La réalité physique de l'IA (AI) : Davos 2026 axé sur l'énergie et les infrastructures

Alors que l'élite mondiale se réunit dans les Alpes suisses pour le Forum économique mondial 2026, la conversation autour de l'intelligence artificielle a connu un tournant perceptible. Fini le temps des débats purement spéculatifs sur les calendriers de l'AGI ou les préoccupations abstraites en matière de sécurité. À leur place se dresse une réalité brute et matérielle : les besoins d'infrastructure et d'énergie sans précédent nécessaires pour soutenir l'essor de l'IA.

Le récit dominant à Davos cette année ne porte pas seulement sur le code, mais sur le béton, le cuivre et les gigawatts. Après une année d'expansion agressive des infrastructures en 2025, les dirigeants de l'industrie et les responsables politiques sont désormais confrontés à l'ampleur même de l'ère de « l'IA physique ». Le consensus est clair : la révolution numérique bute sur un plafond physique, et le franchir exigera le plus grand déploiement d'infrastructures de l'histoire de l'humanité.

L'équation énergétique : gigawatts et croissance

La préoccupation la plus pressante qui domine les couloirs du Centre des Congrès est la montée exponentielle de la consommation d'énergie. Pendant des années, la consommation énergétique des centres de données est restée relativement stable grâce aux gains d'efficacité. Cependant, le déploiement massif de l'IA générative (Generative AI) a détruit cet équilibre.

De nouvelles données présentées lors du forum soulignent l'ampleur de ce basculement. La consommation d'énergie mondiale des centres de données devrait bondir d'environ 55 gigawatts (GW) aujourd'hui à 84 GW en seulement deux ans. Cette trajectoire quasi-verticale n'est pas simplement un défi logistique ; elle constitue un test de contrainte fondamental pour les réseaux électriques nationaux.

Table : Évolutions prévues de la demande énergétique des centres de données (2026-2027)

L'urgence de cette crise énergétique a été mise en lumière lors d'un discours d'ouverture du président américain Donald Trump. S'adressant au forum, il a reconnu sans détour les contraintes physiques auxquelles est confrontée la domination technologique américaine. « Vous ne pouvez pas créer autant d'énergie », a-t-il déclaré, en faisant référence aux demandes vertigineuses des usines d'IA nationales. Il a noté que les États-Unis auraient besoin de « plus du double de l'énergie actuellement dans le pays » pour répondre aux projections les plus agressives — un exploit qu'il a qualifié de pratiquement impossible dans les délais réglementaires et de production actuels.

Ce sentiment reflète une anxiété plus large parmi les dirigeants mondiaux : le goulot d'étranglement pour l'avancement de l'IA n'est plus le silicium, mais les électrons. La métrique « speed-to-power » — la rapidité avec laquelle un site peut obtenir une connexion haute tension — a remplacé les flops comme indicateur clé pour les géants de la tech.

Le plus grand déploiement d'infrastructures de l'histoire

Alors que les politiciens s'acharnent sur le réseau, les dirigeants technologiques misent sur le modèle de « l'usine IA ». Jensen Huang, PDG de Nvidia, a décrit le moment présent comme le catalyseur du « plus grand déploiement d'infrastructures de l'histoire de l'humanité ».

S'adressant à une salle comble, Huang a souligné que l'industrie passe de l'informatique à usage général à l'informatique accélérée, nécessitant une refonte complète de l'architecture mondiale des centres de données. Il ne s'agit pas d'une mise à jour logicielle ; c'est un projet de construction à l'échelle planétaire. Cela implique non seulement d'ériger des enceintes pour loger des serveurs, mais aussi de déployer des systèmes avancés de refroidissement liquide, de renforcer les charges au sol pour des racks plus lourds et de sécuriser d'immenses parcelles de terrain à proximité des sources d'énergie.

Ce déploiement physique présente une opportunité géopolitique unique. Huang a noté que, si les États-Unis et la Chine dominent le développement des modèles fondamentaux, l'Europe est idéalement positionnée pour tirer parti de la physicalité de l'IA. Avec sa base robuste de fabrication de haute technologie, l'Europe pourrait devenir la salle des machines pour l'équipement qui alimente l'IA — des pompes de refroidissement aux unités de distribution d'énergie.

Goulots d'étranglement au-delà de l'électricité

Si l'énergie fait la une, la crise d'infrastructure est multifacette. L'« histoire de l'IA pour 2026 » porte également sur les complexités de la chaîne d'approvisionnement pour construire ces immenses installations.

• Contraintes de refroidissement : À mesure que la densité des puces augmente, le refroidissement par air traditionnel devient obsolète. Le passage au refroidissement liquide exige une nouvelle plomberie, de nouveaux designs d'installation et d'énormes quantités d'eau ou de fluides spécialisés, créant des points de friction environnementaux.
• Pénurie de main-d'œuvre : La construction de ces installations nécessite une main-d'œuvre qualifiée — électriciens, spécialistes CVC et ingénieurs haute tension. Dans de nombreux pays développés, cette main-d'œuvre est déjà à bout de souffle, entraînant des retards de projets.
• Rareté des composants : Au-delà des GPU eux-mêmes, il existe des pénuries de composants critiques de soutien comme les transformateurs et les appareillages de commutation, dont les délais de livraison se comptent désormais en années plutôt qu'en mois.

La discussion à Davos suggère que les entreprises « logicielles » de la dernière décennie se transforment rapidement en entreprises de « lourde industrie ». Microsoft, Google et Amazon figurent désormais parmi les plus grands acheteurs mondiaux d'énergie renouvelable et de matériaux de construction, modifiant fondamentalement les marchés mondiaux des commodities.

La course géopolitique à la capacité

La course aux infrastructures s'est inévitablement entrelacée avec la sécurité nationale et la compétitivité économique. Satya Nadella, PDG de Microsoft, a salué la « rivalité intense » dans le secteur, prédisant que la part de la technologie dans le PIB mondial est appelée à augmenter de manière significative. Toutefois, cette croissance dépend de la capacité nationale.

Les nations réalisent que la « souveraineté du calcul » est impossible sans « souveraineté énergétique ». Nous assistons à une divergence des stratégies nationales :

1. Le modèle américain : Se concentrer sur la déréglementation et l'expansion des combustibles fossiles/nucléaire pour alimenter le réseau rapidement.
2. Le modèle européen : Tenter d'équilibrer la croissance de l'IA avec des mandats stricts de durabilité, ralentissant potentiellement le déploiement mais assurant la viabilité à long terme.
3. Le modèle du Moyen-Orient : Mettre à profit d'énormes capitaux et ressources énergétiques pour construire des « oasis IA » dans le désert, attirant les hyperscalers avec la promesse d'une énergie illimitée.

Conclusion : L'année du casque de chantier

Si 2025 a été l'année où le monde a pris conscience du potentiel des logiciels d'IA, 2026 est l'année où le monde prend conscience du coût du matériel d'IA. Les discussions à Davos montrent clairement que le futur numérique a un prix physique très lourd.

Pour les investisseurs et les observateurs de l'industrie, le signal est sans équivoque : regardez au-delà des créateurs de modèles. La chaîne de valeur se déplace vers les services publics, les entreprises de construction, les spécialistes du refroidissement et les opérateurs de réseau. Alors que l'industrie de l'IA exige près de 30 gigawatts supplémentaires d'énergie au cours des 24 prochains mois, la question la plus cruciale reste sans réponse : d'où viendra cette énergie, et qui construira les lignes pour la livrer ?