L'IA va-t-elle faire exploser la demande d’électricité… et notre facture avec ? (Groupe La Française)

Des besoins électriques colossaux liés à l’essor de l’intelligence artificielle

La consommation énergétique des data centers au cœur de la croissance de l’IA

L’intelligence artificielle générative ne se limite pas aux données : elle exige une quantité massive d’électricité. Derrière ses prouesses se cachent des infrastructures énergivores, dominées par des data centers en fonctionnement continu, dont la croissance est fulgurante. Un centre de données hyperscale de 100 MW, fonctionnant à pleine capacité, consomme chaque année autant d’électricité qu’environ 100 000 foyers[1]. Cette intensité énergétique s’explique par l’usage massif de puces graphiques, particulièrement voraces, et par des systèmes de refroidissement permanents.

À l’échelle mondiale, la demande électrique des data centers devrait plus que doubler, passant de 460 TWh en 2024 à plus de 1 000 TWh en 2030, puis 1 300 TWh en 2035 selon l’AIE[1]. Dans ce contexte, les géants de la tech américaine investissent à une vitesse inédite : jusqu'à 300 milliards de dollars prévus en 2025 pour l’IA, soit 20 % de plus que l’investissement total du secteur énergétique aux États-Unis[1].

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Les tensions croissantes sur l’offre d’électricité et les infrastructures

Le risque de pénurie électrique se profile, comme en témoignent les arrêts de projets à Santa Clara début novembre faute d’énergie disponible. Pour répondre à ces enjeux, le mix électrique[2] devra évoluer en profondeur. Selon le World Energy Outlook 2025 de l’AIE[3], à l’horizon 2035, les renouvelables devraient s’imposer comme la principale source d’énergie, grâce à leur compétitivité et leur rapidité de déploiement.

Leur part dans le mix mondial progresserait d’environ 10 points de pourcentage par rapport à aujourd’hui, tandis que celle des énergies fossiles reculerait de près de 80 % à 71 %. Cette transformation soulève toutefois des défis majeurs : adaptation des réseaux et déploiement de solutions de stockage, batteries ou stations de pompage-turbinage, indispensables pour compenser l’intermittence des sources éolienne, solaire et hydraulique.

Les capacités existantes en gaz et nucléaire resteront stratégiques pour la flexibilité, mais de fortes contraintes pèsent sur de nouvelles installations. Le gaz souffre actuellement de pénuries chez les équipementiers, tandis que le nucléaire et les réacteurs modulaires offrent une énergie bas carbone mais nécessitent des délais importants. Le charbon devrait rester dominant à moyen terme en Asie.

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Des impacts énergétiques très différenciés selon les régions du monde

Les États-Unis face à une croissance explosive de la demande électrique

Les impacts de cette course à la puissance diffèrent fortement selon les régions, tant par l’ampleur de la demande que par les structures de marché et la disponibilité de l’offre électrique. Aux États-Unis, la croissance est explosive, avec une hausse estimée à plus de 500 TWh d’ici 2030[4] alors que les tensions sont déjà visibles sur les réseaux.

La charge liée aux data centers pourrait représenter entre 30 % et 65 % de la nouvelle demande électrique selon les scénarios[3]. Les besoins de capacités supplémentaires s’élèveraient à 85-90 GW d’ici 2030. Même dans ce contexte, le mix énergétique se déforme en faveur des renouvelables, avec 55 % d’énergie bas carbone attendus à horizon 2035 contre 44 % en 2024.

Une situation plus maîtrisée en Europe grâce aux renouvelables

En Europe, la hausse de la demande liée aux data centers, estimée entre 115 et 130 TWh[5], est plus modérée. La régulation plus stricte et les efforts de sobriété énergétique post-guerre en Ukraine expliquent en partie cette dynamique. Avec le développement récent des renouvelables, l’Europe se trouve dans une situation d’excédent de production, les capacités fossiles étant largement sous-utilisées.

Les préoccupations portent principalement sur le dimensionnement des réseaux et la gestion des pics de charge lorsque l’offre renouvelable est indisponible[7]. Les réglementations évoluent afin de favoriser le déploiement des infrastructures, tandis que les capacités fossiles excédentaires continuent de jouer un rôle clé en période de tension.

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L’Asie-Pacifique, moteur de croissance mais fortement dépendante du charbon

En région Asie-Pacifique, la dynamique est la plus agressive, portée par la montée en puissance de l’IA et du cloud. Selon l’AIE[8], la capacité installée des data centers devrait plus que doubler d’ici 2030. Cette expansion entraîne une hausse rapide de la consommation électrique, atteignant 300 TWh en 2030 contre 150 TWh en 2024.

Toutefois, dans des systèmes électriques colossaux comme ceux de la Chine et de l’Inde, les data centers resteront marginaux dans la consommation totale. Le défi énergétique reste majeur dans une région où le mix électrique demeure largement dominé par le charbon.

La pression de l’IA sur les prix de l’électricité et les factures

Une hausse déjà visible des prix de l’énergie

L’explosion de la demande énergétique soulève une question sociale majeure. Aux États-Unis, les prix de détail ont progressé de 6 % en moyenne en 2025[9], avec des hausses bien plus marquées dans certains États. Les prix de gros devraient atteindre 51 dollars par MWh en 2026, en grande partie sous l’effet de la demande des data centers.

En Europe, la hausse pourrait être contenue grâce à la progression des renouvelables, mais la pression sur les pics de charge reste forte[10]. Si les infrastructures ne suivent pas, les ménages et les PME pourraient supporter une part disproportionnée du coût.

L’efficience énergétique comme levier stratégique

Face à ces défis, l’amélioration de l’efficience devient une priorité. Réduire le PUE de 1,35 à 1,20 permettrait de diminuer la consommation de 8 à 12 % d’ici 2030[7]. Les leviers incluent l’optimisation des systèmes de refroidissement, la conception des data centers et le recours à des micro-réseaux hybrides.

La digitalisation des réseaux via l’IA favorise également la maintenance prédictive et l’intégration des renouvelables. À terme, la disponibilité d’électricité décarbonée deviendra un critère déterminant pour l’implantation des data centers.

L’IA, un enjeu énergétique, économique et sociétal global

L’essor de l’IA dépasse largement la question de la facture énergétique. Il interroge les modèles énergétiques, la souveraineté et la capacité à concilier innovation et transition. Les impacts sont multiples, environnementaux, sociaux et de gouvernance.

Pour l’Europe, le défi est double : maintenir la compétitivité numérique tout en réduisant la dépendance aux énergies fossiles. L’IA promet des gains d’efficacité et des innovations majeures, mais elle soulève aussi des défis systémiques qui dépassent la seule question de l’énergie. Sommes-nous prêts à les affronter ?

Achevé de rédiger le 4 décembre 2025

Par Océane Balbinot-Viale, Gabrielle Capron et Céline Zanella, Crédit Mutuel Asset Management

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[1] AIE -  Energy and AI (base case)

[2] Un mix électrique (ou mix énergétique électrique) désigne la répartition des différentes sources d’énergie utilisées pour produire l’électricité dans un pays, une entreprise ou un système.

[3] AIE - World Energy Outlook 2025

[4] AIE -  Energy and AI et BNP Paribas (~140 GW total US load growth, 90 GW of which coming from AI); Bernstein - U.S. Machinery Electrical Infrastructure: How does the change in energy policy impact the renewable market?

[5] AIE - Energy and AI ; BNP Paribas - EU Power Demand Playbook: Bigger than just AI (Novembre 2025)

[6] BNP Paribas - EU Power Demand Playbook: Bigger than just AI (Novembre 2025)

[7] BNP Paribas - EU Power Demand Playbook: “we bridge +60GW of peak demand growth in EU27 to 2030, even with conservative DC peak utilization assumption”

[8] AIE - Energy and AI ; Moody’s - APAC data center growth to spark power demand, with divergent impact on utilities (Juillet 2025)

[9] Bloomberg - How AI Data Centers Are Sending Your Power Bill Soaring

[10] Un pic de charge (ou peak load) désigne le moment où la demande d’électricité atteint son niveau le plus élevé sur une période donnée (journée, semaine, saison)