Un an après l’annonce du plan ambitieux du Royaume-Uni pour faire de l’intelligence artificielle (IA) une priorité nationale, les résultats de la mise en œuvre de l’infrastructure sont mitigés. Lancé en janvier par le Premier ministre Keir Starmer, le UK AI Opportunities Action Plan visait à positionner le pays comme une « superpuissance de l’IA », en s’appuyant sur un développement accéléré des centres de données capables d’assurer les besoins énergétiques colossaux de l’IA. Un pilier clé de cette stratégie était la création de zones de croissance IA — des zones géographiques bénéficiant de délais allégés pour les permis de construire et d’un meilleur accès à l’énergie. Depuis, des géants comme Nvidia, Microsoft et Google ont annoncé des investissements de plusieurs milliards de dollars dans l’infrastructure IA au Royaume-Uni. Quatre zones de croissance ont été officialisées, et des startups locales comme Nscale ont émergé comme acteurs clés. Toutefois, malgré ces signaux positifs, des critiques s’élèvent sur la lenteur des réalisations concrètes. Le principal frein identifié est la capacité limitée du réseau électrique national. Ben Pritchard, PDG de AVK, fournisseur d’énergie pour centres de données, a mis en garde : « L’ambition et la mise en œuvre ne sont pas encore alignées. » Selon lui, les retards d’interconnexion au réseau vont de huit à dix ans, et la surcharge des demandes — notamment autour de Londres — est sans précédent. Les charges énergétiques croissantes liées aux charges IA aggravent la pression sur un système déjà tendu. « Ces contraintes ne sont plus isolées : elles ralentissent ou bloquent concrètement des projets à travers le pays », a-t-il ajouté. Une situation paradoxale s’est aussi dégagée avec l’appel à candidatures pour les zones de croissance IA : certains propriétaires terriens ont demandé la désignation simplement parce qu’ils disposaient de pylônes ou de câbles électriques sur leurs terrains, sans réelle capacité à déployer des infrastructures. « Cela a inondé le réseau électrique de demandes spéculatives, sans chances de succès », a dénoncé Spencer Lamb de Kao Data. Pour pallier ces difficultés, des solutions alternatives sont explorées. Stuart Abbott, directeur général du Royaume-Uni et Irlande chez VAST Data, insiste sur la nécessité d’investir dans l’ensemble de la chaîne : pipelines de données, stockage, énergie, sécurité, compétences. Les microréseaux — systèmes autonomes d’énergie alimentés par des sources renouvelables, batteries ou générateurs — sont une piste prometteuse. AVK en développe actuellement deux pour des partenaires cloud, bien que non dédiés à l’IA pour l’instant. Leur construction prend environ trois ans et coûte environ 10 % de plus que l’électricité du réseau. Une autre stratégie consiste à co-localiser les centres de données là où l’énergie est déjà disponible, plutôt que de tout construire sur des terrains vierges (« greenfield »). « C’est la seule façon de déployer rapidement l’infrastructure », affirme Abbott. Pour Lamb, le rythme de mise en œuvre est crucial : « Si les problèmes fondamentaux liés à l’énergie, aux prix, au droit d’auteur de l’IA ou au financement ne sont pas résolus rapidement, le Royaume-Uni risque de rater l’un des plus grands leviers économiques de notre époque et de devenir un arrière-pays technologique. » En somme, si le Royaume-Uni a lancé un plan visionnaire, sa capacité à le concrétiser dépendra de sa capacité à surmonter des contraintes énergétiques profondes, à moderniser son réseau et à aligner les acteurs publics et privés sur des objectifs communs.