40 % des centres de données américains accusent du retard : la croissance de l’IA en péril

La montée en puissance de l’IA ne dépend pas seulement de modèles améliorés et de plus grands investissements, mais de plus en plus d’un facteur bien plus banal : la construction physique des centres de données. Selon le Financial Times, près de 40 % des projets de centres de données américains prévus cette année risquent d’être retardés.

Cela affecte directement les plans de grandes entreprises comme Microsoft, OpenAI et d’autres géants du numérique, qui cherchent à augmenter rapidement leur puissance de calcul en ligne.

Le problème n’est plus le financement, mais l’exécution

C’est un moment décisif. Ces dernières années, l’accent de l’IA était mis principalement sur les investissements, les puces et les logiciels. Désormais, l’attention se tourne vers l’exécution. Le capital est disponible, mais construire l’infrastructure nécessaire s’avère plus difficile que prévu.

Selon le Financial Times, de grands projets sont ralentis par des procédures d’autorisation, des pénuries de personnel, des restrictions sur le réseau électrique et le manque d’équipements tels que les transformateurs et les turbines à gaz.

Les projets d’OpenAI sous pression

Le Financial Times mentionne notamment de grands projets au Texas liés à OpenAI. Un exemple notable est un campus de 1,4 gigawatt dans le comté de Shackelford, développé pour Oracle et destiné à fournir de la puissance de calcul à OpenAI.

Selon l’analyse de SynMax, les données satellites montrent que l’avancement y est en deçà des prévisions. D’autres sites liés à OpenAI au Texas se développeraient également plus lentement que prévu. OpenAI, Oracle et SB Energy démentent tout retard, affirmant que leurs projets respectent encore les délais.

Bulled’Ai? La priorité reste l’alimentation électrique

Ces retards sont particulièrement sensibles car le secteur de l’IA investit actuellement des sommes colossales.

Reuters rapportait déjà fin mars que les géants technologiques comme Amazon, Microsoft, Alphabet et Meta prévoyaient d’investir ensemble près de 630 milliards de dollars dans l’infrastructure IA d’ici 2026, mais que les limitations physiques pourraient compromettre cette vague d’investissements. Le problème réside moins dans la demande pour l’IA que dans la question de savoir si l’infrastructure peut être prête à temps.

Cela rend cette évolution menaçante pour l’IA. Si les centres de données ne sont pas prêts à temps, les modèles ne pourront être formés et déployés à l’échelle prévue. Il se creuserait alors un fossé entre les attentes immenses autour de l’IA et la capacité pratique à les réaliser.

Personnel et électricité : les grands défis

Selon le Financial Times, deux problèmes structurels se posent : un manque de main-d’œuvre spécialisée et une pénurie d’infrastructures électriques. Les constructeurs recherchent notamment des électriciens et des tuyauteurs, tandis que les composants essentiels comme les transformateurs et le matériel de commutation sont rares au niveau du réseau.

Dans certaines régions, des projets pour un même client final se disputent même le personnel et les ressources, entraînant une hausse des coûts et des retards. Pour les centres de données dédiés à l’IA, le timing est crucial. Un retard dans la livraison peut entraîner une perte de chiffre d’affaires, tandis que les coûts de capital continuent de courir.

La crainte plus large est que le secteur de l’IA dépense des centaines de milliards d’euros, mais que les retours tangibles arrivent plus tard que ce que les investisseurs espèrent aujourd’hui.