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L’IA ne manque pas de puces. Elle manque d'ampères
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Points clés :
- La croissance de l’IA crée une nouvelle contrainte : non plus les puces, mais l’accès à l’électricité.
- Le principal goulot d’étranglement se situe désormais dans les réseaux : transformateurs, raccordements et équipements haute tension.
- Les bénéficiaires potentiels pourraient maintenant se trouver davantage chez les équipementiers électriques que chez les acteurs technologiques traditionnels.
Depuis trois ans, les investisseurs se sont concentrés sur les acteurs les plus visibles de la révolution IA : Nvidia, TSMC ou encore les géants technologiques capables de déployer les modèles les plus avancés. Pourtant, alors que la demande en puissance de calcul explose, une nouvelle contrainte apparaît en amont de la chaîne de valeur : la capacité à produire, transporter et distribuer suffisamment d’électricité.
Les data centers nouvelle génération ne sont plus de simples infrastructures informatiques. Ce sont de véritables complexes énergétiques nécessitant des capacités électriques comparables à celles de certaines villes. Transformateurs haute tension, réseaux électriques, câbles et équipements de distribution deviennent donc des ressources stratégiques pour soutenir la poursuite de cette révolution technologique.
Longtemps considérés comme des actifs matures et peu différenciants, les réseaux électriques pourraient désormais devenir l’un des principaux bénéficiaires de la prochaine phase de développement de l’intelligence artificielle.
Pourquoi l'électricité est devenue indispensable à l'IA
Le raisonnement de départ est simple, presque mécanique. Un modèle d'IA plus performant nécessite davantage de calcul ; davantage de calcul nécessite davantage de puces ; davantage de puces regroupées dans un même site consomment davantage d'électricité par mètre carré. Ce qui a changé récemment, ce n'est pas ce raisonnement (il est connu depuis le début du boom de l'IA générative) mais son échelle et sa vitesse.Selon les projections de référence de l'Agence internationale de l'énergie (AIE), la consommation électrique mondiale des centres de données doit doubler entre 2024 et 2030, passant d'environ 415 TWh à près de 945 TWh, soit un volume comparable à la consommation électrique totale du Japon aujourd'hui.
Cette hausse est principalement portée par les infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle, dont les besoins énergétiques progressent beaucoup plus rapidement que ceux des serveurs traditionnels (+30% vs 9% pour les serveurs classiques).
Les États-Unis concentrent l'essentiel de ce choc. Ils représentaient déjà 45 % de la consommation électrique mondiale des centres de données en 2024. D’après une étude du Lawrence Berkeley National Laboratory, la part des data centers dans l'électricité américaine passerait de 4,4 % en 2023 à une fourchette de 6,7 % à 12 % en 2028.
L'AIE va plus loin : elle estime que d'ici 2030, les centres de données consommeront aux États-Unis davantage d'électricité que l'ensemble de l'industrie manufacturière énergo-intensive réunie (aluminium, acier, ciment et chimie confondus) et qu'ils porteront à eux seuls près de la moitié de la croissance de la demande électrique du pays.
Ce qu'il faut retenir de cette première partie du raisonnement est contre-intuitif pour qui n'a suivi que l'actualité des puces : la contrainte physique du cycle IA n'est plus principalement dans le silicium. Elle est dans le kilowattheure. Et un kilowattheure, contrairement à un GPU, ne se produit pas dans une usine que l'on peut faire tourner 24 heures sur 24 pour rattraper un retard de production : il doit être généré, transporté, transformé et livré par une infrastructure physique qui a été conçue, dimensionnée et financée pour une tout autre époque de croissance de la demande.
La production électrique n'est plus le vrai problème
Le premier réflexe consiste à penser que le défi énergétique de l’intelligence artificielle est avant tout un problème de production : il faudrait simplement construire davantage de centrales pour alimenter les futurs data centers. Cette analyse est aujourd’hui incomplète.La production d’électricité reste évidemment un enjeu majeur mais ce n’est plus nécessairement le principal facteur limitant. Le véritable problème se situe ailleurs : produire de l’énergie ne suffit pas, il faut encore pouvoir l’acheminer jusqu’aux endroits où elle est nécessaire.
Construire une centrale prend quelques années ; renforcer une ligne haute tension, installer un nouveau poste électrique ou fabriquer un transformateur de grande puissance peut prendre encore plus longtemps. C’est cette différence de temporalité qui crée aujourd’hui le véritable goulot d’étranglement de l’IA. Les entreprises technologiques peuvent investir des milliards de dollars, sécuriser les dernières générations de puces et construire rapidement de nouveaux data centers. Mais elles ne peuvent pas accélérer la construction d’infrastructures physiques dont les cycles industriels se mesurent en années.
Le problème de l’IA n’est donc plus seulement un problème de capacité de production électrique. C’est un problème de réseau : disposer des infrastructures capables d’acheminer la bonne quantité d’électricité, au bon endroit, au bon moment.
Les véritables goulots d'étranglement
Trois infrastructures concentrent aujourd’hui les tensions : les transformateurs, les raccordements au réseau et les équipements de transport électrique.Les transformateurs : l’équipement critique que personne ne regardait
Les transformateurs sont indispensables pour adapter la tension de l’électricité entre le réseau et les data centers. Or, ces équipements complexes sont longs à fabriquer et nécessitent des matériaux spécialisés comme l’acier électrique et le cuivre.Avec l’explosion de la demande liée à l’IA, aux énergies renouvelables et au vieillissement des réseaux, les capacités industrielles sont saturées. Les délais de livraison des transformateurs de forte puissance peuvent désormais dépasser deux ans, contre quelques mois auparavant.
Cette rareté donne un avantage aux fabricants déjà établis, capables de répondre à une demande qui dépasse largement l’offre disponible.
Le raccordement au réseau : le goulot d’étranglement invisible
Même avec un data center construit et des équipements disponibles, un problème subsiste : il faut encore connecter l’infrastructure au réseau électrique. Aux États-Unis, cette étape est devenue un véritable goulot d’étranglement. Les files d’attente de raccordement regroupent aujourd’hui plus de 2 000 GW de projets électriques en attente d’autorisation, soit davantage que la capacité totale de production actuellement installée dans le pays.Pourquoi une telle situation ? Parce que les réseaux existants n’ont pas été conçus pour absorber une hausse aussi rapide et concentrée de la demande.
Les géants technologiques peuvent investir des milliards de dollars, commander leurs puces Nvidia à l’avance et construire de nouveaux bâtiments en quelques mois. Mais ils ne peuvent pas accélérer les procédures de raccordement, ni construire instantanément une nouvelle ligne haute tension.
C’est ce décalage entre la vitesse de développement de l’IA et celle des infrastructures électriques qui crée aujourd’hui la principale tension.
Les câbles et équipements électriques : le dernier maillon sous tension
Une fois le raccordement obtenu, un dernier défi subsiste : transporter l’électricité jusqu’au data center. Alimenter des infrastructures d’intelligence artificielle nécessitant plusieurs centaines de mégawatts implique de déployer des kilomètres de câbles haute tension, ainsi que des postes électriques capables de gérer ces niveaux de puissance.
Là encore, les capacités industrielles sont limitées. Les fabricants de câbles haute tension doivent répondre simultanément à plusieurs vagues d’investissements : développement des énergies renouvelables, nouvelles interconnexions entre pays et désormais explosion des besoins liés aux data centers.
Cette pression est renforcée par la contrainte sur les matières premières. Le cuivre, indispensable aux réseaux électriques, devrait connaître un déficit structurel dans les prochaines années. Selon S&P Global, le marché pourrait faire face à un manque de près de 10 millions de tonnes de cuivre d’ici 2040, alors que la croissance de la production mondiale devrait ralentir dès la fin de la décennie.
Le véritable frein à l’essor de l’IA n’est donc pas un seul équipement, mais une succession de contraintes : transformateurs, raccordements, câbles et matières premières. Le délai final dépend du maillon le plus lent de cette chaîne, et non de la moyenne des capacités disponibles. C’est pourquoi une partie des nouveaux projets de data centers pourrait être retardée, non pas par manque de capitaux ou de demande, mais par manque d’infrastructures électriques capables de les alimenter.
Pour l’investisseur, l’enjeu n’est donc pas seulement d’identifier les entreprises exposées à l’IA, mais de comprendre à quel endroit de cette chaîne elles interviennent. Chaque maillon possède un profil différent : certains bénéficient d’une rareté industrielle forte, d’autres d’une croissance structurelle, tandis que certains restent davantage exposés à la concurrence.
1) Production d’électricité
La chaîne de valeur électrique de l’IA : où se situent les opportunités ?
L’un des principaux enseignements de cette nouvelle phase du cycle IA est que la valeur ne se concentre pas uniquement autour des puces et des logiciels. Derrière chaque nouveau centre de données se cache une chaîne industrielle complexe, allant de la production d’électricité jusqu’au refroidissement des processeurs.Pour l’investisseur, l’enjeu n’est donc pas seulement d’identifier les entreprises exposées à l’IA, mais de comprendre à quel endroit de cette chaîne elles interviennent. Chaque maillon possède un profil différent : certains bénéficient d’une rareté industrielle forte, d’autres d’une croissance structurelle, tandis que certains restent davantage exposés à la concurrence.
La chaine de valeur en 6 étapes
1) Production d’électricité
L’électricité doit d’abord être générée en quantité suffisante pour alimenter les nouvelles infrastructures. Les besoins croissants des data centers favorisent notamment les producteurs disposant de capacités pilotables, comme le nucléaire ou le gaz.é
2) Transport haute tension
Une fois produite, l’électricité doit être acheminée sur de longues distances. Cette étape nécessite des lignes haute tension, des réseaux d’interconnexion et des équipements capables de transporter plusieurs gigawatts de puissance.
3) Transformation électrique
Avant d’arriver dans un centre de données, l’électricité doit être adaptée à différents niveaux de tension. Les transformateurs deviennent ainsi un équipement critique, avec des délais de production pouvant atteindre plusieurs années pour les modèles les plus puissants.
4) Distribution et câblage
À l’échelle locale, les centres de données nécessitent des kilomètres de câbles, des systèmes de distribution et des équipements de protection électrique. La hausse de la demande mondiale en électrification renforce la pression sur ces capacités industrielles.
5) Alimentation du centre de données
À l’intérieur même du site, l’électricité doit être distribuée de manière extrêmement fiable. Les systèmes d’alimentation sans interruption (UPS), les tableaux électriques et les solutions de gestion énergétique deviennent essentiels pour éviter toute interruption de calcul.
6) Refroidissement et infrastructures informatiques
Enfin, plus les puces deviennent puissantes, plus elles dégagent de chaleur. Le refroidissement liquide, les systèmes thermiques avancés et les infrastructures de rack deviennent progressivement des composants indispensables des data centers nouvelle génération.
Les risques qui pourraient invalider la thèse
Aucune thèse d'investissement n'est certaine. Si les infrastructures électriques semblent aujourd'hui bénéficier d'une dynamique particulièrement favorable, plusieurs facteurs pourraient ralentir, voire remettre en cause, ce scénario.1) Un ralentissement de la demande d'IA
Toute la thèse suppose que la demande en puissance de calcul continue de croître rapidement. Or, selon une étude du MIT, près de 95 % des projets pilotes d'IA en entreprise ne génèrent pas encore de retour sur investissement mesurable. Si l'adoption ralentit, les besoins en nouveaux data centers pourraient être revus à la baisse.
2) Des investissements trop en avance sur les revenus
Les hyperscalers devraient investir plus de 700 Md$ en 2026, alors que les revenus directement liés à l'IA restent encore limités. Certains analystes s'interrogent sur cet écart entre dépenses et création de valeur et le comparent, avec prudence, aux excès observés durant la bulle Internet.
3) Le risque réglementaire
Les data centers consomment beaucoup d'électricité, d'eau et de foncier. Cette pression suscite une opposition croissante de certaines collectivités. Aux États-Unis, plus de 75 projets représentant environ 130 Md$ auraient déjà été retardés ou bloqués au premier trimestre 2026, principalement pour des raisons locales.
4) Des taux durablement élevés
Les gestionnaires de réseaux doivent investir des centaines de milliards d'euros pour moderniser les infrastructures électriques. Si les taux d'intérêt restent élevés, le coût de financement de ces investissements augmentera, ce qui pourrait ralentir le déploiement des réseaux.
5) Une disparition plus rapide du goulot d'étranglement
Enfin, le principal risque est que la pénurie actuelle se résorbe plus vite que prévu. Les fabricants investissent massivement dans de nouvelles usines de transformateurs et de nouveaux acteurs arrivent sur le marché. Si l'offre rattrape rapidement la demande, le pouvoir de fixation des prix des équipementiers pourrait diminuer après 2028.
Conclusion
Le déplacement du goulot d'étranglement de l'IA, des semi-conducteurs vers les infrastructures électriques, n'est pas un simple changement de narration : il modifie la nature du risque.Le risque lié aux puces reste un risque technologique, soumis à des ruptures rapides. À l'inverse, les infrastructures électriques reposent sur des cycles industriels beaucoup plus longs, des investissements massifs et des carnets de commandes pluriannuels. Surtout, cette demande dépasse largement l'IA : elle s'inscrit dans une tendance durable d'électrification des économies.
L'objectif de cet article n'était donc pas de proposer une liste d'actions à acheter, mais de montrer qu'une révolution technologique ne profite pas uniquement à ses acteurs les plus visibles. En remontant la chaîne de valeur, d'autres entreprises (plus industrielles, plus régulées, mais potentiellement moins exposées à l'obsolescence) pourraient devenir des bénéficiaires clés de cette transformation.
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Saxo Investor : Dans mon PEA : Les réseaux éléctriques
Saxo Trader : Dans mon PEA : Les réseaux éléctriques
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