Quand vous allumez votre radiateur un soir de janvier, un algorithme le sait. Pas parce qu’il vous espionne — parce qu’il surveille le réseau électrique tout entier. Quelque part dans un centre de contrôle de RTE, une intelligence artificielle a prédit votre geste. Elle l’a croisé avec les prévisions météo, la production des éoliennes du Nord, la disponibilité des centrales nucléaires et la consommation de millions d’autres foyers. Elle a calculé, en quelques millisecondes, comment maintenir l’équilibre entre production et consommation sur les 106 000 kilomètres de lignes haute tension du pays.
Ce n’est pas un exercice théorique. C’est le quotidien de la gestion du réseau électrique français en 2026. Et l’IA y joue un rôle de plus en plus central — à la fois comme solution et comme problème.
RTE : 100 milliards d’euros et le projet « Anticiper »
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RTE, le gestionnaire du réseau de transport d’électricité français, a lancé en février 2025 un plan d’investissement de 100 milliards d’euros sur quinze ans. C’est le troisième grand programme d’électrification de la France depuis la Seconde Guerre mondiale, après la reconstruction du réseau et la construction du parc nucléaire. L’objectif : renouveler 23 500 kilomètres de lignes et 85 000 pylônes, raccorder les futurs EPR2 et les parcs éoliens en mer, et rendre l’ensemble résilient à un réchauffement de 4°C d’ici 2100.
L’intelligence artificielle est au cœur de cette transformation. Le projet « Anticiper », développé par RTE, utilise des modèles d’apprentissage profond pour améliorer les prévisions de consommation à court et moyen terme. L’IA intègre des données météorologiques, les historiques de consommation et des centaines de paramètres — température, vent, nébulosité, jours fériés, événements sportifs télévisés — pour prédire la demande d’électricité heure par heure.
Pourquoi c’est crucial ? Parce que le système électrique français change de nature. Historiquement, la production suivait la consommation : quand les Français allumaient leurs radiateurs, EDF montait en puissance ses centrales. Avec l’essor des énergies renouvelables — éolien, solaire —, la production devient intermittente et partiellement imprévisible. L’IA permet de renverser la logique : anticiper les fluctuations de production et adapter la consommation en conséquence.
En 2025, RTE a investi plus de 3,3 milliards d’euros. Son chiffre d’affaires a atteint 6,66 milliards d’euros, en hausse de 20 %. Malgré les aléas — tempête Benjamin, crues, « mini tornades » dans l’Allier en juin, canicule précoce en juillet —, le gestionnaire a maintenu ses objectifs de performance opérationnelle. Le bilan prévisionnel 2025 indique que le risque de défaillance hivernale est très faible pour 2025-2026, même en cas de vague de froid. La France est même entrée dans une phase de surcapacité électrique, un paradoxe temporaire avant la remontée attendue de la consommation à partir de 2028, portée par la décarbonation industrielle et l’essor des data centers.
Enedis : les compteurs Linky deviennent les yeux de l’IA
Si RTE gère l’autoroute haute tension, Enedis gère les routes départementales — le réseau de distribution qui amène l’électricité jusqu’à votre compteur. Et ce compteur, dans la grande majorité des foyers français, c’est un Linky. Ce boîtier vert communiquant, souvent décrié lors de son déploiement, est en réalité devenu une mine de données pour l’intelligence artificielle.
CartoLine BT, développé par les équipes R&D d’Enedis, est un outil d’IA qui analyse en temps réel les données remontées par les compteurs Linky — coupures de courant, surtensions, variations de tension — pour détecter les anomalies sur le réseau basse tension avant qu’elles ne provoquent des pannes. Les résultats sont impressionnants : plus de 95 % des suspicions d’anomalies remontées par l’outil se sont révélées être de vraies anomalies sur le terrain. Et plus de 50 % des recommandations d’intervention prioritaires donnent lieu à une panne dans les 15 jours — ce qui signifie que l’IA détecte les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
CartoLine BT a valu à Enedis un prix international à l’ISGAN Award 2023, une distinction décernée par l’Agence internationale de l’énergie aux innovations les plus prometteuses dans les réseaux intelligents.
Mais Enedis ne s’arrête pas aux données des compteurs. En partenariat avec Alteia, spin-off de Delair spécialisée en gestion de données visuelles, le distributeur a lancé un programme d’inspection prédictive par IA sur son réseau aérien moyenne tension. Des images captées par drones, hélicoptères ou smartphones sont analysées par des algorithmes capables d’identifier automatiquement les équipements et les anomalies — végétation envahissante, isolateurs endommagés, poteaux fragilisés. Le programme a démarré sur 6 500 kilomètres de lignes, représentant près d’un demi-million d’images analysées. C’est une première mondiale dans le secteur de la gestion des réseaux électriques.
En parallèle, l’Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT) a développé pour Enedis un modèle de maintenance préventive basé sur le machine learning. L’algorithme ne se base pas sur des connaissances expertes, mais sur l’historique des pannes réelles : à partir de l’état d’un câble à un instant donné, il prédit sa durée de vie avant la prochaine défaillance. Le modèle a été testé sur quatre années d’historique de données et a montré une amélioration significative de la qualité de prédiction.
L’IA qui vous fait économiser 120 euros sur votre chauffe-eau
L’intelligence artificielle ne se contente pas de surveiller les grands réseaux. Elle descend jusque dans les appartements, les chauffe-eau et les radiateurs des Français.
Elax Energie, créée il y a quatre ans, a équipé plus de 25 000 chauffe-eau chez 80 bailleurs sociaux — Action Logement, CDC Habitat, Régie immobilière de la ville de Paris — d’un thermostat intelligent piloté par IA. Le boîtier se branche en vingt minutes sur n’importe quel chauffe-eau. Il analyse les habitudes de consommation du locataire et ajuste la température de consigne en fonction des besoins réels. Résultat : 120 euros d’économie par an et 25 % de réduction de la consommation électrique — ce qui soulage d’autant le réseau.
Gridfit, sous sa marque Tilt Energy, opérateur d’effacement agréé par RTE depuis juin 2024, développe des algorithmes de prédiction de consommation capables de piloter des thermostats, des pompes à chaleur, des chauffe-eau, des bornes de recharge pour véhicules électriques et des batteries. Leroy-Merlin l’a sollicité pour créer une offre de flexibilité sur son application domotique Enki.
L’ambition est considérable. L’installation de 100 000 modules d’automatisation d’ici 2030 pourrait générer 15 % d’économie d’énergie — jusqu’à 15 TWh —, avec une capacité de modulation pouvant atteindre 2,5 gigawatts en temps normal et 6 gigawatts en cas de signal rouge Ecowatt, le dispositif d’alerte de RTE sur la saturation du réseau.
Cette flexibilité diffuse — répartie sur des millions d’appareils plutôt que concentrée dans quelques grandes centrales — n’était pas possible il y a dix ans. C’est l’intelligence artificielle qui rend le pilotage de millions de thermostats individuels techniquement faisable. L’IA ne gère pas seulement la production. Elle gère la demande.
Le paradoxe : l’IA qui dévore l’électricité qu’elle est censée économiser
Il y a un éléphant dans la pièce. L’intelligence artificielle qui optimise le réseau électrique est aussi celle qui menace de le saturer. Une requête ChatGPT consomme environ dix fois plus d’énergie qu’une recherche Google. L’entraînement d’un modèle comme GPT-5 nécessite jusqu’à 650 MWh — la consommation de 60 foyers français pendant un an. Les data centers dédiés à l’IA consomment quatre à cinq fois plus que les centres traditionnels.
En France, les data centers représentent aujourd’hui environ 2 % de la consommation électrique. RTE estime que cette part pourrait tripler d’ici 2035, passant de 10 TWh à 23-28 TWh. La France comptait 315 centres de données commerciaux en 2024, contre 200 en 2020 — une hausse de 57,5 % en quatre ans. Et le mouvement s’accélère : le gouvernement a annoncé la mise en service de 35 data centers dédiés à l’IA à partir de 2025. Au sommet de l’IA de Paris en février 2025, Emmanuel Macron a lancé son « plug baby, plug » — raccordez.
Le plus grand campus d’IA en Europe est en projet, porté par une coentreprise réunissant Bpifrance, MGX, Mistral AI et NVIDIA, avec des partenaires comme Bouygues, EDF, l’École Polytechnique et… RTE. Le gestionnaire du réseau se retrouve ainsi dans une position singulière : il doit à la fois fournir l’électricité aux data centers qui entraînent les IA, et utiliser ces mêmes IA pour gérer un réseau que les data centers surchargent.
Le Shift Project, dans un rapport d’octobre 2025, a modélisé un scénario vertigineux : si la progression actuelle se poursuit, 7,5 % de la production mondiale d’électricité serait consommée par les centres de données en 2030. À ce rythme, toute l’électricité produite dans le monde serait absorbée par les data centers dès 2041. Un scénario théorique, mais qui illustre la tension fondamentale.
Thomas Veyrenc, membre du directoire de RTE, a tempéré ces projections sur LinkedIn, rappelant que les progrès technologiques — en efficacité des puces comme en sobriété des modèles — pourraient atténuer significativement la courbe. Historiquement, les alertes sur la consommation du numérique ont toujours surestimé l’impact réel. Mais historiquement, aucune technologie n’avait connu un taux d’adoption aussi rapide que l’IA générative.
Ce qui se joue dans votre compteur
Le réseau électrique français est à un tournant. D’un côté, 100 milliards d’euros pour le moderniser, des algorithmes qui prédisent les pannes avant qu’elles n’arrivent, des thermostats intelligents qui soulagent le réseau à l’échelle de millions de foyers. De l’autre, une explosion de la demande portée par les data centers, une concentration autour de Paris et Marseille qui crée des risques locaux de saturation, et une facture — le TURPE 7, entré en vigueur en août 2025, a augmenté de 9,6 % sur le transport et 7,7 % sur la distribution.
L’IA n’est pas un luxe dans cette équation. Sans elle, la transition vers un mix électrique dominé par les renouvelables intermittents est tout simplement impossible à piloter. Mais son propre appétit en électricité pourrait être le facteur limitant de son propre développement. L’énergie disponible décidera de la vitesse à laquelle l’IA progresse — pas l’inverse.
En attendant, votre compteur Linky continue de remonter ses données, plusieurs fois par jour. Un algorithme les analyse. S’il détecte une anomalie, un technicien Enedis interviendra avant que vous n’ayez remarqué quoi que ce soit. C’est invisible, silencieux, et c’est déjà en place dans votre rue.
Je suis Ethan, journaliste spécialisé en intelligence artificielle et nouvelles technologies. Je couvre l’actualité de l’IA agentique, des grands modèles de langage et des outils qui transforment nos usages numériques. Mon objectif : rendre accessibles les avancées technologiques les plus complexes, avec rigueur et sans jargon inutile.
