De combien d'électricité un centre de données a-t-il réellement besoin ?
«Offrez-moi une visite gratuite d'une journée des hutongs de Pékin, sans retour sur mes pas.»
« Supprimez les passants de cette photo, gardez-la naturelle. »
« Remplacez le canard braisé par du canard salé dans la vidéo de sauvetage du renard en montagne enneigée. »
Laquelle de ces suggestions d'IA consommerait le plus d'électricité ?
Il y a quelques années, la consommation électrique d'un centre de données se chiffrait souvent en dizaines de mégawatts (MW). Cependant, avec la croissance de la demande en puissance de calcul pour l'intelligence artificielle, cette consommation n'a cessé d'augmenter. Selon un rapport de l'Agence internationale de l'énergie (AIE), la consommation mondiale d'électricité des centres de données était d'environ 415 térawattheures (TWh) en 2024 et pourrait atteindre environ 945 térawattheures (TWh) d'ici 2030 (ce chiffre étant sujet à incertitude selon les scénarios).
À titre de comparaison, la production annuelle d'électricité du barrage des Trois-Gorges en 2025 était d'environ 95,715 milliards de kilowattheures (95,715 térawattheures). Par conséquent, la consommation électrique mondiale des centres de données équivaut à la production annuelle d'environ quatre barrages des Trois-Gorges.
Pour revenir à la question initiale : la consommation énergétique d’une requête d’IA n’est pas fixe et dépend de nombreux facteurs tels que la taille du modèle, la longueur du résultat, la chaîne d’inférence, la concurrence, le matériel et le centre de données. Voici les tendances générales :
Le texte brut, les sorties courtes et un nombre réduit d'étapes d'inférence sont généralement plus économes en énergie. Les inférences complexes, les dialogues à plusieurs tours et les sorties longues augmentent considérablement la charge de calcul.
La génération d'images complexes est généralement plus gourmande en ressources de calcul que la génération de texte simple.
La génération vidéo et les tâches de montage vidéo de longue durée présentent souvent les augmentations de consommation d'énergie les plus importantes.
La planification de l'alimentation électrique doit être alignée sur la construction des centres de données d'IA.
La planification énergétique traditionnelle s'inscrit souvent dans une perspective de plusieurs décennies ; or, le cycle de développement des centres de données hyperscale est beaucoup plus court, ce qui exige une parfaite adéquation entre l'alimentation électrique et les fluctuations du marché. Parmi les contraintes pratiques courantes de mise en œuvre, on peut citer :
La construction d'un centre de données peut prendre des années, sans compter le temps nécessaire à la mise en service de nouvelles sources d'alimentation.
Les nouvelles centrales à gaz sont souvent soumises à des restrictions liées aux permis, au combustible et aux canalisations, et leur mise en service peut prendre de 8 à 10 ans. Les délais de livraison des équipements critiques, tels que les transformateurs de grande taille, les disjoncteurs, les turbines et les postes préfabriqués, sont longs et nécessitent souvent une planification plusieurs années à l'avance.
Du point de vue du secteur énergétique, les capitaux et l'urgence ne peuvent se substituer aux processus de construction et de réglementation. Par conséquent, les deux parties doivent adapter leurs stratégies : les centres de données doivent signaler plus tôt leurs besoins réels, et les entreprises/distributeurs d'électricité doivent intervenir plus tôt dans les solutions d'alimentation et le choix de la conception afin de réduire les inadéquations et les itérations dans le processus de planification et de mise en œuvre.
Les phénomènes météorologiques extrêmes exacerbent la demande en électricité.
Les phénomènes météorologiques extrêmes sont devenus de plus en plus fréquents ces dernières années. Avant même que les centres de données n'atteignent leur pleine capacité, ces événements mettent déjà constamment à l'épreuve les limites du réseau électrique.
La demande en climatisation résidentielle explose, contraignant les systèmes de gestion à faire des choix difficiles sous forte pression. Avec l'essor des centres de données hyperscale, sans une intégration rigoureuse, les fortes charges compliqueront la garantie de la fiabilité du réseau. Des discussions réglementaires et législatives sont également en cours concernant l'opportunité d'imposer des réductions de charge aux grands consommateurs industriels, tels que les centres de données, en cas d'urgence, afin de garantir la priorité aux besoins vitaux. De ce fait, les fournisseurs d'énergie doivent mettre en place des dispositifs institutionnels et technologiques permettant une « capacité adaptable », tout en conciliant contrats, relations clients et partenariats à long terme.
Face à la prochaine vague de croissance de la demande, les réseaux électriques et les centres de données ont besoin d'une infrastructure « plus rapide et plus stable ».
Face à la hausse continue des besoins énergétiques des centres de données et de l'IA, les fournisseurs d'énergie doivent trouver un équilibre plus délicat entre expansion et fiabilité.
Dans ce processus,Belden HirschmannLes capacités de connectivité et de mise en réseau de [Nom de l'entreprise] peuvent prendre en charge des scénarios critiques dans les centres de données et le secteur de l'énergie, notamment des connexions fiables aux sources d'énergie et à la distribution critiques, la communication et l'acquisition de données des réseaux industriels, ainsi que des capacités de visualisation et de gestion pour les opérations et la maintenance, aidant ainsi les clients à améliorer la déployabilité, la maintenabilité et la sécurité opérationnelle lors de l'expansion.
Source : Compte officiel WeChat de Belden Hessmann
Source citée : Énergie et IA - Analyse - AIE : https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Bulletin du projet des Trois Gorges 2025 : http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Date de publication : 10 août 2026