Schneider Electric : l'AI peut non seulement consommer de l'énergie, mais aussi en économiser

L'intelligence artificielle dévore l'électricité à une échelle sans précédent — et simultanément peut devenir l'outil d'économie d'énergie le plus puissant de l'histoire. Telle est la thèse présentée par le PDG de Schneider Electric, Olivier Blum, et dans ce paradoxe réside, peut-être, l'intrigue énergétique principale de la prochaine décennie.

Schneider Electric n'est pas simplement une grande entreprise. C'est un géant industriel français avec un chiffre d'affaires dépassant 35 milliards d'euros, occupant des positions dominantes sur les marchés de la gestion de l'énergie électrique et de l'automatisation industrielle. Lorsque le chef d'une corporation de cette envergure fait une déclaration sur le potentiel énergétique de l'IA, il faut y prêter attention : Schneider Electric fournit des équipements et des logiciels pour les centres de données, les installations industrielles et les immeubles commerciaux dans le monde entier. L'entreprise voit la situation de l'intérieur — et des deux côtés de l'équation.

Le contexte de la déclaration de Blum est difficile à surestimer. Au cours des deux dernières années, la consommation mondiale d'électricité dans les centres de données a augmenté plusieurs fois, alimentée par le boom de l'IA générative. Selon diverses estimations, d'ici 2028, la consommation mondiale d'électricité dans les centres de données pourrait atteindre 1.000–1.500 térawatts-heures par an — comparable à la consommation énergétique d'un pays entier comme le Japon. Des hyperscalers comme Microsoft, Google et Amazon achètent la capacité des usines nucléaires, investissent dans la fusion thermonucléaire et construisent des fermes solaires sur des milliers d'hectares. Le problème de l'approvisionnement énergétique de l'IA s'est transformé d'une tâche d'ingénierie en un facteur géopolitique.

Et sur ce fond, Blum propose de considérer la situation sous un autre angle. Oui, l'IA consomme d'énormes volumes d'électricité. Mais ces mêmes technologies sont capables d'optimiser radicalement la consommation d'énergie dans les bâtiments, les installations industrielles et les réseaux électriques entiers.

Il ne s'agit pas de modèles théoriques, mais d'applications tout à fait concrètes : systèmes intelligents de contrôle du microclimat dans les bâtiments, maintenance prédictive des réseaux électriques, optimisation de la charge des postes de transformation en temps réel, équilibre entre l'offre et la demande dans les systèmes énergétiques à forte proportion d'énergies renouvelables. Schneider Electric met déjà en œuvre ces solutions, et les résultats sont impressionnants : dans certains projets, les économies d'électricité atteignent 20–40 pour cent.

Il est important de comprendre l'échelle. Les bâtiments consomment environ 30 pour cent de toute l'électricité mondiale, l'industrie environ 40 pour cent supplémentaires. Si l'IA parvient à réduire cette consommation d'au moins 10–15 pour cent, les économies dépasseraient plusieurs fois toute l'électricité consommée par les centres de données. Essentiellement, Blum brossez un tableau où l'IA ne se contente pas de « compenser » ses propres coûts énergétiques, mais crée un effet positif net pour l'énergie mondiale. C'est un narratif fondamentalement différent comparé aux prévisions alarmistes qui ont dominé l'espace médiatique l'année passée.

Cependant, les sceptiques relèvent à juste titre que le PDG de Schneider Electric a un intérêt commercial évident à promouvoir ce narratif. L'entreprise vend activement des solutions de gestion énergétique « intelligente », et la croissance de la demande d'optimisation basée sur l'IA augmente directement ses revenus. Néanmoins, la position de Blum est confirmée par des recherches indépendantes. L'Agence internationale de l'énergie dans son dernier rapport indiquait que la numérisation et la gestion intelligente pourraient réduire la consommation mondiale d'énergie de 10 pour cent d'ici 2030 — à condition qu'il y ait des investissements ciblés et une régulation appropriée.

Pour le marché russe, ce sujet est particulièrement pertinent. L'intensité énergétique de l'économie russe reste parmi les plus élevées des pays développés, et le potentiel d'optimisation par l'IA dans l'industrie et le secteur du logement n'est pratiquement pas exploité. Parallèlement, le développement de sa propre infrastructure d'IA crée déjà une charge supplémentaire sur le réseau électrique. L'expérience de Schneider Electric montre que ces deux processus ne doivent pas nécessairement se contredire — avec la bonne approche, l'IA peut se développer et simultanément aider à économiser les ressources.

La déclaration de Blum marque un changement important dans la discussion sur l'empreinte énergétique de l'intelligence artificielle. La conversation évolue graduellement du simple comptage des mégawatts consommés par les centres de données vers un calcul plus complexe et honnête — combien d'énergie l'IA aide à économiser à l'autre bout de la chaîne. Et si cette arithmétique s'avère exacte, le paradoxe d'une IA gourmande en énergie devenant un outil d'économie d'énergie pourrait devenir l'une des histoires déterminantes de la décennie technologique.