COP30 : l’IA au pied du mur énergétique

La COP30, organisée à Belém au Brésil du 10 au 21 novembre, affiche pour la première fois un bloc Science, technologie et intelligence artificielle (les 10 et 11 novembre), et inscrit l’intégrité de l’information les 12 et 13 novembre. L’UIT revient avec Green Digital Action, une coalition de plus de 50 partenaires, avec un programme dédié et un lancement annoncé de l’Artificial Intelligence Climate Institute. Les 10, 19 et 20 novembre, en particulier, se tiendront des sessions sur la science, la technologie et l’IA dans des formats orientés vers la mise en œuvre de solutions.

La conférence ne modifie pas l’ossature des négociations formelles, centrées sur les contributions nationales pour 2035, la finance, la forêt et la transition énergétique. Elle met toutefois en avant une intégration transversale du numérique : systèmes de suivi des forêts, observation de l’eau, outils d’aide à la décision, et cas d’usage de l’intelligence artificielle pour l’adaptation. 

Retrait américain

Sur le plan diplomatique, un élément de contexte pèsera dès l’ouverture. Les États‑Unis n’envoient aucun responsable de haut niveau à Belém, après s’être opposés à des initiatives multilatérales récentes. L’administration Trump a notamment contribué à faire capoter une initiative de l’International Maritime Organization (IMO) sur une taxe carbone pour le transport maritime.

Cette posture réduit l’espoir d’un effet d’entraînement au plus haut niveau politique pendant les séquences de début de conférence. L’absence de figures politiques américaines, cependant, ne supprime pas l’influence informelle. Elle la déplace vers des canaux bilatéraux, vers des forums techniques et vers le secteur privé, très présent sur les sujets de capacités de calcul, d’approvisionnement électrique et de chaînes de valeur des semi‑conducteurs. 

Tension électrique

Or, côté énergie, les derniers repères chiffrés pèsent lourd. L’Agence internationale pour l’énergie (AIE) projette un doublement de la demande d’électricité des centres de données d’ici 2030, autour de 945 TWh par an, un niveau voisin de la consommation du Japon. L’agence précise que les charges d’IA dans ces centres progressent plus vite que les autres usages numériques.  

Le FMI pousse plus loin le cadrage en signalant un scénario à 1 500 TWh pour les centres de données en 2030, soit un volume comparable à la consommation de l’Inde. Un tel ordre de grandeur oblige les décideurs à traiter, non seulement l’empreinte du numérique, mais aussi l’architecture d’investissement électrique et de réseaux qui l’accompagnent.  

La charge pèse déjà sur certains réseaux. Aux États‑Unis, les centres de données absorbent environ 4% de l’électricité, avec des poches sous tension. Mais en Virginie, leur part a atteint environ 26% de l’approvisionnement en 2023. En Europe, l’Irlande a franchi les 22 % en 2024. Ces chiffres illustrent un besoin d’anticipation sur les capacités de transport, les interconnexions et les réserves de flexibilité.

IA, accélérateur et facteur de risque

L’empreinte carbone suit la composition des mix locaux. En Chine, l’IA s’appuie sur de grands parcs de calcul et sur un mix encore riche en charbon. Les autorités explorent des implantations dans des régions mieux dotées en hydraulique et en éolien afin de réduire l’intensité carbone moyenne. En Europe, un mix plus décarboné allège l’empreinte relative des charges numériques. L’Irlande demeure un cas extrême, d’où des moratoires temporaires et une réorientation vers des nœuds mieux raccordés et mieux pourvus en renouvelables. Enfin, le refroidissement renforce la pression sur l’eau lorsque des systèmes évaporatifs sont retenus. Les choix d’implantation et de technologies de refroidissement influencent donc l’empreinte hydrique des bassins versants qui accueillent les nouveaux sites.

En Europe, l’IA représente déjà environ 5% des impacts environnementaux des centres de données, avec une hausse annuelle projetée entre 20 % et 25 % sur la prochaine décennie. À l’échelle mondiale, sa part dans l’électricité des centres de données avoisine 15% aujourd’hui, en forte croissance. Goldman Sachs projette 20 % à 30 % d’ici 2030 ; Deloitte envisage jusqu’à ~70 % à l’horizon 2035.

Mauvais chiffres

Le débat sur l’empreinte de l’IA traversera la conférence, avec des indicateurs qui évoluent rapidement. Google a admis une hausse de 48 % de ses émissions entre 2019 et 2023, liée à la croissance des centres de données. Microsoft indique une augmentation d’environ 29 % de ses émissions agrégées depuis 2020, dans un contexte d’expansion d’infrastructures utiles aux charges d’IA. Ces trajectoires nourrissent les appels à des métriques plus fines, à des feuilles de route 24/7 et à une transparence renforcée. 

L’efficacité constitue le premier levier. Côté matériel, chaque nouvelle génération d’accélérateurs délivre plus d’opérations pour une puissance identique. Côté logiciel, la quantification, c’est‑à‑dire l’usage de nombres à plus faible précision, réduit le nombre de calculs sans dégrader l’exactitude cible. L’élagage de réseaux, qui supprime des connexions peu utiles dans une architecture neuronale, suit la même logique. Une baisse du coût par requête stimule souvent la demande et efface une partie des gains.

Le choix des architectures pèse aussi. Le baromètre 2025 de l’écoconception digitale souligne qu’une IA agentique, c’est‑à‑dire une interface qui exécute une suite d’actions sur le web pour atteindre un but fixé par l’utilisateur, multiplie les impacts par rapport à une IA générative classique à réponse unique. À service rendu égal, des écarts d’un facteur 60 apparaissent dans les mesures publiées, ce qui conforte la priorité donnée à la sobriété d’usage, à la réduction du nombre d’appels et à la sélection de modèles adaptés. une requête sur un agent riche en étapes délivre autour de 134 grammes d’équivalent CO₂, quand une requête sur un grand modèle de langage standard s’établit autour de 2,2 grammes. L’entraînement d’un grand modèle constitue un pic initial, mais l’inférence, c’est‑à‑dire la phase d’exploitation qui produit des réponses pour des millions de requêtes, domine souvent sur tout le cycle de vie.

Outils et contraintes : 24/7, SMR et sobriété

Face à cette hausse, l’orientation qui s’impose consiste à sécuriser un approvisionnement sans carbone heure par heure. L’objectif dit 24/7 consiste à couvrir chaque kilowattheure consommé par une production locale décarbonée au même instant. Cette logique suppose davantage de renouvelables pilotables, des capacités de stockage à grande échelle, des contrats d’achat longs et une meilleure flexibilité de la demande. Les petits réacteurs modulaires, c’est‑à‑dire des unités nucléaires standardisées de quelques dizaines à quelques centaines de mégawatts, apparaissent dans les plans de moyen terme des acteurs qui recherchent une puissance pilotable décarbonée. 

L’IA joue aussi un rôle de réduction d’empreinte lorsque les cas d’usage ciblent l’efficacité. Google a documenté une baisse de 40 % de l’énergie de refroidissement d’un centre de données grâce à l’optimisation par apprentissage automatique, soit un effet immédiat sur l’intensité énergétique des salles serveurs. Des travaux sur la prévision de production éolienne et solaire améliorent l’intégration réseau, avec un pilotage plus fin des actifs et des engagements d’injection plus fiables. 

Ce que Belém met en mouvement

Green Digital Action mettra l’accent sur la mesure et sur des voies de normalisation. Des sessions traitent de l’équilibrage entre innovation et soutenabilité de l’IA, de l’efficacité énergétique et du refroidissement des centres, de la circularité dans l’ICT et des plans de transition du secteur. La présence d’un bloc IA dans les journées thématiques et l’inscription de l’intégrité de l’information à l’agenda officialisent un tournant de méthode, davantage centré sur l’exécution et la preuve. 

L’équation énergétique reste déterminante. Les ordres de grandeur publiés par l’AIE et le FMI obligent les entreprises numériques à sécuriser la disponibilité d’une électricité sans carbone en continu, et les pouvoirs publics à arbitrer l’usage des réseaux, la hiérarchisation des demandes de raccordement et les investissements en stockage et en flexibilité. Ce point devient l’une des lignes directrices implicites de la quinzaine. 

Désinformation climatique : un risque désormais à l’agenda

L’intégrité de l’information figure pour la première fois à l’agenda officiel. Cette priorité s’inscrit après une flambée de contenus trompeurs liés au sommet et aux politiques climatiques. Plusieurs médias relaient une hausse de 267 % des cas détectés entre juillet et septembre, avec une forte amplification par des outils génératifs. La présidence entend donner une réponse par la programmation des 12 et 13 novembre. 

Cette dimension informationnelle rejoint la question des standards. Le parcours Green Digital Action prévoit des séances consacrées à la mesure des impacts de l’IA et à la redevabilité climatique des systèmes numériques, qui restent des angles morts si les méthodes et les référentiels ne convergent pas. 

Reconnaissance sans mandat

Cependant, le cœur des tractations demeure ailleurs. Les priorités attendues portent sur la nouvelle série de contributions déterminées au niveau national pour 2035, sur le financement climatique et sur des volets structurels comme l’objectif mondial d’adaptation. En pratique, l’IA et le numérique s’inscrivent au service de ces chantiers, sans texte contraignant spécifique sur l’empreinte du secteur. 

La logique retenue consiste à disséminer le numérique et l’IA dans les politiques de forêts, d’énergie, d’adaptation et de finance, avec un suivi par l’action et par la standardisation. L’attente porte sur des preuves de réduction d’empreinte, de l’atelier de refroidissement jusqu’aux méthodes de reporting dans les pavillons de normalisation. L’Inrae, par exemple, cite la surveillance forestière et la télédétection, avec des initiatives qui combinent satellites et algorithmes afin d’étayer la bioéconomie, la gestion de l’eau et la prévention des risques. Cette approche met en avant l’usage plutôt que la technologie pour elle-même. 

Feuille de route

Des repères concrets émergent pour aligner l’IA avec les objectifs climatiques. L’optimisation algorithmique, la sobriété d’usage et la priorisation des cas à forte valeur ajoutée forment un triptyque incontournable. Des retours d’expérience existent : un pilotage par IA du refroidissement a réduit d’environ 40% la dépense énergétique correspondante dans des centres majeurs. Des applications énergétiques montrent des gains de rendement de vingt à trente pour cent dans des parcs solaires ou éoliens grâce à la prévision fine et à la maintenance préalable.

La trajectoire doit aussi composer avec la demande du côté des utilisateurs finaux. Une requête conversationnelle complexe consomme nettement plus qu’une recherche web classique. À volume constant d’usages, un passage intégral vers des réponses génératives gonfle la consommation électrique annuelle de plusieurs térawattheures. 

Mais arrêter la pendule semble perdu d’avance.