IA et transition énergétique: tirer les leçons concrètes du modèle nordique

Les pays nordiques montrent que l'IA peut accélérer la transition énergétique via des réseaux intelligents, des data centers optimisés et une approche durable et circulaire.

Alors que la transition énergétique devient un impératif mondial, l'exemple des pays nordiques offre des enseignements précieux. La Suède, la Norvège, le Danemark, l’Islande et la Finlande démontrent qu'une transformation ambitieuse est possible, en combinant l’innovation technologique, une vision politique et une approche très collaborative de la gestion environnementale.

À la pointe de la transition énergétique, ces nations produisent plus de 75 % de leur électricité à partir de sources renouvelables telles que l’énergie éolienne, l’hydroélectricité et la bioénergie, selon l’Agence internationale de l’énergie. Leur réussite ne repose pas uniquement sur des ressources naturelles abondantes, mais sur une volonté claire de construire un avenir durable, en misant notamment sur un levier technologique stratégique : l’intelligence artificielle (IA).

Les pays nordiques : une longueur d'avance en matière d'énergies renouvelables

Certes le succès des pays nordiques dans les énergies renouvelables s'appuie sur une alchimie réussie entre une géographie avantageuse mais, surtout, sur des stratégies audacieuses et novatrices. La Norvège produit plus de 90 % de son électricité grâce à l’hydroélectricité, tirant pleinement parti de son vaste réseau de rivières et de réservoirs naturels. Le Danemark, quant à lui, s'est imposé comme un pionnier mondial de l'énergie éolienne, générant plus de la moitié de son électricité grâce à cette source. En Suède et en Finlande, la biomasse constitue plus de 60 % de la production d’énergie renouvelable, contribuant ainsi à réduire significativement la dépendance aux énergies fossiles.

Ces avancées – possibles grâce à l’intégration de technologies intelligentes, telles que des réseaux électriques modernes de type « Smart Grid » et des systèmes énergétiques décentralisés favorisant les « prosumers » (prosommateurs, qui produisent et consomment de l’électricité) – montrent comment diverses sources d'énergie, associées à des technologies axées sur l'efficacité, la maintenance prédictive, la sécurité énergétique, contribuant à réduire l'empreinte écologique de l’activité humaine.

Améliorer les prévisions en matière d'énergies renouvelables

L’intelligence artificielle transforme en profondeur le secteur de l’énergie. Elle permet d’analyser et corréler en temps réel des volumes massifs de données – en particulier celles météorologiques ou de télémétrie/capteurs, fondamentales par exemple pour l’éolien ou le solaire – Elle contribue à garantir l’équilibrage dynamique de la production et du réseau avec une grande précision. L’IA intègre des variables complexes, comme les données météo, les flux de consommation, les performances des installations, la gestion de crises ou encore les objectifs de décarbonation à grande échelle pour permettre une meilleure adéquation entre l’offre et la demande énergétique.

Selon Grand View Research, le marché mondial de l’IA appliquée à l’énergie devrait croître de 30 % par an d’ici à 2030, atteignant 54 milliards de dollars. Une dynamique qui reflète l’urgence pour les entreprises d’adopter des solutions innovantes pour relever les défis environnementaux.

Optimiser les infrastructures : des réseaux aux data centers

Les « smart grids » – des réseaux électroniques intelligents qui optimisent la production, le MCO, la distribution et la consommation – permettent déjà d’identifier et corriger les inefficacités énergétiques. Grâce à l’IA, cette capacité devient proactive : détection d’anomalies, ajustement dynamique de la consommation, renforcement de la résilience face aux pics de demande ou aux perturbations climatiques.

Dans les centres de données – qui sont au cœur de notre économie numérique – cette révolution est aussi en marche. Les charges de travail liées à l’IA sont particulièrement gourmandes en énergie. C’est pourquoi le « rightsizing », qui consiste à optimiser en temps réel l’usage des ressources, devient essentiel. En Suède, par exemple, certains data centers utilisant des systèmes d’IA pour répartir intelligemment les charges de travail ont réduit leur consommation énergétique de 40 %, selon le Uptime Institute. Cette approche réduit non seulement le gaspillage énergétique, mais établit également une nouvelle référence en matière d'innovation durable dans l'industrie technologique.

Le Concept innovant Astro de Dell Technologies incorpore plusieurs principes du « Digital Twin / Jumeau numérique » Il analyse et corrèle en temps réel de grandes quantités de données issues des infrastructures IT (données opérationnelles, énergétique …) puis optimise en temps réel l’usage des infrastructures numériques pour maximiser l’efficacité énergétique, réduire significativement l’empreinte carbone des Datacenters et préparer la transition vers des systèmes plus durables.

Vers une économie circulaire numérique : penser l’IA au-delà de la performance

Si l’IA accélère l’innovation, elle contribue aussi à une obsolescence technologique plus rapide. De nouveaux systèmes exigent du matériel toujours plus performant, reléguant les générations précédentes au rebut. Cette dynamique alimente le flux déjà préoccupant des déchets électroniques et remet en question les efforts de développement durable, car les entreprises et les particuliers remplacent fréquemment les appareils en état de marche pour suivre les évolutions du progrès technologique.

Pour répondre à ces défis, il est essentiel d’intégrer des technologies de refroidissement innovantes, telles que le Direct Liquid Cooling (DLC), capable de gérer efficacement les importantes charges thermiques générées par les GPU actuels et futurs. Parallèlement, l’adoption des principes de l’économie circulaire dans la conception des produits technologiques est cruciale. Cela inclut la modularité, la réparabilité, la réutilisation et le recyclage des équipements. Associées à des modèles de consommation plus flexibles – comme le paiement à l’usage ou les programmes de reprise – ces pratiques permettent d’allier performance, accessibilité et responsabilité environnementale.

Repenser un avenir durable grâce à l’IA

L’expérience des pays nordiques démontre qu’un modèle énergétique durable n’est pas une utopie, mais une ambition réalisable. Ce modèle doit inspirer la France et le reste de l’Europe, en s’appuyant sur une dynamique collaborative réunissant acteurs publics, entreprises et citoyens.

Les technologies immersives, auto-adaptatives et prédictives, comme les « Jumeaux numériques augmentés » par la Gen AI repensée en SLM (Short Language Modèles) spécialisés et distribués sur l’Edge computing, rapprochent l’intelligence artificielle des sites de production d’énergie. Cette approche de travail au plus près du point de création de la donnée permet une analyse des données en temps réel, optimisant les coûts, réduisant l’impact environnemental et maximisant l’impact des initiatives en faveur des énergies renouvelables.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’impose comme un levier incontournable pour repenser nos infrastructures, renforcer la résilience énergétique et inscrire l’innovation dans une trajectoire alignée avec les principes de durabilité sans compromis sur la sécurité / cyber-sécurité des sites de production et de distribution de l’énergie.