La croissance rapide de l’intelligence artificielle crée une pression sans précédent sur les réseaux électriques européens, alors que les centres de données se précipitent pour se connecter et consommer des quantités massives d’électricité. Même si l’Europe peut globalement produire suffisamment d’électricité, le facteur limitant n’est plus l’offre, mais la capacité de déplacer cette énergie de manière efficace. Ce goulot d’étranglement ralentit le déploiement de nouveaux centres de données, sape les ambitions de capitaliser sur le boom de l’IA, et entraîne même l’annulation pure et simple de certains projets.
La crise de la connexion : un retard de 30 GW
National Grid, l’opérateur d’Angleterre et du Pays de Galles, rapporte que plus de 30 gigawatts (GW) de demande proposée pour les centres de données sont actuellement bloqués dans la file d’attente de connexion, soit environ les deux tiers de la consommation électrique maximale de la Grande-Bretagne. Même en reconnaissant que tous les projets ne pourront pas aboutir, l’infrastructure existante est tout simplement insuffisante. Le retard a augmenté depuis 2024, lorsque les centres de données ont été classés comme « infrastructures nationales critiques », déclenchant une augmentation du nombre d’applications qui a triplé en taille.
La situation n’est pas unique au Royaume-Uni. Partout en Europe, les projets échouent parce que l’accès au réseau n’est pas disponible. Les opérateurs de réseau subissent une pression intense de la part des gouvernements pour résoudre la congestion, mais les solutions nécessitent des mises à niveau complexes, lentes et coûteuses.
Infrastructure lente, demande rapide
La construction de nouvelles lignes de transport est la solution évidente à long terme, mais cela peut prendre de sept à quatorze ans en raison de la planification, des obstacles juridiques, des problèmes de chaîne d’approvisionnement et des retards de construction. Parallèlement, la géographie de l’Europe présente des défis supplémentaires. La production d’énergie renouvelable est fortement concentrée dans des régions comme l’Écosse et le nord de l’Angleterre, tandis que la demande, notamment en provenance des centres de données, est concentrée dans les zones densément peuplées plus au sud.
Compte tenu de ces contraintes, les opérateurs de réseau expérimentent des moyens de maximiser la capacité des réseaux existants. Il s’agit notamment de changer de matériel dans les lignes électriques, de rediriger l’énergie autour des zones encombrées et d’ajuster dynamiquement le flux d’énergie en fonction des conditions météorologiques.
Tirer davantage parti des lignes existantes
National Grid teste le « Dynamic Line Rating » (DLR), qui utilise des capteurs pour ajuster la transmission d’énergie en fonction des conditions météorologiques en temps réel. Des températures plus froides permettent un débit énergétique plus élevé sans dépasser les limites de sécurité. Selon la société d’optimisation du réseau Neara, jusqu’à 75 % du réseau britannique pourrait potentiellement transporter plus d’énergie grâce à cette approche.
Une étude de l’UE suggère que les « technologies d’amélioration du réseau » comme le DLR pourraient augmenter la capacité globale du réseau de 40 %, mais leur déploiement reste lent. Pour l’instant, National Grid n’a appliqué le DLR qu’à 275 km de lignes, invoquant le risque de pannes de courant s’il est poussé de manière trop agressive.
Le facteur flexibilité : l’avantage potentiel de l’IA
L’un des principaux défis réside dans le fait que la demande des centres de données atteint son maximum pendant les vagues de chaleur, précisément lorsque la capacité du réseau est la plus faible. Cependant, contrairement aux installations traditionnelles, les centres de données IA peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité dans leurs charges de travail. S’ils peuvent ajuster leur consommation pendant les périodes de pointe ou se tourner vers des batteries sur site, ils pourraient être prioritaires pour la connexion.
National Grid signale que la flexibilité sera récompensée. Les installations d’IA à grande échelle désireuses d’adapter leur consommation d’énergie pourraient obtenir un accès plus rapide au réseau. Cependant, la réglementation actuelle empêche les opérateurs de réseau de prendre formellement en compte cette flexibilité dans la planification des connexions, créant ainsi un décalage entre politique et pragmatisme.
La solution à long terme reste la mise à niveau des infrastructures, mais les correctifs à court terme s’avèrent cruciaux. National Grid estime avoir augmenté sa capacité de 16 GW au cours des cinq dernières années grâce à une combinaison de technologies d’amélioration du réseau et au remplacement de lignes plus anciennes. Cette approche disparate permet de gagner du temps, mais le problème sous-jacent – l’inadéquation entre la demande croissante d’IA et la lenteur du développement des infrastructures – reste une menace importante pour les ambitions de l’Europe dans la course à l’IA.
