(Direction artistique et conception, y compris AI :Jean-Dominique Lavoix-Carli)
La puissance au service de la puissance de l'IA
Aux États-Unis comme en Chine, la croissance exponentielle du secteur de l'IA exerce une pression immense sur les systèmes énergétiques des deux grandes puissances. Cette demande d'électricité affecte l'ensemble de la chaîne de production et d'utilisation de l'IA.
L'augmentation de l'utilisation par les particuliers, les entreprises et les agences gouvernementales épuise les batteries des smartphones, et la consommation d'énergie des ordinateurs portables et de bureau, ainsi que la prolifération des centres de données, nécessitent de générer des quantités d'électricité qui n'ont jamais été anticipées par les concepteurs et les gestionnaires du réseau électrique.
Enfin, les fabricants et fournisseurs de semi-conducteurs font face à des demandes de plus en plus importantes et leur consommation d'électricité explose également. À l'inverse, les secteurs du pétrole, du gaz et du nucléaire investissent massivement dans l'IA pour optimiser leurs opérations, de l'exploration à la production, en passant par l'utilisation des équipements et les tâches administratives et financières.
Hélène Lavoix : Portail de l'IA : comprendre l'IA et prévoir le monde alimenté par l'IA
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Cependant, le secteur de l'IA se développe trop rapidement par rapport à la capacité d'adaptation du secteur de l'énergie. D'où les projets déjà en cours de déploiement de nouvelles générations de centres de données en orbite, afin de bénéficier de l'énergie solaire et du refroidissement de l'espace. Il en résulte une transformation radicale des secteurs de l'espace, de l'IA et de la production d'énergie, une transformation qui influence également la compétition géopolitique entre la Chine et les États-Unis.
Dans cette première partie, nous examinons la dimension américaine de cette nouvelle géopolitique de l'IA, de l'énergie et de l'espace. Nous soutenons ici que cette nouvelle frontière énergétique de l'IA transforme la géopolitique mondiale, donnant lieu à une “spatiopolitique” dont les effets de rétroaction accélèrent d'autres transformations.
I. L'énergie pour l'IA...
Le grand dévoreur d'électricité
L'Agence internationale de l'énergie estime qu'en 2024, la consommation mondiale d'électricité des centres de données était équivalente à 415 térawattheures, soit 1,5% de la consommation mondiale d'électricité.
Ce chiffre a été atteint après cinq ans d'une augmentation annuelle de 12% de la consommation d'électricité due à l'essor de l'IA. Si ce taux d'augmentation se maintient, cela implique un doublement de la consommation d'électricité tous les cinq ans. Étant donné qu'il est très probable que ce taux augmente, le doublement de la consommation d'électricité risque d'être beaucoup plus rapide que prévu.
Mais aux États-Unis, ces chiffres prennent une toute autre dimension. Si l'on considère uniquement la consommation d'électricité des centres de données , En 2024, ce chiffre atteignait 32 gigawatts, et l'augmentation prévue en 2030 pourrait atteindre plus de 124 gigawatts. Pour mémoire, 1 gigawatt représente 1 million de kilowatts, soit 1 milliard de wattheures. 1CSIS, “The Electricity Supply Bottleneck On U.S. AI Dominance”, 3 mars 2025.
La production d'électricité est donc un obstacle physique majeur au développement de l'IA, alors que la capacité de production peut rapidement devenir un avantage concurrentiel crucial dans la course à l'IA entre les États-Unis et la Chine.
La saison des centres de données
En outre, la consommation d'électricité du secteur de l'IA entre directement en concurrence avec les besoins des particuliers et de tous les autres secteurs d'activité, y compris tous les types d'industrie et l'essor mondial des véhicules électriques, qui sont eux-mêmes inextricablement liés à la diffusion de nouvelles applications de l'IA. En janvier 2026, le président Trump a même pris un décret pour découpler les factures d'électricité des particuliers de la consommation des data centers.
Aux Etats-Unis, la combinaison d'investissements massifs et d'un soutien important du gouvernement fédéral a conduit à une prolifération de la construction de centres de données par les différentes entreprises GAFAM. Par exemple, le 4 février 2026, Google a annoncé avoir atteint un chiffre d'affaires annuel de $402,8 milliards en 2025.
Ce résultat représente une augmentation de 15% par rapport à 2024, tout en incluant un bénéfice net de $132 milliards. Selon Sundar Pinchas, PDG d'Alphabet, la société mère de Google, ces chiffres vertigineux sont attribuables à la pénétration des solutions d'IA d'entreprise par Gemini, la plateforme d'IA de Google. Entre novembre 2025 et janvier 2026, le nombre d'utilisateurs mensuels de Gemini est passé de 650 millions à 750 millions.
En outre, les autres activités de Google, notamment sa fonction de recherche, YouTube et la publicité, ont généré des centaines de milliards de dollars. La division Google Cloud a généré à elle seule $70 milliards.
Mais le “nuage” n'est en aucun cas un concept métaphysique, puisque les “nuages” de métadonnées sont stockés dans le réseau de centres de données de Google. Le maintien de l'expansion de Google nécessite donc l'expansion de l'infrastructure physique de l'entreprise, en particulier sous la forme de centres de données.
Face à ce besoin, Alphabet a annoncé qu'elle investirait $175 milliards dans la construction de nouveaux centres de données d'ici 2026, soit près du double du montant alloué aux centres de données en 2025. Il est intéressant de noter que Microsoft, Meta, OpenAI et Amazon annoncent des investissements similaires pour la construction de nouveaux centres de données d'ici 2026.
L'électricité en Amérique
2026 sera donc dominée par la nécessité de produire l'électricité nécessaire à ces nouveaux centres de données, tout en continuant à alimenter l'infrastructure existante.
Cette pression du secteur de l'IA contribuera largement à l'augmentation de plus de 16% de la demande d'électricité d'ici 2030. Les centrales au gaz assurent déjà 43% de la production d'électricité aux États-Unis, tandis que le charbon représente 16% et l'énergie nucléaire 18,6%.
Le reste provient de sources d'énergie renouvelables. Administration américaine de l'information sur l'énergie
De plus, il s'agit d'une technologie mature et bien maîtrisée. Face à l'explosion du nombre de centres de données, les compagnies d'électricité américaines se sont également lancées dans une course à la construction de centrales à gaz.
Hélène Lavoix : Renaissance nucléaire américaine, 1 et 2
Il en résulte une profonde réorganisation du paysage américain, avec l'émergence de ce que nous appelons “The Great Disruptor”, à savoir le couplage du duo technologique GAFAM-TSMC “Californie-Arizona” avec le duo énergétique pétrolier “Texas-Louisiane”.
L'Arizona, nouvelle frontière de l'IA
En effet, l'implantation en Arizona de la première usine de TSMC, le géant taïwanais des semi-conducteurs, et la construction de trois autres usines d'ici à 2030, représentant un investissement de $200 milliards, est en train de transformer cet État semi-désertique en un nouvel hypercentre de l'IA.
Cela attire toutes les entreprises et les investisseurs des GAFAM. Mais précisément au même moment, le Texas et la Louisiane redeviennent de grandes puissances pétrolières et gazières. Ce phénomène est dû à la combinaison en cours de la révolution du pétrole et du gaz de schiste, dont le Texas, avec l'exploitation du gigantesque bassin permien, est devenu le centre.
En d'autres termes, le Texas et la Louisiane produisent le gaz nécessaire pour répondre aux besoins énergétiques des centres de données et des superordinateurs des GAFAM situés en Arizona et en Californie.
Ainsi, la production de gaz de schiste est littéralement la base énergétique de la course à l'IA américaine. En outre, les colossales réserves de gaz naturel du Venezuela attirent déjà l'attention des entreprises américaines.
II. L'IA pour l'énergie
Avec le déploiement mondial de la révolution de l'intelligence artificielle (IA), toutes les grandes compagnies pétrolières - qu'elles soient américaines, françaises, saoudiennes, russes, chinoises, britanniques, etc. - intègrent ces technologies dans toutes leurs opérations, de l'exploration et de la production à l'aval.
L'IA devient un outil d'optimisation de l'efficacité, de l'exploration géologique à la gestion des équipements, sans négliger l'aspect financier.
L'IA pour le pétrole
Parallèlement, l'industrie du pétrole et du gaz génère des revenus colossaux, atteignant $5,95 trillions en 2024. Ces revenus financent également le développement du secteur de l'intelligence artificielle. En effet, l'industrie pétrolière est fortement dépendante des données.
Les compagnies pétrolières ont besoin de données géologiques pour prospecter de nouveaux gisements et gérer les champs en exploitation. Le raffinage du pétrole nécessite la production d'un flux de données très précis et constant.
Tout sur l'optimisation de l'IA
Il en va de même pour le stockage du pétrole et des produits pétroliers, ainsi que pour la gestion des réserves. Il en va de même pour le transport, par oléoduc, par camion-citerne, par transporteur et par flotte de camions. En outre, la vente et l'échange de pétrole et de produits pétroliers aux niveaux mondial, régional et local génèrent une quantité considérable de données financières, juridiques et réglementaires.
En d'autres termes, à l'échelle mondiale, l'industrie pétrolière constitue un moteur massif de données extrêmement complexes. C'est pourquoi la famille émergente des technologies d'intelligence artificielle (IA) croise l'industrie pétrolière et gazière : des technologies telles que l'apprentissage profond (deep learning) reposent sur la classification et l'interprétation de données massives (big data).
Jean-Michel Valantin, Pétrodollars pour l'IA - L'IA est-elle l'avenir de l'industrie pétrolière et gazière ?
Ainsi, le rôle central de la production, de la gestion et de l'application des données fait de l'industrie pétrolière un catalyseur et un intégrateur idéal pour l'IA.
Hélène Lavoix, “Capteurs et actionneurs pour l'IA(1) : Intégrer l'IA dans la réalité,” Le Red Team Analysis Society, 14 janvier 2019
Il en va de même pour la nécessité d'anticiper la demande et les nouvelles réserves.
Le pétrole en tant que données
Par exemple, Exxon Mobil, le géant américain, utilise l'IA pour optimiser sa consommation d'énergie, notamment dans les raffineries. British Petroleum intègre des algorithmes d'IA dans ses services d'exploration. Shell utilise l'IA prédictive pour améliorer l'utilisation et l'efficacité de ses équipements tout en réduisant les temps d'arrêt.
Grâce à cette approche de maintenance prédictive, les algorithmes d'IA analysent les données des capteurs des équipements et des machines dans les raffineries et les sites de forage afin d'anticiper les pannes, ce qui permet d'effectuer une maintenance en temps voulu et d'éviter des arrêts imprévus et coûteux.
Il est intéressant de noter que, depuis les années 2000, les États-Unis sont le pays où se sont déroulées les deux grandes révolutions de l'industrie du pétrole et du gaz de schiste et de l'intelligence artificielle. Ces deux révolutions ont d'ailleurs suivi des calendriers parallèles.2Loretta Napoleoni, Technocapitalisme : La montée des nouveaux barons et la lutte pour le bien commun, Seven Stories Press, 2024
En outre, la révolution technologique du pétrole de schiste, avec le forage horizontal et la fracturation hydraulique, a fait des États-Unis un producteur et un exportateur net de pétrole et de gaz.3Daniel Yergin, La nouvelle carte : L'énergie, le climat et le choc des nations, 2020.
L'IA au service de la fracturation hydraulique
Cependant, cette nouvelle approche repose sur des équipements lourds qui nécessitent des investissements importants et continus. Les entreprises de pétrole de schiste sont confrontées à des défis très complexes, tels que l'optimisation de l'extraction, la modélisation des réservoirs, la prévision de la production et l'adaptation à l'évolution de la demande. L'intégration de l'IA permet à ces entreprises d'optimiser les différents aspects de leurs opérations, et donc de sécuriser les revenus tout en atténuant les risques.
L'industrie américaine du pétrole et du gaz de schiste, fortement tributaire de la technologie, intègre l'apprentissage automatique, notamment pour accélérer les opérations de forage.
Cette alliance entre les secteurs américains de l'IA et du pétrole de schiste garantit également la production de pétrole et de gaz pour le marché intérieur américain. Cette évolution revêt une importance stratégique pour la croissance du secteur de l'IA.
En effet, la prolifération des centres de données, l'entraînement des modèles d'IA et l'adoption généralisée de l'IA génèrent une demande croissante d'électricité.
Hélène Lavoix, “L'uranium pour la renaissance nucléaire américaine (2) : Vers une course géopolitique mondiale” ; Goldman Sachs, “GS Sustain : Generational Growth : AI, Data Centers, and the Next Explosion in US Electricity Demand”, 29 avril 2024.
III. La course à l'énergie dans l'espace
Toutefois, la double course à la production d'électricité et à l'optimisation de l'IA ne peut pas répondre entièrement à l'augmentation prévue de la consommation d'électricité par le secteur américain de l'IA.
Il en résulte une nouvelle course à l'espace orbital pour installer de nouvelles générations de centres de données. L'installation de centres de données dans l'espace vise à répondre aux contraintes physiques que la prolifération des centres de données rencontre sur Terre, à savoir la disponibilité limitée de l'électricité et de l'eau.
L'espace est de l'énergie
C'est pourquoi SpaceX envisage de développer des versions spécialisées de ses constellations de satellites Starlink qui, dotées d'une IA interconnectée, pourraient atteindre la puissance de calcul des centres de données terrestres. Ces constellations de centres de données satellitaires seront alimentées par des panneaux solaires et les satellites seront refroidis par des températures spatiales inférieures à zéro. Cesareo Contreras, The next Great Space Race : Building data centers in Orbit, Phys.org, 7 janvier 2026.
En outre, en tant que seule entreprise au monde à avoir rentabilisé les vols spatiaux grâce au nombre de vols et à sa maîtrise des atterrissages de fusées réutilisables, SpaceX est particulièrement bien placée pour entreprendre l'effort de mise en orbite des centres de données.
Ces satellites seront une version améliorée de ses constellations Starlink, équipés de super semi-conducteurs H100 de Nvidia, alimentés par des panneaux solaires et refroidis passivement par les températures de l'espace.
Enfin, depuis novembre 2025, un satellite américain est équipé de puces Nvidia H100 et fait tourner “Gemma”, le modèle d'IA de Google. Par ailleurs, SpaceX envisage de développer des versions spécialisées de ses constellations de satellites Starlink qui, équipées d'IA interconnectées, pourraient atteindre la puissance de calcul des centres de données terrestres.
Titan
Pour se doter des ressources technologiques et capitalistiques nécessaires à cette stratégie, Elon Musk vient de fusionner SpaceX et xAI (la maison mère de son IA, Grok). En attendant, l'introduction en bourse en juin 2026 de cette entité, qui fusionne effectivement les secteurs des lanceurs, des satellites (Starlink, la division satellite de SpaceX) et de l'IA avec xAI-Grok, pourrait atteindre $1,5 trillions.
En d'autres termes, la course à la puissance de l'IA est en train de transformer la géopolitique énergétique américaine et mondiale en une “politique spatiale” de l'IA et de l'énergie. Cette transformation commence à se matérialiser dès 2026. Elle déclenchera une triple croissance des secteurs de l'IA, de l'espace et de l'énergie, et donc des infrastructures et des ressources minérales associées, tout en transformant la nature même de la puissance américaine.
Pourquoi est-ce important pour les entreprises françaises et européennes ?
- De nombreuses entreprises françaises possèdent une expertise de pointe dans les domaines de l'aérospatiale, de l'énergie et de l'électronique. Ces secteurs connaissent une croissance rapide aux États-Unis en raison de la convergence de l'IA, de l'énergie et de l'espace. Elles doivent donc s'y implanter et, pour cela, se renseigner sur ces nouveaux marchés à fort potentiel.
- Par ailleurs, la même logique s'applique au secteur financier, notamment dans le monde des fonds d'investissement. Les entreprises nord-américaines, confrontées à des difficultés, se lancent dans une “ruée vers les minerais critiques” essentiels à la fabrication de matériel d'IA.
- Enfin, l'entrée sur le marché américain leur permettra également de découvrir les opportunités offertes par la dimension militaire du vortex IA/espace/AI.
Notes
- 1CSIS, “The Electricity Supply Bottleneck On U.S. AI Dominance”, 3 mars 2025. ↩︎
- 2Loretta Napoleoni, Technocapitalisme : La montée des nouveaux barons et la lutte pour le bien commun, Seven Stories Press, 2024 ↩︎
- 3Daniel Yergin, La nouvelle carte : L'énergie, le climat et le choc des nations, 2020. ↩︎
