Économie

La géographie cachée de l'Intelligence Artificielle (IA)

Par Ludovic Lavaucelle. Synthèse n°2749, Publiée le 16/10/2026 - Illustration : Dans le "ventre" d'un centre de traitement de données Crédits : Shutterstock
L'IA est en plein essor. Cette nouvelle révolution technologique ne suit pas la vague de dématérialisation connue ces dernières décennies. En fait, les centres de données qui sont les piliers de l'IA nécessitent des quantités énormes d'électricité et une logistique robuste. Pour générer ces volumes d'énergie, les géants de la "Big Tech" investissent dans le nucléaire.

Google a annoncé un plan d'investissement massif en Finlande : 13 milliards d'euros pour construire trois grands centres de données (« data centers »). Un tel choix peut surprendre à première vue : ce pays scandinave tout au nord de l'Europe n'a que 5,6 millions d'habitants. On est très loin de la Silicon Valley californienne... Google a signé un accord portant sur 22 ans pour avoir accès à quasiment la moitié de la production électrique d'une centrale nucléaire finnoise. Nous avons donc un géant de la « Big Tech » qui verse des milliards d'euros pour avoir le courant électrique nécessaire à faire tourner ses futurs serveurs. Google est le séquoia qui cache la forêt : c'est toute l'industrie de la « Big Tech » qui cherche avec avidité d'immenses terrains à bon prix, avec un accès à de l'énergie électrique abondante et les infrastructures suffisantes.

La géographie du marché de l'énergie électrique est en train de changer : les « data centers » se construisent loin des grands centres urbains alors que de vieilles centrales trouvent de nouveaux débouchés. Le climat est un facteur clé : ces usines à traiter les données génèrent beaucoup de chaleur : les régions froides sont idéales pour maintenir les serveurs dans de bonnes conditions. Les grands espaces déserts scandinaves sont donc prisés. C'est l'ironie de la révolution technologique en cours : la digitalisation des échanges permet a priori de se soustraire aux contraintes physiques dues aux distances, aux reliefs etc... Or le développement de l'IA ressemble à la mise en place d'une nouvelle industrie lourde à l'échelle mondiale qui dépend de conditions bien concrètes entre l'accès à l'eau et à l'électricité, aux infrastructures de transport et au climat. Le FMI s'attend à des investissements mondiaux au-dessus de 2 mille milliards de dollars pour développer l'IA en 2026. Et la géographie de l'industrie des hautes technologies est en train de changer : jusqu'à récemment, les centres de traitement de données étaient proches des grands centres urbains c'est-à-dire de leurs utilisateurs. Le développement de l'IA nécessite d'énormes quantités d'électricité tout en se détachant d'un quelconque besoin de proximité avec les métropoles. À condition que l'énergie électrique soit disponible et que les « data centers » soient aisément connectés à l'infrastructure idoine.

La tendance est claire : entre 2026 et 2028, les sites européens dédiés à l'IA seront distants de 175 kms en moyennes des grandes villes – contre 46 kms pour les développements ayant eu lieu entre 2022 et 2025. Le rapport du coût sur investissement a fortement changé. Un terrain connecté dans l'agglomération d'Amsterdam donne un coût de 2,7 millions d'euros par mégawatt (MW). On tombe sous les 0,5 million en privilégiant des terrains plus éloignés et moins peuplés.  C'est ce qui pousse Google à investir dans les espaces glacés de la Scandinavie. Les « data centers » ont pesé pour 1,5% de toute la consommation électrique mondiale en 2024 (415 térawatt/heure ou TWh). Ceux opérant aux États-Unis 45% du total contre 25% en Chine et seulement 15% en Europe. On devrait – selon l'Agence internationale de l'énergie (IEA) – passer à une consommation de 1200 TWh en 2035. Le problème le plus épineux concerne la logistique, la connexion aux réseaux. Car si un « data center » met 2 à 3 ans pour être construit, l'infrastructure requise pour alimenter ces « usines de données » demande plus de temps. L'IEA estime que 20% des projets en cours pourraient subir des retards d'ici 2030 à cause du manque de réseaux électriques. Et le problème devient vite politique : l'infrastructure doit-elle privilégier ces « data centers », ou les usines, les nouveaux centres urbains ? L'IA commence à concurrencer le reste de la vie économique pour l'accès à l'énergie. La pression pour privilégier l'électricité au lieu des hydrocarbures dans l'automobile va accentuer le problème. Pour cette raison, les « Big Tech » ont commencé à investir dans les centrales nucléaires. C'est le cas de Google en Finlande mentionné plus haut mais aussi aux États-Unis où la firme a noué un accord de long-terme pour rouvrir une centrale dans l'Iowa. Microsoft, pour sa part, soutient la remise en service d'un réacteur en Nouvelle Angleterre qui avait connu un incident important en 1979.

On assiste au retour de centrales et de technologies du XXème siècle pour servir l'IA. On creuse des mines de nouveau pour extraire des terres rares, on construit des usines pour produire les équipements permettant de transporter l'énergie. C'est l'avantage de la Chine qui a compris plus tôt que ses concurrents le défi que l'IA représentait : les données générées dans ses villes riches de l'Est sont traitées par les « data centers » dans les espaces peu peuplés de l'Ouest. Selon Elon Musk, le futur de l'IA est dans l'espace où la lumière solaire, la plus forte source d'énergie possible, peut être captée et où toutes ces contraintes géographiques disparaissent là-haut dans le vide glacial...

À retenir
  • Tout le monde entend parler de l'IA, mais les "data centers" qui sont les piliers de cette révolution technologique, nécessitent la refonte des infrastructures énergétiques
  • Google investit 13 milliards d'euros pour construire 3 "data centers" en Finlande reliés à une centrale nucléaire
  • Microsoft est impliqué directement dans la réouverture d'une centrale nucléaire au Nord-Est des Etats-Unis
  • Réseaux de transports, connectivité, climat et espaces libres : la révolution de l'IA est liée à des contraintes géographiques bien concrètes
La sélection
The hidden geography of AI
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