L'énergie, régulateur ultime de l'intelligence
Nous évaluons les capacités d’un pays en matière d’IA de la même manière que nous classons les versions de modèles. Les performances de référence, le nombre de paramètres et le coût par jeton constituent nos principaux indicateurs de la compétitivité d’un pays par rapport à ses pairs. Il s’agit là d’un tableau de bord lamentablement incomplet qui met l’accent sur les capacités d’aujourd’hui au détriment de la diffusion de demain.
Jensen Huang, PDG de Nvidia et figure emblématique du secteur de l'IA, toujours vêtu de sa veste en cuir, a popularisé un modèle d'IA dit « en cinq couches » qui illustre toute la profondeur des dimensions des capacités de l'IA. Ce modèle met en évidence un écosystème de dépendances, dans lequel chaque couche est limitée par celle qui la précède.
À la base se trouve l'énergie qui, comme le souligne Huang, « fixe la limite maximale de l'intelligence qui peut être produite ».
Si l'énergie est le facteur déterminant du rythme auquel les capacités en matière d'IA peuvent se développer, alors l'avantage national cumulatif ne réside pas dans la qualité des modèles, mais plutôt dans la capacité physique et institutionnelle à augmenter rapidement la puissance. Le premier élément est un résultat qui ne peut se concrétiser en l'absence du second.
Les besoins énergétiques liés à l’IA sont considérables. Dans son scénario de référence, l’AIE prévoit que la consommation d’électricité des centres de données va presque doubler, passant de 485 TWh à au moins 945 TWh d’ici 2030. Les centres de données étant construits là où l’approvisionnement en électricité est fiable, les capitaux peu coûteux et les infrastructures numériques déjà en place, les États-Unis, l’Union européenne et la Chine se trouvent en plein cœur de cette demande.
Cependant, ces pays disposent de capacités très différentes pour s’adapter aux besoins énergétiques croissants liés à l’IA. Aucun pays n’étant disposé à céder du terrain dans la course à l’IA, ces différences n’ont jamais été aussi marquées. Nous allons maintenant retracer leur genèse et explorer trois dynamiques issues de la collision entre la demande en IA et les réseaux électriques occidentaux : le retrait total de la demande du réseau, la répercussion des coûts sur les consommateurs, et un développement qui se résume à privilégier ce qui peut être mis en place le plus rapidement possible.
Pourquoi la Chine, les États-Unis et l'Union européenne s'adaptent à des rythmes différents
Le développement économique de la Chine est bien documenté. Au cours des 40 dernières années, le PIB par habitant a été multiplié par près de 50 en dollars nominaux. Sans surprise, sur cette même période de 40 ans, la consommation d’énergie par habitant en Chine a augmenté de 495 %, sous l’effet à la fois de l’enrichissement de la population et de l’essor de l’industrie manufacturière. Dans le même temps, aux États-Unis et dans l’Union européenne, la consommation est restée pratiquement stable.
Ces facteurs ont donné lieu à deux tendances divergentes en matière de production d'électricité. La Chine, confrontée à une économie en plein essor et à une consommation d'énergie en forte hausse, a considérablement développé ses infrastructures de production d'électricité, avec une croissance de sa capacité de près de 8,5 % par an au cours des 40 dernières années. La production totale des États-Unis et de l'Union européenne n'a quant à elle enregistré qu'une croissance annuelle de 1,3 % et 0,8 % respectivement.
Production totale d'électricité : États-Unis, Union européenne et Chine
Production annuelle d'électricité (TWh) | 1985-2025
Cela ne constitue en rien une critique de la stratégie occidentale ni la preuve d’un manque d’ambition. Il s’agit simplement d’une histoire où des pressions différentes ont donné naissance à des systèmes différents. La croissance de la Chine, portée par une industrialisation à forte intensité énergétique, a dépendu d’une consommation massive d’électricité. Les États-Unis et l’Union européenne, quant à eux, ont historiquement connu des économies beaucoup plus diversifiées, passant progressivement de l’industrie manufacturière à la technologie et aux services, qui sont bien moins gourmands en énergie. Les courbes horizontales du graphique ci-dessus illustrent le découplage en cours entre la croissance économique et la production d’électricité.
2000–2025, PIB réel par rapport à la production d'électricité
| PIB total | Taux de croissance annuel composé (TCAC) du PIB | Électricité - Total | Taux de croissance annuel composé (TCAC) du secteur de l'électricité | Élasticité1 | |
|---|---|---|---|---|---|
| États-Unis | +69% | 2.13% | +19% | 0.69% | 0.33 |
| Union européenne | +41% | 1.38% | +7% | 0.26% | 0.19 |
| Chine | +587% | 8.01% | +681% | 8.57% | 1.07 |
En résumé, la Chine a développé ses capacités à un rythme effréné, devançant la demande, en raison d’une industrialisation à forte intensité énergétique. Elle a mis en place des capacités institutionnelles pour soutenir cet objectif : quotas de construction imposés par le haut, opérateurs de réseaux publics, financement par des banques publiques, industrie manufacturière nationale intégrée verticalement. Les États-Unis et l’Union européenne ont imposé des mesures d’efficacité énergétique et se sont orientés vers des économies fondées sur la technologie et les services. Ils ont mis en place des institutions qui ont permis d’éviter toute construction superflue pendant des décennies, alors même que la construction n’était, en réalité, pas nécessaire : examen de prudence et doctrine du « utilisé et utile », décentralisation des pouvoirs, et obtention d’un permis comme étape obligatoire.
Dans un monde où l'électricité limite les capacités et la diffusion de l'IA, l'histoire récente de la Chine lui confère une « mémoire musculaire » avantageuse. L'augmentation de la capacité du réseau électrique est une démarche qui lui est familière. L'Occident, en revanche, doit se familiariser à nouveau avec cet art.
Quand la demande en IA se heurte à un réseau électrique en stagnation
Cette réappropriation n’est pas facultative. Les centres de données n’attendent pas. Ils sont attirés par un mélange de main-d’œuvre qualifiée, de demande informatique locale, de capitaux et d’infrastructures préexistantes. Les États-Unis et l’Europe, bien qu’ils ne disposent pas actuellement du potentiel latent de la Chine, possèdent ces ingrédients en abondance. Ils constituent donc les deux plus grandes régions au monde en nombre de centres de données, et occupent respectivement la première et la troisième place en termes de capacité (la Chine, bien sûr, se classe deuxième).
Les centres de données sont donc désormais une réalité, et tout indices laissent penser qu’ils vont continuer à se multiplier. Il en résulte un choc entre une demande en forte hausse et un réseau électrique qui stagne. Trois dynamiques, évoquées précédemment, détermineront les conséquences de ce choc : le retrait de la demande du réseau, la répercussion des coûts sur les consommateurs et le fait que le déploiement s’aligne par défaut sur ce que la chaîne d’approvisionnement est capable de construire le plus rapidement.
« Behind-the-meter » : les centres de données se déconnectent du réseau électrique
La première tendance consiste à se détourner complètement des réseaux fortement saturés. Aux États-Unis et dans l’Union européenne, les délais d’attente pour le raccordement au réseau s’étendent désormais sur cinq à dix ans. Les clusters de calcul inactifs entraînant des coûts d’opportunité extrêmement élevés, les développeurs optent de plus en plus pour une solution « derrière le compteur » (BTM). Le modèle BTM prend généralement l’une des deux formes suivantes.
Le premier cas concerne un développeur de centres de données qui met en place son propre système de production d'énergie sur site. C'est ainsi que xAI a pu construire un cluster de 100 000 GPU en seulement quatre mois, en déployant des turbines à gaz d'une puissance de plusieurs centaines de mégawatts sur site.
Il convient toutefois de noter que la rapidité d'action de xAI a eu un coût. Les éoliennes n'avaient pas fait l'objet d'un permis et ont donné lieu à une action en justice intentée par la NAACP au titre de la loi sur la qualité de l'air.
La deuxième option BTM est la colocalisation, qui, bien qu'également adoptée aux États-Unis, constitue la solution BTM dominante en Europe en raison du coût prohibitif du gaz. La colocalisation consiste à construire un centre de données à proximité immédiate d'une installation de production ou de stockage existante, afin de s'alimenter directement à partir de cette installation plutôt que du réseau lui-même.
Qui paie ? La charge qui pèse sur les contribuables et la hausse des factures
Le deuxième enjeu concerne les coûts, et plus précisément la question de savoir qui les supporte. Aux États-Unis, ce sont de plus en plus les consommateurs eux-mêmes qui en font les frais. Répondre aux besoins énergétiques liés à l’essor de l’IA nécessitera des investissements considérables dans le réseau électrique. À moins que les structures tarifaires n’imputent ces coûts aux charges qui les génèrent, ce développement sera en fin de compte subventionné par les consommateurs américains, qui verront leurs factures d’électricité augmenter de 15 % à 40 % d’ici 2030. Dans certaines régions, la situation actuelle est encore plus préoccupante que ces prévisions pour l’avenir.
Comme les centres de données sont attirés par des écosystèmes uniques dont le nombre est limité (là encore, définis par la présence d’une main-d’œuvre qualifiée, d’une demande informatique, de capitaux et d’infrastructures préexistantes), ils ont tendance à se regrouper dans des zones géographiques spécifiques. Par exemple, les marchés européens « FLAP-D » (Francfort, Londres, Amsterdam, Paris et Dublin) représentent 62 % de la capacité totale des centres de données en Europe. Par ailleurs, un corridor relativement restreint du nord de la Virginie, connu sous le nom de « Data Center Alley », représente le plus grand marché de centres de données au monde.
La répartition inégale des centres de données implique que leurs effets ne sont pas non plus uniformément répartis. Dans les régions où ils sont concentrés, la consommation des centres de données dépasse largement les moyennes nationales. Sur l'ensemble de la Virginie, les centres de données représentent 25 % de la demande totale en électricité. Dans certaines zones situées à proximité de ces centres, les prix de gros de l'électricité ont augmenté de pas moins de 267 % au cours des cinq dernières années.
Même si elles ne reflètent pas nécessairement la réalité dans son ensemble, ces chiffres phares ont placé les responsables politiques dans une position délicate : soutenir le développement de l'IA, de plus en plus considérée comme une nécessité stratégique sur les plans géopolitique et économique, ou se prononcer en faveur de mesures de protection des contribuables et de moratoires.
Ce sont les chaînes d'approvisionnement, et non les préférences, qui déterminent la composition du parc de production
La troisième dynamique relève d'un simple pragmatisme : construire quoi qu'il arrive et construire tout ce que la chaîne d'approvisionnement est raisonnablement en mesure de fournir. Dans ce contexte, les délais de livraison ont une influence bien plus grande sur le mix énergétique que l'idéologie ou les préférences.
Chaque projet nécessite un ensemble similaire d'équipements de réseau. Les grands transformateurs de puissance ont un délai de livraison d'environ 128 semaines. Les groupes électrogènes élévateurs ont quant à eux un délai d'environ 143 semaines. Ce délai de base est commun à tous les projets. Les différences de délai de livraison proviennent des éléments qui s'ajoutent à ce délai de base.
Trois fabricants contrôlent environ les trois quarts du marché des turbines à gaz de grande taille, et leurs stocks sont pratiquement épuisés. GE Vernova, par exemple, a clôturé l’année 2025 avec un carnet de commandes de 80 GW et prévoit d’être complet jusqu’en 2030. Les fabricants conseillent aux clients potentiels de prévoir des délais de sept àhuit ans. Les batteries sont également confrontées à des problèmes d’approvisionnement, mais la plus grande diversité des fabricants signifie que l’offre est bien moins limitée.
Cette évolution se reflète dans les prévisions concernant la composition du parc énergétique à court terme. Aux États-Unis, par exemple, l’EIA prévoit une capacité record de 86 GW pour les nouvelles installations à grande échelle en 2026, dont 51 % proviendront de l’énergie solaire, 28 % du stockage par batterie et 14 % de l’énergie éolienne. Le gaz naturel représente environ 7 %.
Nouvelles capacités installées à grande échelle aux États-Unis : 2026
Augmentations prévues de la capacité de production à grande échelle (GW) | 86 GW au total — la plus forte augmentation enregistrée en une seule année depuis 2002
- Solaire 43,4 GW·51 %
- Stockage par batterie 24,3 GW·28 %
- Éolien 11,8 GW·14 %
- Gaz naturel 6,3 GW·7 %
GW
Dans le monde en constante évolution de l'IA, où chaque mois perdu représente des millions de pertes de chiffre d'affaires, le mégawatt le plus attractif est celui qui peut être produit le plus rapidement. Cela concerne de plus en plus l'énergie solaire et le stockage.
Ce que la demande énergétique liée à l'IA implique pour les investisseurs
Depuis des décennies, la modernisation des réseaux électriques occidentaux reste éternellement au second plan. Elle est approuvée par tous, mais financée par personne, et ne constitue une urgence pour personne en particulier (ou du moins pour personne disposant d’une tribune suffisamment influente). L’IA vient bouleverser cette dynamique. Lorsque l’électricité devient le frein majeur d’une technologie que les gouvernements considèrent comme une infrastructure stratégique, les institutions chargées de réguler les projets de construction trouvent alors une raison de les autoriser. La réforme des files d’attente d’interconnexion aux États-Unis, le « Grids Package » de l’UE et les dépenses de transport d’électricité qui atteignent des niveaux records indiquent tous que l’énorme machine des réseaux occidentaux commence à se mettre en marche. Il est essentiel de noter que le principal catalyseur n’a pas été l’argument tant attendu en faveur du climat, mais plutôt l’argument soudain en faveur de la compétitivité.
La composition du parc d'installations et la rapidité avec laquelle celui-ci doit se développer sont indissociables. Elles suivent un parcours étroitement lié vers une transition écologique. Les réserves de turbines à gaz étant épuisées d’ici la prochaine décennie, le mégawatt le plus rapide, et donc le plus précieux, est celui issu des énergies renouvelables. La demande liée à l’IA, si souvent présentée comme le principal obstacle à la transition énergétique, pourrait bien s’avérer être son plus puissant catalyseur.
Cette transition, et la course qui la sous-tend, exigera des capitaux colossaux. Pour les mobiliser, les investisseurs devront répondre à une longue liste de questions portant à la fois sur les enjeux sociaux, de gouvernance, de chaîne d’approvisionnement et environnementaux. Quels sont les services publics et les fournisseurs d’équipements de réseau qui se trouvent du bon côté d’un cycle d’investissements s’étalant sur une décennie ? Dans quelle mesure les régions à forte concentration de centres de données (et les entreprises qui y opèrent) sont-elles exposées à la réaction négative des consommateurs et à d’éventuels revirements réglementaires ? Que font les entreprises pour réduire cette exposition ?
Les réponses ne seront pas faciles à trouver, mais elles détermineront qui tirera profit de cette révolution énergétique.
Le gâteau de Huang comporte cinq couches, mais une seule d’entre elles est coulée dans du béton et entrelacée de cuivre. Les repères mesurent l’intelligence dont dispose une nation ; les réseaux déterminent l’intelligence qu’elle peut y ajouter. Les nations qui construisent fixeront elles-mêmes le plafond de cette dernière.
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