La croissance effrénée de l’IA à l’épreuve des contraintes matérielles

Où s’arrêtera la croissance débridée de l’intelligence artificielle (IA) ? Depuis l’élection de Donald Trump et la dérégulation du secteur de la tech, les géants du secteur se sont engagés dans une surenchère de promesses et d’investissements alors que leurs profits explosent. La marche en avant de l’IA semble désormais inéluctable. Les progrès rapides de cette technologie générique et sa diffusion vertigineuse dans tous les domaines d’application, civils comme militaires, privés comme publics, n’ont pas d’équivalent dans l’histoire industrielle.

Les promesses d’un monde artificialisé semblent sans limites : au-delà des modèles aujourd’hui connus, Meta se fixe comme cible la création d’une superintelligence dépassant le cerveau humain, tandis que Tesla vise la conception de robots humanoïdes, dopés à l’IA, capables de remplacer les humains dans toutes leurs activités.

Pour que ces promesses se réalisent, des investissements colossaux dans des infrastructures matérielles sont cependant nécessaires. Moody’s estime à 3 000 milliards de dollars les investissements dans les data centers pour le cloud et l’IA dans les cinq années à venir. L’entraînement des modèles IA et leur déploiement à grande échelle nécessitent en effet des centres de données de nouvelle génération, dits à accélération. Equipés de puces appelées processeurs graphiques ou GPU (graphics processing unit), dont Nvidia, première capitalisation boursière mondiale, est le leader incontesté, ils ont une puissance incomparable par rapport aux générations précédentes.

Qu’est-ce qui pourrait freiner l’accélération incontrôlée de la diffusion de cette technologie ? Plus que le risque d’éclatement d’une bulle financière qui n’avait pas empêché l’essor de l’Internet au tournant des années 2000, ce sont les limites matérielles des infrastructures nécessaires à l’IA qui alimentent aujourd’hui les craintes des experts.

Conflits d’usage et de temporalités

C’est par exemple le message du rapport « Energie et IA » publié en avril 2026 par l’Agence internationale de l’énergie (AIE). Le document indique que si la consommation mondiale d’électricité des centres de données est encore modeste (1,5 % au niveau mondial, 4 % aux Etats-Unis), celle-ci progresse très vite sous l’effet des infrastructures de nouvelle génération, très gourmandes en énergie. Elle devrait presque tripler d’ici à 2030 pour atteindre 950 térawattheures, une consommation supérieure à celle du Japon aujourd’hui.

Les projets de centres de données titanesques, comme celui de Meta en Louisiane (Hyperion), grand comme la moitié de l’île de Manhattan et qui consommera la puissance de cinq centrales nucléaires, illustrent cette course au gigantisme. De tels projets font courir le risque de conflits d’usage au plan local. C’est déjà le cas en Virginie, aux Etats-Unis, qui concentre 12 % des capacités mondiales de centres de données, et où la construction d’installations géantes fait l’objet d’un rejet croissant de la population, inquiète des conséquences écologiques et des conflits d’usage en matière d’accès à l’électricité.

20 % des projets de centres de données en cours pourraient être retardés. Le temps des infrastructures énergétiques n’est pas celui de l’IA

Car bien évidemment, la temporalité de construction de nouvelles capacités électriques – qu’elles proviennent du nucléaire, d’énergies renouvelables ou de sources conventionnelles – ne suit pas l’accélération du rythme de l’IA. Il faut des années, voire plus d’une décennie, pour construire des projets énergétiques d’ampleur ou pour étendre le réseau électrique (entre quatre et huit ans selon les pays, estime l’AIE). L’agence alerte qu’au moins 20 % des projets de centres de données en cours pourraient être retardés faute de capacités de production électrique ou de raccordement. Le temps des infrastructures énergétiques n’est pas celui de l’IA.

Surconsommation d’espace et d’eau

Mais la surconsommation d’électricité n’est pas le seul impact matériel de l’IA. Un autre problème est celui de l’espace nécessaire à la construction des centres de données. Leur empreinte foncière considérable pousse les entreprises à s’installer dans des zones peu denses et peu onéreuses.

Ainsi, aux Etats-Unis, beaucoup ont été implantés dans des régions de fort stress hydrique comme le Nevada, l’Arizona ou le Texas. Or, ces infrastructures consomment des quantités colossales d’eau qui ne sont pas entièrement recyclées car une partie s’évapore dans l’atmosphère.

La consommation mondiale annuelle des centres de données est l’équivalent de celle de la France en eau potable

L’AIE estime la consommation mondiale annuelle des centres de données à 15 000 milliards de litres d’eau, l’équivalent de celle de la France en eau potable. Là encore, les conflits d’usage (avec les riverains, agriculteurs, industriels…) se manifestent, soulignant les effets indésirables d’un développement anarchique.

Enfin, ces infrastructures et les composants consomment une grande quantité de métaux critiques. Les fameuses puces GPU mobilisent par exemple du gallium, raffiné à 99 % en Chine, indique l’AIE, ce qui ne va pas sans poser des problèmes majeurs de dépendance géostratégique et de disponibilité des ressources.

Quid de la sobriété numérique ?

Ces problèmes ne concernent pas uniquement les Etats-Unis. Si ces derniers concentrent 45 % des centres de données au niveau mondial, l’Europe en représente 15 %. Et dans cette compétition mondiale, la France cherche à attirer les projets d’implantation en misant sur son mix énergétique décarboné.

35 projets de nouveaux centres de données sont aujourd’hui recensés, dont quatre à Marseille où passent de nombreux câbles optiques sous-marins. Mais pas plus que les Etats-Unis, la France n’échappera aux inévitables conflits d’usage en matière d’électricité, de raccordement au réseau, de consommation d’eau et de dépendance à l’égard des métaux critiques.

Les contraintes matérielles semblent avoir été oubliées ou minimisées par les opérateurs privés et les acteurs publics

Ces contraintes matérielles semblent avoir été oubliées ou minimisées par les opérateurs privés et les acteurs publics. Elles reviennent aujourd’hui en boomerang et pourraient constituer un frein au développement de l’IA. Sans compter, bien entendu, ses impacts écologiques de plus en plus insoutenables.

Face à ces contraintes matérielles, la sobriété numérique est plus que jamais un enjeu crucial. Comment concevoir des modèles d’IA moins gourmands en données et en énergie ? Comment réduire l’empreinte matérielle, énergétique et en eau des centres de données et de leurs composants ? Comment sensibiliser les utilisateurs à des usages raisonnés de l’IA ?

Plus qu’une course sans fin à la taille et à la puissance, c’est à une conception raisonnée et raisonnable de l’IA qu’il s’agit collectivement de s’atteler en intégrant dans les débats et politiques publiques sur leur essor – pour l’instant embryonnaires – toutes les dépendances matérielles que cette technologie engendre.