Dans le cadre des efforts déployés par la Chine pour assainir son système énergétique, l’IA commence à façonner la manière dont l’électricité est produite, déplacée et utilisée – non pas en termes politiques abstraits, mais dans les opérations quotidiennes.
À Chifeng, une ville du nord de la Chine, une usine alimentée par des énergies renouvelables en offre un exemple clair. Le site produit de l’hydrogène et de l’ammoniac en utilisant l’électricité produite entièrement par des parcs éoliens et solaires à proximité. Contrairement aux centrales traditionnelles connectées au réseau plus large, cette installation fonctionne sur son propre système fermé. Cette configuration pose un problème ainsi qu’un avantage : l’énergie renouvelable est propre, mais elle augmente et diminue avec la météo.
Pour maintenir la production stable, l’usine s’appuie sur un système de contrôle basé sur l’IA et construit par son propriétaire, Envision. Plutôt que de suivre des horaires fixes, le logiciel ajuste en permanence la production en fonction des changements de vent et d’ensoleillement. Comme le rapporte ReutersZhang Jian, ingénieur en chef d’Envision pour l’énergie hydrogène, a comparé le système à un conducteur, coordonnant l’approvisionnement en électricité et la demande industrielle en temps réel.
Lorsque la vitesse du vent augmente, la production s’accélère automatiquement pour tirer pleinement parti de la puissance disponible. Lorsque les conditions s’affaiblissent, la consommation d’électricité est rapidement réduite pour éviter les tensions. Zhang a déclaré que le système permet à l’usine de fonctionner avec un rendement élevé malgré la volatilité des énergies renouvelables.
Des projets comme celui-ci sont au cœur des projets chinois en matière d’hydrogène et d’ammoniac, des carburants considérés comme importants pour réduire les émissions dans des secteurs tels que la sidérurgie et le transport maritime. Ils évoquent également une stratégie plus large : utiliser l’IA pour gérer la complexité à mesure que le pays ajoute davantage d’énergie renouvelable à son réseau.
Les chercheurs affirment que l’IA pourrait jouer un rôle important dans la réalisation des objectifs climatiques de la Chine. Zheng Saina, professeur agrégé à l’Université du Sud-Est de Nanjing qui étudie les transitions vers une économie à faible émission de carbone, a déclaré que l’IA peut prendre en charge des tâches allant du suivi des émissions à la prévision de l’offre et de la demande d’électricité. Dans le même temps, elle a averti que l’IA elle-même entraîne une croissance rapide de la consommation d’énergie, en particulier dans les centres de données énergivores.
La Chine installe désormais plus de capacités éoliennes et solaires que tout autre pays, mais absorber efficacement cette énergie reste un défi. Selon Cory Combs, directeur associé du cabinet de recherche Trivium China, basé à Pékin, l’IA est de plus en plus considérée comme un moyen de rendre le réseau plus flexible et plus réactif.
Cette réflexion a été formalisée en septembre, lorsque Pékin a introduit une stratégie « IA+énergie ». Le plan appelle à des liens plus profonds entre les systèmes d’IA et le secteur de l’énergie, notamment le développement de plusieurs grands modèles d’IA axés sur l’exploitation du réseau, la production d’électricité et l’utilisation industrielle. D’ici 2027, le gouvernement vise à déployer des dizaines de projets pilotes et à tester l’IA dans plus de 100 cas d’utilisation. D’ici trois ans, les responsables souhaitent que la Chine atteigne ce qu’ils décrivent comme un niveau d’intégration de l’IA dans le secteur énergétique de premier plan au monde.
Combs a déclaré que l’accent était mis sur des outils hautement spécialisés conçus pour des tâches spécifiques, telles que la gestion de parcs éoliens, de centrales nucléaires ou d’équilibrage de réseau, plutôt que sur une IA à usage général. Cette approche contraste avec celle des États-Unis, où une grande partie des investissements a été consacrée à la création de modèles avancés en langage étendu, selon Hu Guangzhou, professeur à la China Europe International Business School de Shanghai.
Un domaine dans lequel l’IA pourrait avoir un impact immédiat est la prévision de la demande. Fang Lurui, professeur adjoint à l’Université Xi’an Jiaotong-Liverpool, a déclaré que les réseaux électriques doivent faire correspondre l’offre et la demande à tout moment pour éviter les pannes. Des prévisions précises de la production renouvelable et de la consommation d’électricité permettent aux opérateurs de planifier à l’avance, de stocker l’énergie dans des batteries en cas de besoin et de réduire le recours aux centrales de secours alimentées au charbon.
Certaines villes expérimentent déjà. Shanghai a lancé une centrale électrique virtuelle à l’échelle de la ville qui relie des dizaines d’opérateurs, notamment des centres de données, des systèmes de construction et des chargeurs de véhicules électriques, en un seul réseau coordonné. Lors d’un essai en août dernier, le système a réduit la demande de pointe de plus de 160 mégawatts, soit à peu près l’équivalent de la production d’une petite centrale au charbon.
Combs a déclaré que de tels systèmes sont importants car la production d’électricité moderne est de plus en plus dispersée et intermittente. « Il faut quelque chose de très robuste, capable d’être prédictif et de prendre en compte de nouvelles informations très rapidement », a-t-il déclaré.
Au-delà du réseau, la Chine cherche également à appliquer l’IA à son marché national du carbone, qui couvre plus de 3 000 entreprises dans des secteurs à fortes émissions comme l’énergie, l’acier, le ciment et l’aluminium. Ces secteurs produisent ensemble plus de 60 % des émissions de carbone du pays. Chen Zhibin, directeur principal du groupe de réflexion adelphi basé à Berlin, a déclaré que l’IA pourrait aider les régulateurs à vérifier les données sur les émissions, à affiner l’allocation de quotas gratuits et à donner aux entreprises un aperçu plus clair de leurs coûts de production.
Pourtant, les risques augmentent parallèlement aux opportunités. Des études suggèrent que d’ici 2030, les centres de données d’IA chinois pourraient consommer plus de 1 000 térawattheures d’électricité chaque année, soit à peu près la même consommation annuelle qu’au Japon. Les émissions du cycle de vie du secteur de l’IA devraient augmenter fortement et atteindre un pic bien après l’objectif d’émissions de la Chine pour 2030.
Xiong Qiyang, chercheur doctorant à l’Université Renmin de Chine qui a travaillé sur une de ces études, a déclaré que les résultats reflètent la réalité selon laquelle le charbon domine toujours le mix énergétique chinois. Il a averti que l’expansion rapide de l’IA pourrait compliquer les objectifs climatiques nationaux si les sources d’énergie n’évoluent pas assez rapidement.
En réponse, les régulateurs ont commencé à resserrer les règles. Un plan d’action pour 2024 exige que les centres de données améliorent leur efficacité énergétique et augmentent leur utilisation d’énergies renouvelables de 10 % chaque année. D’autres initiatives encouragent la construction de nouvelles installations dans les régions occidentales, où les ressources éoliennes et solaires sont plus abondantes.
Les opérateurs de la côte Est testent également de nouvelles idées. Près de Shanghai, un centre de données sous-marin devrait ouvrir ses portes, utilisant l’eau de mer pour le refroidissement afin de réduire la consommation d’énergie et d’eau. Le développeur, Hailanyun, a déclaré que l’installation tirerait l’essentiel de son énergie d’un parc éolien offshore et pourrait être reproduite si le projet s’avère viable.
Malgré les besoins énergétiques croissants de l’IA, Xiong a fait valoir que son impact global sur les émissions pourrait encore être positif s’il était appliqué avec soin. Utilisée pour optimiser l’industrie lourde, les systèmes électriques et les marchés du carbone, a-t-il déclaré, l’IA pourrait rester un élément essentiel des efforts de la Chine pour réduire les émissions, même si elle crée de nouvelles pressions que les décideurs politiques doivent gérer.
(Photo de Matthieu Henry)
