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Code, carbone, kilowatts : le coût caché de l'IA et la course pour verdir le réseau électrique
● Les investissements dans les centres de données ont atteint 580 milliards de dollars en 2025, plaçant l'intelligence artificielle parmi les sources de demande d'électricité à la croissance la plus rapide au monde. La capacité installée doublera d'ici 2030, la part de l'IA dans la consommation électrique des centres de données passant de 15-20% à potentiellement 40%. Son empreinte environnementale reste souvent sous-estimée, la plupart des analyses ne portant que sur la consommation électrique liée au fonctionnement ; la présente étude l'élargit à 26 pays (93% de la capacité mondiale) et intègre le cycle de vie, l'eau et les ressources.
● À charge de travail identique, les émissions peuvent être multipliées jusqu’à vingt-quatre fois selon l'intensité carbone du réseau, ce qui rend la localisation aussi déterminante que la croissance de la demande. Elles vont de moins de 30 gCO₂/kWh (Norvège, Suède) à plus de 600 (Indonésie, Inde, Malaisie), les États-Unis et la Chine se situant entre les deux (384 et 526), ce qui confère au bouquet plus propre de l'Europe un avantage structurel. Avec 286 MtCO₂ en 2025, l'empreinte réelle dépasse de 57% les estimations de l'Agence Internationale de l’Energie (IEA) : l'électricité en représente 76%, la fabrication et la construction 23%, les émissions directes restant négligeables. États-Unis et Chine concentrent 70% du total, et l'IA en génère déjà 43 à 60 MtCO₂, en forte hausse.
● Sans décarbonation du réseau, ces émissions feraient plus que doubler pour atteindre 643 MtCO₂ d'ici 2030, portant le coût des dommages climatiques à 154 milliards de dollars par an, contre 68 aujourd'hui. Une trajectoire ambitieuse les contiendrait à 329 MtCO₂ et limiterait les dommages à 79 milliards : le rythme de décarbonation électrique est donc décisif. L'empreinte remonte toutefois la chaîne d'approvisionnement, les émissions incorporées dans les serveurs, semi-conducteurs et infrastructures approchant la moitié du total d'ici 2030. Une IA peu carbonée exigera donc à la fois une électricité plus propre et des chaînes d'approvisionnement plus sobres.
● Déployée à l'échelle de l'économie, l'IA pourrait néanmoins réduire les émissions mondiales d'environ 1,4 Gt par an d'ici 2035, soit une économie nette de l'ordre de 750 MtCO₂ après prise en compte de ses propres infrastructures. Selon l'IEA, ces gains viendraient d'une meilleure efficacité et gestion des ressources dans l'énergie, l'industrie, le bâtiment et les transports, soit 2,6% des émissions mondiales, à condition que ces bénéfices se généralisent plus vite que les infrastructures.
● L'eau constitue l'autre contrainte, souvent négligée : les centres de données en ont consommé 814 milliards de litres en 2025 et pourraient en requérir jusqu'à 1 800 milliards d'ici 2030, soit l'équivalent de la Suisse. Cette empreinte, surtout indirecte, est liée à la production électrique ; les risques se concentrent dans des régions déjà en stress hydrique (Corée du Sud, Inde, Mexique, Chine). Au total, une « IA verte » dépendra moins de gains d'efficacité marginaux que de la transformation des systèmes énergétiques, appuyée par un cadre public associant énergies propres, transparence, tarification du coût environnemental et déploiement des usages réducteurs d'émissions.
ICYMI
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