Choses à Savoir TECH VERTE

La course américaine à l’intelligence artificielle vient de rencontrer un obstacle que les géants de la tech avaient peut-être sous-estimé : leurs voisins. En trois mois, l’opposition locale a bloqué ou retardé au moins 75 projets de data centers représentant environ 130 milliards de dollars d’investissements.

Attention au chiffre : ces 130 milliards ne se sont pas évaporés et tous les projets ne sont pas annulés. Certains sont simplement retardés par des recours, des moratoires ou des procédures administratives. Mais selon Data Center Watch, jamais autant de projets n’avaient été perturbés en un seul trimestre depuis le début de son suivi en 2023. Le nombre de groupes locaux mobilisés a plus que doublé pour atteindre 833, répartis dans 49 États. Et les opposants ne contestent pas seulement l’intelligence artificielle. Ils parlent d’électricité, d’eau, de bruit, de terrains agricoles et surtout de factures.

Le problème prend de l’ampleur parce que les centres de données changent complètement d’échelle. L’Agence internationale de l’énergie estime que leur consommation mondiale d’électricité pourrait plus que doubler d’ici 2030 pour atteindre environ 945 térawattheures. Aux États-Unis, ils pourraient représenter près de la moitié de la croissance de la demande électrique d’ici la fin de la décennie. La contestation est devenue suffisamment sérieuse pour modifier la politique nationale. En mars, Amazon, Google, Meta, Microsoft, OpenAI, Oracle et xAI ont accepté un engagement voulu par la Maison-Blanche : financer les nouvelles capacités électriques et les infrastructures nécessaires à leurs data centers plutôt que d’en transférer le coût aux particuliers.

Et cette bataille américaine mérite d’être observée en France. En mai, RTE avait déjà réservé près de 18 gigawatts de capacité électrique pour environ 80 projets de data centers, contre seulement 5 gigawatts fin 2024. Certains réclament à eux seuls plus de 400 mégawatts. L’IA était jusqu’ici présentée comme une compétition de puces, de modèles et de milliards. Elle devient aussi une bataille très concrète pour des mégawatts, de l’eau et des hectares. Et les habitants viennent de rappeler aux géants technologiques qu’une infrastructure peut avoir le financement, les GPU et l’électricité nécessaires sans pour autant disposer de la ressource la plus difficile à acheter : l’acceptation locale.
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Des chercheurs viennent de fabriquer des composants photoniques jusqu’à 500 fois moins encombrants que leurs équivalents classiques. Et la prouesse ne vient pas d’une nouvelle machine de gravure : elle vient d’un algorithme capable de dessiner des formes qu’aucun ingénieur n’aurait spontanément imaginées. L’équipe de Harvard et de l’Institut Max-Planck travaille sur des puces photoniques. Contrairement aux processeurs traditionnels, elles utilisent la lumière pour transporter certaines informations. Cette technologie intéresse particulièrement les télécommunications, les ordinateurs quantiques et les centres de données, où déplacer toujours plus de données entre les puces devient un véritable goulet d’étranglement.

Le procédé employé s’appelle la conception inverse. Au lieu de dessiner un composant puis de vérifier son fonctionnement, les chercheurs donnent au logiciel le résultat désiré : séparer différentes longueurs d’onde, trier plusieurs modes lumineux ou réfléchir la lumière. L’algorithme optimise ensuite la répartition de la matière jusqu’à obtenir une nanostructure efficace et compatible avec les procédés industriels. Ce n’est donc pas une IA générative qui « invente une puce » comme ChatGPT rédige un texte, mais un puissant système d’optimisation mathématique. Les chercheurs ont réellement fabriqué et testé trois familles de composants en nitrure de silicium. Certains multiplexeurs occupent une surface 50 à 300 fois plus petite que les modèles conventionnels ; pour certains dispositifs chargés de trier les modes de lumière, le gain atteint environ 500 fois. Les miroirs microscopiques réfléchissent, eux, jusqu’à 98,5 % de la lumière reçue.

Il faut cependant éviter une confusion : l’ensemble d’une puce n’est pas devenu 500 fois plus petit. Ce sont certaines briques photoniques qui ont été miniaturisées. Et les chercheurs doivent maintenant les intégrer à des circuits plus complexes. L’enjeu touche directement la France. À Grenoble, le CEA-Leti développe lui aussi des interconnexions photoniques destinées à soulager les échanges de données dans les futures architectures d’IA. La prochaine révolution des puces ne viendra donc peut-être pas uniquement de transistors toujours plus petits. Elle pourrait aussi venir d’algorithmes capables d’utiliser beaucoup mieux chaque micromètre disponible.
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L’intelligence artificielle vient d’aider des chercheurs à trouver deux nouveaux supraconducteurs. Mais la véritable découverte n’est pas leur performance : ces matériaux ne fonctionnent qu’à environ un degré au-dessus du zéro absolu. L’avancée, c’est la méthode utilisée pour les trouver.

Une équipe internationale coordonnée notamment par l’université Aalto, en Finlande, a identifié deux nouveaux composés : YRu3B2 et LuRu3B2. Après leur fabrication en laboratoire, les chercheurs ont confirmé qu’ils deviennent bien supraconducteurs, à 0,81 et 0,95 kelvin. À cette température, leur résistance électrique disparaît. Autant le dire immédiatement : nous sommes très loin du supraconducteur à température ambiante qui permettrait un jour de transporter de l’électricité pratiquement sans pertes ou de simplifier certaines machines utilisant des aimants extrêmement puissants. Ce qui change, c’est la manière de chercher.

Les combinaisons possibles d’éléments chimiques se comptent par milliards. Tester chacune d’elles avec des calculs quantiques très poussés serait beaucoup trop coûteux. Les chercheurs utilisent donc d’abord l’apprentissage automatique comme un immense filtre. L’algorithme élimine rapidement les candidats peu prometteurs. Les survivants passent ensuite par des calculs physiques beaucoup plus précis, puis par l’étape décisive : la fabrication et la vérification en laboratoire. L’équipe estime que cette approche pourrait permettre d’explorer à terme des milliards de matériaux. Les deux composés découverts possèdent notamment une structure dite « kagome », un réseau géométrique rappelant un motif traditionnel de vannerie japonaise. Cette organisation peut créer des bandes électroniques presque plates, une propriété particulièrement intéressante dans la recherche sur la supraconductivité.

Il faut néanmoins relativiser le caractère « historique » de l’annonce. Dès janvier, une autre équipe avait publié une chaîne de découverte accélérée par l’IA ayant elle aussi conduit à la synthèse et à la confirmation expérimentale de deux nouveaux supraconducteurs. Nous assistons donc plutôt à l’émergence d’une nouvelle façon de faire de la science des matériaux. Le consortium SuperC s’est fixé un objectif vertigineux : trouver un supraconducteur fonctionnant à température et pression ambiantes d’ici 2033. Rien ne garantit qu’il y parviendra. Mais l’IA change déjà une chose essentielle : au lieu de chercher une aiguille dans une botte de foin, les physiciens disposent désormais d’une machine capable de leur indiquer dans quelle poignée de foin commencer à regarder.
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Et si, plutôt que d’attendre le retour du soleil, une centrale photovoltaïque pouvait simplement pousser les nuages hors du chemin ? Une start-up américaine veut envoyer des essaims de drones directement dans les nuages pour augmenter la production électrique des panneaux situés en dessous. Meteoric, jeune entreprise passée par Y Combinator, imagine des dizaines voire des centaines de drones électriques volant entre un et cinq kilomètres d’altitude. Leur mission : modifier les gouttelettes qui composent les nuages pour réduire leur capacité à réfléchir la lumière et laisser davantage de rayonnement atteindre le sol. Aucun produit chimique ne serait dispersé.

L’idée répond à une vraie contrainte du solaire. Selon les données utilisées par Meteoric, certains nuages bas et moyens peuvent réduire de 73 à 82 % le rayonnement reçu lorsqu’ils passent au-dessus d’une installation. La start-up estime donc pouvoir augmenter de 10 à 30 % la production annuelle de certaines centrales américaines. Mais ce chiffre est essentiel à nuancer : il provient d’un modèle informatique, pas d’une centrale déjà équipée de drones. Pour l’instant, la preuve expérimentale est très limitée. Meteoric affirme qu’un prototype a réussi à dissiper 13 % d’un nuage artificiel dans une chambre de laboratoire. Aucun essai grandeur nature n’a encore eu lieu et l’entreprise n’a pas publié suffisamment de détails pour évaluer indépendamment ce résultat. Le premier test à grande échelle est prévu en 2027.

Et Meteoric voit déjà beaucoup plus loin. Son ambition finale consiste à utiliser la même approche pour affaiblir les tempêtes et même les ouragans. Là, la prudence devient indispensable. L’Organisation météorologique mondiale rappelle que la modification locale des nuages peut fonctionner dans certaines conditions très particulières, mais qu’il n’existe aujourd’hui aucune preuve généralement acceptée permettant de modifier un cyclone tropical. Elle avertit même que les technologies promettant des effets spectaculaires sur des systèmes météorologiques aussi énergétiques doivent être considérées avec beaucoup de scepticisme. Meteoric illustre donc une nouvelle frontière des technologies climatiques : après avoir appris à prévoir la météo pour mieux exploiter les renouvelables, certains entrepreneurs veulent désormais modifier la météo elle-même. Mais avant de vendre davantage de soleil, il reste encore à démontrer que l’on sait réellement déplacer les nuages sans déplacer les problèmes ailleurs.
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Le propriétaire de Lidl veut devenir un géant européen du cloud. Et pour y parvenir, il prépare en Allemagne un data center pouvant coûter jusqu’à 5,6 milliards d’euros. Derrière les supermarchés, c’est désormais une bataille de souveraineté numérique qui se joue.

Bonjour à toutes et à tous. Première précision : ce n’est pas Lidl directement qui investit, mais sa maison mère, le groupe allemand Schwarz, également propriétaire de Kaufland et de la branche technologique Schwarz Digits. Le projet doit être construit à Dummerstorf, près de Rostock, dans le nord de l’Allemagne. Sous réserve des autorisations, il atteindrait 240 mégawatts de capacité en 2033, avec la possibilité de monter jusqu’à un gigawatt en 2045. À cette échelle, on entre clairement dans la catégorie des infrastructures hyperscale.

Pourquoi un groupe de supermarchés dépense-t-il autant dans des serveurs ? Parce que Schwarz a commencé par construire sa propre informatique pour Lidl et Kaufland, avant de transformer cette infrastructure en activité commerciale. Sa plateforme STACKIT propose désormais du cloud aux entreprises et aux administrations européennes, face à Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud. Et l’enjeu est considérable. Selon Synergy Research, les fournisseurs européens ne représentent qu’environ 15 % du marché du cloud en Europe, tandis qu’Amazon, Microsoft et Google en contrôlent ensemble environ 70 %.

Schwarz veut donc proposer une alternative exploitée en Europe et soumise au droit européen. STACKIT a d’ailleurs été retenu cette année parmi quatre fournisseurs pour un contrat de cloud souverain de la Commission européenne. Le projet de Dummerstorf cherche aussi à répondre au problème énergétique des data centers. Schwarz promet une alimentation entièrement renouvelable en fonctionnement normal. Le climat du nord de l’Allemagne permettra davantage de refroidissement par l’air extérieur, et la chaleur dégagée par les serveurs pourrait alimenter le réseau de chauffage de Rostock. Mais le chantier reste à un stade précoce : les autorisations finales manquent encore et même le choix précis des puces destinées au cloud et à l’IA n’est pas arrêté.

L’histoire est surtout révélatrice d’un changement industriel. L’Europe ne manque pas seulement de modèles d’IA ou de fabricants de puces. Elle manque aussi des immenses infrastructures qui les font fonctionner. Et son prochain champion du cloud pourrait bien être né non pas dans la Silicon Valley, mais derrière les caisses d’un supermarché.
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