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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
En 2025, la technologie ne se résume plus à de nouveaux outils : elle interroge aussi l’énergie, l’information fiable, la réponse aux crises et la santé. De l’IA agentique aux objets connectés médicaux, cinq dynamiques montrent comment l’innovation peut transformer les organisations comme la vie quotidienne.
Une réponse produite par ChatGPT ne fait pas fondre, à elle seule, une calotte glaciaire. Mais derrière chaque interaction se trouvent des centres de données, de l’électricité, de l’eau et du matériel informatique. Ce coût environnemental, difficile à mesurer requête par requête, devient un enjeu majeur à mesure que l’IA générative se généralise.
L’essor rapide de l’intelligence artificielle accroît la pression sur les centres de données, très gourmands en électricité et en eau. Un rapport britannique du National Engineering Policy Centre appelle les pouvoirs publics à imposer des données comparables sur ces impacts, afin de mieux orienter les politiques de durabilité.
L’intelligence artificielle promet de mieux piloter l’énergie, les ressources et les chaînes logistiques. Mais ses propres infrastructures ont un coût environnemental. En 2025, les entreprises doivent donc faire de la durabilité un critère de conception de leurs projets d’IA, au même titre que la performance, la sécurité et le retour sur investissement.
Une requête adressée à ChatGPT ou DeepSeek n’est pas immatérielle : elle sollicite des centres de données, des puces et des systèmes de refroidissement. Son coût exact varie fortement selon le modèle et la réponse produite. Entre données encore lacunaires et pistes de sobriété, voici comment comprendre l’empreinte écologique des IA génératives.
L’explosion des besoins de calcul de l’intelligence artificielle met les réseaux électriques sous tension. Chevron veut y répondre en développant, avec Engine No. 1, des centrales au gaz naturel destinées aux centres de données. Une stratégie qui promet une alimentation stable, mais pose aussi la question du bilan climatique de l’IA.
En janvier 2025, la croissance de l’IA transforme l’électricité en ressource stratégique. Les centres de données sollicitent les réseaux, posent des questions environnementales et locales, et poussent les entreprises à combiner contrats renouvelables, nucléaire, efficacité des puces et gestion plus fine du calcul.
Face aux besoins électriques grandissants de l’intelligence artificielle, Joe Biden a signé le 14 janvier 2025 un décret sur les infrastructures de calcul. Le texte prévoit d’utiliser des terrains fédéraux pour accueillir de grands centres de données et leurs capacités de production d’énergie propre, tout en renforçant les exigences industrielles et de sécurité.
Le gouvernement travailliste britannique mise sur l’intelligence artificielle pour relancer la productivité et moderniser les services publics. Son plan, annoncé en janvier 2025, promet des investissements et des emplois, mais ravive aussi les débats sur l’énergie, les biais, la protection des données et les priorités sociales.
Trouver un matériau adapté à une batterie, à un composant électronique ou à un système énergétique peut exiger des années d’essais. Avec MatterGen, Microsoft propose une IA générative capable d’imaginer directement des structures cristallines répondant à des contraintes définies, puis de fournir aux chercheurs des candidats à vérifier en laboratoire.
À la veille d’un changement d’administration, les États-Unis font de l’intelligence artificielle un enjeu industriel et géopolitique majeur. Mais parler d’un abandon pur et simple du climat serait réducteur : le vrai défi consiste à alimenter l’essor des centres de données sans compromettre la transition énergétique.
L’IA générative ne repose pas sur un nuage immatériel : elle mobilise des centres de données, de l’électricité, de l’eau et des composants électroniques. De l’entraînement des grands modèles à chaque requête quotidienne, son impact dépend aussi du mix électrique, du refroidissement et de la durée de vie des matériels.
Des chercheurs de l’Université nationale d’Incheon ont conçu un système de caméras capable d’adapter sa couverture à l’intensité du trafic. Grâce à deux algorithmes testés en simulation, certaines caméras restent actives tandis que d’autres s’allument seulement lorsque la circulation l’exige.
L’intelligence artificielle est déjà largement utilisée pour apprendre à partir de données, tandis que l’informatique quantique reste une technologie expérimentale destinée à certains calculs très ciblés. Plutôt qu’un affrontement, leur rapprochement pourrait accélérer la recherche en chimie, en matériaux, en santé et dans l’énergie.
Le gouvernement travailliste veut faire de Culham sa première zone de croissance dédiée à l’intelligence artificielle. Mais la proximité d’un projet de réservoir à Abingdon, conçu pour répondre au stress hydrique du sud-est anglais, interroge : les futurs datacenters pourront-ils croître sans aggraver la pression sur l’eau ?
Derrière une requête à un assistant conversationnel ou une image créée en quelques secondes, des centres de données mobilisent de l’électricité et des équipements très énergivores. L’IA générative peut aussi contribuer à optimiser des ressources. Son bilan climatique dépendra de choix techniques, énergétiques et économiques concrets.
L’intelligence artificielle a besoin d’une puissance de calcul considérable, donc d’électricité. Alors que les centres de données prennent une place croissante dans les réseaux, l’IA peut aussi devenir un outil pour mieux prévoir, produire et consommer l’énergie. Le défi est d’éviter qu’une innovation utile n’aggrave les tensions électriques et climatiques.
Longtemps réduite à l’image de l’eau qui frémit dans une casserole, l’ébullition est un enjeu d’ingénierie majeur. Au 2 janvier 2025, les travaux sur les bulles et le transfert de chaleur ouvrent des pistes pour les centrales, le refroidissement des serveurs, le stockage d’énergie et l’exploration spatiale.
Avec ses 13 888 GPU et une puissance soutenue de 477 pétaflops, HPC6 fait d’Eni le détenteur du supercalculateur le plus puissant d’Europe. Installée près de Milan, cette infrastructure doit accélérer aussi bien l’exploration des hydrocarbures que la recherche sur les matériaux, la fusion et la décarbonation.
À l’approche du retour de Donald Trump à la Maison-Blanche, le débat américain sur l’IA ne se limite pas à la technologie. À Albany, un texte soutenu par des syndicats veut encadrer son usage public. Cette confrontation éclaire les tensions sur l’emploi, l’énergie, les services publics et la stratégie démocrate.
Face aux besoins électriques des centres de données d’IA, Exxon Mobil et Chevron avancent leurs solutions au gaz naturel. Les groupes technologiques restent engagés dans le solaire, l’éolien et le nucléaire, mais l’urgence de disposer d’une puissance fiable ouvre un nouveau terrain d’alliance.
Une équipe menée par le Lawrence Berkeley National Laboratory a employé l’apprentissage automatique pour explorer près de 50 000 structures de polymères. Trois candidats ont été synthétisés et testés pour des condensateurs en film, dont l’un associe résistance thermique, isolation électrique, densité d’énergie et efficacité à un niveau record.
Derrière les réponses instantanées de ChatGPT ou Gemini se cache une dépense industrielle considérable. Calcul, puces, électricité, refroidissement et infrastructures font grimper le coût des modèles de pointe, qui dépasse désormais la centaine de millions de dollars selon plusieurs estimations. Une escalade qui interroge autant l’économie du secteur que son impact environnemental.
L’intelligence artificielle générative promet de transformer la recherche, les soins et la logistique. Mais sa progression repose sur des infrastructures coûteuses, des financements massifs et une demande énergétique en forte hausse. À l’automne 2024, la question n’est plus seulement ce que l’IA peut faire, mais à quelles conditions économiques et écologiques elle peut durer.
