L’intelligence artificielle, nouvel alibi de l’utopie nucléaire

En avril 2024, le dirigeant de Google Sundar Pichai, l’un des acteurs majeurs de l’IA, en expliquait la cause : « Le besoin de calcul informatique pour l’IA a été multiplié par un million en six ans et il décuple chaque année. » Une requête sur ChapGPT consomme environ dix fois plus d’énergie qu’une requête sur un moteur de recherche classique.

Pour faire face à ces besoins – mais aussi à ceux liés aux cryptomonnaies –, des data centers, particulièrement énergivores, sont construits par centaines à travers le monde. Dans le même temps, le besoin de terminaux puissants (smartphones, ordinateurs) explose également. Selon un rapport de l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la consommation d’électricité des centres de données numériques pourrait passer de 460 TWh – soit 2 % de la demande mondiale actuellement –, à 1 050 TWh en 2026.

Résultat : les géants de l’IA (Microsoft, Google…) ont vu leurs émissions de CO₂ s’envoler. Ainsi, Google a annoncé que ses émissions de gaz à effet de serre avaient augmenté de 13 % en un an (et de 48 % en cinq ans), éloignant l’entreprise de son objectif affiché de neutralité carbone en 2030.

La fusion nucléaire, espoir de la futurologie

Que faire pour inverser la tendance ? La plupart de ces géants ont massivement investi dans les énergies renouvelables (solaire, éolien) pour produire (ou acheter) une énergie décarbonée. Mais l’augmentation des capacités installées ne suit pas celle de la demande, d’où le recours à des centrales au charbon ou au gaz qui accroissent les émissions de CO₂.

Pour les futurologues, il existe pourtant une autre voie : la fusion nucléaire. D’après Sam Altmann, « il n’y a pas moyen d’y arriver sans une avancée scientifique […]. C’est ce qui nous motive à investir encore davantage dans la fusion nucléaire ». Joignant la parole aux actes, il est devenu actionnaire d’une start-up spécialisée dans cette technologie : Helion Energy.

En quoi consiste la fusion nucléaire ? Il s’agit d’une vieille idée, utilisée pour la production des bombes H, où deux noyaux atomiques s’assemblent pour former un noyau plus lourd. La réaction en chaîne produit alors une énergie considérable. Sur le papier, cette technologie présente deux avantages. Elle utilise un combustible disponible en quantité sur la planète, issu de deux éléments : le deutérium, présent à l’état naturel dans les océans, et le tritium, issu du lithium, dont les réserves permettraient de produire de l’électricité en quantité pendant un million d’années. Autre avantage : contrairement à la filière nucléaire classique à base d’uranium enrichi, les produits de la fusion ne sont pas radioactifs.

Mais il y a évidemment un hic : aucun élément de preuve tangible n’a permis de prouver la faisabilité et la sûreté de cette technologie à une échelle industrielle. Les projets de recherche pour des applications civiles existent pourtant depuis les années 1950. Mais ils n’ont jamais débouché sur aucune application industrielle pour la production d’énergie.

C’est par exemple l’objet du projet international Iter à Cadarache (Bouches-du-Rhône), qui rassemble les principales agences atomiques des pays avancés dans ce qui constitue l’un des plus grands projets scientifiques mondiaux. Des milliards d’euros ont déjà été investis pour la mise en route hypothétique d’un démonstrateur en 2034 (contre 2025 prévu initialement). Il faut dire que le défi est de taille : il s’agit de créer et maintenir une température de plusieurs milliers de degrés dans un environnement confiné.

Aux Etats-Unis, la start-up soutenue par Sam Altman a pour ambition de construire des petits réacteurs modulaires (PRM). Mais, jusque-là, l’entreprise a échoué à convaincre les autorités américaines du nucléaire de construire un démonstrateur, faute de preuves suffisantes quant à la maîtrise des risques de cette technologie.

Produire une énergie illimitée : le retour d’une vieille utopie

L’aventure de la fusion nucléaire, promesse d’une énergie illimitée sans empreinte environnementale, ressemble en tous points à celle de la surgénération, dont l’historien Jean-Baptiste Fressoz a fait la critique dans un ouvrage récent.

Comme la fusion nucléaire, la surgénération est une technologie nucléaire, promue dès les années 1940, qui se fonde sur la promesse d’une production d’énergie illimitée. Dès le début des années 1950, de nombreux experts s’inquiètent en effet de l’impact d’une croissance économique rapide sur l’épuisement des ressources, notamment fossiles. L’idée d’une transition atomique est alors avancée par des futurologues, également censée lutter contre le phénomène du changement climatique d’origine anthropique qui commence à être conceptualisé.

Mais un obstacle se dresse sur la route du nucléaire issu de la filière uranium : les réserves prouvées récupérables de ce minerai, qui ne sont alors que de quelques milliers de tonnes. A l’inverse, la surgénération, capable de produire plus d’isotopes fissiles1 qu’elle n’en consomme, suscite un grand enthousiasme parmi les experts.

Dans les décennies qui suivent, 30 % des dépenses de recherche et développement (R&D) publiques dans l’énergie sont consacrées à cette technologie. Mais les promesses ne se concrétiseront jamais. L’accident de Tchernobyl constitue un premier coup d’arrêt en 1986. Quant au prototype Superphénix, inauguré en France en 1991, il est arrêté définitivement en au bout de onze mois du fait de fuites de sodium.

Ces deux histoires (celles de la fusion nucléaire et de la surgénération) partagent de nombreux points communs dont la perspective d’un futur énergétique sans fin, libéré de la consommation de ressources naturelles et du problème du changement climatique, permettant de poursuivre le rêve d’une croissance économique illimitée. La fusion nucléaire réussira-t-elle là où la surgénération a échoué ? Rien n’est moins sûr.

Plutôt que de miser exclusivement sur une hypothétique percée technologique, la démarche la plus urgente et la plus responsable n’est-elle pas d’explorer sérieusement la voie de la sobriété numérique ? Il s’agit à la fois de modérer la demande, en limitant les usages de l’intelligence artificielle aux domaines où la technologie démontre une véritable utilité sociale, mais également de changer de logique de conception : développer des modèles d’IA plus petits et moins gourmands en données et s’engager résolument dans l’écoconception des modèles et de serveurs.

Cet article a été republié à partir du site d’Alternatives Économiques.