Le rapport récent de Goldman Sachs, intitulé Powering the AI Era, met en lumière une réalité cruciale : l’essor de l’intelligence artificielle, bien que porté par une innovation sans précédent, est désormais freiné par un obstacle fondamental — l’accès à une électricité abondante, fiable et à long terme. Alors que les investissements dans l’IA dépassent les 8 milliards de dollars par jour aux États-Unis, le véritable goulot d’étranglement ne réside pas dans le capital, mais dans la capacité des réseaux électriques à soutenir une demande en énergie qui pourrait augmenter de 160 % d’ici 2030. Un centre de données d’IA de 250 mégawatts, doté de ses équipements informatiques, coûte en moyenne 12 milliards de dollars. Cette dépense énorme, combinée à une croissance exponentielle du besoin énergétique, révèle une transformation profonde des infrastructures mondiales. Contrairement aux périodes précédentes — comme la construction des chemins de fer au XIXe siècle, l’expansion du réseau électrique au XXe ou le déploiement d’Internet —, l’ère de l’IA ne repose pas sur une infrastructure existante, mais sur une recomposition radicale du système énergétique. Les centres de données ont évolué de la « cloud 1.0 », avec des charges de 5 à 15 kW par rack, vers des « usines d’IA » dont chaque rack consomme plus de 500 kW, nécessitant des systèmes de refroidissement liquide complexes. Selon Nvidia, la consommation d’un serveur d’IA en 2027 sera 50 fois supérieure à celle d’un serveur cloud de 2022. Cette intensification énergétique, couplée à une demande en calcul en croissance exponentielle — les tokens traités chaque semaine ont augmenté de plus de 42 fois entre juin 2024 et mai 2025 —, place les réseaux électriques sous une pression sans précédent. Le problème n’est pas seulement la quantité d’électricité, mais sa disponibilité continue. Les réseaux actuels, dont la moyenne d’âge atteint 40 ans aux États-Unis, sont mal préparés à absorber cette hausse. La transition vers les énergies renouvelables, bien que nécessaire, pose des défis : le vent et le soleil sont intermittents, et les batteries actuelles ne permettent pas de stockage à long terme. Ce phénomène, connu sous le nom de « courbe de canard » (duck curve), fragilise la stabilité du réseau et pousse à la fermeture de centrales à charbon et nucléaires, qui fournissaient une puissance de base fiable. Face à cette crise structurelle, les entreprises technologiques adoptent des stratégies audacieuses. La notion de « production derrière le compteur » (behind the meter) gagne du terrain : les géants comme Meta, Microsoft ou xAI investissent dans des micro-réseaux, des centrales privées ou des installations de production d’énergie sur site. Certains projets, comme celui de xAI à Memphis, ont suscité des critiques pour leur impact environnemental. D’autres, comme le projet de réactivation du réacteur nucléaire Three Mile Island par Microsoft, illustrent une volonté de sécuriser l’approvisionnement à long terme, même si les coûts et les délais restent élevés. La solution ne passe pas seulement par le nucléaire ou les énergies renouvelables, mais par une réforme du système énergétique lui-même. Les compagnies d’électricité, confrontées à des exigences croissantes, cherchent à réduire leurs risques via des contrats « payez ou non » (take-or-pay), des engagements de capacité à long terme ou des partenariats public-privé. Des transactions massives, comme l’acquisition de Calpine par Constellation Energy pour 29,1 milliards de dollars, témoignent d’un regain d’intérêt pour le gaz naturel, bien que ce dernier soit éphémère dans une transition durable. Sur le plan géopolitique, la compétition pour attirer les centres de données devient un enjeu stratégique. Les États-Unis, confrontés à un déficit d’approvisionnement de plus de 10 GW d’ici 2028, doivent envisager des transferts de charge vers des régions à faible coût énergétique, comme le Brésil (90 % d’électricité renouvelable) ou le Moyen-Orient. Ces déplacements soulèvent des questions de souveraineté des données, de sécurité des chaînes d’approvisionnement et d’équité énergétique. Enfin, les marchés financiers s’adaptent. Des fonds spécialisés, des partenariats entre fonds de pension, fonds souverains et opérateurs de data centers (comme l’entente entre Equinix, CPPIB et GIC) émergent pour mobiliser les capitaux nécessaires. Goldman Sachs, avec son nouveau groupe « Capital Solutions », cherche à offrir des solutions intégrées, combinant conseil, financement et investissement. En somme, l’ère de l’IA n’est pas seulement une révolution technologique, mais une mutation des infrastructures fondamentales. Le défi n’est pas de construire plus de serveurs, mais de construire un système énergétique capable de les alimenter. Comme l’ont montré les grandes transitions historiques — chemins de fer, électricité, Internet —, le succès dépendra de la capacité à allier vision, innovation et financement. L’avenir de l’intelligence artificielle, et peut-être de l’économie mondiale, dépend désormais de ce que l’on appelle désormais « l’infrastructure électrique de l’ère IA ».