Datacenters IA : la consommation électrique va doubler d'ici 2030, la « refossilisation » menace

Un rapport du cabinet Omnegy, filiale conseil énergie du groupe EPSA, cité par Libération, tire la sonnette d'alarme : la consommation électrique mondiale des datacenters devrait doubler d'ici 2030 pour atteindre près de 1 000 TWh. Le rythme d'expansion — porté par l'explosion des besoins d'IA générative — met la trajectoire climatique planétaire sous tension et fait planer le risque d'une « refossilisation » du mix énergétique : un retour au charbon et au gaz pour tenir la charge.

Les chiffres qui font peur

• En 2024, la consommation électrique mondiale des datacenters atteignait 415 TWh — soit l'équivalent de la consommation annuelle française entière.
• D'ici 2030, elle doublerait à ~1 000 TWh, dépassant la consommation totale du Japon.
• La consommation des datacenters exclusivement dédiés à l'IA a crû de +50 % en 2025, et pourrait tripler d'ici 2030.
• 58 % de l'électricité consommée par les datacenters en 2024 provenait encore de sources fossiles — contre 42 % de sources décarbonées (renouvelables + nucléaire).

Traduction simple : chaque interaction avec ChatGPT, Gemini, Claude ou Grok a un coût énergétique — encore marginal individuellement, mais démultiplié par des milliards de requêtes quotidiennes.

Le risque de refossilisation

Le mot est nouveau dans le vocabulaire climatique. Il désigne le retour aux énergies fossiles pour faire face à une demande électrique que les renouvelables et le nucléaire ne peuvent pas suivre à court terme. Concrètement :

• Les États-Unis rouvrent des centrales à charbon déclassées pour alimenter les datacenters AWS, Microsoft, Meta.
• La Chine construit des centrales à gaz à côté de ses hubs IA à Guiyang et Shenzhen.
• L'Union européenne maintient encore 190 GW de capacité gaz et 100 GW de charbon — largement plus qu'anticipé il y a cinq ans.

Une IA générative « propre » est un mythe si l'électricité qui la fait tourner est carbonée. Or à la vitesse de croissance actuelle, aucune renouvelable ne suit.

La carte française : le nucléaire décarboné

Omnegy — comme la plupart des observateurs sérieux — souligne un avantage structurel français. Le mix électrique national repose à ~70 % sur le nucléaire, avec un facteur carbone d'environ 50 g CO₂ par kWh, contre 400-500 g en Allemagne, 580 g en Chine, 380 g aux États-Unis. Autrement dit : un datacenter branché sur le réseau français émet huit fois moins de CO₂ par requête IA que le même datacenter en Chine.

Ce constat est devenu un argument commercial et politique de premier plan :

• La France compte déjà plus de 350 datacenters en activité.
• Choose France 2026 (juin à Versailles) : 93 Md€ d'engagements d'investissement, dont SoftBank annonce 75 Md€ pour bâtir 5 GW de capacité de calcul IA en France.
• L'ADEME anticipe (rapport janvier 2026) une multiplication par 3,7 de la consommation liée au numérique français d'ici 2035.

La stratégie française post-Choose France est claire : capter la vague d'implantation datacenter en s'appuyant sur l'héritage nucléaire, se positionner en hub souverain pour l'IA européenne, et vendre la décarbonation comme un différenciateur.

Les limites du pari nucléaire

Trois nuances importantes :

1. La capacité de raccordement est finie. EDF et RTE ne peuvent pas absorber 5 GW additionnels par claquement de doigts. Les délais de raccordement moyens en France pour un datacenter dépassent aujourd'hui 36 mois. Certains projets se voient déjà repoussés.
2. Le parc nucléaire vieillit. La moyenne d'âge des réacteurs français est de ~38 ans. L'EPR de Flamanville a démarré en 2024 après 12 ans de retard. Le programme EPR2 (6 nouveaux réacteurs) ne livrera pas avant 2035-2038.
3. Le foncier et l'eau. Un datacenter hyperscale prend 50-100 hectares et consomme des millions de mètres cubes d'eau par an pour le refroidissement. Les préfets et les collectivités commencent à en refuser.

Ce que les gros acteurs préparent

La course au « green compute » pousse vers plusieurs pistes techniques :

• Petits réacteurs modulaires (SMR) — Microsoft, Google et Amazon ont tous signé des Power Purchase Agreements avec des développeurs SMR (X-energy, TerraPower, Kairos Power).
• Datacenters spatiaux — le pari SpaceX-Nvidia (Starmind AI1, lancement Q4 2027) mise sur l'énergie solaire orbitale et le refroidissement passif dans le vide.
• Optimisation logicielle — modèles plus efficients (MoE, quantification, distillation), routage intelligent (« curseur d'effort » de ChatGPT et Claude).
• Compute local et souverain — Qwen 3.8 Max, DeepSeek V4 hébergés en Europe via OVHcloud ou Scaleway réduisent la latence et concentrent la consommation dans des mix décarbonés.

La nuance

Deux points à surveiller :

• Le rapport Omnegy est solide mais pas neutre : Omnegy est un cabinet conseil en énergie. Ses estimations tirent forcément dans le sens de la demande d'expertise énergie. Les chiffres AIE central (~945 TWh en 2030) sont proches — donc la fourchette de ~950-1000 TWh est crédible, mais reste une projection.
• La consommation IA est très concentrée. 80 % de la charge datacenter mondiale se joue chez 10 opérateurs (AWS, Azure, Google Cloud, Meta, Oracle, Alibaba, Tencent, Huawei, TikTok/ByteDance, Baidu). Une régulation ciblée sur ces acteurs suffirait à changer significativement la trajectoire — plus efficace que des politiques diffusés.

Ce qu'il faut surveiller

Trois jalons pour la France en 2026-2027 :

1. Le déploiement concret des 5 GW SoftBank — combien réellement construits vs annoncés ?
2. Les décisions du gouvernement sur les seuils de raccordement prioritaires et les critères d'implantation (impact carbone, eau, foncier).
3. L'issue du bras de fer avec les collectivités locales qui commencent à refuser des projets — Marseille, Lyon, plusieurs préfectures ont durci leurs positions.

Une chose est claire : la « sobriété numérique » est en train de devenir un vrai débat politique, pas juste un slogan associatif. Et la question énergétique va peser autant sur la géopolitique de l'IA que les puces Nvidia ou les modèles open source. Les décisions prises dans les 24 prochains mois — sur le mix électrique, les autorisations d'implantation, la régulation carbone des datacenters — vont conditionner qui domine l'IA en 2030. La France a les cartes ; reste à voir si elle les joue.