Dans un monde où l’intelligence artificielle croît phénoménalement, ses besoins énergétiques mettent à l’épreuve nos infrastructures. Pour y faire face, de grandes entreprises investissent dans des solutions inattendues, comme les turbines basées sur moteurs d’avion. Cette quête pour de l’énergie accessible transforme radicalement le paysage technologique et énergétique.

Les centres de données d’IA utilisent des turbines d’avion pour éviter les pannes d’électricité

La croissance rapide de l’intelligence artificielle (IA) a rencontré un obstacle peu glamour : l’électricité nécessaire pour alimenter les centres de données. Ce n’est pas le manque de puces ou de capitaux qui freine les projets, mais l’incapacité à obtenir rapidement une connexion réseau puissante.

Face à cette réalité, les grands opérateurs d’infrastructure numérique adoptent des solutions qui, il y a peu, auraient été jugées extrêmes. Les centres de données d’IA utilisent désormais des turbines basées sur des moteurs d’avion, ainsi que des générateurs diesel et à gaz, non pas simplement en tant que secours, mais comme source principale d’énergie sur de longues périodes. Le secteur a évolué d’une discussion sur les algorithmes et les modèles à une course presque désespérée pour obtenir des prises électriques et des mégawatts.

La demande d’énergie de l’IA déborde les réseaux électriques

L’essor des modèles d’IA générative a provoqué une augmentation de la consommation électrique des centres de données à des niveaux que beaucoup de réseaux ne peuvent pas supporter. Aux États-Unis, les délais pour obtenir une connexion de haute puissance s’étendent de cinq à sept ans, et certaines régions font face à des attentes proches de dix ans. Dans une industrie qui évolue à un rythme de quelques mois, une attente aussi longue est tout simplement insoutenable.

Dans ce contexte, produire de l’énergie sur place est devenu le raccourci privilégié des grandes entreprises technologiques. Des entreprises énergétiques et des fournisseurs spécialisés construisent des installations à proximité des centres de données pour contourner les délais d’accès au réseau. Ce qui auparavant était un recours d’urgence est devenu une partie intégrante de l’infrastructure cloud.

Cette pression ne se limite pas aux États-Unis. L’Europe commence à voir des signes similaires : des projets de grands centres de données sont confrontés à des réseaux saturés, des processus administratifs lents, une opposition locale et des doutes réglementaires sur la manière d’intégrer cette demande électrique explosive dans les plans énergétiques nationaux.

Le défi principal réside dans le fait que la vitesse de déploiement de l’IA ne respecte pas les délais de planification des réseaux, des énergies renouvelables et du stockage. Pendant que l’on débat de nouvelles lignes de haute tension, de parcs éoliens marins ou de réacteurs modulaires, les centres de données ont besoin de fonctionner aujourd’hui, et non dans cinq ou dix ans.

En pratique, l’infrastructure numérique de l’intelligence artificielle est construite sur des décisions à court terme : faire fonctionner le système d’abord, réfléchir à l’efficacité plus tard. Ce choix, avertissent plusieurs analystes, est précisément ce qui augmente les coûts et les émissions tout en accroissant les risques financiers.

Turbines aérodyamiques : des Boeing 747 aux serveurs d’IA

L’image est frappante : des moteurs d’avion convertis en générateurs fixes pour alimenter des fermes de serveurs. Les turbines aérodyamiques, basées sur des noyaux de moteurs d’aviation commerciale, sont désormais installées à côté de centres de données de haute technologie pour produire des dizaines ou des centaines de mégawatts presque instantanément.

Des entreprises comme GE Vernova fournissent déjà ce type d’unités à des mégaprojets liés à de grandes consortiums d’IA, comme le centre de données Stargate soutenu par OpenAI et Microsoft au Texas. La logique est simple : ces turbines peuvent être mises en marche en quelques mois, se répartir en modules et être situées à proximité des besoins en puissance.

On observe également l’émergence d’acteurs spécialisés qui recyclent des moteurs d’avions commerciaux emblématiques. Par exemple, ProEnergy achète des noyaux de moteurs CF6-80C2, connus pour leur utilisation dans les Boeing 747, pour les reconstruire en unités terrestres capables de générer environ 48 mégawatts chacune, assez d’énergie pour alimenter des dizaines de milliers de ménages.

Le phénomène est non seulement technologique mais aussi financier. L’entreprise Boom Supersonic, dirigée par Blake Scholl, avait initialement prévu de développer son avion supersonique avant d’explorer l’utilisation énergétique de ses moteurs. Cependant, une conversation avec Sam Altman, directeur de OpenAI, a changé cet ordre de priorités. Le message était clair : l’objectif n’était pas les avions, mais d’obtenir rapidement une puissance électrique supplémentaire pour les projets d’IA.

En réponse à cette urgence, Scholl a confirmé qu’il vendrait à l’entreprise Crusoe des turbines pratiquement identiques à celles de ses futurs avions supersoniques, avec un but précis : transformer des moteurs conçus pour le vol en source stable d’électricité pour le cloud. Cette reconversion souligne à quel point la frontière entre l’aéronautique, l’énergie et la technologie numérique s’estompe.

Du secours d’urgence à la source principale : le diesel et le gaz reviennent sur le devant de la scène

Parallèlement aux turbines aérodyamiques, les générateurs diesel et à gaz ont cessé d’être un simple filet de sécurité contre les coupures de courant. Traditionnellement, ces équipements étaient activés uniquement lorsque le réseau échouait ou lors de pics de demande. Aujourd’hui, dans de nombreux centres de données d’IA, ils sont utilisés comme source primaire pendant de longues périodes.

Des fabricants comme Cummins ont vu cette demande exploser. L’entreprise affirme avoir déjà vendu environ 39 gigawatts de capacité aux centres de données, un chiffre qui a doublé en seulement un an. Ce qui est significatif, ce n’est pas seulement le chiffre, mais le changement d’utilisation : ces générateurs, initialement conçus comme secours, fonctionnent désormais comme le cœur énergétique continu de l’installation.

Le gouvernement américain commence également à envisager des scénarios proches d’une économie de guerre. Le secrétaire à l’énergie, Chris Wright, a publiquement suggéré la possibilité de réquisitionner temporairement les générateurs de secours des centres de données et des grands magasins pour soutenir le système électrique en période de stress extrême. Cela indique clairement que le réseau est débordé par cette nouvelle demande.

Ce tournant a des implications considérables pour la planification énergétique mondiale. Les installations qui devaient fermer ou se reconvertir reconsidèrent leurs décisions face à l’opportunité de fournir à la nouvelle frénésie de l’IA. C’est le cas d’installations très polluantes, comme l’historique centrale de Fisk de Chicago, dont la fermeture a été retardée pour répondre aux besoins de ces centres.

Dans le quotidien, cela se traduit par des camions-citernes de carburant entrant et sortant des complexes de serveurs. La cloud, que l’on a toujours décrite comme quelque chose d’éthéré et de propre, dépend maintenant de moteurs à combustion tournant sans relâche pour maintenir en fonctionnement des services d’IA que des millions d’utilisateurs perçoivent comme presque magiques.

Un modèle coûteux : énergie au double du prix et émissions élevées

Le coût de cette stratégie de production d’électricité propre est loin d’être négligeable. Selon des analystes de BNP Paribas, l’électricité provenant d’une centrale à gaz construite pour un grand client technologique en Ohio avoisine les 175 dollars par mégawatt-heure, soit environ le double du coût moyen pour un consommateur industriel standard dans la région.

Comparée à d’autres sources traditionnelles, la différence est marquée. L’électricité nucléaire, éolienne, solaire, ou même celle provenant de centrales à charbon modernes est généralement considérablement moins chère lorsqu’elle est intégrée au réseau. Le problème est que ces projets nécessitent des années de procédures, d’investissements et de travaux civils, ce qui entre en conflit avec l’urgence des déploiements d’IA.

À ce surcoût économique s’ajoutent des impacts environnementaux non négligeables. Des experts comme Mark Dyson du Rocky Mountain Institute avertissent que les émissions de ces centrales et générateurs isolés sont nettement pires que celles du réseau général, qui combine du gaz relativement efficace avec une part croissante de renouvelables. En concentrant une production fossile moins optimisée près des centres de données, on aggrave le bilan climatique global.

Le bruit généré, le trafic lié au carburant et les éventuelles fuites ou incidents créent des tensions avec les communautés locales et les régulateurs. Toutefois, du point de vue des opérateurs, il est toujours plus avantageux d’assumer ces coûts que de retarder un projet d’IA évalué à des milliards d’euros ou de dollars. La priorité est de ne pas perdre la course concurrentielle face à d’autres géants technologiques.

Dans les discussions du secteur, le terme "désespoir" commence à être utilisé pour décrire ces décisions. Il ne s’agit pas tant d’improvisation chaotique que d’une logique forcée : personne ne choisit des turbines d’avion ou des groupes diesel parce qu’ils sont propres ou économiques, mais parce qu’ils sont les seules options pouvant être déployées en quelques mois et non en années. Des solutions temporaires qui deviennent peu à peu des éléments presque permanents de l’infrastructure.

Une bulle financière et un risque de goulet d’étranglement énergétique

La dimension énergétique de l’IA est indissociable de son architecture financière. Les grandes entreprises technologiques et celles liées à l’écosystème investissent des milliards dans des centres de données à travers des véhicules spéciaux (SPVs), financés par des banques d’investissement et des marchés de crédit privé. On évoque plus de 120 milliards de dollars déplacés hors bilan pour donner une apparence plus saine aux chiffres officiels de la dette.

Cette utilisation massive de l’ingénierie comptable est un signe classique d’une bulle en construction. Quand une industrie doit continuer à croître rapidement pour maintenir son récit futuriste et doit en même temps préserver ses indicateurs financiers, l’incitation à cacher les risques augmente considérablement. Le péril ne disparaît pas mais se déplace vers des coins du système moins transparents.

Parallèlement, la course à assurer des sources d’énergie dédiées est devenue un enjeu géopolitique. De grandes entreprises achètent ou prennent part à des compagnies électriques ainsi qu’à des développeurs de projets énergétiques pour garantir leur approvisionnement. Alphabet, la maison mère de Google, a acquis la firme Intersect Power pour plusieurs milliards dans le but d’assurer une énergie, idéalement propre, pour son expansion en IA.

En attendant, le délai de retour sur investissement (ROI) de nombreux projets d’IA s’allonge. Certains analystes estiment que la récupération de l’énorme mise de capital s’étendra au-delà de 2030, ce qui alimente un débat croissant sur la possibilité d’une nouvelle bulle technologique. Les investisseurs sceptiques et optimistes échangent des arguments pendant que l’argent continue d’affluer vers de nouvelles infrastructures.

À ce stade, le goulet d’étranglement énergétique menace de devenir le facteur limitant la véritable croissance de l’IA. Si les réseaux ne sont pas renforcés suffisamment rapidement et que les solutions temporaires fossiles commencent à rencontrer des limites réglementaires, sociales ou climatiques, il ne sera pas suffisant d’ajouter des serveurs et des puces. Le risque est que des projets multimillionnaires restent sous-utilisés faute d’électricité abordable et socialement acceptable.

Énergies renouvelables et microréseaux : l’alternative qui gagne en poids

Face à ce scénario de moteurs à réaction et de diesel fonctionnant sans relâche, un nombre croissant d’experts et d’entreprises réclament une autre voie : des microréseaux renouvelables dédiés, en grande partie déconnectés du réseau principal. L’idée est de construire des centrales solaires à grande échelle combinées à du stockage et, si nécessaire, un peu de soutien fossile, mais avec une empreinte globale beaucoup plus faible.

Une étude conjointe réalisée par des chercheurs de Stripe, Paces et Scale Microgrids suggère que les systèmes solaires avec environ 44 % d’énergie renouvelable pourraient déjà être compétitifs en termes de coûts avec les centrales à gaz construites pour les centres de données. Et, selon leurs calculs, des configurations avec une contribution de 90 % d’énergie renouvelable seraient plus rentables que des projets nucléaires, surtout si elles sont installées dans des zones à forte irradiation solaire et disposant de suffisamment d’espace, comme certains états du sud des États-Unis.

La grande force de ces microréseaux est le temps. Des parcs solaires à grande échelle peuvent être construits en moins de deux ans, bien en deçà des délais habituels pour une centrale à gaz traditionnelle, une centrale nucléaire ou un grand interconnexion électrique. Cette marge temporelle s’adapte mieux à la rapidité avec laquelle de nouveaux centres de données d’IA sont déployés.

Certains géants technologiques commencent à agir dans cette direction. Google, par exemple, renforce son engagement envers des contrats d’achat d’énergie renouvelable à long terme et à des acquisitions stratégiques pour garantir que, au moins en partie, la croissance de l’IA soit alimentée par des sources à faible empreinte carbone. Cependant, le gros du secteur continue de privilégier le diesel et le gaz par inertie technologique et crainte tangible : que le cloud "s’éteigne" si le soleil ne brille pas ou si le vent ne souffle pas.

Pour l’Europe et l’Espagne, où la pénétration des renouvelables est importante et où la planification climatique est plus stricte, le défi est d’intégrer ces centres de données dans un système déjà en pleine transition. Des opportunités s’ouvrent pour relier de nouveaux complexes d’IA à des projets éoliens et solaires dédiés, ou même à de futurs réacteurs modulaires, mais cela nécessite une anticipation réglementaire et une coordination entre le secteur électrique et celui du numérique.

Une infrastructure d’IA très physique, avec des coûts réels

Le récit public autour de l’intelligence artificielle a souvent tendance à se concentrer sur des démonstrations spectaculaires, des assistants conversationnels et des promesses de productivité. Pourtant, la réalité qui émerge en coulisses est beaucoup plus terre à terre : une infrastructure industrielle affamée d’électricité, de sol, d’eau et de capital, soutenue en grande partie par des technologies énergétiques du XXe siècle.

Tout en louant l’« innovation » de l’IA, il est en pratique exercé une pression directe sur les réseaux électriques et sur les communautés locales accueillant de grands centres de données. Les coûts environnementaux et sociaux, depuis les émissions jusqu’au bruit ou à l’utilisation d’eau pour la climatisation, sont souvent externalisés hors des feuilles de calcul présentées aux investisseurs.

La paradoxe est évident : pour alimenter le logiciel le plus avancé de la planète, les entreprises technologiques ressuscitent des moteurs à combustion et des générateurs fossiles que beaucoup croyaient obsolètes. Ces "turbines de transition" permettent à l’IA de continuer à croître à court terme, mais soulèvent la question de combien de temps un modèle provoquant des doubles coûts énergétiques et en contradiction avec les objectifs climatiques pourra se maintenir.

Dans ce contexte, le débat autour de l’IA se déplace de plus en plus du domaine purement technologique vers l’économie politique de son infrastructure : qui finance réellement les investissements, comment les risques sont-ils répartis, d’où provient l’énergie et quelle empreinte elle laisse. Les décisions prises maintenant, tant aux États-Unis qu’en Europe, détermineront si la prochaine vague de centres de données sera construite sur des moteurs d’avion et du diesel ou sur des bases plus durables.

Mon avis :

L’évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) soulève des défis énergétiques majeurs, conduisant à l’utilisation de turbinas aéronautiques et de générateurs fossiles comme sources d’énergie principales. Bien que ces solutions immédiates garantissent un approvisionnement rapide, elles entraînent une hausse des coûts (environ 160 €/MWh) et des émissions, posant la question de la durabilité et de l’impact environnemental à long terme.

Les questions fréquentes :

Quel est le principal défi énergétique lié à l’expansion de l’intelligence artificielle ?

L’expansion rapide de l’intelligence artificielle se heurte à un obstacle majeur : la demande électrique des centres de données. Actuellement, ce n’est pas le manque de ressources financières ou de puces qui bloque les projets, mais plutôt l’incapacité à obtenir une connexion électrique suffisante dans des délais raisonnables.

Pourquoi les centres de données utilisent-ils des turbinas aeroderivadas ?

Les centres de données d’IA adoptent des turbinas aeroderivadas, qui sont des moteurs d’avion reconvertis en générateurs fixes, pour répondre à une demande énergétique croissante. Ces turbines peuvent être mises en service rapidement et sont installées à proximité des centres de données, permettant de produire des mégawatts presque immédiatement.

Quelles sont les implications environnementales de l’utilisation de générateurs à diesel et à gaz ?

Les générateurs à diesel et à gaz, utilisés comme sources principales d’énergie dans de nombreux centres de données, entraînent une hausse significative des émissions et peuvent avoir des impacts environnementaux négatifs. Selon les estimations, l’électricité produite par ces générateurs coûte environ 175 dollars par mégawatt-heure, soit environ 165 euros, ce qui est presque le double du coût moyen pour un consommateur industriel standard.

Comment les entreprises technologiques explorent-elles des solutions énergétiques plus durables ?

Face aux défis énergétiques actuels, de nombreuses entreprises technologiques commencent à se diriger vers des solutions plus durables, telles que des microréseaux renouvelables. Ces systèmes, qui combinent principalement des installations solaires avec des options de stockage, pourraient réduire la dépendance aux sources d’énergie fossile et offrir une alternative plus durable face à l’urgence de la demande énergétique dans le secteur de l’IA.