Parler de souveraineté de l’IA sans parler d’énergie, c’est comme discuter de souveraineté alimentaire en ignorant le sol. Un pays peut disposer des meilleurs chercheurs, des algorithmes les plus sophistiqués et d’une politique industrielle bien conçue, tout en restant entièrement dépendant d’un autre pays pour gérer ses projets à grande échelle. La puissance de calcul qui sous-tend les modèles d’IA modernes n’existe pas dans l’éther. Il existe dans des racks de serveurs qui consomment de l'électricité dans des volumes qui rivalisaient, il y a dix ans, avec ceux des villes moyennes.
La chaîne logique que les stratégies nationales ignorent
Toutes les capacités de l’IA sont finalement réduites à une question de calcul. Et l’informatique à grande échelle se résume à une question d’énergie. Un modèle linguistique frontière comme GPT-4 ou Claude, lors de la formation, consomme une énergie équivalente à la consommation résidentielle annuelle de centaines de familles. L'inférence – l'acte de répondre à une question, de générer du texte, de traiter une image – est la plus efficace par appel, mais se multiplie sur des milliards de requêtes quotidiennes. Le total n’est pas anodin.
L’implication stratégique est simple : un pays qui ne contrôle pas la couche énergétique ne contrôle pas la couche physique de l’IA, indépendamment de ce qu’il fait dans les couches supérieures. Il peut réglementer, financer des startups, créer des laboratoires nationaux. Mais si les centres de données qui exécutent les modèles dépendent d’énergie importée, dont le prix et la disponibilité sont déterminés par des tiers, toute l’architecture de la souveraineté présente une fissure à sa base.
La double exposition des pays dépendants
La plupart des pays qui parlent aujourd’hui d’une « stratégie nationale en matière d’IA » sont en réalité confrontés à deux problèmes structurels qui se chevauchent. Le premier est la dépendance énergétique : les pays qui importent des hydrocarbures pour produire de l’électricité voient leurs coûts de calcul liés au prix du pétrole et du gaz naturel sur les marchés internationaux – des marchés soumis aux chocs géopolitiques, aux sanctions et aux décisions des cartels. Le deuxième est la dépendance à l’égard de l’infrastructure cloud : la majeure partie de la capacité informatique disponible dans le monde est exploitée par trois sociétés américaines et, dans une moindre mesure, par une société chinoise.
Lorsque les deux problèmes se combinent, le résultat est une vulnérabilité complexe. Une crise énergétique augmente le coût de fonctionnement des modèles locaux. Une crise géopolitique pourrait restreindre l’accès au cloud étranger. Un scénario dans lequel les deux se produisent simultanément – et l’histoire récente en Europe en 2022 a montré que cela est possible – peut paralyser des infrastructures numériques entières sans qu’aucun adversaire n’ait besoin d’attaquer directement un serveur.
Ce qui sépare les pays qui prennent l'énergie au sérieux
Certains pays ont compris très tôt la chaîne logique et ont construit leurs stratégies d’IA en faisant de l’énergie une variable centrale et non une réflexion après coup. La France est le cas le plus évident : des décennies d’investissement dans l’énergie nucléaire ont produit une matrice électrique avec un faible coût marginal et une grande prévisibilité. Lorsque la France a décidé de miser sur la souveraineté de l’IA, les infrastructures énergétiques étaient déjà là. Le problème était différent et plus gérable.
Les Émirats arabes unis ont adopté une position encore plus délibérée. L'Abu Dhabi Investment Authority et G42 ont développé des stratégies parallèles d'infrastructure d'énergie et de données, avec des centres de données alimentés par des énergies renouvelables locales et des accords de capacité GPU négociés directement avec les fabricants. L'Arabie saoudite, avec le projet NEOM et les investissements technologiques de Saudi Aramco, suit une trajectoire similaire. Ce que ces pays ont en commun n’est pas le modèle énergétique – nucléaire, solaire, combustibles fossiles souverains – mais la décision de traiter l’énergie et l’informatique comme des variables intégrées d’une même politique industrielle, et non comme des ministères séparés qui ne se parlent jamais.
Le cas brésilien : réel avantage, vrai problème
Le Brésil entre dans ce débat avec un véritable avantage que peu de pays possèdent : plus de 85 % de son réseau électrique est généré par des sources renouvelables, avec une prédominance d’eau complétée par une capacité éolienne et solaire en expansion. Cela signifie qu’un centre de données construit au Brésil possède, à sa base, l’une des matrices les plus propres au monde – et, structurellement, moins exposé aux chocs des prix des combustibles fossiles.
Le problème ne vient pas de la source d’alimentation. C'est dans la concentration géographique des infrastructures qui l'utilisent. La quasi-totalité de la capacité installée des centres de données au Brésil est située dans le corridor São Paulo-Rio de Janeiro. Il y a des raisons historiques à cela – proximité des plus grands marchés de consommation, présence de câbles sous-marins, disponibilité de main-d’œuvre technique – mais le résultat est une fragilité structurelle. Une interruption du système de transmission qui alimente ce corridor, qu’elle soit due à un événement météorologique extrême ou à une défaillance systémique, peut avoir un impact disproportionné sur l’infrastructure numérique nationale. En outre, la dépendance opérationnelle à l’égard des grands cloud américains – AWS, Azure et Google Cloud dominent le marché des entreprises brésilien – signifie que même les données traitées sur le territoire national dépendent souvent de systèmes de contrôle, d’authentification et d’orchestration qui résident à l’extérieur de celui-ci.
Ce que les décideurs en matière d'infrastructure numérique doivent comprendre avant 2030
L’enjeu pour les décideurs publics n’est pas simplement de « construire davantage de centres de données ». Construire davantage de centres de données dans le même corridor, avec la même dépendance à l’égard des fournisseurs de cloud étrangers, résout le problème de capacité sans résoudre le problème de souveraineté. La bonne question en est une autre : comment répartir l’infrastructure informatique dans la matrice énergétique nationale afin que le coût, la résilience et le contrôle s’améliorent simultanément ?
Cela implique des décisions réglementaires spécifiques. Encourager les centres de données dans les régions présentant un excédent de production renouvelable – le nord-est du Brésil a une irradiation solaire parmi les plus élevées au monde et une capacité éolienne sous-utilisée – nécessite une combinaison de politique tarifaire, de cadres réglementaires pour les contrats énergétiques à long terme et d'investissements dans le transport. Cela implique également de revoir le cadre juridique afin que les entreprises qui traitent les données des citoyens brésiliens ne puissent pas le faire exclusivement dans des infrastructures dont le contrôle final se trouve dans un autre pays. Et cela implique de traiter les qualifications techniques dans l’exploitation des centres de données comme faisant partie de la politique de formation professionnelle, et non comme une externalité que le marché résoudra tout seul.
La fenêtre de décision est courte. La demande de puissance de calcul augmente plus rapidement que ne l’indiquaient les projections d’il y a cinq ans. Les pays qui prennent dès maintenant les bonnes décisions – sur où construire, comment nourrir et qui contrôle les infrastructures – établiront des positions structurelles difficiles à inverser. Les pays qui traitent la souveraineté de l’IA comme un problème d’algorithme, ignorant la couche physique, découvriront que le problème devient plus coûteux à résoudre par la suite.
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