Choses à Savoir TECH VERTE

Rendre les bâtiments plus économes en énergie ne suffira pas à décarboner nos villes. À mesure que chauffage et électricité deviennent plus propres, une autre source d’émissions prend le dessus : le carbone déjà dépensé avant même d’allumer la première lumière.

Une étude publiée dans Building and Environment a modélisé l’ensemble des immeubles de bureaux australiens jusqu’en 2049. Son estimation de référence atteint près de 138 millions de tonnes de CO₂ équivalent sur la période. Environ 45 % proviendraient du « carbone incorporé ». Derrière ce terme se cachent les émissions liées à la fabrication du béton, de l’acier, du verre, au transport des matériaux, au chantier, à leur remplacement puis à la fin de vie du bâtiment. Et le paradoxe est là. Les émissions liées à l’utilisation des bureaux devraient s’effondrer avec l’électrification, les renouvelables et l’amélioration de l’efficacité énergétique. Le carbone de la construction, lui, diminue beaucoup plus lentement. Selon le scénario étudié, il deviendrait dès 2034 la première source annuelle d’émissions du secteur.

Le béton et l’acier représentent à eux seuls 59 % des émissions cumulées liées aux matériaux. Les chercheurs ont donc testé plusieurs solutions : béton moins carboné, structures bois, bâtiments moins hauts, matériaux biosourcés ou durée de vie plus longue. Elles améliorent fortement le bilan, mais aucune ne suffit seule à respecter une trajectoire climatique compatible avec deux degrés de réchauffement. Le levier le plus puissant est beaucoup moins technologique : rénover davantage et construire moins de mètres carrés neufs. Si le rythme de construction de nouveaux bureaux était divisé par deux, les objectifs de réduction du carbone incorporé deviendraient nettement plus atteignables.

La France est déjà plus avancée sur ce sujet que beaucoup de pays. La réglementation RE2020 impose un plafond d’émissions lié aux matériaux et au chantier des bâtiments neufs, avec des seuils qui se durcissent progressivement jusqu’en 2031. Cette étude ne dit donc pas qu’il faut arrêter de construire. Nous avons évidemment besoin de logements, d’écoles et d’hôpitaux. Elle rappelle simplement qu’un bâtiment très performant peut commencer sa vie avec une énorme dette carbone. Après avoir appris à réduire l’énergie consommée par les bâtiments, la prochaine révolution consiste peut-être à se demander, avant de construire : avons-nous réellement besoin d’un bâtiment neuf ?
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La course américaine à l’intelligence artificielle vient de rencontrer un obstacle que les géants de la tech avaient peut-être sous-estimé : leurs voisins. En trois mois, l’opposition locale a bloqué ou retardé au moins 75 projets de data centers représentant environ 130 milliards de dollars d’investissements.

Attention au chiffre : ces 130 milliards ne se sont pas évaporés et tous les projets ne sont pas annulés. Certains sont simplement retardés par des recours, des moratoires ou des procédures administratives. Mais selon Data Center Watch, jamais autant de projets n’avaient été perturbés en un seul trimestre depuis le début de son suivi en 2023. Le nombre de groupes locaux mobilisés a plus que doublé pour atteindre 833, répartis dans 49 États. Et les opposants ne contestent pas seulement l’intelligence artificielle. Ils parlent d’électricité, d’eau, de bruit, de terrains agricoles et surtout de factures.

Le problème prend de l’ampleur parce que les centres de données changent complètement d’échelle. L’Agence internationale de l’énergie estime que leur consommation mondiale d’électricité pourrait plus que doubler d’ici 2030 pour atteindre environ 945 térawattheures. Aux États-Unis, ils pourraient représenter près de la moitié de la croissance de la demande électrique d’ici la fin de la décennie. La contestation est devenue suffisamment sérieuse pour modifier la politique nationale. En mars, Amazon, Google, Meta, Microsoft, OpenAI, Oracle et xAI ont accepté un engagement voulu par la Maison-Blanche : financer les nouvelles capacités électriques et les infrastructures nécessaires à leurs data centers plutôt que d’en transférer le coût aux particuliers.

Et cette bataille américaine mérite d’être observée en France. En mai, RTE avait déjà réservé près de 18 gigawatts de capacité électrique pour environ 80 projets de data centers, contre seulement 5 gigawatts fin 2024. Certains réclament à eux seuls plus de 400 mégawatts. L’IA était jusqu’ici présentée comme une compétition de puces, de modèles et de milliards. Elle devient aussi une bataille très concrète pour des mégawatts, de l’eau et des hectares. Et les habitants viennent de rappeler aux géants technologiques qu’une infrastructure peut avoir le financement, les GPU et l’électricité nécessaires sans pour autant disposer de la ressource la plus difficile à acheter : l’acceptation locale.
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Des chercheurs viennent de fabriquer des composants photoniques jusqu’à 500 fois moins encombrants que leurs équivalents classiques. Et la prouesse ne vient pas d’une nouvelle machine de gravure : elle vient d’un algorithme capable de dessiner des formes qu’aucun ingénieur n’aurait spontanément imaginées. L’équipe de Harvard et de l’Institut Max-Planck travaille sur des puces photoniques. Contrairement aux processeurs traditionnels, elles utilisent la lumière pour transporter certaines informations. Cette technologie intéresse particulièrement les télécommunications, les ordinateurs quantiques et les centres de données, où déplacer toujours plus de données entre les puces devient un véritable goulet d’étranglement.

Le procédé employé s’appelle la conception inverse. Au lieu de dessiner un composant puis de vérifier son fonctionnement, les chercheurs donnent au logiciel le résultat désiré : séparer différentes longueurs d’onde, trier plusieurs modes lumineux ou réfléchir la lumière. L’algorithme optimise ensuite la répartition de la matière jusqu’à obtenir une nanostructure efficace et compatible avec les procédés industriels. Ce n’est donc pas une IA générative qui « invente une puce » comme ChatGPT rédige un texte, mais un puissant système d’optimisation mathématique. Les chercheurs ont réellement fabriqué et testé trois familles de composants en nitrure de silicium. Certains multiplexeurs occupent une surface 50 à 300 fois plus petite que les modèles conventionnels ; pour certains dispositifs chargés de trier les modes de lumière, le gain atteint environ 500 fois. Les miroirs microscopiques réfléchissent, eux, jusqu’à 98,5 % de la lumière reçue.

Il faut cependant éviter une confusion : l’ensemble d’une puce n’est pas devenu 500 fois plus petit. Ce sont certaines briques photoniques qui ont été miniaturisées. Et les chercheurs doivent maintenant les intégrer à des circuits plus complexes. L’enjeu touche directement la France. À Grenoble, le CEA-Leti développe lui aussi des interconnexions photoniques destinées à soulager les échanges de données dans les futures architectures d’IA. La prochaine révolution des puces ne viendra donc peut-être pas uniquement de transistors toujours plus petits. Elle pourrait aussi venir d’algorithmes capables d’utiliser beaucoup mieux chaque micromètre disponible.
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L’intelligence artificielle vient d’aider des chercheurs à trouver deux nouveaux supraconducteurs. Mais la véritable découverte n’est pas leur performance : ces matériaux ne fonctionnent qu’à environ un degré au-dessus du zéro absolu. L’avancée, c’est la méthode utilisée pour les trouver.

Une équipe internationale coordonnée notamment par l’université Aalto, en Finlande, a identifié deux nouveaux composés : YRu3B2 et LuRu3B2. Après leur fabrication en laboratoire, les chercheurs ont confirmé qu’ils deviennent bien supraconducteurs, à 0,81 et 0,95 kelvin. À cette température, leur résistance électrique disparaît. Autant le dire immédiatement : nous sommes très loin du supraconducteur à température ambiante qui permettrait un jour de transporter de l’électricité pratiquement sans pertes ou de simplifier certaines machines utilisant des aimants extrêmement puissants. Ce qui change, c’est la manière de chercher.

Les combinaisons possibles d’éléments chimiques se comptent par milliards. Tester chacune d’elles avec des calculs quantiques très poussés serait beaucoup trop coûteux. Les chercheurs utilisent donc d’abord l’apprentissage automatique comme un immense filtre. L’algorithme élimine rapidement les candidats peu prometteurs. Les survivants passent ensuite par des calculs physiques beaucoup plus précis, puis par l’étape décisive : la fabrication et la vérification en laboratoire. L’équipe estime que cette approche pourrait permettre d’explorer à terme des milliards de matériaux. Les deux composés découverts possèdent notamment une structure dite « kagome », un réseau géométrique rappelant un motif traditionnel de vannerie japonaise. Cette organisation peut créer des bandes électroniques presque plates, une propriété particulièrement intéressante dans la recherche sur la supraconductivité.

Il faut néanmoins relativiser le caractère « historique » de l’annonce. Dès janvier, une autre équipe avait publié une chaîne de découverte accélérée par l’IA ayant elle aussi conduit à la synthèse et à la confirmation expérimentale de deux nouveaux supraconducteurs. Nous assistons donc plutôt à l’émergence d’une nouvelle façon de faire de la science des matériaux. Le consortium SuperC s’est fixé un objectif vertigineux : trouver un supraconducteur fonctionnant à température et pression ambiantes d’ici 2033. Rien ne garantit qu’il y parviendra. Mais l’IA change déjà une chose essentielle : au lieu de chercher une aiguille dans une botte de foin, les physiciens disposent désormais d’une machine capable de leur indiquer dans quelle poignée de foin commencer à regarder.
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Et si, plutôt que d’attendre le retour du soleil, une centrale photovoltaïque pouvait simplement pousser les nuages hors du chemin ? Une start-up américaine veut envoyer des essaims de drones directement dans les nuages pour augmenter la production électrique des panneaux situés en dessous. Meteoric, jeune entreprise passée par Y Combinator, imagine des dizaines voire des centaines de drones électriques volant entre un et cinq kilomètres d’altitude. Leur mission : modifier les gouttelettes qui composent les nuages pour réduire leur capacité à réfléchir la lumière et laisser davantage de rayonnement atteindre le sol. Aucun produit chimique ne serait dispersé.

L’idée répond à une vraie contrainte du solaire. Selon les données utilisées par Meteoric, certains nuages bas et moyens peuvent réduire de 73 à 82 % le rayonnement reçu lorsqu’ils passent au-dessus d’une installation. La start-up estime donc pouvoir augmenter de 10 à 30 % la production annuelle de certaines centrales américaines. Mais ce chiffre est essentiel à nuancer : il provient d’un modèle informatique, pas d’une centrale déjà équipée de drones. Pour l’instant, la preuve expérimentale est très limitée. Meteoric affirme qu’un prototype a réussi à dissiper 13 % d’un nuage artificiel dans une chambre de laboratoire. Aucun essai grandeur nature n’a encore eu lieu et l’entreprise n’a pas publié suffisamment de détails pour évaluer indépendamment ce résultat. Le premier test à grande échelle est prévu en 2027.

Et Meteoric voit déjà beaucoup plus loin. Son ambition finale consiste à utiliser la même approche pour affaiblir les tempêtes et même les ouragans. Là, la prudence devient indispensable. L’Organisation météorologique mondiale rappelle que la modification locale des nuages peut fonctionner dans certaines conditions très particulières, mais qu’il n’existe aujourd’hui aucune preuve généralement acceptée permettant de modifier un cyclone tropical. Elle avertit même que les technologies promettant des effets spectaculaires sur des systèmes météorologiques aussi énergétiques doivent être considérées avec beaucoup de scepticisme. Meteoric illustre donc une nouvelle frontière des technologies climatiques : après avoir appris à prévoir la météo pour mieux exploiter les renouvelables, certains entrepreneurs veulent désormais modifier la météo elle-même. Mais avant de vendre davantage de soleil, il reste encore à démontrer que l’on sait réellement déplacer les nuages sans déplacer les problèmes ailleurs.
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