IA et transition énergétique : un défi stratégique pour TotalEnergies ?
Intelligence Artificielle et Transition Énergétique : Un Nouvel Équilibre à Inventer
L’intelligence artificielle (IA) s’impose aujourd’hui comme un levier stratégique pour l’industrie de l’énergie. Elle révolutionne la gestion des données, l’optimisation des flux énergétiques et la maintenance prédictive, tout en offrant des perspectives inédites pour la décarbonation et la performance opérationnelle.
Mais cette transformation numérique, accélérée par l’essor de l’IA générative, s’accompagne d’une vigilance croissante sur son empreinte environnementale et sur la cohérence avec la trajectoire Net Zero 2050.
C’est tout l’objet de cette thèse professionnelle menée dans le cadre du MBA DMB.
"Comment TotalEnergies peut-elle tirer parti de l’intelligence artificielle pour renforcer sa performance industrielle, tout en maîtrisant les impacts environnementaux associés et en favorisant l’adhésion collective à sa stratégie de transition énergétique ?"
À l’heure où l’innovation technologique est à la fois solution et problème, cette réflexion propose des pistes concrètes pour un alignement crédible entre transformation digitale et durabilité.
IA et énergie : des gains tangibles, des défis nouveaux
Pourquoi l’IA est devenue incontournable dans l’énergie
L’IA déployée chez TotalEnergies couvre un large spectre :
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Maintenance prédictive (raffineries, réseaux) : réduction des incidents, allongement de la durée de vie des équipements, économie de ressources.
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Optimisation énergétique : modélisation avancée des flux, meilleure anticipation de la production et de la demande, intégration des renouvelables.
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Réduction des émissions : analyse en temps réel, détection d’anomalies, pilotage des consommations.
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Logistique et distribution : machine learning pour optimiser les chaînes d’approvisionnement et la distribution.
Selon KPMG, 79 % des entreprises du secteur énergie constatent déjà des gains d’efficacité grâce à l’IA, et 60 % un retour sur investissement supérieur à 10 %.
Un levier à double tranchant pour le climat
L’IA, et particulièrement l’IA générative, est très consommatrice en énergie et en ressources informatiques.
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Les data centers, l’IA et les cryptomonnaies représentaient déjà près de 2 % de la consommation électrique mondiale en 2022 (460 TWh), soit plus que la consommation annuelle de la France.
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Une requête sur ChatGPT consomme environ 2,9 Wh, soit dix fois plus qu’une recherche Google classique.
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L’entraînement d’un modèle de type BLOOM a généré 25 tonnes de CO₂, soit 10 fois l’empreinte carbone annuelle d’un Français.
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Selon l’AIE, la hausse de la consommation électrique des data centers et de l’IA pourrait atteindre l’équivalent de la consommation de la Suède ou de l’Allemagne d’ici 2026.
Ce paradoxe est central pour TotalEnergies, acteur exposé à la critique sur son impact carbone : comment faire de l’IA un accélérateur de la transition sans aggraver son propre bilan environnemental ?
Gouverner l’IA de manière alignée avec les engagements climatiques
Ce que disent les retours d’expérience et la littérature
Des entretiens menés auprès de collaborateurs, d’experts IA et RSE de TotalEnergies, ainsi que la littérature sectorielle, font ressortir trois constats :
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La gouvernance de l’IA reste trop souvent technique, avec une intégration RSE encore partielle.
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Les gains environnementaux sont rarement mesurés selon des indicateurs partagés et alignés sur la stratégie climat globale.
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La communication externe met l’accent sur la performance, mais peu sur la transparence des impacts écologiques ou sur la pédagogie auprès des parties prenantes externes.
Trois conditions pour un usage responsable
Mesurer systématiquement l’empreinte environnementale des projets IA
Adopter une IA sobre et écoconçue (“Green AI”)
- Développement d’algorithmes plus efficaces, mutualisation des infrastructures, recours à des data centers alimentés par des énergies renouvelables.
- Privilégier les usages “AI for Green” : IA au service de la réduction des émissions et de l’optimisation énergétique.
Ancrer l’IA dans la stratégie climat et la gouvernance éthique
Recommandations pour TotalEnergies et les acteurs du secteur
Instaurer une charte IA responsable
Cette charte pourrait définir les critères d’acceptabilité environnementale d’un projet IA. Elle formaliserait des engagements tels que :
• sobriété algorithmique
• hébergement vert
• reporting climatique intégré
Créer un indicateur IA & climat
Ce KPI permettrait de suivre l’impact environnemental de chaque projet IA en lien avec les objectifs Net Zéro 2050. Il s’inscrirait dans les documents de pilotage RSE.
Communiquer sur des preuves, pas sur des intentions
Il est essentiel d’adosser toute communication IA à des résultats mesurés et vérifiables. Cela renforce la légitimité de l’entreprise et évite les accusations de greenwashing technologique.
Conclusion
L’intelligence artificielle et la transition énergétique ne sont pas antinomiques, mais leur compatibilité dépend d’un facteur clé : une cohérence stratégique entre innovation, sobriété et transparence.
Pour TotalEnergies, il ne s’agit plus de choisir entre performance et durabilité, mais d’inventer un modèle où l’IA devient un atout pour la planète, à condition d’en gouverner l’usage de façon responsable, mesurable et collective.
Samuel KIKOBO
Chargé de communication
Diplômé d’un Master en Communication Digitale, avec deux années d’expérience en alternance chez TotalEnergies à la Raffinerie de Feyzin. Spécialisé en communication 360°, je combine expertise terrain, sens de la stratégie et capacité à vulgariser des sujets techniques liés à l’industrie et à l’énergie.