L’intégration de l’intelligence artificielle dans le système énergétique chinois commence à façonner la production, le déplacement et l’utilisation de l’énergie – non pas en termes de politiques abstraites, mais dans les opérations quotidiennes.
À Chifeng, une ville du nord de la Chine, une usine alimentée par des énergies renouvelables offre un exemple concret. Le site produit de l’hydrogène et de l’ammoniac en utilisant de l’électricité générée entièrement à partir de fermes éoliennes et solaires voisines. Contrairement aux installations traditionnelles connectées au réseau plus large, cette usine fonctionne sur son propre système fermé. Ce mode de fonctionnement présente un problème ainsi qu’un avantage : l’énergie renouvelable est propre, mais elle varie en fonction de la météo.
Pour maintenir la production stable, l’usine s’appuie sur un système de contrôle piloté par l’IA, développé par son propriétaire, Envision. Au lieu de suivre des horaires fixes, le logiciel ajuste continuellement la production en fonction des changements dans le vent et la lumière du soleil. Comme le rapporte Reuters, Zhang Jian, ingénieur en chef de l’énergie hydrogène chez Envision, a comparé le système à un chef d’orchestre, coordonnant l’approvisionnement en électricité et la demande industrielle en temps réel.
Lorsque la vitesse du vent augmente, la production augmente automatiquement pour tirer pleinement parti de l’énergie disponible. Lorsque les conditions s’affaiblissent, l’utilisation de l’électricité est rapidement réduite pour éviter les contraintes. Zhang a déclaré que le système permet à l’usine de fonctionner avec une grande efficacité malgré la volatilité de l’énergie renouvelable.
Des projets comme celui-ci sont au cœur des plans de la Chine pour l’hydrogène et l’ammoniac, des carburants considérés comme importants pour réduire les émissions dans des secteurs tels que la sidérurgie et le transport maritime. Ils annoncent également une stratégie plus large : utiliser l’IA pour gérer la complexité alors que le pays ajoute davantage d’énergie renouvelable à son réseau.
Les chercheurs soutiennent que l’IA pourrait jouer un rôle significatif dans la réalisation des objectifs climatiques de la Chine. Zheng Saina, professeur associé à l’Université du Sud-Est à Nankin, qui étudie les transitions à faibles émissions, a déclaré que l’IA peut soutenir des tâches allant du suivi des émissions à la prévision de l’offre et de la demande d’électricité. En même temps, elle a mis en garde contre le fait que l’IA elle-même alimente une croissance rapide de la consommation d’énergie, en particulier à travers les centres de données énergivores.
La Chine installe désormais plus de capacité éolienne et solaire que tout autre pays, mais l’absorption efficace de cette énergie reste un défi. Selon Cory Combs, directeur associé de la société de recherche basée à Beijing Trivium China, l’IA est de plus en plus considérée comme un moyen de rendre le réseau plus flexible et réactif.
Cette vision a été officialisée en septembre, lorsque Pékin a introduit une stratégie « IA + énergie ». Le plan appelle à un approfondissement des liens entre les systèmes d’IA et le secteur de l’énergie, notamment le développement de plusieurs grands modèles d’IA axés sur les opérations de réseau, la génération d’électricité et l’utilisation industrielle. D’ici 2027, le gouvernement vise à lancer des dizaines de projets pilotes et à tester l’IA dans plus de 100 cas d’utilisation. Dans un délai de trois ans, les responsables souhaitent que la Chine atteigne ce qu’ils décrivent comme un niveau d’intégration de l’IA dans l’énergie de niveau mondial.
Combs a déclaré que l’accent est mis sur des outils hautement spécialisés conçus pour des tâches spécifiques, tels que la gestion de parcs éoliens, de centrales nucléaires ou de l’équilibrage du réseau, plutôt que sur une IA généraliste. Cette approche contraste avec celle des États-Unis, où une grande partie de l’investissement a été consacrée à la construction de modèles de langage avancés, selon Hu Guangzhou, professeur à la China Europe International Business School à Shanghai.
Un domaine où 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 correspondre à l’offre et à la demande à chaque instant 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 de l’énergie dans des batteries en cas de besoin et de réduire la dépendance à l’égard des centrales à charbon de secours.
Certaines villes expérimentent déjà. Shanghai a lancé une centrale virtuelle à l’échelle de la ville qui relie des dizaines d’opérateurs – y compris des centres de données, des systèmes de bâtiments et des bornes de recharge pour véhicules électriques – dans un réseau coordonné unique. Lors d’un essai en août dernier, le système a réduit la demande de pointe de plus de 160 mégawatts, soit environ l’équivalent de la production d’une petite centrale à 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 qui soit capable de prédire et de prendre en compte rapidement de nouvelles informations », 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 forte émission de carbone tels que l’énergie, l’acier, le ciment et l’aluminium. Ces secteurs produisent ensemble plus de 60 % des émissions de carbone du pays. Chen Zhibin, responsable principal au think tank berlinois adelphi, a déclaré que l’IA pourrait aider les régulateurs à vérifier les données d’émissions, à affiner l’allocation des quotas gratuits et à donner aux entreprises une vision plus claire de leurs coûts de production.
Cependant, les risques augmentent avec les opportunités. Des études suggèrent qu’en 2030, les centres de données d’IA chinois pourraient consommer plus de 1 000 térawattheures d’électricité par an – environ autant que la consommation annuelle actuelle du Japon. Les émissions du cycle de vie du secteur de l’IA sont projetées pour augmenter fortement et atteindre un pic bien après l’objectif d’émissions de 2030 de la Chine.
Xiong Qiyang, chercheur doctorant à l’Université Renmin de Chine et auteur d’une étude sur le sujet, a déclaré que les résultats reflètent la réalité selon laquelle le charbon domine encore le mix énergétique de la Chine. Il a averti qu’une expansion rapide de l’IA pourrait compliquer les objectifs climatiques nationaux si les sources d’énergie ne changent 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’énergie renouvelable 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 est sur le point d’ouvrir, utilisant de l’eau de mer pour le refroidissement afin de réduire la consommation d’énergie et d’eau. Le promoteur, Hailanyun, a déclaré que l’installation tirera la majeure partie de son énergie d’un parc éolien en mer et pourrait être reproduite si le projet s’avère viable.
Malgré les exigences croissantes en énergie de l’IA, Xiong a soutenu que son impact global sur les émissions pourrait encore être positif s’il est appliqué avec précaution. Utilisée pour optimiser l’industrie lourde, les systèmes électriques et les marchés du carbone, l’IA pourrait rester une partie essentielle des efforts de la Chine pour réduire les émissions – même si elle crée de nouvelles pressions que les décideurs doivent gérer.