Le gaz naturel, une fausse bonne idée pour les GAFAM ?

L’intelligence artificielle a besoin de toujours plus de puissance de calcul. Et derrière cette puissance, il y a une réalité très concrète : des data centers qui consomment des quantités gigantesques d’électricité. Aux États-Unis, leurs besoins deviennent tels que les réseaux traditionnels ne suffisent plus toujours. Les géants du secteur cherchent donc de plus en plus à produire eux-mêmes leur énergie. La solution privilégiée aujourd’hui est souvent le gaz naturel. Il permet de construire relativement vite des centrales capables de fournir une puissance importante et continue. Amazon, par exemple, développe au Texas un immense projet reposant en partie sur cette logique. Mais ce choix pourrait devenir beaucoup moins avantageux dans les prochaines années.

La société Noreva, spécialisée dans l’analyse du secteur énergétique, estime que le prix du gaz naturel pourrait tripler dans certaines régions des États-Unis. Plusieurs facteurs expliqueraient cette tension. D’abord, la croissance de l’offre ralentit. Ensuite, une part croissante du gaz américain est transformée en gaz naturel liquéfié, ou GNL, puis exportée vers l’étranger. Résultat : le marché intérieur pourrait devenir beaucoup plus tendu qu’auparavant. Peter Gardett, le patron de Noreva, estime que de nombreux acteurs se sont habitués à l’idée que le gaz américain resterait durablement bon marché. Selon lui, un simple examen de l’équilibre entre production et demande montre pourtant que cette certitude devient de moins en moins solide.

Ce risque arrive au mauvais moment pour l’industrie de l’intelligence artificielle. Depuis l’explosion des modèles génératifs, les investissements dans les data centers se comptent en dizaines de milliards de dollars. Leur rentabilité repose en partie sur l’accès à une énergie abondante, stable et peu coûteuse. Or, si le gaz devient nettement plus cher, l’équation économique pourrait se compliquer. D’autant que, selon TechCrunch, les nouveaux puits sont parfois moins rentables que les précédents, ce qui pourrait limiter encore davantage la croissance de la production. La question n’est donc plus seulement de savoir comment construire assez vite des centres de données. Elle devient aussi énergétique : sur quelle ressource faut-il miser pour les alimenter durablement ? Car une IA toujours plus puissante ne sera viable que si l’électricité nécessaire à son fonctionnement reste, elle aussi, économiquement soutenable.

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