Le numérique, machine à rebond
Dernière mise à jour : il y a 2 jours
Pourquoi les gains d'efficacité énergétique ne suffisent pas à réduire la consommation électrique du secteur ?
L'énergie nécessaire pour traiter une tâche d'intelligence artificielle est divisée par dix environ chaque année. Pourtant, en 2025, la consommation électrique mondiale des data centers dédiés à l'IA a progressé de 50 %. Ce décalage porte un nom : l'effet rebond.
L'efficacité progresse, les volumes progressent plus vite.
Puces spécialisées, modèles qui n'activent qu'une fraction de leurs paramètres à chaque requête, meilleure utilisation des serveurs entre deux sollicitations : chaque génération de matériel technologique effectue davantage de calculs avec la même quantité d'électricité. Le phénomène particulièrement marqué pour les LLM, dont les performances progressent aussi grâce à des architectures, des techniques d'inférence et des optimisations logicielles toujours plus efficaces.
Mais l'efficacité d'une opération et la consommation d'un système sont deux grandeurs différentes :
La consommation d’énergie par requête peut diminuer… si leur nombre explose, la consommation totale augmente malgré tout !
Un serveur peut devenir plus performant… si cette capacité sert à traiter plus de calculs, le data center ne consommera pas nécessairement moins !
Le mécanisme n’est pas nouveau : Jevons observait déjà au XIXe siècle que l’amélioration du rendement des machines à vapeur avait contribué à accroître la consommation de charbon. Le numérique rejoue ce constat à grande vitesse. C'est l'effet rebond : le gain d'efficacité par unité est compensé, voire dépassé, par l'augmentation des usages.
L’efficacité fait apparaître de nouveaux usages.
L'efficacité ne se contente pas d'augmenter les volumes existants. Elle rend possibles des usages qui auraient auparavant été trop coûteux. Génération de vidéos, modèles de raisonnement, agents autonomes : ces services n'existaient pas à l'échelle il y a trois ans. Ils existent parce que le prix de chaque opération a suffisamment baissé.
Google illustre ce mécanisme. Ses puces d'IA les plus récentes sont près de 30x plus efficaces que les premiers modèles. Pourtant, la consommation électrique de ses data centers a plus que doublé, de 18 TWh en 2021 à 44 TWh en 2025. Cette même année, la consommation électrique totale du groupe a encore augmenté de 37 %, la hausse la plus forte de son histoire. L'entreprise le constate elle-même : son infrastructure IA croît plus vite que le réseau ne se décarbone.
Les projections vont également dans ce sens. L’Agence Internationale de l'Énergie estime que la consommation électrique mondiale des data centers pourrait dépasser 900 TWh en 2030, soit plus du double de son niveau de 2024.
C’est l'équivalent de deux fois la consommation électrique annuelle de la France. L'IA constitue l'un des principaux moteurs de cette croissance.
Trois clés pour analyser une entreprise du numérique
Pour un investisseur, une baisse de l'intensité énergétique ne suffit pas à caractériser la trajectoire d'une entreprise. Il faut revenir à la réalité physique du secteur.
Quels volumes sont réellement déployés ?
Nombre de serveurs, puissance électrique des data centers, équipements fabriqués, durée de vie du matériel… Ces informations sont souvent moins accessibles que les données financières ou carbone, pourtant, elles sont essentielles pour mesurer l'évolution des volumes. Une hausse rapide des capacités installées peut annuler les gains d'efficacité, voire les dépasser.
Quelle électricité alimente ces infrastructures ?
En 2025, produire un kilowattheure en France a émis en moyenne 19,6 gCO₂e, contre environ 178 gCO₂e pour la moyenne européenne, soit environ 9 fois moins. Un même data center n'a donc pas la même empreinte selon le système électrique auquel il est raccordé. L’implantation des infrastructures et le mix électrique qui les alimente deviennent donc des critères d’analyse.
Quel périmètre d'émissions est réellement couvert ?
Le numérique peut paraître peu carboné si l’on ne regarde que ses émissions directes et l’électricité consommée. Mais le secteur dépend d’une infrastructure physique nécessaire à son fonctionnement : semi-conducteurs, serveurs, terminaux, réseaux, bâtiments et équipements électriques doivent être fabriqués, transportés et renouvelés.
La majeure partie de l’empreinte carbone du secteur se situe ainsi dans la chaîne de valeur. Dans une étude portant sur 82 grandes entreprises du numérique, Carbon4 Finance estime que les émissions totales de la chaine de valeur représentent en moyenne plus de 90 % du bilan. Les exclure de l’analyse donne donc une vision très partielle de l’empreinte réelle du secteur.
La croissance du numérique redevient une question physique.
Le numérique n’est pas immatériel : sa croissance repose sur un socle industriel. Plus ses usages augmentent, plus il dépend de semi-conducteurs, d’électricité, de réseaux, de refroidissement et de matériaux. Pour l’investisseur, l’enjeu n’est donc plus seulement d’identifier les entreprises technologiques capables de croître, mais aussi les acteurs industriels capables de fournir ce socle dans un monde contraint par l’énergie et les ressources.
Ces questions sont au cœur de la méthodologie systémique de Chloé in the Sky.
Sources
Key Questions on Energy and AI, Agence internationale de l'énergie, 2026
Le numérique : un secteur déconnecté des enjeux climat ?, Carbon4 Finance, 2023
Le numérique en 2024 : un secteur toujours plus déconnecté de la réalité climatique, Carbon4 Finance, 2025
Bilan électrique 2025, RTE, 2026
2025 Environmental Report, Google, 2025
Cet article est fourni à titre informatif. Il ne constitue pas un conseil en investissement personnalisé.
