Points clés :
- La révolution de l’IA dépend encore d’infrastructures bien réelles : centres de données, chaînes d’approvisionnement (réseau mondial de fabrication et de transport des pièces), et production industrielle (fabrication en usine).
- Le pétrole est essentiel pour le transport, la construction et la pétrochimie (fabrication de matières comme les plastiques à partir du pétrole) utilisée pour produire la technologie.
- Les tensions géopolitiques (conflits et rivalités entre pays) dans les grandes zones productrices de pétrole peuvent faire bouger les prix de l’énergie et augmenter, indirectement, le coût du développement de l’IA.
- Les centres de données consomment énormément d’électricité, ce qui relie la croissance de l’IA aux marchés mondiaux de l’énergie.
- L’IA transforme aussi l’industrie pétrolière en aidant les entreprises à mieux chercher, améliorer l’efficacité et produire davantage.
L’illusion d’une économie entièrement numérique
L’intelligence artificielle (IA : logiciels capables d’apprendre à partir de données) est souvent présentée comme la force majeure de l’économie numérique du XXIe siècle. Les entreprises technologiques investissent des centaines de milliards de dollars dans des modèles d’IA avancés (grands programmes entraînés sur beaucoup de données), tandis que les gouvernements accélèrent la mise en place de l’infrastructure numérique (réseaux, serveurs, centres de données) nécessaire à cette transformation.
À mesure que l’IA se diffuse dans la santé, la finance, la logistique (organisation du transport et du stockage), la production industrielle et l’énergie, l’économie moderne semble de plus en plus guidée par des algorithmes (règles de calcul), des données et de la puissance de calcul (capacité des ordinateurs à traiter des informations).
Croissance de la demande mondiale d’électricité des centres de données
Répartition de la consommation d’énergie des centres de données
Données clés : consommation mondiale d’électricité des centres de données (2020–2035). Selon les projections de l’AIE (Agence internationale de l’énergie), la demande d’énergie des centres de données suit quatre scénarios principaux :
- Décollage (croissance accélérée) : la demande d’électricité atteindrait environ 1 750 TWh d’ici 2035 (TWh : térawattheure, grande unité pour mesurer l’énergie).
- Scénario de base : hausse régulière vers environ 1 200 TWh d’ici 2035.
- Haute efficacité : avec une meilleure optimisation (réglages et amélioration des systèmes), la demande pourrait rester juste en dessous de 1 000 TWh.
- Freins (stagnation) : des limites à la croissance pourraient maintenir la consommation autour de 700 TWh.
Pour beaucoup, cela donne l’impression que l’on s’éloigne de l’économie industrielle classique. Le monde numérique semble fonctionner sans les systèmes physiques qui ont façonné les étapes précédentes du développement économique.
Mais cette vision est incomplète.
Même si elle est numérique, la révolution de l’IA ne fonctionne pas à part de l’économie réelle. Derrière chaque algorithme et chaque système dit « intelligent » se trouve un socle industriel : production d’énergie, chaînes d’approvisionnement mondiales, construction et infrastructures physiques (bâtiments, réseaux électriques, matériel).
Au cœur de ce socle se trouve l’une des ressources les plus importantes de l’économie mondiale : le pétrole.
Pourquoi l’extension de l’IA dépend de l’industrie lourde et du diesel
L’IA peut sembler immatérielle, mais ce qui la fait fonctionner est très concret. Les modèles d’IA avancés s’appuient sur une infrastructure informatique (ensemble de machines et de réseaux) composée de serveurs (ordinateurs puissants), de puces spécialisées (processeurs conçus pour certains calculs) et de grands centres de données.
Construire un centre de données moderne ressemble à la construction d’un grand site industriel. Il faut beaucoup de ciment, d’acier et de matériel spécialisé, ainsi que des engins de chantier lourds qui tournent au diesel (carburant utilisé par de nombreux véhicules et machines). Les pièces et le matériel de fabrication des puces doivent aussi passer par des réseaux logistiques mondiaux avant d’arriver à destination.
Une fois en service, les centres de données consomment énormément d’électricité pour faire tourner en continu des milliers de processeurs. Garder une température stable demande aussi des systèmes de refroidissement (climatisation industrielle), ce qui augmente encore la consommation. À mesure que l’IA se généralise, les besoins en énergie de cette infrastructure augmentent vite.
La base pétrochimique de l’IA : le pétrole pour fabriquer le matériel et les puces
Le pétrole reste très présent dans l’écosystème industriel qui rend possible la technologie moderne. Les réseaux de transport mondiaux qui déplacent le matériel informatique, les composants de puces et les équipements électroniques dépendent fortement des combustibles fossiles (énergies comme le pétrole, le gaz et le charbon). En parallèle, la pétrochimie issue du pétrole fournit des matériaux importants pour le secteur technologique.
Beaucoup d’éléments de l’électronique moderne viennent de procédés pétrochimiques (transformations industrielles du pétrole). Les plastiques des appareils, les matériaux isolants (couches qui protègent les câbles) et de nombreuses pièces internes des serveurs et des ordinateurs utilisent des dérivés du pétrole (matières obtenues à partir du pétrole). Ainsi, même les systèmes d’IA les plus avancés reposent sur des industries liées aux ressources énergétiques classiques.
Géopolitique, marchés du pétrole, et coût de la technologie
L’influence du pétrole sur l’économie numérique ne se limite pas aux infrastructures et à la fabrication. Les évolutions des marchés mondiaux de l’énergie, surtout lorsqu’elles sont liées à des tensions géopolitiques (désaccords et conflits entre États), peuvent modifier l’environnement économique dans lequel la technologie fonctionne.
Les marchés du pétrole ont toujours réagi fortement aux événements géopolitiques, notamment au Moyen-Orient, une région qui possède de grandes réserves de pétrole et occupe une place centrale dans l’approvisionnement mondial en énergie.
Récemment, les prix du pétrole brut (pétrole non raffiné) ont dépassé 110 dollars le baril, sur fond de tensions dans la région. Les marchés ont réagi vite aux craintes de perturbations de l’approvisionnement et d’instabilité autour de routes énergétiques clés.
Un des passages maritimes les plus stratégiques est le détroit d’Ormuz, par lequel transitent environ 20 millions de barils de pétrole chaque jour. Cela représente près de 20 % de la consommation mondiale, ce qui en fait une route clé pour le transport d’énergie. Toute menace sur ce passage ajoute une « prime de risque » géopolitique (surcoût lié au risque) au prix du pétrole, car une rupture d’approvisionnement devient possible.
Carte satellite montrant la densité des navires dans le détroit d’Ormuz le 27 février 2026 vs le 3 mars 2026, mettant en évidence ce passage maritime stratégique
Source : BBC
Quand les prix de l’énergie montent, la technologie en ressent les effets
Une hausse du prix du pétrole ne touche pas seulement l’énergie. Des coûts d’énergie plus élevés augmentent souvent les dépenses de transport, renchérissent la fabrication et font monter le prix des matériaux de construction.
Ces secteurs sont la base industrielle qui soutient l’économie numérique. Il faut construire des centres de données, fabriquer et transporter des équipements, et installer de grands systèmes électriques pour garantir un fonctionnement fiable.
Donc, les variations des prix de l’énergie peuvent influencer indirectement le coût de construction et d’exploitation des infrastructures de l’IA : centres de données, usines de puces (sites où l’on fabrique des semi-conducteurs) et chaînes d’approvisionnement mondiales qui alimentent le secteur.
Même dans une économie dominée par les données et les algorithmes, le coût de l’énergie reste un facteur clé du développement technologique.
L’intelligence artificielle transforme aussi l’industrie pétrolière
Le lien entre l’IA et le pétrole n’est pas seulement une dépendance. Le secteur de l’énergie adopte l’IA pour améliorer l’efficacité et mieux gérer les ressources.
Les entreprises pétrolières et gazières utilisent de plus en plus l’IA pour analyser des données géologiques (informations sur les roches et le sous-sol), repérer des zones de forage prometteuses et améliorer la modélisation des réservoirs (simulation de la manière dont le pétrole et le gaz se trouvent et se déplacent sous terre). Des systèmes d’apprentissage automatique (méthodes qui apprennent à partir d’exemples) servent aussi à prévoir les pannes d’équipements, afin de réduire les arrêts et les pertes.
En améliorant l’efficacité et l’analyse, l’IA aide les entreprises de l’énergie à mieux utiliser leurs ressources et à optimiser la production (améliorer la façon de produire, avec moins de gaspillage).
Une relation gagnant-gagnant entre anciennes et nouvelles économies
Cette dynamique montre un lien fort entre l’économie numérique et les systèmes énergétiques classiques. Le pétrole soutient toujours l’infrastructure industrielle qui fait tourner l’IA, tandis que l’IA fournit des outils qui aident le secteur de l’énergie à mieux fonctionner.
Au lieu de remplacer l’économie industrielle, l’IA évolue avec elle.
Les grandes révolutions technologiques n’apparaissent presque jamais seules. Elles s’appuient sur des systèmes et des infrastructures construits sur des décennies. L’essor de l’IA n’est donc pas une rupture avec le passé industriel, mais sa continuité.
L’avenir : une technologie fondée sur l’énergie
L’IA est l’une des technologies les plus marquantes de notre époque. Mais son essor ne met pas fin aux bases industrielles qui l’ont précédée.
La révolution numérique reste portée par les systèmes énergétiques, les chaînes d’approvisionnement mondiales et les infrastructures physiques qui soutiennent l’industrie. Chaque modèle d’IA, centre de données et système « intelligent » dépend de ces bases matérielles.
L’avenir de l’économie mondiale sera donc façonné par l’interaction entre technologie et ressources. Dans cette relation, le pétrole et l’IA sont plus liés qu’on ne le pense.
Les grandes questions
- La croissance de l’IA augmente-t-elle vraiment la demande mondiale de pétrole ?
Même si l’IA est numérique, elle a besoin d’expansion physique. Construire des centres de données demande de la production industrielle lourde, et les chaînes d’approvisionnement reposent sur une logistique très consommatrice de carburant pour déplacer le matériel. Quand l’IA grandit, le système industriel qui la soutient continue de dépendre fortement des sources d’énergie classiques.
- Pourquoi les centres de données dépendent-ils encore des combustibles fossiles s’ils passent aux énergies vertes ?
Le coût de l’énergie pèse lourd dans le coût total d’utilisation (tout ce que coûte un système pendant sa durée de vie). Quand les tensions montent au Moyen-Orient ou près de passages comme le détroit d’Ormuz, le prix du pétrole grimpe souvent. Cela rend plus cher la fabrication des puces, le transport des composants et l’électricité nécessaire aux infrastructures où tourne l’IA.
- L’IA sert-elle à rendre l’industrie pétrolière plus efficace ?
Oui, la relation va dans les deux sens. Les entreprises de l’énergie utilisent l’apprentissage automatique (méthodes qui apprennent à partir de données) pour analyser la géologie et repérer des zones de forage avec plus de précision. L’IA aide aussi à prévoir les pannes avant qu’elles n’arrivent, ce qui réduit les arrêts coûteux et améliore la gestion des ressources.
- Pourquoi le pétrole reste-t-il important dans une économie de plus en plus numérique ?
On se trompe si l’on croit que le numérique est séparé du monde physique. Le pétrole ne sert pas qu’à fournir de l’énergie : il sert aussi de matière première. La pétrochimie permet de fabriquer des plastiques, des isolants et des pièces présentes dans les serveurs et les ordinateurs. L’IA ne remplace pas l’ancienne économie : elle s’appuie dessus.
- L’IA augmente-t-elle la demande de pétrole ?
Oui. La croissance de l’IA nécessite des centres de données construits avec de l’acier et du ciment, et une logistique mondiale du matériel qui fonctionne au diesel.
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