- Consommation énergétique de l’IA générative : cette consommation qui explose
- Le mur de 2026 : quand l’électricité ne suffit plus pour l’intelligence artificielle
- Centre de données spatial SpaceX : la solution de l’IA dans l’espace
- Robot Optimus Tesla et IA incarnée : les usages qui changent tout vers 2030
- Consommation électrique de l’IA : pourquoi la révolution tech aggrave la crise monétaire
- Investir face au mur de l’IA : les data centers, l’énergie et l’horizon 2035
La consommation énergie intelligence artificielle est le sujet économique que personne ne voit venir. L’IA est en train de transformer le monde à une vitesse vertigineuse. Mais derrière les prouesses de l’IA générative, derrière les images créées par Grok, les conversations avec ChatGPT et les algorithmes toujours plus puissants, se cache un problème que presque personne ne mesure : l’intelligence artificielle a besoin d’une quantité colossale d’électricité pour fonctionner. Et cette électricité, nous ne sommes tout simplement pas capables de la produire assez vite.
Ce qui se profile à l’horizon, c’est un véritable mur. Un mur énergétique qui pourrait redéfinir les équilibres économiques mondiaux — et qui crée, dès aujourd’hui, des opportunités d’investissement majeures pour ceux qui savent lire entre les lignes. L’IA ne se limite plus aux conversations textuelles : elle s’incarne dans des robots, elle s’envoie dans l’espace, et elle dévore de l’énergie à un rythme que personne n’avait anticipé. La consommation énergie intelligence artificielle est le sujet économique majeur des prochaines années, et cette révolution ne fait que commencer.
Consommation énergétique de l’IA générative : cette consommation qui explose
De ChatGPT aux centres de données : l’ordre de grandeur en TWh
Pour comprendre l’ampleur du phénomène, il faut raisonner en ordre de grandeur. En 2022, la consommation annuelle des data centers dans le monde était estimée à environ 460 TWh, soit près de 2 % de la demande totale d’électricité à l’échelle électrique mondiale. Ce chiffre a explosé. L’Agence Internationale de l’Énergie estime que cette consommation pourrait dépasser les 1 000 TWh dès 2026, soit l’équivalent de la consommation électrique du Japon tout entier.
D’où vient cette hausse de la consommation ? Principalement de l’IA. Pour contextualiser : une simple recherche Google consomme environ 0,3 Wh d’électricité. Une requête ChatGPT en consomme 2,9 Wh, soit presque dix fois plus. Si l’on multiplie par les 9 milliards de requêtes quotidiennes traitées par les moteurs de recherche, l’IA à elle seule ajouterait 10 TWh d’électricité supplémentaires par an rien que pour cet usage. Et ce n’est que la partie émergée de l’iceberg.
Car il ne s’agit pas seulement de la phase d’inférence — ce moment où le modèle d’IA répond à tes questions. Il y a aussi la phase d’entraînement, infiniment plus gourmande en ressources. Pour développer des modèles d’IA toujours plus performants, les géants technologiques — Google, Microsoft, Amazon, Meta — mobilisent des fermes de processeurs graphiques (GPU) fabriqués par Nvidia, qui tournent 24 heures sur 24 pendant des semaines, voire des mois.
Les puces dédiées à l’IA sortent des usines à un rythme exponentiel. Mais la production d’électricité en dehors de la Chine, elle, est restée quasiment plate depuis 2023. C’est comme si on fabriquait des milliers de cerveaux informatiques sans avoir de prise électrique pour les brancher. La consommation énergie intelligence artificielle progresse selon une courbe exponentielle, tandis que la production d’énergie stagne. Les deux courbes vont fatalement se croiser.
Le mur de 2026 : quand l’électricité ne suffit plus pour l’intelligence artificielle
Impact énergétique des datacenters et besoins en électricité
Si tu traces deux courbes sur un graphique — la production de puces d’IA (exponentielle) et la production d’électricité hors Chine (plate) — ces deux courbes se croisent vers la fin de 2026. Ce point de croisement représente le moment où l’humanité fabriquera plus de capacité de calcul d’IA qu’elle ne pourra en alimenter. C’est le mur énergétique.
Même xAI, la compagnie d’Elon Musk qui a développé l’IA Grok et qui possède le plus grand supercalculateur de la planète — plus d’un gigawatt de puissance à Memphis, Tennessee — n’a pas assez d’énergie pour faire tourner l’infrastructure qu’elle a construite. Personne n’en a assez. Un jour c’est Claude qui domine les classements, un jour c’est Grok, un jour c’est Gemini : la compétition entre les modèles d’IA est féroce, et chaque avancée d’algorithme exige davantage de puissance de calcul.
Les centres de données peuvent être construits en moins de trois ans. Mais déployer les capacités de production d’électricité correspondantes prend bien plus longtemps : trois à six ans pour un parc solaire ou éolien, environ six ans pour une centrale à gaz, et probablement plus de dix ans pour une centrale nucléaire. Les opérateurs de centres de données sont confrontés à un décalage structurel entre la vitesse de croissance de la consommation et la lenteur de la réponse côté production. En février 2025, l’Uptime Institute a averti que cette crise serait inévitable.
Pour les États-Unis, répondre aux besoins en électricité de l’IA revient potentiellement à plus que doubler leur capacité de production. C’est comme reconstruire l’ensemble du réseau électrique américain. Pour que les nouveaux centres de données puissent être raccordés au réseau électrique, il faudrait des investissements colossaux en infrastructure. Pour l’Europe, le constat est similaire, à ceci près que la France bénéficie encore d’un parc nucléaire conséquent. Mais cette consommation croît tellement vite que même cet avantage risque de s’avérer insuffisant.
L’impact environnemental est également considérable. L’empreinte carbone des data centers s’alourdit, avec une augmentation de leurs émissions de gaz à effet de serre directement liée à la consommation énergie intelligence artificielle. En 2024, plusieurs études ont documenté les émissions de gaz à effet de serre du secteur numérique, et les prévisions ne cessent d’être revues à la hausse. L’impact sur l’environnement de cette révolution technologique est un sujet qui ne peut plus être ignoré, d’autant que de nombreux opérateurs se tournent vers les énergies fossiles pour combler le déficit à court terme.
Centre de données spatial SpaceX : la solution de l’IA dans l’espace
C’est là qu’intervient un projet qui ressemble à de la science-fiction, mais qui est en réalité un plan industriel concret. Le 30 janvier 2026, SpaceX a déposé une demande auprès de la FCC pour lancer un million de satellites en orbite basse. Pas des satellites de communication comme Starlink ou Star Shield (réseau militaire). Des centres de données orbitaux, conçus pour faire tourner de l’IA directement dans l’espace et renvoyer les résultats sur Terre via des liaisons laser.
La FCC a accepté le dossier en cinq jours. Aujourd’hui, il y a déjà environ 15 000 satellites actifs autour de la Terre, dont plus de 9 500 appartiennent à SpaceX. En demander un million, c’est changer d’échelle de façon vertigineuse.
Pourquoi mettre un centre de données en orbite ? Les avantages sont considérables et permettent de réduire la consommation énergétique de façon radicale par rapport aux infrastructures terrestres.
Premièrement, les panneaux solaires y ont un rendement jusqu’à 100 fois supérieur à ce qu’on obtient sur Terre. Dans l’espace, il n’y a pas de nuit, pas de nuages, pas de saisons, pas d’atmosphère qui filtre le rayonnement. Les satellites en orbite héliosynchrone restent exposés au soleil plus de 99 % du temps. C’est l’optimisation ultime de la production d’énergie renouvelable.
Deuxièmement — et c’est peut-être le plus spectaculaire — il n’y a aucun besoin de refroidissement. Or, le refroidissement représente environ 40 % de la consommation électrique d’un data center terrestre. La consommation énergie intelligence artificielle dans l’espace serait donc radicalement inférieure. Dans le vide spatial, ce coût tombe à zéro. Le froid de l’espace fait le travail gratuitement.
L’idée n’est pas de produire de l’électricité dans l’espace pour la renvoyer sur Terre. L’idée, c’est de faire tourner l’IA directement en orbite et de ne renvoyer que les données — les réponses, les résultats de calcul — via un système laser à très haut débit. On ne renvoie pas de l’énergie, on renvoie de l’intelligence. La valeur d’un paquet d’information produit dans l’espace est infiniment plus élevée que celle d’un watt d’électricité pure.
La clé de tout ce dispositif, c’est le coût de lancement. Avec la navette spatiale, envoyer un kilo dans l’espace coûtait 25 000 dollars. La fusée Falcon 9 a ramené ce prix à 2 700 dollars au début des années 2020. Avec Starship, la fusée géante réutilisable de SpaceX — celle qui se fait rattraper par des bras mécaniques à l’atterrissage — on vise 100 dollars le kilo. À ce tarif, le centre de données spatial devient compétitif par rapport à son équivalent terrestre. Musk a déclaré en février 2026 que d’ici 30 à 36 mois, l’endroit le plus rentable pour faire tourner de l’IA sera l’espace. Et qu’à partir de là, l’avantage deviendra « absurdement supérieur ».
Pour déployer ce réseau, SpaceX prévoit une cadence de 10 000 à 30 000 lancements par an — soit un décollage de Starship toutes les heures. Et la vision ne s’arrête pas là : Musk a récemment évoqué des usines lunaires pour extraire de l’aluminium et du silicium, ainsi que des catapultes électromagnétiques pour envoyer les matériaux en orbite et assembler des structures en station orbitale. SpaceX vient d’ailleurs d’annoncer un recentrage stratégique vers le développement lunaire.
Bien sûr, il faut pondérer les délais. Musk a souvent du retard : le FSD sur les voitures Tesla était annoncé il y a une dizaine d’années et n’est qu’aujourd’hui en train de devenir une réalité. Mais s’il a souvent tort sur le calendrier, il a toujours raison sur la direction.
Robot Optimus Tesla et IA incarnée : les usages qui changent tout vers 2030
Parallèlement aux data centers spatiaux, l’IA s’incarne physiquement de deux manières. D’abord dans les voitures Tesla, avec le module de conduite autonome FSD (Full Self-Driving), qui devient de plus en plus autonome dans sa capacité à comprendre son environnement. Ensuite dans un corps humanoïde : le robot Optimus.
En janvier 2026, Tesla a lancé la production en série du robot Optimus Gen3. Ce robot humanoïde est capable d’effectuer plus de 3 000 tâches, avec des mains à 22 degrés de liberté — quasiment autant qu’une main humaine. Sa prouesse technique réside dans sa dextérité : il peut manipuler des œufs sans les casser, cuisiner, réaliser des gestes fins que d’autres robots ne maîtrisent pas, même ceux qui sautent ou parlent un million de langues. Son prix cible pour le grand public, d’ici environ quatre ans : 20 000 à 30 000 dollars, soit le prix d’une voiture. L’objectif de Tesla : produire 10 millions d’unités par an.
La vision derrière ce robot, c’est celle de l’abondance. C’est osé, dans un contexte où l’on parle de « fin de l’abondance ». Mais des machines qui produisent 24 heures sur 24, sept jours sur sept, sans jamais s’arrêter, feraient s’effondrer le coût de production de presque tout. L’utilisation de l’IA incarnée dans un robot bouleverserait notre modèle économique. Le travail deviendrait optionnel, au même titre qu’aujourd’hui tu n’as pas besoin de faire pousser tes légumes pour manger — tu vas au supermarché. Avec ces robots, un revenu universel deviendrait envisageable, et chacun travaillerait pour améliorer son confort de vie, pas par nécessité.
On peut comparer cette révolution avec le coût des appels téléphoniques internationaux. Il y a quelques années, ça coûtait une fortune. Aujourd’hui, avec WhatsApp ou Signal, c’est gratuit. Le coût de la production pourrait suivre le même chemin.
Mais tout cela ne se fera pas demain matin. L’horizon réaliste, c’est 2030 au plus tôt, et probablement au-delà.
Consommation électrique de l’IA : pourquoi la révolution tech aggrave la crise monétaire
Intelligence artificielle et impression monétaire : le cercle vicieux
Voici le paradoxe que personne ne souligne assez : la consommation énergie intelligence artificielle et cette révolution technologique ne résolvent pas la crise monétaire à court terme. Elles l’aggravent.
Construire les nouveaux centres de données, financer SpaceX, Tesla, xAI, développer les robots, les infrastructures spatiales — tout cela coûte des dizaines de milliards. Tesla a déjà investi plus de 20 milliards en 2025-2026. Google, Microsoft, Amazon, Meta font de même. Et cet argent vient d’où ? De la dette. De l’impression monétaire.
Quand Emmanuel Macron annonce des eurobonds pour financer la défense européenne et l’IA, c’est de la dette. Émettre de la dette pour financer un secteur industriel, voilà l’idée. Et la dette, c’est de la création monétaire — fabriquer des billets là où il n’y en a pas.
Le cercle vicieux est implacable : la révolution technologique accélère la demande de capitaux. Cette demande accélère la création monétaire. Et la création monétaire accélère la dévaluation dont nous sommes tous victimes. Plusieurs scénarios coexistent en même temps, et au lieu de s’annuler, ils se nourrissent les uns des autres.
Investir face au mur de l’IA : les data centers, l’énergie et l’horizon 2035
IA générative, énergies renouvelables et actifs tangibles : la stratégie bouclier et épée
Face à cette configuration inédite — mur énergétique, révolution robotique, crise monétaire —, la question qui se pose est : où placer son argent ?
À court terme (3 à 5 ans), le risque dominant reste la dévaluation monétaire. La technologie n’est pas encore à maturité. Le bouclier, ce sont les actifs tangibles : or, argent métal, cuivre, uranium — des matières premières qu’on ne peut pas imprimer en appuyant sur un bouton. Des actifs sur lesquels il existe une asymétrie entre l’offre et la demande.
L’uranium, par exemple, est directement corrélé aux besoins en électricité de l’IA : plus la consommation énergie intelligence artificielle augmente dans les datacenters, plus le nucléaire devient incontournable, et plus la demande d’uranium explose. C’est un investissement qui intègre directement la problématique énergétique de l’intelligence artificielle. De même, le cuivre est indispensable à toute infrastructure électrique, qu’il s’agisse d’énergies renouvelables, de réseaux de transmission ou de data centers dédiés à l’IA.
À moyen terme (5 à 10 ans), la technologie commencera à absorber les dégâts et à apporter de réels bénéfices. L’épée, c’est une exposition à la tech : les entreprises qui construisent l’infrastructure de l’IA, celles qui fabriquent les robots, celles qui résolvent le problème énergétique. L’IPO potentielle de Starlink — qui génère déjà 10 milliards de dollars par an — pourrait être l’un des plus beaux paris de la décennie, si elle se concrétise.
Les bonnes pratiques en matière d’investissement face à ce scénario passent par une approche frugale et diversifiée, conforme à un référentiel général pour l’IA frugale appliqué à la gestion de patrimoine. Ne pas tout miser sur un seul scénario, car plusieurs coexistent et se nourrissent mutuellement. Les gagnants de cette décennie ne seront pas ceux qui ont tout mis sur les actifs tangibles, ni ceux qui ont tout mis dans la tech. Ce seront ceux qui auront fait un peu des deux, avec une optimisation constante de leur allocation au fil du cycle de vie de ces technologies.
Chaque modèle d’IA qui progresse, chaque algorithme qui s’améliore, chaque avancée dans les usages de l’IA augmente la pression sur le système énergétique. Et chaque réponse à cette pression — nucléaire, spatial, les énergies renouvelables — crée de nouvelles opportunités d’investissement. Les avancées technologiques sont réelles : l’entraînement des modèles devient plus efficient, l’optimisation logicielle progresse. Mais la courbe de la demande reste bien plus raide que celle des gains d’efficacité. Consommer moins par requête ne sert à rien quand le nombre de requêtes est multiplié par mille.
En résumé : nous vivons un moment charnière. La consommation d’énergie de l’intelligence artificielle va mobiliser des ressources à une échelle sans précédent. L’empreinte carbone du secteur va continuer de croître, les gaz à effet de serre liés aux data centers vont peser de plus en plus lourd. Mais ceux qui comprennent la direction que prend le monde — même si le calendrier reste incertain — peuvent se positionner intelligemment. Le mur énergétique n’est pas une fin. C’est un point de bascule. Et de l’autre côté, il y a probablement le plus grand transfert de richesse de l’histoire moderne.
Si tu n’as aucune exposition à ce scénario, tu risques de te retrouver simple spectateur d’une révolution qui se produit sous nos yeux. Ton bouclier, ce sont les actifs tangibles. Ton épée, c’est une exposition à la tech. Et entre les deux, c’est ta capacité à naviguer dans un monde où la monnaie ne mesure plus rien qui fera la différence.
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Jérémie le Frugaliste
Tout à la fois investisseur, père de famille, minimaliste, formateur et passionné par les finances personnelles, je suis aussi l’auteur du best-seller Un salaire sans rien faire (ou presque) éditions Robert Laffont.
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