OPINION. « L’intelligence artificielle ne manque pas d’idées, mais d’infrastructures »

Par Khaled Louhichi, responsable de la recherche chez Mirabaud Wealth Management (*)

À mesure que les modèles gagnent en puissance, leurs besoins physiques s’intensifient : la prochaine frontière de l’IA ne sera pas cognitive, mais capacitaire. 

De l’algorithme à l’infrastructure

L’IA ne fonctionne plus comme un logiciel classique. Elle opère désormais comme un processus industriel mobilisant des chaînes complexes de calcul, d’énergie et de refroidissement. Chaque requête active des millions d’opérations exécutées par des puces hautement énergivores, soutenues par des infrastructures lourdes en électricité et en eau.

Ce changement d’échelle est devenu tangible entre 2024 et 2025. Dans l’Iowa, le déploiement d’un nouveau modèle par un acteur majeur du cloud a entraîné une hausse d’environ 70 mégawatts de la consommation électrique d’un cluster de centres de données, soit l’équivalent de près de 50 000 foyers. À Dublin, la saturation du réseau électrique a conduit à restreindre les nouvelles connexions, limitant directement la capacité d’expansion des centres de données, et, par extension, celle de l’IA.

Ces exemples illustrent une réalité désormais centrale : la trajectoire de l’intelligence artificielle dépend moins de ses performances algorithmiques que de la disponibilité des infrastructures capables de les soutenir.

 Le retour des contraintes physiques et géographiques

Étendre l’IA ne consiste plus seulement à optimiser du code. Cela implique de reconstruire des segments entiers du monde physique, des réseaux électriques aux centres de données. L’entraînement d’un modèle de langage avancé peut consommer plusieurs gigawattheures d’électricité, mais l’inférence, une fois les modèles déployés à grande échelle, devient rapidement la principale source de consommation énergétique.

Dans ce contexte, les investissements liés à l’IA devraient dépasser 250 milliards de dollars en 2026, soit près du double de leur niveau de 2023. Désormais, la question n’est plus seulement de savoir qui innove le plus vite, mais qui peut déployer l’IA là où les infrastructures le permettent.

Quatre obstacles structurants

La phase industrielle de l’IA se heurte à quatre contraintes majeures. La première est la puissance de calcul, limitée par la capacité de production des semi-conducteurs avancés. La seconde est énergétique : les centres de données représentent déjà une part significative de la consommation mondiale d’électricité, avec des délais de raccordement pouvant atteindre plusieurs années dans certaines régions.

La troisième contrainte concerne l’eau. Le refroidissement des infrastructures d’IA mobilise des volumes importants, parfois dans des zones exposées au stress hydrique, renforçant les tensions sociales et réglementaires. Enfin, le contrôle de la capacité de calcul, des flux de données et des matériaux critiques est devenu une nouvelle dimension de la rivalité géopolitique. Les restrictions à l’exportation sur les puces avancées, la localisation des données et la sécurisation des infrastructures cloud fragmentent un écosystème autrefois global. La hiérarchie du pouvoir technologique dépend de plus en plus du contrôle physique des réseaux et des ressources.

Une nouvelle logique du capital

Le déploiement des infrastructures liées à l’IA s’inscrit dans un cycle de capital en deux temps. Une première phase, entre 2025 et 2027, devrait correspondre à un super-cycle d’investissement au bénéfice des fournisseurs d’infrastructures ; semi-conducteurs, énergie, réseaux et construction. Une seconde phase privilégiera l’optimisation, l’efficacité et la monétisation, avec un décalage probable entre investissements et retombées économiques, comme lors des grandes révolutions infrastructurelles passées (e.g. Telecom).

L’IA bascule des algorithmes vers l’infrastructure, et avec elle, la logique du capital évolue. Les véritables gagnants de cette révolution pourraient ne pas être les concepteurs des modèles les plus visibles, mais ceux qui sauront transformer électricité, silicium et eau en fondations durables d’une nouvelle ère industrielle.

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(*) Khaled Louhichi est responsable de la Recherche financière chez Mirabaud, où il dirige une équipe pluridisciplinaire couvrant les actions, le crédit, l’ESG et la sélection de fonds. Il définit l’orientation stratégique de la recherche et produit des analyses à forte conviction destinées à éclairer les décisions d’investissement à travers les classes d’actifs. Fort de près de vingt ans d’expérience au sein d’institutions financières internationales telles que JP Morgan, Lloyds, UBP et Mirabaud, il dispose d’une expertise approfondie en analyse actions, gestion de portefeuille et stratégies thématiques. Son approche vise à traduire les grandes tendances structurelles en cadres d’investissement disciplinés, avec un accent particulier sur la gestion du risque, la cohérence et la création de valeur de long terme.