À quelques semaines de la COP31 en Turquie, le débat s’intensifie: l’essor des technologies d’intelligence artificielle alimente une ruée vers la construction de serveurs qui fait grimper les émissions du secteur numérique, mais ces mêmes outils offrent des leviers concrets pour mieux gérer l’énergie et protéger les populations face aux aléas climatiques. Pourquoi cela compte aujourd’hui : la trajectoire des émissions et la qualité des réponses aux événements extrêmes dépendront de choix techniques et politiques pris dans les prochains mois.
Les spécialistes soulignent un paradoxe. D’un côté, l’augmentation des besoins en calcul — surtout pour entraîner de très grands modèles — pousse à multiplier les **centres de données**, avec des conséquences réelles sur la consommation électrique. Siddharth Singh de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) alerte sur la pression que cela exerce sur les systèmes d’approvisionnement.
Des usages d’IA moins voraces que les modèles d’avant-garde
Mais tous les usages d’intelligence artificielle ne se valent pas : la plupart des applications opérationnelles (optimisation réseau, prévisions locales, gestion de la demande) demandent beaucoup moins d’énergie que les modèles géants derrière ChatGPT ou des assistants similaires. L’enjeu, selon les experts, est d’orienter le déploiement vers des services à fort impact climatique positif.
Concrètement, l’AIE estime que l’IA, si elle est généralisée dans les transports, l’industrie et les bâtiments, pourrait économiser l’équivalent de 13,5 exajoules d’énergie d’ici 2035 — une économie comparable à la consommation annuelle d’un grand pays émergent.
Optimiser les réseaux et lisser l’intermittence
Dans les systèmes électriques où le solaire et l’éolien introduisent de l’irrégularité, l’IA sert déjà à ajuster l’équilibre offre-demande. Des prévisions très locales de nuages, de vent ou d’ensoleillement permettent d’anticiper la production et d’éviter les arrêts inutiles d’éoliennes ou de champs photovoltaïques.
À l’échelle domestique, des algorithmes peuvent déclencher automatiquement le fonctionnement d’appareils (lave-linge, borne de recharge) lorsque la production renouvelable est la plus abondante, réduisant ainsi l’empreinte carbone des usages quotidiens. L’organisation WattTime, par exemple, aide des opérateurs à synchroniser les recharges sur les créneaux les moins émetteurs, rappelle Gavin McCormick.
Des prévisions météo plus rapides et plus précises
Les centres de prévision notent une accélération: l’IA permet de produire des modèles plus rapidement et à moindre coût, ce qui ouvre la voie à un maillage plus dense de prévisions locales. Florian Pappenberger de l’ECMWF souligne que certains progrès accomplis en quelques années auraient pris une décennie auparavant.
Ces améliorations ne sont pas théoriques : elles rendent les systèmes d’alerte plus efficaces. Google affirme pouvoir anticiper des crues fluviales jusqu’à sept jours à l’avance dans plus de 150 pays, une capacité qui peut sauver des vies si les infrastructures et les dispositifs d’alerte sont bien coordonnés.
Surveiller et cartographier les sources d’émissions
Couplée à l’observation spatiale, l’IA facilite la détection des émissions fugitives sur des sites pétroliers, des mines ou des décharges. Climate TRACE, cofondée par Gavin McCormick, a utilisé ces techniques pour bâtir des inventaires d’émissions détaillés, accessibles aux collectivités et aux décideurs.
Selon ses promoteurs, cette transparence accélère la capacité des villes à concevoir des stratégies locales de réduction des émissions — une tâche qui serait autrement laborieuse et coûteuse.
- Pour les citoyens : alertes plus fiables, possibilités d’abaisser sa facture grâce au pilotage de la consommation.
- Pour les gestionnaires d’énergie : meilleure intégration des renouvelables et optimisation des flux sur le réseau.
- Pour les autorités : inventaires d’émissions plus précis pour orienter les politiques publiques.
- Risques : l’IA peut aussi accélérer l’exploitation d’hydrocarbures en rendant la prospection plus efficace.
Des bénéfices, mais pas de solution miracle
Des voix comme Maria Joao Sousa, de Climate Change AI, rappellent la limite fondamentale : la technologie n’élimine pas la nécessité d’une volonté politique et d’une coordination sectorielle. L’IA peut multiplier les outils, mais sans cadres et choix orientés vers la décarbonation, elle risque d’amplifier certains impacts négatifs, notamment si elle sert prioritairement les intérêts des industries extractives.
À la veille de la COP31, le message est donc double : l’IA offre des opportunités concrètes pour rendre les systèmes énergétiques et les services météorologiques plus résilients et sobres, mais ces gains dépendront des décisions de déploiement, de régulation et de transparence prises maintenant.
Avec AFP
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