50 000 tonnes de cuivre pour un centre de données dédié à l’IA : la sombre vérité sur l’essor de l’IA

Seize ans d’attente : cette pénurie de matières premières, passée inaperçue, pourrait faire éclater la bulle de l’IA

Des montagnes de ferraille et des milliards de litres d'eau : le véritable coût de la nouvelle infrastructure d'IA

Quand les géants de la tech s'enthousiasment pour l'intelligence artificielle, les termes abstraits comme algorithmes, paramètres et cloud dominent. Mais la réalité de l'IA est terriblement concrète. L'industrie engloutit des quantités inimaginables de ressources pour construire des centres de données hyperscale gigantesques : des dizaines de milliers de tonnes de cuivre et d'acier, des milliards de litres d'eau potable et des métaux rares indispensables aux technologies, mettant à rude épreuve les chaînes d'approvisionnement mondiales. Si le débat public se concentre principalement sur la consommation d'électricité, un examen plus approfondi révèle une dette matérielle bien plus importante, stratégiquement dissimulée. Entre l'explosion des prix des matières premières, les goulets d'étranglement persistants dans l'extraction minière et la menace imminente de déchets électroniques, le boom de l'IA s'avère être l'un des plus grands consommateurs de ressources et des plus explosifs sur le plan géopolitique de l'histoire industrielle.

L'industrie de l'IA, pilleuse de ressources secrète : que cachent réellement les milliards d'investissements ?

Lorsque les entreprises technologiques dévoilent leurs derniers modèles d'IA, elles évoquent des milliards de paramètres, des données d'entraînement et l'avenir de la civilisation humaine. Le mot « cuivre » est rarement mentionné. Et on entend encore moins parler des dizaines de milliers de tonnes d'acier, des millions de mètres cubes de béton, des terres rares essentielles ou du problème croissant des déchets électroniques qui se cache derrière chaque nouveau modèle de langage. Le débat public se focalise sur deux constats : la consommation d'énergie en kilowattheures et la consommation d'eau en litres. Ces deux constats sont exacts, mais incomplets. Car la dette matérielle engendrée par le boom de l'IA est bien plus importante, structurellement ancrée et géopolitiquement explosive que ne le laissent entendre les rapports de développement durable habituels des entreprises technologiques.

Le cuivre, nouvel or noir : pourquoi 50 000 tonnes ne sont qu’un début

L'Association pour le développement du cuivre a diffusé un chiffre qui n'a toujours pas reçu l'attention qu'il mérite : un seul centre de données hyperscale dédié à l'IA peut consommer jusqu'à 50 000 tonnes de cuivre. À titre de comparaison, un centre de données classique en utilise entre 5 000 et 15 000 tonnes. L'augmentation n'est pas linéaire, c'est un véritable bond en avant. Un seul centre de données dédié à l'IA consomme donc plus de cuivre que trois centres de données classiques réunis.

Ce chiffre prend tout son sens lorsqu'on comprend le rôle du cuivre dans un centre de données d'IA moderne. Ce métal n'est pas un simple composant, mais un matériau omniprésent qui imprègne quasiment toutes les fonctions de l'installation. Distribution électrique, câbles haute performance, transformateurs, barres omnibus, connecteurs, systèmes de refroidissement : tout repose sur le cuivre. La seule unité GB200 NVL72 de Nvidia contient plus de 5 000 câbles en cuivre, pour une longueur totale de plus de 3,2 kilomètres. De plus, la puissance thermique d'une seule puce NVIDIA H100 atteint déjà 700 watts, ce qui impose des exigences extrêmes en matière de dissipation thermique et, par conséquent, de systèmes de refroidissement à base de cuivre.

À titre de comparaison, le centre de données de Microsoft à Chicago, d'une valeur de 500 millions de dollars, a nécessité à lui seul 2 177 tonnes de cuivre. Cela montre que même les projets de taille moyenne consomment déjà des milliers de tonnes de cuivre, tandis que les plus grands centres de données dédiés à l'IA peuvent atteindre les 50 000 tonnes mentionnées précédemment.

Le cuivre est tout simplement irremplaçable. Seul ce métal peut conduire efficacement la chaleur vers l'extérieur des appareils, et seul le cuivre offre la conductivité électrique nécessaire à la distribution d'énergie dans un centre de données haute performance. La banque d'investissement Goldman Sachs a judicieusement qualifié le cuivre de « pétrole de l'ère de l'IA » – une formulation plus pertinente économiquement qu'il n'y paraît.

Les conséquences pour le marché mondial du cuivre sont considérables. Selon une analyse de BloombergNEF, la demande de cuivre des centres de données utilisant l'intelligence artificielle devrait s'établir en moyenne à environ 400 000 tonnes par an au cours de la prochaine décennie, avec un pic à 572 000 tonnes en 2028. D'ici 2035, les stocks cumulés de cuivre utilisés dans les centres de données pourraient dépasser 4,3 millions de tonnes. Cela correspond approximativement à la production minière du Chili, premier producteur mondial de cuivre, en six mois. JP Morgan prévoit un déficit mondial de cuivre d'environ 4 millions de tonnes d'ici 2030, tandis que S&P Global anticipe une hausse de la demande d'environ 50 %, pour atteindre 42 millions de tonnes d'ici 2040.

Le prix des métaux s'envole : comment l'essor de l'IA remodèle les marchés

Le prix du cuivre révèle une réalité souvent négligée par les analyses sur l'IA. En 2025, le prix du cuivre au London Metal Exchange a bondi de plus de 43 %, enregistrant ainsi sa meilleure performance annuelle depuis 2009. Début 2026, il a franchi pour la première fois la barre des 13 020 dollars la tonne avant de se stabiliser autour de 12 500 dollars. Goldman Sachs prévoit que les prix se maintiendront durablement au-dessus de 12 000 dollars jusqu'à la fin de la décennie.

Les facteurs influençant les prix sont multiples et se renforcent mutuellement. Du côté de la demande, trois grands secteurs se disputent désormais le même métal : la transition énergétique avec les véhicules électriques et les éoliennes, l’expansion des réseaux électriques et les centres de données dédiés à l’intelligence artificielle. Du côté de l’offre, des déficits structurels sont manifestes et ne peuvent être comblés par des investissements à court terme. Les perturbations de l’activité minière dans des pays producteurs clés comme le Chili, l’Indonésie et la République démocratique du Congo, une grève à la mine de Mantoverde et des années de sous-investissement ont épuisé les réserves du système.

Le principal obstacle structurel ne réside cependant pas dans la géologie, mais dans le temps. De la découverte d'un gisement de cuivre à la production commerciale, il s'écoule en moyenne 16,2 ans. Pour une nouvelle mine de cuivre, près de 12,4 ans doivent d'abord être consacrés à l'exploration et aux études de faisabilité avant même tout investissement dans la construction. La conséquence est implacable : les mines destinées à satisfaire la demande en cuivre de 2030 auraient dû être découvertes dès 2014 et financées dès 2015. Cela n'a pas été le cas.

Dans le même temps, la dimension commerciale du système tarifaire américain perturbe les flux mondiaux de cuivre. Les analystes d'UBS estiment que les États-Unis ont détenu à un moment donné environ la moitié des stocks mondiaux de cuivre disponibles, alors que leur contribution à la demande mondiale est inférieure à dix pour cent. Cette distorsion du marché fait grimper les primes internationales et aggrave les risques d'approvisionnement pour l'Europe et l'Asie.

Acier, béton et aluminium : la structure cachée des infrastructures d’IA

Le cuivre est le matériau le plus souvent cité, mais loin d'être le seul, à être relégué au second plan par les discours sur l'IA. La construction d'un centre de données hyperscale est un projet industriel colossal qui nécessite d'énormes quantités de matériaux de construction conventionnels, absents de toute présentation technologique.

L'acier est l'élément fondamental de tout centre de données. Il est indispensable aux structures porteuses, aux toitures, aux systèmes de murs, aux supports d'équipements et à l'infrastructure de sécurité. Les petits centres de données de moins de 10 000 mètres carrés consomment déjà entre 1 500 et 2 000 tonnes d'acier et 10 000 mètres cubes de béton. Pour les installations hyperscale, dont la puissance atteint aujourd'hui 150 mégawatts, voire plus d'un gigawatt, ces chiffres sont multipliés en conséquence. De plus, l'augmentation des charges au sol dues aux lourdes baies de serveurs – passant des 2,5 à 5 kilonewtons par mètre carré traditionnels aux 12 à 15 kN/m² désormais requis – impose des dalles de béton plus épaisses et des structures en acier armé.

Une étude commandée par Greenpeace et menée par l'Öko-Institut (Institut d'écologie appliquée) a établi que l'expansion des seuls centres de données dédiés à l'IA nécessitera environ 920 kilotonnes d'acier et près de 100 kilotonnes de matières premières critiques d'ici 2030. L'aluminium, matériau essentiel, est utilisé dans les centres de données pour le revêtement extérieur, les systèmes de chauffage, ventilation et climatisation, les chemins de câbles et les châssis de serveurs, principalement en raison de sa faible densité et de sa résistance à la corrosion. L'argent est utilisé dans les cartes de circuits imprimés et les circuits intégrés des serveurs ; le tantale, dont les États-Unis dépendent entièrement des importations, entre dans la composition des condensateurs critiques ; le platine et le palladium sont utilisés dans les semi-conducteurs.

Le béton est connu pour son empreinte carbone disproportionnée : selon l’ONU, le secteur de la construction est responsable de 38 % des émissions mondiales de CO₂, et le béton à lui seul représente 8 % des gaz à effet de serre mondiaux. La phase de construction d’un centre de données génère des quantités importantes de carbone intrinsèque, c’est-à-dire du CO₂ produit non pas pendant l’exploitation, mais lors de l’extraction, du transport et de la construction des matériaux. Ces émissions sont souvent omises, ou seulement partiellement, dans les rapports de développement durable des exploitants, car les exigences réglementaires se sont historiquement concentrées sur l’exploitation.

Le paradoxe de l'eau : trois milliards de litres par plante et par an

Bien que la consommation d'eau des centres de données dédiés à l'IA soit désormais un sujet de débat public, elle reste largement sous-estimée. Un seul centre de données de 100 mégawatts peut nécessiter environ 2,5 milliards de litres d'eau par an, selon la technologie de refroidissement et son emplacement. Les grands centres de données peuvent consommer jusqu'à 19 millions de litres d'eau par jour, d'après les estimations d'Allianz Commercial, soit l'équivalent de la consommation journalière d'une ville de 50 000 habitants.

Le mécanisme de refroidissement est essentiel pour comprendre le problème de l'eau. Avec l'utilisation généralisée des tours de refroidissement par évaporation, entre 70 et 85 % de l'eau utilisée s'évapore dans l'atmosphère. Cette eau est irrémédiablement perdue pour le cycle local de l'eau. Lorsque Google et Microsoft préparaient leurs grands modèles de langage en 2021 et 2022, les deux entreprises ont enregistré des augmentations de leur consommation d'eau de 34 % et 20 % respectivement. Les centres de données de Google ont consommé environ 20 milliards de litres d'eau en 2022, soit l'équivalent de la consommation annuelle de 2,5 millions d'Européens.

D'après une étude menée conjointement par l'Université de Californie et l'Université du Texas, l'entraînement du modèle GPT-3 d'OpenAI a nécessité environ 5,4 millions de litres d'eau. Sur ce total, 700 000 litres ont été utilisés pour le seul refroidissement des centres de données, tandis que le reste a été consommé par la chaîne d'approvisionnement pour la fabrication des serveurs et la production d'électricité. Une analyse du gouvernement britannique estime la demande mondiale d'eau supplémentaire, induite par l'IA, entre 4,2 et 6,6 milliards de mètres cubes d'ici 2027. L'Öko-Institut (Institut d'écologie appliquée) prévoit quant à lui que la demande en eau des centres de données quadruplera presque d'ici 2030, pour atteindre 664 milliards de litres.

Microsoft a dévoilé un nouveau concept de centre de données qui ne nécessite aucune eau pour le refroidissement et qui, selon l'entreprise, permet d'économiser plus de 125 millions de litres d'eau par an et par installation. Cette innovation est louable, mais reste loin de devenir la norme mondiale. La grande majorité des infrastructures d'IA déployées dans le monde repose sur le refroidissement par évaporation classique, notamment dans les régions où l'eau est encore abondante mais déjà soumise à une forte pression écologique.

Terres rares et métaux technologiques : le talon d’Achille invisible

Outre les matières premières courantes comme le cuivre, l'acier et l'aluminium, il existe une seconde catégorie de matériaux, stratégiquement encore plus cruciale : les terres rares et les métaux technologiques. Sans gallium, pas de LED haute performance ni de puces haute fréquence. Sans indium, pas d'écrans tactiles ni d'antennes 5G. Sans germanium, pas de semi-conducteurs modernes. Sans tantale, pas de condensateurs miniaturisés. Sans néodyme et dysprosium, pas d'aimants permanents haute performance pour les ventilateurs et les pompes de refroidissement.

Tous ces métaux ont un point commun : la Chine contrôle leur approvisionnement mondial d’une manière inégalée par aucune autre chaîne d’approvisionnement en matières premières. Lorsque la Chine a imposé un contrôle sur les exportations de gallium et de germanium en août 2023, les prix ont explosé en quelques semaines. Depuis début 2025, les exportations de terres rares lourdes sont totalement interdites. Pour l’industrie occidentale de l’IA, cela représente une dépendance structurelle qu’aucune stratégie de diversification ne peut résoudre à court terme.

Les métaux technologiques comme le gallium et l'indium sont souvent produits comme sous-produits de l'extraction d'autres matières premières. Par conséquent, même en cas de hausse des prix et d'augmentation de la demande, la production ne peut être simplement augmentée. Elle est liée à la production primaire du métal principal correspondant. Cette inélasticité de l'offre est une caractéristique structurelle du marché des métaux technologiques qui aggrave considérablement les risques d'une flambée de la demande induite par l'IA.

La dimension géopolitique est encore exacerbée par le fait que les voies d'approvisionnement en matières premières critiques sont de plus en plus exposées aux perturbations géopolitiques. Selon l'ONU, 11 % du commerce mondial transite par le détroit d'Ormuz, voie de passage essentielle pour le transport de matières premières stratégiques destinées à la fabrication de semi-conducteurs et qui subit actuellement une forte pression en raison du conflit iranien. Les perturbations de ces corridors entraînent non seulement une hausse des coûts de transport, mais contraignent également les assureurs à augmenter considérablement leurs primes d'assurance contre les risques de guerre.

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Déchets électroniques : la bombe à retardement de mille milliards de tonnes du cycle de vie de l’IA

Un problème occulté dans les brochures des entreprises d'IA concerne la durée de vie extrêmement courte du matériel qu'elles utilisent. Les analystes prévoient que la plupart des processeurs d'IA seront obsolètes d'ici trois à cinq ans, car les cycles de développement des puces et des accélérateurs d'IA impliquent un bond de performance significatif tous les 12 à 18 mois. Cela signifie non seulement que des milliards de dollars d'investissements perdent de la valeur en quelques années seulement, mais aussi que les matières premières utilisées pour leur fabrication se retrouvent dans un cycle de recyclage extrêmement court – un cycle pour lequel l'infrastructure mondiale de recyclage n'est pas conçue.

Une étude de l'Académie chinoise des sciences, publiée dans la revue Nature Computational Science, estime que la quantité cumulée de déchets électroniques provenant du seul matériel LLM atteindra jusqu'à 9 millions de tonnes dans le monde d'ici 2030, selon des scénarios prudents. Dans un scénario d'adoption rapide par les utilisateurs, ce chiffre pourrait avoisiner les 2,5 millions de tonnes par an d'ici 2030. À titre de comparaison, la quantité totale de déchets électroniques dans le monde s'élevait à environ 62 millions de tonnes en 2022. Les centres de données d'IA ajoutent une composante nouvelle, auparavant quasi inexistante, à ce flux.

L’Öko-Institut alerte sur le fait que l’expansion des centres de données et des capacités d’IA générera jusqu’à cinq millions de tonnes de déchets électroniques supplémentaires d’ici 2030. Ces déchets contiennent des matériaux précieux tels que le cuivre, l’or, l’argent, le cobalt et les terres rares, qui pourraient théoriquement être récupérés. En pratique, cependant, les capacités techniques et les incitations économiques nécessaires à un recyclage complet font défaut. Nombre de ces appareils finissent dans des installations de recyclage informelles des pays du Sud, où l’extraction des métaux précieux se fait dans des conditions dangereuses.

La structure des coûts cachés : le véritable coût d’un centre de données IA

Lorsque l'industrie évoque les coûts des centres de données dédiés à l'IA, elle cite généralement des chiffres de cinq à vingt milliards de dollars par grande installation. Or, on oublie souvent de présenter une comptabilité complète et transparente qui prenne en compte tous les coûts directs et indirects liés aux ressources.

On estime que le cuivre représente jusqu'à 6 % des coûts d'investissement d'un centre de données. Pour un projet de 10 milliards de dollars, cela équivaut à 600 millions de dollars pour le cuivre seul. Avec un prix du cuivre dépassant désormais les 12 000 dollars la tonne et un besoin de 50 000 tonnes, le coût du cuivre s'élève à environ 600 millions de dollars par installation – et ne cesse d'augmenter, car les prix du cuivre subissent une pression structurelle à la hausse. Chaque point de pourcentage d'augmentation du prix du cuivre fait grimper les coûts de construction d'un centre de données hyperscale de plusieurs millions de dollars.

À cela s'ajoutent les coûts d'extension du réseau électrique. La demande énergétique des centres de données a déjà incité plusieurs gouvernements à prendre des mesures radicales. Aux États-Unis, en mars 2026, le président Trump a imposé aux entreprises technologiques telles que Google, Microsoft, Amazon, Meta et OpenAI de signer un engagement de protection des consommateurs, les obligeant à prendre en charge l'intégralité des coûts des nouvelles centrales électriques et de l'extension du réseau. Si ce modèle offre une protection à court terme aux consommateurs résidentiels d'électricité, il transfère les coûts d'infrastructure dans les frais d'exploitation des entreprises et, par conséquent, dans le prix de leurs services. Fin 2025, l'Irlande a adopté une réglementation stricte exigeant que les nouveaux centres de données exploitent leurs propres systèmes de stockage d'énergie par batteries ou centrales électriques et couvrent au moins 80 % de leurs besoins en électricité grâce à des sources d'énergie renouvelables nouvellement installées.

Les projections d'Allianz Commercial sont alarmantes : selon les estimations, les dépenses en infrastructures d'IA atteindront environ sept mille milliards de dollars d'ici 2030. Pour justifier ces investissements, les consommateurs et les entreprises devraient investir près de 800 milliards de dollars dans des produits d'IA, d'après les calculs du Wall Street Journal – et ce, sur toute la durée de vie des centres de données actuellement en construction. Parallèlement, l'assureur industriel Allianz Commercial anticipe que des délais serrés, une pénurie de main-d'œuvre qualifiée et l'envolée des prix des matières premières mettent de plus en plus en péril ces projets de construction.

La dette écologique de l'exploitation minière : qui en paie le prix dans les pays du Sud ?

Le débat sur la consommation de ressources par l'IA s'arrête généralement là où la chaîne d'approvisionnement devient opaque : à la mine. Or, l'extraction du cuivre dans les principaux pays producteurs, le Chili et le Pérou, est loin d'être un processus neutre.

Au Chili, premier producteur mondial de cuivre, l'exploitation minière entraîne une consommation massive d'eau dans le désert d'Atacama, l'une des régions les plus arides de la planète. L'extraction à ciel ouvert et la fusion qui s'ensuit provoquent une importante pollution des sols et de l'air, ainsi que de profondes perturbations des écosystèmes locaux. Au Pérou, une étude de l'organisation Facing Finance a démontré que les importations allemandes de cuivre sont manifestement liées à des violations des droits humains : au lieu des améliorations promises des conditions de vie, les régions minières sont ravagées par des conflits sociaux et environnementaux. Ces coûts externes n'apparaissent pas dans les bilans des entreprises technologiques. Ils sont supportés par les populations affectées.

L'industrie minière est confrontée à un problème fondamental de capacité. Les experts évoquent un déficit d'approvisionnement pouvant atteindre dix millions de tonnes de cuivre d'ici 2040, soit l'équivalent de la production annuelle actuelle du Chili. La baisse de la teneur en minerai des nouveaux gisements, la hausse des coûts de développement, l'allongement des procédures d'autorisation et la résistance croissante des communautés locales contribuent à allonger encore les délais déjà extrêmement longs. Une nouvelle mine de cuivre découverte aujourd'hui ne pourrait pas entrer en production avant 2042 au plus tôt. Il ne s'agit pas d'une faiblesse technique, mais de la réalité matérielle d'une industrie conçue pour les décennies à venir, qui se retrouve aujourd'hui confrontée à une demande exponentielle, et non linéaire.

Utilisation des sols : L'empreinte invisible des infrastructures d'IA

Un autre aspect rarement abordé de la forte consommation de ressources de l'IA concerne les terres. Les centres de données hyperscale nécessitent aujourd'hui non plus quelques hectares, mais souvent des centaines d'hectares – pour les bâtiments serveurs eux-mêmes, mais aussi pour l'alimentation électrique, les infrastructures de refroidissement, les systèmes de secours, ainsi que les réseaux de distribution et les sous-stations électriques associés. La demande de sites adaptés, à proximité de réseaux électriques stables et de ressources en eau suffisantes, fait déjà grimper les prix de l'immobilier dans les régions traditionnellement dédiées aux centres de données, comme la Virginie, Amsterdam et Francfort.

D'après McKinsey, les systèmes de 200 mégawatts sont désormais courants, et des projets dépassant le gigawatt sont activement en cours de planification. La densité de puissance par baie de serveurs est passée d'une moyenne de huit kilowatts en 2022 à 17 kilowatts pour les baies dotées d'intelligence artificielle en 2024 – et cette tendance se poursuit. Les implications de cette évolution sur les besoins en espace et la planification des infrastructures ne sont pas encore suffisamment prises en compte par la réglementation dans la plupart des régions.

En Virginie, qui abrite le plus grand nombre de centres de données aux États-Unis, la demande en capacité réseau devrait atteindre 12,1 gigawatts d'ici 2025, soit une augmentation de près de 30 % par rapport à l'année précédente. Dans cet État, un quart de l'électricité consommée est déjà utilisée pour le refroidissement et le fonctionnement de l'infrastructure numérique. En Allemagne et en Europe, les procédures de planification et d'approbation des grands projets d'infrastructure constituent un autre frein : il faut souvent entre sept et douze ans pour que les nouveaux postes de transformation et les lignes à haute tension soient approuvés, construits et mis en service.

Empreinte carbone de la construction : ce que personne ne veut mesurer

Les rapports de développement durable des grandes entreprises technologiques s'articulent avec une remarquable constance autour d'un indicateur clé : le PUE (Power Usage Effectiveness), c'est-à-dire le rapport entre la consommation totale d'électricité et la consommation d'électricité des services informatiques. Un PUE faible est considéré comme un indicateur d'efficacité technologique. Or, cet indicateur ne prend pas en compte le carbone intrinsèque, c'est-à-dire l'empreinte carbone générée lors de l'extraction des matières premières, de leur transformation, de leur transport et de la construction des installations.

À mesure que les réseaux électriques se décarbonent et que l'empreinte carbone opérationnelle des centres de données diminue, la part relative du carbone incorporé dans le bilan carbone global augmente. Pour la prochaine génération de centres de données, destinés à être alimentés par de l'électricité renouvelable, le carbone incorporé pourrait déjà représenter la moitié, voire plus, des émissions totales sur l'ensemble de leur cycle de vie. Cette conséquence est jusqu'à présent restée largement inaperçue dans le débat public.

L'Öko-Institut (Institut d'écologie appliquée) a calculé que les émissions de CO₂ des centres de données passeront de 212 millions de tonnes en 2023 à 355 millions de tonnes en 2030, malgré l'essor considérable des énergies renouvelables. Aux États-Unis, 55 % de l'électricité consommée par les centres de données est encore produite à partir de combustibles fossiles comme le charbon et le gaz naturel. Tant que cette situation perdurera, chaque nouveau centre de données dédié à l'IA mis en service entraînera non seulement une augmentation de la demande en cuivre, en acier et en eau, mais aussi une hausse directe des émissions de CO₂, avec toutes les conséquences néfastes que cela implique pour la société, la santé et le climat, des conséquences qui ne figurent d'ailleurs pas dans les bilans des entreprises technologiques.

Conclusions structurelles : Les coûts de l'invisibilité

Quelles conclusions peut-on tirer de cette analyse ? Tout d’abord, un constat qui donne à réfléchir : l’idée que l’IA soit une technologie essentiellement numérique et intangible est un mythe. L’IA représente l’un des investissements technologiques les plus gourmands en ressources matérielles de l’histoire de l’humanité. Elle consomme du cuivre, de l’acier, du béton, de l’aluminium, des terres rares et de l’eau en quantités qui surpassent de loin celles de tous les autres booms technologiques passés.

La question économique fondamentale est la suivante : qui supporte ces coûts ? Actuellement, la répartition suit le principe d’externalisation maximale. Les entreprises minières et les communautés qu’elles affectent supportent les coûts environnementaux et sociaux de l’extraction des matières premières. Les municipalités et les gestionnaires de réseau supportent les coûts des infrastructures saturées. Les générations futures supportent les coûts du changement climatique et des déchets électroniques. Et les contribuables, dans les sociétés démocratiques, subventionnent l’extension du réseau, qui ne serait pas nécessaire à cette échelle sans l’essor de l’intelligence artificielle.

La défaillance du marché est structurelle. Les prix du cuivre, les coûts de construction et les prix de l'énergie internalisent une part croissante des coûts réels, mais les dommages environnementaux au Chili, les violations des droits humains au Pérou et les coûts climatiques à long terme restent non pris en compte. Sans un système de comptabilité en coûts complet intégrant ces externalités, l'industrie de l'IA bénéficie d'un accès de facto subventionné aux matières premières, au détriment des populations démunies.

La seconde conclusion concerne les implications stratégiques pour l'Europe et l'Allemagne. Le cuivre, le gallium, le germanium, l'indium et les terres rares sont des matières premières pour lesquelles l'Europe est presque entièrement dépendante des importations. L'essor de l'IA exacerbe cette dépendance et accroît la vulnérabilité géopolitique. La Chine a démontré sa volonté et sa capacité d'utiliser les contrôles à l'exportation comme instrument de pression en matière de politique étrangère. L'Europe ne dispose pas d'une réponse adéquate à cette situation.

La troisième conclusion est peut-être la plus importante : le rythme de développement des infrastructures d’IA et celui de l’exploitation des matières premières sont fondamentalement incompatibles. La construction de centres de données dédiés à l’IA prend entre deux et cinq ans. L’ouverture de nouvelles mines de cuivre nécessite seize ans. Les nouveaux projets d’exploitation de terres rares prennent encore plus de temps. Le marché comblera cet écart par le biais des prix : hausse des prix des matières premières, augmentation des coûts de construction et, à terme, hausse des prix des services d’IA. Qui supportera ces coûts ? La question reste ouverte. Ce qui est certain, en revanche, c’est que la facture sera salée.

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Konrad Wolfenstein

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