiplication des requêtes font monter la facture électrique. Comprendre ces deux mécanismes est indispensable pour évaluer l’impact réel de l’IA.
Des chercheurs de l’Université de Californie à Los Angeles développent un générateur d’images qui s’appuie sur l’optique plutôt que sur de lourds calculs électroniques. Son principe : employer des faisceaux laser et des modulateurs de lumière pour réaliser l’étape la plus énergivore de la diffusion, avec une puissance informatique quasi nulle.
Des chercheurs du laboratoire national Argonne utilisent l’apprentissage automatique pour sélectionner des additifs capables d’améliorer les batteries lithium-ion à haute tension. En évaluant 125 combinaisons potentielles à partir de données existantes, leur méthode pourrait éviter plusieurs mois d’essais expérimentaux.
Au cœur du Buckinghamshire, un projet de centre de données de 90 MW autorisé en juillet 2025 par Angela Rayner fait l’objet d’une contestation juridique. Les associations requérantes invoquent l’absence d’évaluation environnementale. Au-delà d’Iver, le dossier cristallise l’équation britannique entre capacité de calcul pour l’IA, terres protégées, eau et réseau électrique.
Pour absorber une demande électrique plus complexe et accélérer la transition énergétique, les opérateurs misent sur l’intelligence artificielle. Prévision de la consommation, maintenance prédictive et analyse de données en temps réel peuvent renforcer la performance des réseaux, à condition de conserver les experts humains au centre des décisions.
Portés par les besoins du cloud et de l’intelligence artificielle, les datacenters s’installent au cœur des territoires. Leur impact ne se limite pas aux serveurs : énergie, eau, urbanisme, emplois et acceptation locale doivent être pensés ensemble pour en faire de véritables leviers de développement.
L’intelligence artificielle dépend d’une électricité abondante, fiable et continue. Mais la transformation des réseaux, alimentés par des ressources plus distribuées et plus numérisés, élargit aussi leur surface d’attaque. À l’été 2025, indépendance énergétique et cybersécurité apparaissent comme deux conditions complémentaires de la souveraineté.
Le plan d’action américain pour l’IA, présenté le 23 juillet 2025, veut donner aux États-Unis les moyens de devancer la Chine. Pour construire plus vite des data centers et des capacités électriques, l’administration Trump entend alléger des procédures environnementales, au risque d’accentuer la dépendance aux énergies fossiles.
L’intelligence artificielle a une empreinte environnementale, mais elle peut aussi devenir un outil de décarbonation à grande échelle. Une étude de la London School of Economics et de Systemiq chiffre son potentiel dans l’énergie, l’alimentation et les transports, à condition d’orienter ses usages et ses infrastructures vers des objectifs climatiques précis.
L’essor de l’IA place les réseaux électriques devant une équation difficile : fournir bien davantage d’électricité sans compromettre les objectifs climatiques. Les centres de données sont une part du problème, mais les outils d’IA peuvent aussi optimiser les réseaux, accélérer l’innovation énergétique et réduire certaines émissions.
