La course à l’Intelligence Artificielle (IA) ne se limite plus à une simple compétition logicielle. Elle se transforme en une véritable œuvre publique à l’échelle mondiale : énergie, puces, réseaux, centres de données et nouvelles usines industrielles, que Jensen Huang, PDG de NVIDIA, qualifie de « plus grande vague de construction d’infrastructures » jamais observée. Lors de ses interventions à Davos, cet aperçu traduit un changement d’époque : le monde construit des « usines d’IA » dont l’ampleur se mesurera en milliards.

Ce concept n’est pas un simple slogan. Huang présente l’IA comme une plateforme composée de plusieurs couches devant évoluer simultanément. Des modèles améliorés ne suffisent pas : sans une électricité abondante, sans semi-conducteurs, sans capacités cloud ni applications industrielles, la promesse reste confinée au laboratoire. Son argumentation souligne que, pour la première fois, l’innovation numérique agit directement sur l’économie physique : elle oblige à bâtir des installations, déployer une puissance électrique, des systèmes de refroidissement, des réseaux à haute capacité et des chaînes logistiques qui ne s’improvisent pas.

Ce cadre introduit la notion d’« usine d’IA ». Concrètement, il s’agit d’un centre de production d’intelligence : infrastructures transformant énergie et calcul en résultats (modèles, inférences, automatisation, et, dans un contexte entrepreneurial, productivité). L’analogie industrielle n’est pas due au hasard. Pendant des décennies, les centres de données étaient considérés comme les « entrepôts » d’Internet. Aujourd’hui, ces nouvelles installations visent à fonctionner comme des usines : optimisées pour entraîner et déployer à grande échelle des systèmes d’IA, avec des cycles d’amélioration continus et une dépendance critique à l’efficacité énergétique.

Ce discours répond aussi à une question cruciale : l’impact de l’IA sur l’emploi. Huang soutient que la demande en infrastructures agit comme un contrepoids. Il ne parle pas uniquement d’ingénieurs, mais insiste aussi sur d’autres métiers : électriciens, installateurs, ouvriers du bâtiment, métallurgie, réseau, opérations et maintenance. Selon lui, l’économie de l’IA engendre une pression immédiate sur le marché du travail, car « l’urgence » ne se limite pas à coder. Il faut également construire et faire fonctionner des installations physiques nécessitant beaucoup d’énergie et une fiabilité extrême.

Les chiffres annoncés sont ambitieux. Huang relie le déploiement de cette nouvelle infrastructure à un impact économique estimé à 85 000 milliards de dollars sur 15 ans. La message clé est que les investissements actuels — déjà astronomiques — ne sont qu’un début : « quelques centaines de milliards » dans une dynamique de croissance beaucoup plus vaste. Autrement dit, ce qui paraît aujourd’hui comme une bulle de dépenses en informatique serait, dans sa vision, le prélude à une réindustrialisation totale, affectant des secteurs entiers.

L’Europe y occupe une place stratégique. Huang affirme que le continent conserve un avantage : sa base industrielle. Il recommande vivement d’investir rapidement pour « fusionner » capacité manufacturière, IA, robotique et ce qu’il nomme « IA physique » (systèmes intelligents interagissant avec le monde réel). La compétitivité future dépendra, dit-il, de cette capacité, à condition d’avoir une électricité et une infrastructure suffisantes pour soutenir cet écosystème.

Par ailleurs, le marché montre déjà des signes tangibles que cette transformation se concrétise sur le terrain. En décembre 2025, en Europe, des annonces de nouveaux centres de données illustrent cette dynamique : déblocage réglementaire en Irlande pour de nouvelles connexions à Dublin ; autorisations pour projets de 73 MW liés à AWS ; alliances de plusieurs milliards d’euros pour développer des campus en Francfort, Amsterdam et Paris ; mouvements corporatifs visant à la consolidation et à la montée en puissance. En Espagne, une accélération visible se manifeste, avec des projets de plusieurs centaines de mégawatts, des investissements de milliards, et de nouveaux campus lancés dans plusieurs régions, Madrid étant au cœur de cette expansion.

NVIDIA cherche également à transformer cette vision en une méthodologie concrète. Lors de sa communication la plus récente, la société a présenté des « plans » pour des usines d’IA à échelle gigawatt, soutenues par des jumeaux numériques, l’automatisation et des systèmes d’optimisation continue. La promesse est que ces infrastructures seront non seulement construites plus rapidement, mais également gérées comme des « systèmes apprenants » : logiciel et agents ajustant en permanence consommation, refroidissement et charges pour maximiser leur efficacité — chaque watt et chaque GPU comptent.

Le principal défi ne se limite pas à la technologie. La conception de ces usines d’IA rencontre des limites concrètes : disponibilité électrique, permis de construire, délais de réalisation, tensions dans la chaîne d’approvisionnement et dépendance à un nombre limité de fabricants clés. Elle soulève aussi un débat sensible pour les entreprises et les gouvernements : qui contrôle ces infrastructures ? Où résident les données ? Et jusqu’à quel point ce nouvel écosystème industriel sera concentré dans quelques régions ou auprès de peu de fournisseurs ?

Malgré cela, le diagnostic de Huang est difficile à ignorer : il déplace la conversation. L’IA ne serait plus seulement une révolution en termes de productivité bureautique, mais une transformation d’infrastructures comparable aux grandes étapes de l’électrification, de l’industrialisation ou des télécommunications. Si ses prédictions se réalisent, l’« emballement » autour des centres de données ne sera pas une simple mode, mais le début d’une nouvelle économie industrielle, où la « unité de production » ne sera plus le véhicule ou le microprocesseur, mais l’intelligence déployée à large échelle.

Questions fréquentes (FAQ)

Qu’est-ce qu’une « usine d’IA » et en quoi diffère-t-elle d’un centre de données traditionnel ?
Une usine d’IA est conçue pour produire et faire fonctionner à grande échelle des modèles d’Intelligence Artificielle, avec une infrastructure optimisée pour l’entraînement et l’inférence (puissance, réseaux, refroidissement, automatisation), au-delà d’un centre de données classique.

Pourquoi l’expansion de l’IA dépend-elle autant de l’énergie et du réseau électrique ?
Parce que le calcul intensif nécessite une alimentation stable, une capacité de reroutage électrique, un refroidissement efficace et une planification à long terme. Sans électricité bon marché disponible en quantité suffisante, le coût opérationnel de l’IA explose, freinant son développement.

Quels profils professionnels connaîtront une croissance avec le déploiement massif de centres de données et d’usines d’IA ?
Au-delà des ingénieurs logiciels, la demande portera aussi sur des techniciens réseaux, opérateurs de centres de données, spécialistes en refroidissement et puissance, experts en cybersécurité, maintenance, travaux civils et installateurs électriques.

Que peut faire l’Europe pour profiter de l’essor de l’IA sans perdre sa compétitivité industrielle ?
Il faut accélérer les investissements dans l’énergie et l’infrastructure numérique, encourager des écosystèmes locaux (puces, photonique, réseaux, cloud), et relier l’IA à ses forces historiques : la fabrication, l’automatisation et la robotique.