Quand l'intelligence artificielle bute sur le trilemme énergétique

L'IA accélère, mais l'énergie suit difficilement. Entre tension sur les réseaux, efficacité insuffisante et transition bas carbone, le trilemme énergétique devient un frein clé du numérique.

L’essor rapide de l’intelligence artificielle met en lumière une dépendance de plus en plus tangible : celle à l’électricité. Ces derniers mois, plusieurs dirigeants du secteur technologique ont publiquement reconnu que le déploiement de nouvelles capacités d’IA se heurtait moins à la disponibilité des composants qu’à la capacité à alimenter les infrastructures nécessaires. La question énergétique s’impose désormais comme un facteur structurant de la performance numérique.

Ce rappel est essentiel. L’IA repose sur des actifs physiques substantiels : data centers, systèmes de refroidissement, réseaux électriques, capacités de production pilotables. Lorsque ces briques ne sont pas alignées, la valeur créée reste partielle et les investissements peinent à atteindre leur plein potentiel.

Le trilemme énergétique, sous tension accrue

Cette réalité renvoie à un défi bien connu du secteur de l’énergie : le trilemme entre sécurité d’approvisionnement, soutenabilité économique et réduction des émissions. En Europe, la crise énergétique déclenchée par la guerre en Ukraine a rappelé la fragilité de cet équilibre, en exposant simultanément la dépendance aux importations, la volatilité des prix et les contraintes liées aux trajectoires climatiques.

La montée en charge de l’IA s’inscrit dans ce contexte déjà contraint. Elle n’introduit pas une rupture conceptuelle, mais elle accentue des tensions existantes. Les besoins liés au numérique augmentent rapidement et requièrent une énergie stable, continue, et de qualité industrielle. Selon McKinsey, les investissements mondiaux nécessaires pour développer les capacités de data centers pourraient atteindre 6 700 milliards de dollars d’ici 2030.[1] Cette dynamique accentue la pression sur des systèmes électriques qui doivent, en parallèle, intégrer davantage d’énergies bas carbone et absorber l’électrification d’autres usages.

L’efficacité, un levier stratégique immédiat

Face à ces tensions, le débat se focalise souvent sur la production de nouvelles capacités. Or, à court terme, l’un des leviers les plus efficaces reste l’amélioration de l’efficacité. Aujourd’hui, près des deux tiers de l’énergie produite dans le monde sont perdus au cours des différentes étapes de production, de conversion et de consommation.[2] Réduire ces pertes constitue un gain immédiat, à la fois en matière de disponibilité énergétique et de réduction des émissions.

Les ordres de grandeur sont parlants. Près d’un tiers des émissions mondiales provient de la production d’électricité et de chaleur, dont une part importante est ensuite consommée par des usages industriels, en particulier les moteurs électriques (45 %).[3] [4] Dans ce contexte, des gains d’efficacité appliqués à grande échelle, même modestes, peuvent produire des effets mesurables sur l’ensemble du système. Améliorer l’existant devient ainsi une condition de soutenabilité, au même titre que le développement de nouvelles sources d’énergie.

Une transition compliquée par des infrastructures de long terme

Le secteur de l’énergie présente une spécificité majeure : la longévité de ses actifs. Centrales, réseaux, équipements industriels sont conçus pour fonctionner sur plusieurs décennies. Nombre d’entre eux ont été installés avant la généralisation des capteurs, de la connectivité et de la donnée industrielle.

La transformation s’opère donc sur des systèmes déjà en exploitation, avec des exigences élevées de sûreté, de continuité de service et de conformité réglementaire. Cette contrainte complique la transition, mais elle en accroît aussi les enjeux. Moderniser et optimiser ces actifs permet d’améliorer la disponibilité, de réduire les pertes, d’anticiper les défaillances et de mieux arbitrer entre coût, résilience et performance environnementale.

Le rôle structurant du digital engineering

C’est dans ce contexte que le digital engineering prend toute sa dimension. Cette approche consiste à appliquer des technologies numériques à l’ingénierie sur l’ensemble du cycle de vie des systèmes énergétiques, depuis la conception jusqu’à l’exploitation. L’objectif est clair : réduire l’incertitude technique, accélérer les cycles de décision et limiter les risques associés à des choix engageant des investissements lourds.

La simulation multiphysique permet d’analyser finement les interactions entre phénomènes thermiques, mécaniques, électriques ou fluidiques. L’ingénierie système, via des approches comme le MBSE, aide à structurer des architectures complexes et à maintenir la cohérence entre exigences, conception et exploitation. La gestion des données et des processus de simulation (SPDM) apporte traçabilité, reproductibilité et collaboration à l’échelle de projets souvent distribués. L’intégration de l’IA, enfin, permet d’accélérer les calculs, d’explorer plus largement les espaces de conception et de tirer parti des données issues de l’exploitation.

Les jumeaux numériques prolongent cette logique une fois les actifs en service. En reliant le comportement réel d’un équipement à son modèle numérique, ils permettent d’optimiser les performances, d’anticiper la maintenance et de passer d’une logique corrective à une approche prédictive. Dans un secteur aussi capitalistique que l’énergie, ces gains opérationnels ont un impact direct sur la disponibilité, la sécurité et les coûts.

Énergie et IA : une dépendance désormais réciproque

L’IA contribue à accroître la demande énergétique, mais elle peut aussi devenir un outil d’optimisation des systèmes, à condition d’être ancrée dans la réalité physique des infrastructures. À l’inverse, sans énergie disponible, fiable et progressivement décarbonée, les promesses de l’IA restent limitées. Les stratégies numériques, industrielles et énergétiques sont désormais étroitement imbriquées.

Pour les industriels, ces choix conditionnent désormais la compétitivité, la capacité à produire et, à terme, l’attractivité même de certains sites.

Investir dans l’IA sans investir simultanément dans l’énergie expose à une impasse : celle de la sous-capacité. La trajectoire du numérique dépendra de la capacité à sécuriser l’approvisionnement, à améliorer l’efficacité et à transformer des infrastructures existantes. Le trilemme énergétique n’est plus un cadre théorique ; il conditionne désormais le rythme et la crédibilité du développement technologique.

Y répondre suppose des choix industriels clairs et des outils capables d’accélérer la transformation sans compromettre la fiabilité. C’est à cette condition que l’IA pourra devenir un levier crédible de la transition énergétique, plutôt qu’une contrainte supplémentaire sur des systèmes déjà sous tension.

[1] McKinsey & Company, The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers, Technology, Media & Telecommunications Practice, 2025

[2] International Energy Agency (IEA), Energy Efficiency 2025, IEA, Paris, 2025

[3] International Energy Agency (IEA), World Energy Outlook 2023, IEA, Paris, 2023

[4] International Energy Agency (IEA), Energy Efficiency 2023, IEA, Paris, 2023