La Chine accélère l'intégration de l'IA dans son réseau énergétique national

Alors que la Chine accélère sa transition énergétique, l'intelligence artificielle commence à transformer la production, la distribution et la consommation d'électricité, dépassant le cadre des politiques pour avoir un impact sur les opérations quotidiennes.

Une installation située à Chifeng, dans le nord de la Chine, illustre cette évolution. Cette usine produit de l'hydrogène et de l'ammoniac en utilisant exclusivement l'énergie provenant des installations éoliennes et solaires adjacentes. Le fait de fonctionner sur un micro-réseau isolé plutôt que sur le réseau principal présente un défi unique, parallèlement à son avantage en termes d'énergie propre : la production d'énergie renouvelable fluctue en fonction des conditions météorologiques.

Pour maintenir une production constante, l'installation utilise une plateforme de contrôle alimentée par l'IA développée par Envision. Ce système module dynamiquement les opérations en fonction des variations de la production éolienne et solaire, abandonnant les calendriers de production fixes. Comme l'a détaillé Reuters, l'ingénieur en chef d'Envision spécialisé dans l'hydrogène, Zhang Jian, a comparé l'IA à un chef d'orchestre, synchronisant de manière transparente l'approvisionnement en électricité avec la demande industrielle.

La plateforme augmente automatiquement la production pendant les périodes de vent fort afin d'utiliser l'énergie excédentaire, et la réduit pendant les périodes d'accalmie afin d'éviter de surcharger le réseau. Selon Zhang, cela permet un fonctionnement très efficace de l'usine malgré la variabilité inhérente aux énergies renouvelables.

De telles initiatives sont essentielles à la stratégie chinoise en matière d'hydrogène et d'ammoniac, des combustibles considérés comme cruciaux pour la décarbonisation de secteurs difficiles à réduire, tels que l'acier et le transport maritime. Elles reflètent également une ambition plus large : tirer parti de l'IA pour gérer la complexité croissante de l'intégration de grandes quantités d'énergie renouvelable dans le réseau national.

Les universitaires soulignent le rôle potentiel de l'IA dans la réalisation des objectifs climatiques. Zheng Saina, professeure associée à l'université Southeast, spécialisée dans les transitions vers une économie à faible émission de carbone, note que les applications de l'IA vont de la surveillance des émissions à la prévision de l'offre et de la demande. Cependant, elle met également en garde contre l'empreinte énergétique considérable de l'IA, due en grande partie aux centres de données gourmands en énergie.

Si la Chine est le leader mondial en matière de nouvelles installations éoliennes et solaires, il est difficile d'intégrer efficacement cette capacité. Cory Combs, de Trivium China, observe que l'IA est désormais largement considérée comme un outil essentiel pour améliorer la flexibilité et la réactivité du réseau.

Ce point de vue a été confirmé dans une stratégie nationale « IA + Énergie » dévoilée en septembre dernier. Cette politique favorise une intégration plus étroite entre l'IA et le secteur de l'énergie, en préconisant des modèles spécialisés de grande envergure dédiés à la gestion du réseau, à la production d'électricité et aux applications industrielles. D'ici 2027, les autorités prévoient de lancer de nombreux projets pilotes et de tester l'IA dans plus de 100 scénarios, avec pour objectif une intégration IA-énergie de pointe au niveau mondial d'ici 2030.

M. Combs note que l'accent est mis sur des outils spécialisés pour des tâches spécifiques, telles que l'optimisation des parcs éoliens ou l'équilibrage des charges du réseau, plutôt que sur l'IA à usage général. Cette approche diffère de celle des États-Unis qui, selon Hu Guangzhou, professeur à la CEIBS de Shanghai, ont investi davantage dans des modèles linguistiques fondamentaux à grande échelle.

La prévision de la demande est l'une des applications immédiates. Fang Lurui, de l'université Xi'an Jiaotong-Liverpool, explique que les réseaux électriques nécessitent un équilibre parfait en temps réel pour éviter les coupures de courant. Des prévisions précises de l'IA concernant la production et la consommation d'énergies renouvelables permettent aux opérateurs de réseaux électriques de planifier efficacement, en stockant l'énergie ou en réduisant la dépendance aux centrales à charbon de pointe.

Les premières mises en œuvre sont en cours. La centrale électrique virtuelle de la ville de Shanghai regroupe des dizaines d'actifs distribués, notamment des centres de données, des systèmes de gestion des bâtiments et des chargeurs de véhicules électriques, au sein d'un réseau coordonné. Lors d'un essai réalisé en août, le système a réussi à réduire de plus de 160 mégawatts la demande de pointe, ce qui est comparable à la production d'une petite centrale à charbon.

M. Combs souligne que de tels systèmes sont essentiels à mesure que la production d'électricité devient plus décentralisée et variable. « Il faut un système robuste capable d'effectuer des analyses prédictives et de s'adapter rapidement aux nouvelles données », a-t-il déclaré.

Au-delà du réseau électrique, la Chine explore l'IA pour son marché national du carbone, qui réglemente plus de 3 000 entreprises dans des secteurs à fortes émissions tels que l'électricité, l'acier, le ciment et l'aluminium, responsables collectivement de plus de 60 % des émissions du pays. Chen Zhibin, d'adelphi, suggère que l'IA pourrait aider les régulateurs à vérifier les données d'émissions, à optimiser la distribution des quotas et à aider les entreprises à mieux comprendre leurs coûts liés au carbone.

Mais ces opportunités s'accompagnent de risques croissants. Des recherches indiquent que d'ici 2030, la consommation d'électricité des centres de données d'IA chinois pourrait dépasser 1 000 térawattheures par an, soit l'équivalent de la consommation totale actuelle du Japon. Les émissions liées au cycle de vie de ce secteur devraient augmenter fortement, pour atteindre un pic après l'objectif carbone de la Chine pour 2030.

Xiong Qiyang, doctorant à l'université Renmin impliqué dans une telle étude, attribue cela à la dépendance continue de la Chine à l'égard de l'énergie au charbon. Il met en garde contre le fait qu'une croissance incontrôlée de l'IA pourrait compromettre les objectifs climatiques sans une transition plus rapide vers les énergies propres.

Les régulateurs réagissent. Un plan d'action pour 2024 oblige les centres de données à améliorer leur efficacité énergétique et à augmenter leur consommation d'énergies renouvelables de 10 % par an. D'autres politiques encouragent la construction de nouvelles installations dans les régions occidentales, riches en ressources éoliennes et solaires.

Les opérateurs innovent également. Au large de Shanghai, un centre de données sous-marin est en cours de préparation. Il utilisera l'eau de mer pour le refroidissement afin de réduire la consommation d'énergie et d'eau douce. Le développeur Hailanyun affirme que l'installation sera principalement alimentée par un parc éolien offshore et qu'elle pourra être reproduite si elle s'avère concluante.

Malgré la demande énergétique croissante de l'IA, M. Xiong soutient que son impact net sur les émissions pourrait rester positif si elle était déployée de manière stratégique. En optimisant l'industrie lourde, les systèmes électriques et les marchés du carbone, l'IA pourrait rester un outil indispensable à la décarbonisation de la Chine, même si elle introduit de nouvelles complexités pour les décideurs politiques.

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