La course à l’intelligence artificielle ne se résume plus uniquement à des GPU, des modèles ou des tokens. De plus en plus, elle se mesure à un facteur beaucoup plus tangible : une alimentation électrique fiable, disponible 24/7 et à grande échelle. Sur cet enjeu, Meta (la maison mère de Facebook, Instagram et WhatsApp) a récemment pris une position stratégique avec des accords qui, collectivement, dépassent les 6,6 gigawatts (GW) d’approvisionnement nucléaire pour ses futurs centres de données dédiés à l’IA.

Pour se faire une idée de l’ampleur du chiffre : un gigawatt peut alimenter environ des centaines de milliers de foyers. Ainsi, ce volume total équivaut, à peu près, à la consommation électrique de 5 millions de résidences. La comparaison n’est pas parfaite — un centre de données exige une alimentation très stable, avec des pics différents de ceux d’un quartier résidentiel — mais elle permet d’appréhender l’ampleur du saut technologique.

Pourquoi Meta mise sur la nucléaire — et pourquoi maintenant

La raison essentielle est simple : les centres de données dédiés à l’IA ont besoin d’une énergie continue et d’une haute disponibilité. Entraîner des modèles, effectuer des inférences à grande échelle ou maintenir des services en temps réel ne s’adaptent pas à un réseau électrique submergé ou dépendant des conditions météorologiques, surtout sans un système de stockage et de secours solide.

Dans ce contexte, Meta n’est pas seule : le secteur technologique entre dans une phase où la gestion de l’énergie devient le vrai « goulet d’étranglement » pour la croissance. La nucléaire — par sa constance dans l’approvisionnement et ses faibles émissions directes de CO₂ — apparaît de nouveau comme une option séduisante pour les charges critiques.

Trois accords, trois éléments clés du puzzle

Ce qui rend la stratégie de Meta particulièrement intéressante, c’est qu’elle ne repose pas sur une seule solution, mais sur une combinaison de reacteurs existants (capacité immédiate) et de nouvelle génération nucléaire (plus incertaine dans les délais, mais extensible).

1) Vistra : exploiter des centrales existantes pour accélérer

L’accord avec Vistra vise un maximum de 2,6 GW d’approvisionnement nucléaire. L’atout majeur : une grande partie provient d’actifs déjà opérationnels (et de projets d’extension en capacité), permettant d’avancer plus vite que si l’on construisait de nouveaux réacteurs depuis zéro. La grande force de ce genre de partenariat : si l’objectif est de soutenir une croissance à court et moyen terme, ce qui existe déjà a une valeur bien plus concrète que de promettre des futurs réacteurs.

2) TerraPower : viser la « nouvelle nucléaire » avec Natrium

Meta a aussi signé un accord avec TerraPower, la société cofondée par Bill Gates, pour développer une capacité basée sur leur technologie Natrium. Ici, le discours évolue : on parle d’une nucléaire « de nouvelle génération » intégrant un stockage d’énergie pour moduliser la production et apporter davantage de flexibilité au réseau.

Un point important : ces investissements ciblent généralement la décennie 2030. Autrement dit, c’est une réponse à la question : « Comment assurer un approvisionnement stable lorsque nos centres de données ne seront plus un campus isolé, mais une constellation de plusieurs installations IA ? »

3) Oklo : micro-reacteurs et campus énergétiques pour l’IA

Le troisième pilier est Oklo, qui propose un concept de « campus électrique » avec des micro-reacteurs modulaires. En théorie, c’est une solution qui séduirait ceux qui envisagent des centres de données comme des installations industrielles pouvant évoluer vers des complexes intégrés : énergie à proximité, contrats longue durée, évolutivité par modules.

Le vrai défi reste la gestion des calendriers et la mise en œuvre concrète : dans la réalité, le marché a appris que la planification d’un projet nucléaire, même modulaire, est rarement sans surprises ni retard. Les appels d’offres, la fabrication, la mise en service prennent souvent plus de temps que prévu.

Prométhée et Hypérion : le contexte des mégacentres de Meta

Ce mouvement stratégique dans l’énergie s’inscrit dans une logique plus large. Meta a déjà annoncé des projets de grands centres de données liés à l’IA, connus sous les noms de Prométhée et Hyperion, avec des besoins électriques qui atteindraient déjà plusieurs gigawatts. La leçon est claire : si votre feuille de route prévoit des installations pouvant aller jusqu’à 1 GW ou plus, il ne suffit pas de « simplement acheter de l’énergie sur le marché » ; il faut commencer à concevoir votre propre stratégie d’approvisionnement.

L’inquiétude : l’énergie comme nouvelle frontière de la concentration

Il existe une réalité un peu plus inconfortable dans cette tendance : lorsque les grandes entreprises technologiques s’engagent sur des volumes gigantesques d’énergie stable via des contrats à long terme, le débat dépasse la simple technique. Il devient économique et politique.

• Que devient l’économie globale lorsque une part croissante de la nouvelle capacité provient d’accords destinés à alimenter des charges hautement concentrées ?
• Comment gérer la perception publique de la nucléaire quand le discours n’est plus seulement « décarboniser » mais « alimenter les centres de données IA » ?
• Que se passe-t-il si la nouvelle nucléaire prend du retard, mais que la demande des centres de données continue de croître sous la pression commerciale ?

Meta tente de couvrir ses besoins avec un mix de solutions existantes et de nouvelle génération, mais cette démarche illustre aussi un changement plus profond : l’IA ne se limite plus à la compétition pour des talents ou des puces. Elle se joue aussi sur l’infrastructure énergétique.

Questions fréquentes

Pourquoi les centres de données pour l’IA nécessitent-ils autant d’énergie « fiable » ?

Parce que l’entraînement et l’inférence à grande échelle requièrent un calcul constant, avec une haute disponibilité et stabilité. Toute interruption, limitation réseau ou énergie intermittente impacte directement les performances, les coûts et les délais de déploiement.

Qu’est-ce qu’un petit réacteur modulaire (SMR) et pourquoi sont-ils intéressants pour l’IA ?

Les SMR (Small Modular Reactors) proposent une construction par modules, une capacité évolutive et une génération localisée. Sur le papier, ils s’intègrent bien dans une vision de « campus » industriels pour les centres de données, mais leur adoption dépend de la réglementation, de la chaîne d’approvisionnement et de la mise en œuvre réelle.

Quand la fourniture nucléaire promis par ces accords pourrait-elle devenir réalité ?

Les capacités déjà existantes pourront se déployer plus rapidement, tandis que la nouvelle nucléaire devrait en général voir le jour dans la décennie 2030. Les délais dépendent de la réglementation, du financement, de la construction et des essais en conditions opérationnelles.

Cela peut-il influencer le prix de l’électricité ou la planification du réseau ?

De manière indirecte, oui : de grands contrats à long terme modifient les signaux d’investissement, les priorités de capacité et la planification globale. L’impact précis dépendra de la manière dont seront structurés ces accords et de l’évolution régionale de l’offre, la demande et la réglementation.

source : tomshardware et finanznachrichten