La bulle énergétique de l'IA : pourquoi les prévisions sur les data centers pourraient être du bluff

Depuis six mois, on n'entend plus que ça : l'intelligence artificielle va engloutir toute l'électricité de la planète. Sam Altman cherche des milliards pour des puces et des réacteurs, Microsoft ressuscite Three Mile Island, et les compagnies d'électricité de toute l'Amérique se frottent les mains dans l'attente d'une pluie d'or. Mais et si toute cette panique autour de la pénurie de capacité n'était qu'un énième récit surchauffé, derrière lequel se cache l'envie des entreprises de s'assurer des budgets pour des décennies ?

Gregg Orrill, analyste chez AEGIS Hedging, a décidé de mettre de côté les présentations marketing et de simplement faire les calculs. Sa conclusion fait l'effet d'une douche froide pour l'industrie : les énergéticiens prévoient de construire deux fois plus de capacité que les data centers n'en auront réellement besoin.

Rappelons comment nous en sommes arrivés là. Il y a deux ans à peine, le secteur des services publics passait pour le coin le plus ennuyeux du marché. Les actions progressaient lentement, les dividendes tombaient sans accroc et la demande d'énergie aux États-Unis n'avait presque pas bougé depuis des décennies.

Puis ChatGPT est arrivé, et l'on a soudain découvert que l'entraînement de chaque nouveau modèle exigeait exponentiellement plus d'électricité. Les géants de la tech se sont littéralement battus pour obtenir le droit de se raccorder aux réseaux. Résultat : les prévisions de consommation d'énergie ont explosé.

Les électriciens, peu habitués à tant d'attention, ont vite révisé leurs plans d'investissement, engageant des milliards de dollars dans de nouveaux postes de transformation et de nouvelles lignes de transport. C'est précisément là que se niche l'erreur systémique pointée par Orrill. À force de courir après la tendance, le secteur s'est mis à extrapoler la demande de pointe à l'infini, en ignorant les lois élémentaires de l'efficacité et de la correction des marchés.

Le problème, c'est que les prévisions actuelles supposent que chaque projet de data center annoncé sera réalisé intégralement et consommera de l'énergie à 100 % de sa capacité, 24 heures sur 24. Dans les faits, on observe un énorme écart entre les demandes de raccordement et les chantiers réels. Beaucoup de start-up réservent de la capacité « au cas où », par peur de la pénurie, et créent ainsi l'illusion d'une ressource rare.

C'est un exemple classique d'« effet coup de fouet » dans la chaîne d'approvisionnement : une petite fluctuation de la demande en bout de chaîne (l'envie d'entraîner un modèle) provoque des distorsions colossales chez les fournisseurs de matières premières et d'infrastructures. Si ne serait-ce qu'un tiers de ces projets ne voit pas le jour, les énergéticiens se retrouveront avec des actifs excédentaires, que les consommateurs ordinaires finiront par payer via des hausses de tarifs.

Par ailleurs, l'industrie de l'IA est aujourd'hui en pleine quête frénétique d'efficacité. Les développeurs d'algorithmes savent que gonfler sans fin le nombre de paramètres des modèles mène à une impasse. Des méthodes d'entraînement nécessitant bien moins d'énergie apparaissent, et les puces de nouvelle génération deviennent de plus en plus économes.

Si OpenAI ou Anthropic trouvent demain un moyen d'entraîner des modèles avec 30 % d'efficacité en plus, toute la stratégie d'investissement des géants de l'électricité part à la poubelle. Nous avons déjà vu quelque chose de semblable au début des années 2000, quand le monde déployait des câbles à fibre optique en prévision du boom d'internet. On avait alors construit tant d'infrastructures que l'essentiel est resté inutilisé pendant des années, et les entreprises de pose ont fait faillite en masse.

L'histoire a tendance à se répéter, sauf qu'à la place des câbles, nous avons désormais des transformateurs géants et des réacteurs nucléaires.

La situation se complique encore du fait que régulateurs et politiques se sont empressés de s'emparer du thème de la « souveraineté énergétique pour l'IA ». Sous cette bannière, il est bien plus simple d'approuver des chantiers gigantesques et de subventionner de vieilles centrales qu'on comptait fermer. Mais quand la poussière retombera, il pourrait apparaître que nous avons bâti une infrastructure pour un monde qui n'existe pas.

Les investisseurs feraient bien d'examiner de plus près le bien-fondé des appétits des énergéticiens. Pour l'instant, le marché croit à une croissance infinie, mais le premier rapport trimestriel d'un grand fournisseur cloud faisant état d'un ralentissement des dépenses d'investissement pourrait déclencher une réaction en chaîne. On s'apercevra alors que l'analyste isolé avait raison et que le reste du marché courait simplement après un objet brillant.

La question centrale : ne confondons-nous pas la demande réelle avec des achats de précaution dictés par la panique, et qui paiera la facture des mégawatts inutilisés quand l'emballement autour de l'IA finira par retomber ? No text, no dates, no watermarks, no labels on the image.