Les prévisions de BloombergNEF sur le gaz pour les centres de données placent la croissance de l’IA sur une trajectoire fossile

BloombergNEF a relevé ses prévisions de consommation de gaz des centres de données américains à environ 18 milliards de pieds cubes par jour d’ici 2035. Cette projection représente presque le double de son estimation d’il y a neuf mois. Elle transforme la course aux infrastructures d’IA en un défi bien plus vaste pour les pipelines, les centrales électriques, la planification des services publics et les engagements climatiques.

Ces prévisions ne signifient pas que chaque campus d’IA proposé sera construit. Elles reposent sur un scénario de référence qui écarte déjà les projets susceptibles de stagner. Même après cet ajustement, les centres de données deviennent l’une des plus grandes nouvelles sources de demande américaine en gaz naturel.

Le conflit central ne se limite plus à l’opposition entre la croissance de l’IA et la capacité des réseaux. Il porte sur la vitesse face à la stratégie énergétique de long terme. Meta, Microsoft, Google, Amazon et d’autres opérateurs ont besoin d’une électricité fiable avant que les projets, plus lents, de réseau et de production puissent aboutir.

Le gaz naturel offre cette production fiable, soit via le réseau, soit grâce à des centrales construites à proximité des centres de données. Toutefois, le gaz entraîne aussi une exposition aux prix du combustible, une pollution atmosphérique locale, des émissions de carbone et des engagements d’infrastructure sur plusieurs décennies.

Les prévisions de BloombergNEF sur le gaz pour les centres de données ont doublé

La révision de BloombergNEF suggère que les projets d’infrastructure d’IA progressent plus vite que ne pouvaient l’intégrer les précédents modèles énergétiques.

Les centres de données américains pourraient consommer environ 18 milliards de pieds cubes de gaz naturel par jour d’ici 2035, selon les nouvelles perspectives. Cela représenterait environ 15 Bcf/j de croissance sur dix ans.

Cette hausse projetée, à elle seule, dépasserait la consommation actuelle de gaz de presque tous les pays. Seuls la Chine, la Russie, l’Iran et les États-Unis en consomment davantage, selon la comparaison publiée avec ces prévisions.

L’ampleur dépasse aussi la consommation combinée de l’Allemagne et du Japon. Cette comparaison est imparfaite, car les pays utilisent le gaz dans plusieurs secteurs économiques. Elle illustre néanmoins la manière dont une industrie numérique spécialisée pourrait devenir un grand consommateur d’énergie.

L’estimation de BloombergNEF ne repose pas uniquement sur les annonces publiques de projets. Le modèle tiendrait compte de la probabilité que de nombreux centres de données proposés n’entrent jamais en service.

Cette réserve est importante, car la capacité annoncée dépasse largement ce que les réseaux existants, les fournisseurs d’équipements et les marchés de la construction peuvent fournir. Les projets peuvent échouer faute d’accès au transport d’électricité, de permis, de turbines, d’eau, de financement ou de clients fermes.

Même après filtrage de ces projets, BloombergNEF s’attend à ce que les centres de données deviennent la deuxième plus grande source de croissance de la demande américaine en gaz. Seules les exportations de gaz naturel liquéfié ajouteraient davantage de demande sur la période.

La projection de gaz fait suite à une autre révision marquée des perspectives de BloombergNEF concernant l’électricité. Ses prévisions de capacité tablent sur 194 gigawatts de centres de données américains en ligne d’ici 2035.

Cette estimation était supérieure de 83 % à la précédente projection de la société. Elle impliquait également que les centres de données pourraient consommer environ un cinquième de l’électricité américaine d’ici 2035.

BloombergNEF a calculé que le réseau ferait toujours face à un déficit d’approvisionnement de 19 GW, même avec un calendrier de raccordement inhabituellement rapide. Combler cet écart nécessiterait jusqu’à 48 GW de production au gaz sur site dans son scénario de référence.

La production sur site se situe derrière le compteur du client, au lieu de dépendre entièrement du réseau régional. Elle peut permettre à un campus de commencer à fonctionner avant l’achèvement des modernisations du réseau de transport.

Les nouvelles prévisions de gaz représentent donc davantage qu’un ajustement habituel de la demande en combustible. Elles relient trois estimations en hausse : la capacité des centres de données, la consommation d’électricité et la production dédiée.

Chaque estimation dépend d’hypothèses qui restent incertaines. L’efficacité du matériel d’IA pourrait s’améliorer, les campus annoncés pourraient être annulés et des sources de production alternatives pourraient arriver plus vite.

Pourtant, la tendance devient plus difficile à écarter. Chaque révision à la hausse indique aux services publics qu’attendre des informations parfaites comporte ses propres risques. Elle indique également aux entreprises technologiques que l’acquisition de capacités de calcul dépend désormais de l’acquisition d’énergie.

Cela change l’activité de construction de l’IA. Les entreprises ne peuvent pas obtenir des puces avancées, construire un campus et supposer qu’une électricité suffisante suivra. L’électricité doit être contractée, produite, stockée et livrée dès la conception initiale.

Il en résulte un nouveau goulet d’étranglement pour le déploiement de l’IA. Le secteur a passé des années à rivaliser pour obtenir des GPU. Il rivalise désormais pour les raccordements au réseau, les turbines à gaz, les pipelines et les autorisations de les exploiter.

La demande électrique de l’IA progresse plus vite que le réseau

Cette pression provient du décalage entre les calendriers de construction des centres de données et le rythme plus lent d’expansion des systèmes électriques régionaux.

Un grand campus d’IA peut passer de la planification à la construction plus rapidement que les services publics ne peuvent approuver et achever d’importants projets de transport d’électricité. Les nouvelles lignes électriques traversent souvent plusieurs juridictions et nécessitent de longues procédures d’examen.

Les centrales électriques font également face à des contraintes d’équipement. Les fabricants de turbines à gaz doivent gérer des carnets de commandes importants, tandis que les transformateurs et les appareillages de commutation restent difficiles à obtenir rapidement.

Ce problème de calendrier confère au gaz naturel un avantage pratique. Les générateurs au gaz peuvent fournir une électricité pilotable, ce qui signifie que les opérateurs peuvent augmenter ou réduire la production lorsque la demande d’électricité évolue.

Les installations d’IA apprécient ce contrôle parce qu’elles font fonctionner du matériel informatique coûteux en continu. Une alimentation électrique peu fiable laisse les puces inactives tandis que les coûts de financement, de personnel et de refroidissement se poursuivent.

L’attrait est encore plus fort lorsqu’une entreprise peut implanter la production à côté du centre de données. Une centrale dédiée peut réduire la dépendance à un raccordement saturé et éviter certains retards liés au transport d’électricité.

Toutefois, le gaz sur site ne supprime pas toutes les contraintes. La centrale a toujours besoin de turbines, d’acheminement du combustible, d’autorisations environnementales et d’équipements de raccordement. Elle peut également nécessiter des systèmes de secours pour la maintenance ou les interruptions d’approvisionnement.

Les pipelines constituent une autre limite. Une région peut disposer d’importantes ressources gazières sans posséder une capacité locale de livraison suffisante pour plusieurs nouvelles centrales.

C’est pourquoi les emprises existantes, les sites de stockage et les raccordements aux pipelines acquièrent une valeur stratégique. L’analyse des infrastructures gazières de PwC décrit les permis, les turbines, les pipelines, l’eau et le temps comme des ressources rares.

PwC estime que la demande américaine supplémentaire de gaz liée à l’IA pourrait atteindre 7,6 à 11,5 Bcf/j d’ici 2035. Sa fourchette est inférieure au dernier total de BloombergNEF, notamment parce que les modèles définissent différemment la demande liée à l’IA.

Cette différence devrait décourager toute fausse précision. Il n’existe pas de compteur unique enregistrant la consommation nationale de gaz par l’IA. Les analystes doivent combiner la capacité proposée, les taux d’achèvement, l’utilisation, l’efficacité et les sources d’électricité attendues.

Les modèles s’accordent néanmoins sur le mécanisme. Davantage de capacité de centres de données crée un important bloc de demande électrique continue. Les retards du réseau accroissent alors l’attrait de la production dédiée.

Le Lawrence Berkeley National Laboratory offre une autre lecture de cette même pression. Sa mise à jour de 2025 estime que les centres de données pourraient représenter 11,8 % de l’électricité américaine d’ici 2030.

Le rapport national sur l’énergie présente une fourchette de scénarios allant de 9,5 à 15,3 %. Cette fourchette reflète les incertitudes concernant les livraisons d’équipements, les types d’installations, le refroidissement et les pratiques d’exploitation.

Ces pourcentages comptent parce que les centres de données concentrent géographiquement la demande. Un réseau national peut sembler capable d’absorber une charge supplémentaire tandis qu’un territoire de service particulier fait face à une pénurie sévère.

Le nord de la Virginie illustre cette concentration. Ses réseaux de fibre établis et son infrastructure cloud ont attiré des groupes d’installations, exerçant une pression exceptionnelle sur la planification locale du transport d’électricité.

De nouveaux projets s’étendent au Texas, dans l’Ohio, en Pennsylvanie, en Louisiane et sur d’autres marchés disposant de terrains ou de ressources énergétiques. Ce mouvement n’élimine pas la pression sur les infrastructures. Il la redistribue.

Les services publics doivent décider quelle quantité de production et de transport construire avant que chaque campus proposé ne devienne certain. S’ils construisent trop peu, les projets attendent ou installent une production privée.

S’ils construisent trop, les clients ordinaires pourraient hériter de coûts d’infrastructure inutiles. Les régulateurs doivent déterminer quelles dépenses incombent aux développeurs de centres de données et lesquelles doivent être intégrées aux tarifs généraux d’électricité.

Cette décision donne au débat énergétique sur l’IA une dimension directement liée aux consommateurs. Le retard de publication d’un modèle affecte les entreprises technologiques. Un investissement mal réparti d’un service public peut toucher chaque foyer et chaque entreprise d’un territoire de service.

Le gaz naturel résout le problème de calendrier mais crée un problème de dépendance

Le gaz peut apporter plus rapidement une alimentation garantie à un campus d’IA, mais l’infrastructure qui en résulte peut survivre aux hypothèses de demande qui l’ont justifiée.

Une centrale au gaz construite pour un centre de données n’est pas un déploiement logiciel temporaire. Ses pipelines, turbines, permis et structures de financement peuvent rester en place pendant des décennies.

Cette longue durée de vie crée un décalage avec les prévisions relatives à l’IA. La demande de calcul évolue rapidement, tandis que les actifs énergétiques physiques amortissent leur investissement sur des périodes bien plus longues.

Un développeur peut s’attendre à ce qu’un campus fonctionne près de sa pleine capacité pendant des années. Pourtant, de nouvelles puces pourraient fournir davantage de calcul par unité d’électricité, ou les charges de travail pourraient être transférées vers une autre région.

La demande pourrait également augmenter plus vite que prévu. Dans ce cas, les centrales au gaz dédiées pourraient passer d’infrastructures transitoires à un fondement permanent de l’économie de l’IA.

Le terme « transition » comporte donc plus d’incertitude qu’il n’y paraît. Une transition devrait mener vers un autre système énergétique. Elle devient une dépendance lorsque le remplacement n’arrive jamais.

L’Agence internationale de l’énergie prévoit que les énergies renouvelables fourniront près de la moitié de l’électricité mondiale supplémentaire des centres de données d’ici 2030. Le gaz naturel et le charbon en fourniraient ensemble plus de 40 %.

Dans le scénario de référence de l’AIE, la production d’électricité destinée aux centres de données passe de 460 térawattheures en 2024 à plus de 1 000 TWh en 2030. Elle atteint 1 300 TWh en 2035.

Les perspectives d’approvisionnement énergétique de l’AIE modélisent également une expansion plus rapide de l’IA. Dans ce scénario, l’électricité des centres de données approche les 2 000 TWh d’ici 2035.

Les files d’attente pour le raccordement au réseau limitent la vitesse à laquelle la production propre peut répondre à cette demande accrue. Les combustibles fossiles fournissent donc une plus grande part de l’augmentation imprévue.

Ce mécanisme explique pourquoi les contrats d’entreprise pour les énergies renouvelables ne règlent pas la question physique. Une entreprise peut acheter des certificats d’énergie propre tandis que son installation puise dans un système régional qui brûle encore du gaz.

Le lieu et le moment déterminent les générateurs qui répondent réellement à une nouvelle charge. Un projet solaire situé sur un autre marché n’alimente pas nécessairement un cluster d’IA fonctionnant la nuit.

Les batteries peuvent déplacer l’électricité d’une heure à l’autre et réduire la demande de pointe. Elles ne peuvent pas produire indépendamment l’énergie continue requise par un campus à forte utilisation.

L’énergie nucléaire offre une production garantie et bas carbone, et plusieurs entreprises technologiques la poursuivent. Cependant, les nouveaux réacteurs font généralement face à des calendriers de développement plus longs que les centres de données.

Le redémarrage d’unités nucléaires existantes ou l’achat de production provenant de centrales en exploitation peuvent aider des projets individuels. Ces options restent limitées par la géographie et le parc disponible.

L’énergie géothermique suscite également de l’intérêt, car elle peut fournir une production stable avec de faibles émissions d’exploitation. Sa contribution à court terme dépend des performances de forage, de l’exécution des projets et de la disponibilité de sites adaptés.

Le gaz naturel l’emporte dans de nombreuses comparaisons actuelles, car il est disponible, familier et pilotable. Il peut soutenir à la fois la production pour le réseau et les systèmes isolés sur des campus.

Cet avantage a toutefois un coût qui dépasse les émissions. Un opérateur d’IA utilisant du gaz dédié s’expose aux livraisons de combustible, aux marchés des matières premières et aux exigences environnementales.

Cette configuration peut également transformer les compétences requises au sein des entreprises. Les entreprises technologiques doivent négocier avec des opérateurs de gazoducs, des fabricants de turbines, des fournisseurs d’électricité et des régulateurs de la qualité de l’air.

Pour les clients du cloud, ces décisions pourraient à terme affecter les coûts informatiques et les lieux de fourniture des services. Les charges de travail énergivores pourraient migrer vers des régions offrant une alimentation électrique plus rapide et plus prévisible.

Les développeurs et acheteurs d’entreprise devraient donc considérer la géographie comme une composante de l’architecture d’IA. Les performances des modèles comptent, mais le système énergétique qui sous-tend une région informatique façonne sa capacité, sa fiabilité et ses coûts futurs.

La prévision ne garantit pas un résultat de 18 Bcf/d

La principale réserve concernant la prévision de BloombergNEF sur la consommation de gaz des data centers est que la demande d’IA comme l’achèvement des projets restent exceptionnellement difficiles à prévoir.

Le chiffre mis en avant condense de nombreuses variables en une seule donnée. De petits changements dans ces variables peuvent produire un résultat différent d’ici 2035.

L’une de ces variables est le nombre d’installations annoncées qui entreront effectivement en service. Le pipeline de développement américain comprend des projets spéculatifs cherchant des terrains, des raccordements ou des clients avant que leur financement ne soit finalisé.

Certaines propositions se disputent la même capacité limitée du réseau. Les compter toutes comme une demande future indépendante exagérerait probablement le résultat.

BloombergNEF affirme que son estimation écarte les projets qui ne seront pas achevés. Les informations publiques ne dévoilent pas toutes les hypothèses au niveau des projets dans le modèle propriétaire sous-jacent.

Cela limite l’évaluation indépendante. Les lecteurs peuvent examiner la direction prise et les totaux communiqués, mais ils ne peuvent pas reproduire l’intégralité de la prévision à partir d’informations publiques.

Une deuxième variable est le taux d’utilisation. Un data center dont la capacité maximale est annoncée ne consomme pas nécessairement ce volume à chaque heure.

Les clusters d’entraînement peuvent générer une demande intense, tandis que les charges d’inférence peuvent varier selon l’activité des utilisateurs. Les opérateurs peuvent aussi planifier certaines tâches informatiques en fonction de la disponibilité de l’électricité.

Une troisième variable est l’efficacité du matériel. Chaque nouvelle génération d’accélérateurs peut accomplir davantage de travail par unité d’énergie, même si la consommation totale peut continuer d’augmenter.

L’efficacité réduit l’énergie nécessaire pour une charge de travail donnée. Elle ne garantit pas une baisse de la demande lorsque le calcul moins cher incite les clients à en utiliser beaucoup plus.

Cet effet rebond se trouve au cœur de l’incertitude énergétique liée à l’IA. De meilleures puces pourraient freiner la hausse de la consommation électrique, ou rendre économiquement viables des modèles supplémentaires et des services automatisés.

Une quatrième variable est le mix électrique. La prévision de BloombergNEF suppose que le gaz alimentera une part substantielle de la nouvelle charge, en particulier là où les raccordements au réseau restent contraints.

Une construction plus rapide des lignes de transport affaiblirait cette hypothèse. Il en irait de même d’un déploiement accéléré des énergies renouvelables, du stockage, des redémarrages nucléaires, des systèmes géothermiques améliorés ou de l’informatique flexible.

Le marché américain du gaz introduit une autre incertitude. La consommation totale a déjà atteint en moyenne un record de 92,0 Bcf/d en 2025, selon l’Energy Information Administration.

La production d’électricité a représenté 35,8 Bcf/d cette année-là. Le secteur est resté le plus grand consommateur de gaz du pays malgré une baisse par rapport à 2024.

Les données de consommation de l’EIA montrent comment la météo, les ajouts de solaire, les batteries et la demande électrique peuvent faire évoluer la consommation annuelle de gaz dans des directions différentes.

Ajouter jusqu’à 15 Bcf/d pour l’électricité des data centers interagirait avec les exportations de GNL, la demande industrielle, le chauffage des ménages, la croissance de la production et les contraintes des gazoducs.

Les prix pourraient augmenter dans les régions où l’offre ou la livraison ne suit pas le rythme. Des prix plus élevés modifieraient alors l’économie de la production au gaz et des sources d’électricité alternatives.

La politique environnementale pourrait également modifier le résultat. Les centrales au gaz émettent du dioxyde de carbone, tandis que la production et le transport peuvent libérer du méthane, un puissant gaz à effet de serre.

L’opposition locale peut se concentrer sur les oxydes d’azote, la consommation d’eau, le bruit et la répartition des coûts de l’électricité. La résistance aux autorisations pourrait retarder à la fois la production et les data centers eux-mêmes.

Les 18 Bcf/d projetés doivent donc être interprétés comme un scénario, et non comme un résultat programmé. Ils décrivent le système nécessaire selon une trajectoire plausible d’expansion de l’IA.

Cette distinction ne rend pas la prévision sans importance. Les décisions de planification interviennent avant que la demande finale ne soit certaine. Les fournisseurs d’électricité et les développeurs doivent agir alors que la fourchette reste large.

Le risque existe dans les deux sens. Un sous-investissement peut retarder des infrastructures économiquement précieuses. Un surinvestissement peut laisser les clients payer des actifs conçus pour une demande qui ne s’est jamais matérialisée.

Qui supporte le coût du développement du gaz pour l’IA

La question politique décisive n’est pas simplement de savoir si de nouvelles capacités au gaz seront construites, mais qui les paiera et qui en assumera les risques.

Les développeurs de data centers peuvent financer eux-mêmes une production dédiée. Cette approche place davantage de risque de projet sur l’entreprise qui bénéficie de l’électricité.

Les frontières deviennent moins nettes lorsqu’un fournisseur d’électricité réglementé construit de la production, des gazoducs, des sous-stations ou des lignes de transport en anticipation de la croissance des data centers. Les fournisseurs récupèrent les dépenses approuvées via les tarifs facturés aux clients.

Les régulateurs peuvent exiger des grands clients qu’ils signent des contrats à long terme ou fournissent des garanties financières. Ces protections réduisent le risque que les autres clients paient pour des installations abandonnées.

Toutefois, la conception des contrats devient difficile lorsque la demande arrive par étapes. Un campus peut démarrer avec une fraction de sa capacité prévue et demander des extensions répétées.

Les fournisseurs apprécient également les grands clients, car ils peuvent répartir les coûts fixes du système sur un plus grand volume de ventes d’électricité. Cet avantage disparaît si le coût des nouvelles infrastructures dépasse les revenus qu’elles génèrent.

La conception des tarifs doit donc répondre à plusieurs questions. Quelle capacité est réellement engagée ? Combien de temps le client doit-il rester ? Qui paie si la construction s’arrête ?

Les mêmes questions s’appliquent aux infrastructures gazières. Une extension de gazoduc desservant plusieurs centrales électriques pourrait rester utile après la fermeture d’un data center.

À l’inverse, une conduite de dérivation dédiée peut devenir un actif échoué si un seul campus change de cap. Sa valeur dépend de clients alternatifs et de la conception du réseau régional.

Les communautés supportent également des coûts non financiers. Une nouvelle production peut accroître la pollution atmosphérique locale, la demande en eau, le trafic et l’usage industriel des terrains.

Les bénéfices peuvent inclure des emplois de construction, des recettes fiscales et des investissements. L’équilibre varie selon le lieu et les conditions négociées avec le développeur.

Les engagements climatiques créent un autre problème de répartition. Les grandes entreprises technologiques ont annoncé des objectifs ambitieux en matière d’émissions, mais leur expansion dans l’IA accroît la demande d’électricité.

L’achat d’énergie renouvelable peut soutenir de nouveaux projets propres. Il n’efface pas les émissions des centrales au gaz dédiées qui alimentent les installations avant que ces projets ne soient disponibles.

Le captage du carbone peut réduire les émissions de certaines centrales au gaz. Son efficacité dépend des taux de captage, des performances opérationnelles, des réseaux de transport et du stockage permanent.

Le recours aux compensations ajoute une couche comptable supplémentaire sans modifier la centrale elle-même. Les parties prenantes distinguent de plus en plus les revendications contractuelles des émissions physiques liées à la production d’électricité.

Les clients d’entreprise devraient surveiller cette distinction, car les émissions du cloud font partie de leur propre reporting. L’empreinte d’une charge de travail dépend en partie du lieu et du moment où elle s’exécute.

Les entreprises utilisant l’IA à grande échelle pourraient avoir besoin d’informations plus détaillées sur la production régionale et les émissions horaires. L’appariement annuel avec les énergies renouvelables peut masquer des différences importantes entre les lieux.

C’est aussi un défi de gestion des connaissances au sein des entreprises. Les équipes d’infrastructure, les groupes chargés du développement durable, les équipes achats et les dirigeants doivent travailler à partir des mêmes hypothèses.

Une base de connaissances IA consultable peut aider les équipes à préserver les contrats énergétiques, les prévisions de capacité et les décisions réglementaires. Elle ne peut pas résoudre l’incertitude, mais elle peut rendre les hypothèses visibles.

Cette visibilité compte lorsque les prévisions évoluent aussi rapidement. La forte révision à la hausse de BloombergNEF montre comment une stratégie d’infrastructure peut devenir obsolète en quelques mois.

Le débat sur les coûts va s’intensifier à mesure que les fournisseurs d’électricité transforment les demandes spéculatives en investissements formels. La meilleure protection réside dans une répartition transparente des coûts de projet et des risques d’annulation.

Sans ces protections, les communautés pourraient conclure que les développeurs d’IA bénéficient d’un accès préférentiel tandis que les autres clients supportent les conséquences financières et environnementales.

Trois signaux montreront si la prévision sur le gaz se confirme

Les raccordements au réseau, la construction effective des campus et la livraison d’équipements gaziers détermineront si la projection pour 2035 se renforce ou s’affaiblit.

Le premier signal est la conversion de la capacité annoncée des data centers en charge opérationnelle. Les communiqués de presse et les achats de terrains ne suffisent pas.

Les investisseurs devraient suivre les bâtiments achevés, les équipements informatiques installés, les clients sous contrat et la demande mesurée par les fournisseurs d’électricité. Un écart croissant entre les annonces et la mise en service affaiblirait la prévision.

Le deuxième signal est le rythme des nouveaux raccordements au réseau. Les perspectives gazières de BloombergNEF reposent en partie sur l’incapacité du transport et de la production à suivre le rythme de construction des data centers.

Des approbations de raccordement plus rapides permettraient à davantage de projets d’utiliser l’électricité régionale. Cela ne rendrait pas automatiquement leur électricité propre, mais pourrait réduire la construction de capacités au gaz dédiées.

Un retard persistant dans les raccordements renforcerait l’argument en faveur de la production sur site. Il augmenterait également la valeur stratégique des campus situés à proximité de centrales électriques existantes et de réseaux de gazoducs.

Les prévisions du Lawrence Berkeley National Laboratory offrent un point de contrôle plus proche. Sa fourchette pour 2030 deviendra plus facile à vérifier à mesure que les livraisons d’équipements et les charges des fournisseurs s’accumuleront.

Si la consommation nationale s’approche du haut de cette fourchette, le scénario BloombergNEF pour 2035 paraîtra plus crédible. Une croissance plus lente de la charge soutiendrait une trajectoire gazière plus basse.

Le troisième signal concerne les équipements fermement commandés et les infrastructures de combustible. Les commandes de turbines, les capacités de fabrication, les approbations de gazoducs et les centrales achevées comptent davantage que les propositions préliminaires.

Les développeurs peuvent annoncer un campus alimenté au gaz avant d’avoir obtenu un créneau de livraison pour une turbine. Les longs délais d’approvisionnement des équipements peuvent repousser la mise en service de plusieurs années au-delà de la date prévue.

Les projets de gazoducs sont confrontés à leurs propres risques d’autorisation et de construction. Une centrale sans livraison fiable de combustible ne peut pas assurer une alimentation électrique sur site fiable.

L’International Energy Agency estime que 15 à 27 GW de gaz naturel sur site pourraient alimenter les data centers d’ici 2030, principalement aux États-Unis. Les déploiements réels dans cette fourchette fourniront un premier test.

Les projets d’énergie propre des entreprises technologiques doivent faire partie de la même évaluation. De nouvelles capacités nucléaires, géothermiques, renouvelables et de stockage peuvent affaiblir la prévision sur le gaz si elles arrivent là où les charges d’IA progressent.

Les annonces de contrats ne doivent pas être considérées comme des substitutions achevées. Le signal pertinent est l’électricité qui atteint un campus opérationnel durant les heures où ses équipements informatiques ont besoin d’énergie.

Les lecteurs devraient également suivre les prix du gaz naturel et les procédures tarifaires des fournisseurs d’électricité. La hausse du coût du combustible peut améliorer l’économie relative d’autres moyens de production, de l’efficacité et de la flexibilité des charges de travail.

Les régulateurs pourraient imposer des garanties financières plus strictes aux clients à forte consommation. Cela écarterait les projets spéculatifs et montrerait quels développeurs acceptent d’assumer le coût de leurs prévisions.

Les prochains trimestres ne suffiront pas à trancher une projection allant jusqu’en 2035. Ils pourront toutefois montrer si le mécanisme qui la sous-tend s’accélère.

Si la charge opérationnelle des centres de données augmente, si les files d’attente pour les raccordements persistent et si les équipements au gaz atteignent le stade de la construction, l’estimation de BloombergNEF gagnera en crédibilité. Si l’un de ces maillons se rompt, le résultat sera revu à la baisse.

La prévision de BloombergNEF concernant le gaz pour les centres de données mesure avant tout un choix, et non une loi inévitable. Les États-Unis peuvent répondre à la demande liée à l’IA grâce à plusieurs combinaisons de réseaux, de production, de stockage et de flexibilité.

Le gaz naturel offre actuellement la voie familière la plus rapide vers une électricité pilotable. Cet avantage ne perdurera que tant que les infrastructures alternatives arriveront trop lentement.

Pour les développeurs, les décideurs publics et les acheteurs d’IA en entreprise, la question utile est concrète : quels projets ont sécurisé leur approvisionnement électrique, qui finance cette électricité et qu’est-ce qui remplacera le gaz par la suite ?

Le suivi de ces réponses permettra de déterminer si le pont actuel deviendra une réponse temporaire ou le socle énergétique durable de l’IA américaine.