Une étude publiée dans Nature Energy démontre que les centres de données spécialisés dans l’intelligence artificielle peuvent réduire leur consommation d’énergie de 25% pendant les pics de demande, sans affecter leurs performances. L’approche, testée sur un cluster de 256 GPU en Arizona et déployée au Royaume-Uni, pourrait libérer d’importantes capacités sur les réseaux électriques mondiaux, alors que les demandes de raccordement explosent.
La gestion de l’énergie dans les centres de données spécialisés en intelligence artificielle connaît une avancée significative. Une recherche publiée dans Nature Energy révèle que ces infrastructures peuvent fonctionner comme des ressources flexibles du réseau électrique, ajustant leur consommation en temps réel selon les besoins du système. La découverte intervient alors que les demandes de raccordement pour de nouveaux centres de données atteignent des niveaux sans précédent, menaçant la stabilité des réseaux électriques nationaux.
Une orchestration logicielle plutôt que des investissements lourds
L’équipe dirigée par Ayse K. Coskun a mené ses travaux sur un cluster de 256 GPU dans un centre de données hyperscale situé à Phoenix, en Arizona. Contrairement aux approches traditionnelles reposant sur des mises à niveau matérielles coûteuses ou des systèmes de stockage par batteries, la méthode développée utilise l’orchestration logicielle des charges de travail. Le système classifie les tâches d’IA selon leur niveau de flexibilité, ralentissant ou décalant certains processus pendant les périodes de tension sur le réseau, tout en maintenant les opérations critiques dans leurs délais impartis.
Lors d’un essai sur le terrain réalisé le 3 mai 2025, le dispositif a maintenu une réduction de puissance de 25% pendant trois heures complètes, tout en préservant les garanties de qualité de service pour les applications d’intelligence artificielle. Emerald AI, la start-up à l’origine de la plateforme d’orchestration utilisée lors de cet essai, décrit son système Conductor comme un « médiateur intelligent entre les centres de données et le réseau électrique ».
Une solution face à l’explosion des demandes de raccordement
La recherche arrive à un moment où les réseaux électriques font face à des pressions considérables. Au Royaume-Uni, le régulateur Ofgem a récemment indiqué qu’environ 140 projets de centres de données cherchent à se connecter au réseau, représentant une capacité totale de 50 gigawatts. Ce chiffre dépasse la demande électrique de pointe du pays, qui s’élevait à 45 GW en février 2026. La file d’attente totale des demandes de connexion a connu une croissance spectaculaire, passant de 41 GW en novembre 2024 à 125 GW en juin 2025, certains projets devant patienter plus de dix ans avant d’obtenir leur raccordement.
Le problème réside dans la manière traditionnelle de dimensionner les connexions. Les centres de données demandent généralement des capacités basées sur leur consommation électrique maximale théorique, obligeant les opérateurs de réseau à construire des infrastructures pour des charges qui pourraient rarement se matérialiser. Si ces installations peuvent démontrer une demande flexible, un nombre bien plus important pourrait se connecter à l’infrastructure existante. Les chercheurs estiment que cette approche pourrait libérer jusqu’à 100 GW de capacité sur le seul réseau américain, soit l’équivalent de 20% de la consommation électrique nationale, sans nécessiter de nouvelles lignes de transmission ni de nouvelles capacités de production.
Déploiement au Royaume-Uni et réformes réglementaires
National Grid s’est associé à Emerald AI en septembre 2025 pour introduire ce concept de flexibilité au Royaume-Uni, annonçant une démonstration en direct sur un centre de données connecté au réseau utilisant des GPU NVIDIA. Steve Smith, directeur de la stratégie et de la réglementation de National Grid, a déclaré que « trouver de nouvelles façons de gérer la consommation d’énergie de manière flexible est essentiel pour connecter davantage de centres de données à notre réseau de manière efficace ».
L’Ofgem (GB) a lancé une consultation sur la réforme du processus de raccordement à la demande, proposant des critères financiers plus stricts pour les promoteurs et explorant des mécanismes tels que des dépôts ou des frais non remboursables pour dissuader les demandes spéculatives. Le Conseil britannique de l’énergie pour l’IA du gouvernement, qui rassemble des acteurs majeurs comme Google, Amazon Web Services, Microsoft et Equinix, travaille aux côtés des régulateurs pour libérer de la capacité sur le réseau.
L’évolution soulève cependant des questions sur les incitations économiques. Comme le notent des chercheurs de Resources for the Future, « les centres de données ne sont pas des œuvres caritatives et ils auront besoin d’incitations pour maximiser leur flexibilité ». La manière dont les régulateurs choisiront de récompenser cette flexibilité, ou éventuellement de l’imposer, déterminera si l’expansion rapide de l’intelligence artificielle devient une source de crise pour les réseaux électriques ou au contraire un moteur pour des systèmes énergétiques plus intelligents et résilients.
La capacité des centres de données à moduler leur consommation représente peut-être une piste prometteuse pour concilier développement technologique et contraintes énergétiques.
« AI data centres as grid-interactive assets » – DOI : 10.1038/s41560-025-01927-1
