Prioriser l'intelligence énergétique pour une croissance durable

Prioriser l'intelligence énergétique pour une croissance durable

Le comté de Loudoun, en Virginie, autrefois connu pour ses paysages pastoraux et sa proximité avec Washington, DC, a acquis ces dernières années une réputation plus moderne : la région possède la plus forte concentration de centres de données au monde.

Il y a dix ans, ces installations alimentaient les e-mails et le commerce électronique. Aujourd'hui, grâce à l'augmentation fulgurante de la demande pour tout ce qui est infusé par l'IA, le fournisseur d'énergie local, Dominion Energy, s'efforce de suivre le rythme des demandes énergétiques croissantes. La pression est si forte que l'aéroport international de Dulles construit la plus grande installation solaire aéroportuaire du pays, une initiative très visible pour renforcer le mix énergétique de la région.

Les campus de centres de données comme celui de Loudoun se multiplient à travers le pays pour répondre à un appétit insatiable pour l'IA. Mais cette expansion a un coût énorme. Rien qu'aux États-Unis, les centres de données ont consommé environ 4 % de l'électricité nationale en 2024. Les projections suggèrent que ce chiffre pourrait atteindre 12 % d'ici 2028. Pour mettre cela en perspective, un seul centre de données de 100 mégawatts consomme à peu près autant d'électricité que 80 000 foyers américains. Les centres de données en construction aujourd'hui se préparent à une échelle de gigawatts, suffisante pour alimenter une ville de taille moyenne.

Pour les dirigeants d'entreprise, les coûts énergétiques associés à l'IA et à l'infrastructure des données deviennent rapidement une préoccupation budgétaire et un potentiel goulot d'étranglement pour la croissance. Répondre à cette situation nécessite une capacité que la plupart des organisations commencent à peine à développer : l'intelligence énergétique. Cette discipline émergente consiste à comprendre où, quand et pourquoi l'énergie est consommée, et à utiliser ces informations pour optimiser les opérations et contrôler les coûts.

Ces efforts visent à répondre à la fois aux pressions financières immédiates et aux risques réputationnels à long terme, alors que des communautés comme le comté de Loudoun deviennent de plus en plus préoccupées par les demandes énergétiques associées au développement des centres de données à proximité.

En décembre 2025, MIT Technology Review Insights a mené une enquête auprès de 300 dirigeants pour comprendre comment les entreprises envisagent l'intelligence énergétique aujourd'hui, ainsi que les défis qu'elles anticipent pour l'avenir.

Voici cinq de nos résultats les plus notables :

• L'intelligence énergétique devient une priorité universelle pour les entreprises. Cent pour cent des dirigeants interrogés s'attendent à ce que la capacité de mesurer et de gérer stratégiquement la consommation d'énergie devienne un indicateur commercial important dans les deux prochaines années.

• Les charges de travail liées à l'IA entraînent déjà des augmentations de coûts mesurables, et la hausse ne fait que commencer. Deux tiers des dirigeants (68 %) rapportent que leurs entreprises ont fait face à des augmentations de coûts énergétiques de 10 % ou plus au cours des 12 derniers mois en raison des charges de travail liées à l'IA et aux données. Près de tous les répondants (97 %) anticipent que la consommation d'énergie liée à l'IA dans leur organisation augmentera au cours des 12 à 18 mois à venir.

• La montée des coûts est la principale menace liée à l'énergie pour l'innovation en IA. La moitié des dirigeants (51 %) classent l'augmentation des coûts comme le plus grand risque lié à l'énergie pour leurs initiatives numériques et d'IA. La plupart des entreprises qui suivent et tentent d'optimiser la consommation d'énergie des centres de données sont motivées par la gestion des coûts.

• Les organisations réagissent par l'optimisation des infrastructures et des partenariats énergétiquement efficaces. Pour faire face à la demande énergétique croissante, trois dirigeants sur quatre (74 %) optimisent les infrastructures existantes, tandis que 69 % s'associent à des fournisseurs de cloud et de stockage écoénergétiques. Plus de la moitié mettent également en œuvre la planification des charges de travail d'IA (61 %) et investissent dans du matériel plus efficace (56 %).

• Combler le fossé de mesure est la prochaine frontière. La plupart des entreprises manquent encore des données granulaires nécessaires pour une véritable intelligence énergétique. Ce fossé est particulièrement prononcé pour les entreprises s'appuyant sur des fournisseurs de cloud tiers et des services gérés pour leurs besoins en calcul et en stockage de données, où 71 % affirment que les coûts basés sur la consommation augmentent, mais les métriques énergétiques sont souvent opaques.