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Data centers : plus de 100 GW à raccorder, l'énergie devient le goulot d'étranglement

Entre 2026 et 2030, il faudra raccorder plus de 100 gigawatts de capacité nouvelle pour les data centers dédiés à l'IA. Le cas britannique montre que la contrainte n'est pas le silicium, mais le réseau électrique.

TechnologieAnalyseCamille RousseauPublié le: 26 septembre 20265 min de lectureSources 3
Data centers : plus de 100 GW à raccorder, l'énergie devient le goulot d'étranglement

Pendant des années, le débat sur les data centers a porté sur la disponibilité des accélérateurs. La contrainte s'est déplacée ailleurs, vers l'énergie et vers le réseau qui doit la transporter. SolarEdge cite des estimations : entre 2026 et 2030, le monde devra raccorder plus de 100 gigawatts de capacité de calcul destinée à l'intelligence artificielle.

Le cas britannique

L'exemple le plus clair vient du Royaume-Uni. Nscale développe un projet à Loughton, dans l'Essex, présenté en 2025 comme le plus grand superordinateur pour l'IA du pays. Il n'entrera pas en service en 2027 comme prévu. Le distributeur UK Power Networks a indiqué que le réseau ne pourra fournir une énergie suffisante qu'à partir du début des années 2030. La structure avait demandé jusqu'à 90 mégawatts, soit la consommation d'environ 315 000 foyers.

La file d'attente donne la mesure du phénomène. En juin, 315 data centers attendaient un raccordement, pour une demande totale de 73 gigawatts. C'est plus que le pic de la demande électrique nationale, qui est d'environ 45 gigawatts. L'autorité de régulation Ofgem a signalé les retards accumulés. Nscale étudie des solutions de production sur site, tandis que le groupe vise une cotation avec une valorisation d'environ 35 milliards de dollars.

L'Italie aussi bouge

Le sujet concerne de près l'Italie. Mediterra DataCenters investira plus de 20 millions d'euros d'ici fin 2026 sur le site de Carini, dans la province de Palerme. Le site a été acquis avec Open Hub Med et il est aujourd'hui en service sous le nom de PMO01. Le plan prévoit l'acquisition des infrastructures, le renforcement de la capacité existante et une extension. Un roadshow se poursuivra à Bologne et à Rome pour présenter le projet aux opérateurs. Pour son administrateur délégué, la Sicile se trouve au centre des axes numériques de la Méditerranée.

Ce qu'il faut surveiller

Pour qui planifie des infrastructures, trois indicateurs comptent plus que la disponibilité des puces. Le premier est la capacité de raccordement déjà autorisée dans la zone choisie. Le deuxième est la disponibilité d'eau pour le refroidissement. Le troisième est la stabilité des prix de l'énergie à moyen terme. Ce sont autant de contraintes locales, et elles expliquent pourquoi la carte des data centers européens se redessine vers le nord de l'Europe et vers les zones qui produisent un excédent d'électricité.

« Ce n'est plus une question d'accélérateurs : c'est une question d'électrons. » C'est la synthèse qui ressort des cas britannique et italien.

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Sources

3
  1. 01CorCom — Data center ed energia: l'AI riscrive le regoleIT
  2. 02IT之家 — Il supercomputer AI britannico non regge la rete elettrica (dati UKPN e Ofgem)ZH
  3. 03Il Sole 24 Ore — Data center, Mediterra investe oltre 20 milioni a CariniIT

Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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