La révolution de l’IA dépend toujours du pétrole — voici pourquoi

À retenir :

• La révolution de l’IA (intelligence artificielle : logiciels qui apprennent à partir de données) dépend toujours d’éléments matériels : centres de données, chaînes d’approvisionnement (réseau mondial de fournisseurs et de transport), et production industrielle.
• Le pétrole est essentiel pour le transport, la construction et la pétrochimie (fabrication de matériaux issus du pétrole) utilisée pour produire du matériel technologique.
• Les tensions géopolitiques (conflits et rivalités entre pays) dans les grandes régions 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 améliorer la recherche de gisements, l’efficacité et la production.

L’illusion d’une économie entièrement numérique

L’intelligence artificielle 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 qui apprennent à reconnaître des schémas), tandis que les gouvernements accélèrent la mise en place de l’infrastructure numérique nécessaire (réseaux, centres de données, énergie, équipements).

À mesure que l’IA s’étend à la santé, la finance, la logistique, l’industrie et l’énergie, l’économie moderne semble de plus en plus portée par des algorithmes (règles de calcul), des données et de la puissance informatique (capacité des ordinateurs à traiter rapidement des informations).

Croissance mondiale de la demande 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 trajectoires :

• Décollage (croissance accélérée) : la demande d’électricité atteindrait environ 1 750 TWh (térawattheures : unité d’énergie) d’ici 2035.
• Scénario de base : hausse régulière vers environ 1 200 TWh d’ici 2035.
• Haute efficacité : avec une meilleure optimisation (réglages et organisation pour consommer moins), la demande pourrait rester juste sous 1 000 TWh.
• Freins (stagnation) : des limites à la croissance pourraient maintenir la consommation autour de 700 TWh.

Cette vision donne l’impression que l’on s’éloigne de l’économie industrielle. Le numérique semble indépendant du monde matériel.

Mais ce n’est qu’une partie de la réalité.

Même si l’IA est « numérique », elle ne fonctionne pas séparément de l’économie classique. Derrière chaque algorithme et chaque système « intelligent », il y a un ensemble industriel : production d’énergie, chaînes d’approvisionnement, construction et infrastructure physique.

Au cœur de cet ensemble se trouve une ressource clé 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 tourner est très concret. Les modèles d’IA avancés reposent sur une grande infrastructure informatique : serveurs (ordinateurs conçus pour fournir des services), processeurs spécialisés (puces pour calculer très vite) et grands centres de données.

Construire un centre de données moderne ressemble à construire un grand site industriel. Il faut beaucoup de ciment, d’acier et d’équipements spécialisés, ainsi que des machines de chantier fonctionnant au diesel (carburant utilisé par de nombreux engins). Les composants matériels et les équipements pour fabriquer des semi-conducteurs (puces électroniques) passent par des réseaux de transport mondiaux avant d’arriver sur place.

Une fois en service, les centres de données consomment énormément d’électricité pour faire fonctionner en continu des milliers de processeurs. Le refroidissement (systèmes qui évitent la surchauffe) demande aussi beaucoup d’énergie. Comme l’adoption de l’IA continue d’augmenter, les besoins en énergie de cette infrastructure montent rapidement.

La base pétrochimique de l’IA : le pétrole pour fabriquer le matériel et les puces

Le pétrole est intégré à l’écosystème industriel qui permet la technologie moderne. Les réseaux de transport mondiaux qui déplacent le matériel, les pièces de semi-conducteurs et les équipements électroniques dépendent encore largement des carburants fossiles (énergies comme le pétrole, le gaz et le charbon). En parallèle, la pétrochimie issue du pétrole fournit des matériaux utilisés dans toute la technologie.

Beaucoup d’éléments de l’électronique viennent de procédés pétrochimiques. Les plastiques des appareils, les matériaux d’isolation (qui protègent les câbles) et de nombreuses pièces de structure dans les serveurs et ordinateurs dépendent de dérivés du pétrole (produits fabriqués à partir du pétrole). Même les systèmes d’IA les plus avancés reposent donc sur des industries liées aux sources d’énergie classiques.

Géopolitique, marchés du pétrole et coût de la technologie

L’influence du pétrole sur l’économie numérique va au-delà de la construction et de la fabrication. Les évolutions des marchés de l’énergie, surtout lorsqu’elles sont liées à des tensions géopolitiques, peuvent modifier fortement l’environnement économique dans lequel la technologie fonctionne.

Les marchés du pétrole réagissent souvent aux événements géopolitiques, en particulier au Moyen-Orient, région qui possède de grandes réserves de pétrole (quantités exploitables) et joue un rôle important dans l’approvisionnement mondial.

Récemment, le prix du pétrole brut est monté au-dessus de 110 dollars par baril, avec la hausse des tensions dans la région. Les marchés ont réagi à la crainte de problèmes d’approvisionnement et d’instabilité autour de routes clés de l’énergie.

Un passage maritime stratégique est le détroit d’Ormuz, par lequel transitent environ 20 millions de barils par jour. Cela représente près de 20 % de la consommation mondiale, ce qui en fait une route essentielle pour transporter l’énergie. Toute menace sur ce passage ajoute une « prime de risque » au prix du pétrole (hausse liée à la peur d’une rupture d’approvisionnement).

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 subit les effets

La hausse du prix du pétrole ne touche pas que l’énergie. Des coûts d’énergie plus élevés augmentent souvent les coûts de transport, de fabrication et de matériaux de construction.

Ces secteurs soutiennent l’économie numérique : il faut construire des centres de données, fabriquer et transporter des équipements, et installer de grands systèmes électriques pour assurer un fonctionnement fiable.

Donc, les variations des prix de l’énergie peuvent augmenter indirectement le coût de construction et d’exploitation de l’infrastructure de l’IA : centres de données, usines de semi-conducteurs (sites de fabrication de puces) et chaînes d’approvisionnement qui soutiennent la technologie.

Même dans une économie centrée sur les données et les algorithmes, le coût de l’énergie reste déterminant pour l’évolution 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 (faire la même chose avec moins de ressources) et mieux gérer les ressources.

Les entreprises de pétrole et de gaz utilisent de plus en plus l’IA pour analyser des données géologiques (informations sur les couches de roches), repérer des zones de forage prometteuses et améliorer les modèles de réservoir (simulation de la manière dont le pétrole se trouve et circule sous terre). Des systèmes d’apprentissage automatique (machine learning : méthode où un programme apprend à partir d’exemples) servent aussi à prévoir des pannes d’équipement avant qu’elles n’arrivent, ce qui réduit les arrêts et les pertes.

En améliorant le fonctionnement et l’analyse, l’IA aide les entreprises d’énergie à mieux gérer leurs ressources et à optimiser la production.

Une relation « gagnant-gagnant » entre l’ancienne et la nouvelle économie

Cette situation montre une relation qui se renforce des deux côtés : le pétrole soutient l’infrastructure industrielle qui fait tourner l’IA, et l’IA fournit des outils qui aident le secteur de l’énergie à mieux fonctionner.

L’IA ne remplace pas l’économie industrielle ; elle avance avec elle.

Les grandes révolutions technologiques ne naissent pas seules. Elles s’appuient sur des systèmes économiques et des infrastructures construits sur des décennies. La montée de l’IA n’est donc pas une rupture avec le passé industriel, mais sa continuité.

L’avenir : une technologie construite sur l’énergie

L’IA est l’une des évolutions technologiques les plus importantes de l’époque moderne. Mais elle ne met pas fin aux bases industrielles qui l’ont précédée.

La révolution numérique reste portée par les systèmes d’énergie, les chaînes d’approvisionnement mondiales et l’infrastructure physique qui soutiennent l’industrie. Chaque modèle d’IA, chaque centre de données et chaque système intelligent en dépend.

Les grandes questions

1. La croissance de l’IA augmente-t-elle vraiment la demande mondiale de pétrole ?

Même si l’IA est numérique, elle demande une expansion matérielle. Construire des centres de données nécessite de la production industrielle, et les chaînes d’approvisionnement utilisent un transport gourmand en carburant pour déplacer le matériel. Quand l’IA grandit, l’ensemble industriel qui la soutient continue d’utiliser beaucoup d’énergie traditionnelle.

2. Pourquoi les centres de données dépendent-ils encore des énergies fossiles alors qu’ils passent à une énergie plus verte ?

Le coût de l’énergie pèse beaucoup dans le coût total d’utilisation (coût sur toute la durée : achat, fonctionnement, entretien). Quand les tensions montent au Moyen-Orient ou près de passages comme le détroit d’Ormuz, le prix du pétrole augmente souvent. Ces hausses se répercutent sur l’économie : fabriquer des puces, transporter des pièces et alimenter l’infrastructure de l’IA coûte plus cher.

3. L’IA est-elle utilisée pour rendre l’industrie pétrolière plus efficace ?

Oui, dans les deux sens. Les entreprises d’énergie utilisent l’apprentissage automatique pour analyser les données géologiques et trouver des emplacements de forage plus précisément. L’IA aide aussi à prévoir les pannes, ce qui réduit les arrêts coûteux et améliore la gestion des ressources.

4. Pourquoi le pétrole reste-t-il important dans une économie de plus en plus numérique ?

Voir l’économie numérique comme séparée du monde matériel est trompeur. Au-delà de l’électricité, le pétrole sert 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 se construit dessus.

5. 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, ainsi qu’un transport mondial du matériel souvent alimenté au diesel.

6. Comment l’IA aide-t-elle l’industrie pétrolière ?

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