Chevron veut alimenter les data centers d’IA avec des centrales au gaz naturel

L’intelligence artificielle ne se limite pas à des logiciels ou à des assistants conversationnels : elle repose sur des machines très puissantes, hébergées dans des centres de données qui doivent être alimentés en continu. Alors que les besoins électriques de ces infrastructures s’accélèrent, Chevron cherche à se faire une place dans la chaîne de valeur de l’IA. Le groupe pétrolier américain envisage de construire des centrales électriques au gaz naturel destinées à approvisionner des data centers.

Cette orientation illustre un basculement important pour le secteur de l’énergie. Produire, transporter et sécuriser l’électricité devient un enjeu aussi stratégique que l’extraction des hydrocarbures, dès lors que les entreprises technologiques déploient à grande échelle des infrastructures de calcul. Chevron ne présente pas seulement son projet comme une diversification : l’entreprise veut répondre à la recherche d’une énergie « fiable et abordable » pour une économie numérique dont l’appétit électrique ne cesse de grandir.

Pourquoi l’IA fait-elle grimper les besoins en électricité ?

Un centre de données rassemble des serveurs, des équipements réseau et des systèmes de refroidissement. Pour les usages d’IA générative, une part croissante de ces serveurs est équipée de processeurs spécialisés, notamment pour entraîner les modèles et répondre aux demandes des utilisateurs. Ces opérations exigent beaucoup de calcul, donc beaucoup d’électricité.

Le besoin ne tient pas uniquement aux ordinateurs eux-mêmes. La chaleur dégagée par des milliers de puces doit être évacuée en permanence afin de préserver les équipements et leur stabilité. Alimenter l’informatique, assurer le refroidissement, garantir les secours et maintenir une disponibilité quasi continue constituent autant de postes énergétiques pour un data center.

La difficulté est particulièrement aiguë lorsque plusieurs projets de centres de données se concentrent dans une même zone. Même si une région produit globalement assez d’électricité, le raccordement d’une installation très énergivore suppose que les lignes, postes électriques et capacités de production locales puissent absorber cette nouvelle demande. Or ces infrastructures nécessitent du temps, des autorisations et des investissements.

Certaines projections évoquées en janvier 2025 anticipent que jusqu’à 40 % des centres de données dédiés à l’IA pourraient être confrontés à des pénuries d’électricité d’ici 2027. Cette perspective explique pourquoi les opérateurs du numérique et les énergéticiens cherchent des capacités de production supplémentaires, capables de fonctionner lorsque la demande est forte.

Le projet de Chevron avec Engine No. 1

Dans ce contexte, Chevron, présenté comme le deuxième acteur pétrolier majeur des États-Unis, prépare une entrée plus directe dans la production d’électricité pour les infrastructures numériques. Son idée est de bâtir des centrales alimentées au gaz naturel, conçues pour fournir du courant à des centres de données.

Le groupe mène cette démarche avec Engine No. 1, une société d’investissement connue dans le monde de l’énergie, notamment pour son affrontement avec Exxon Mobil. Le partenariat ne se limite pas à une réflexion théorique : les deux organisations ont déjà commandé des équipements nécessaires au projet et identifié des sites potentiels.

L’horizon annoncé pour la mise en service de la première centrale est de trois ans. Il s’agit donc d’un projet en préparation, dont le déploiement dépendra de la construction effective des installations, des procédures locales et de la confirmation de la demande des exploitants de data centers.

Pour Chevron, l’intérêt est double. L’entreprise peut s’appuyer sur son expérience du gaz naturel tout en ciblant un débouché en croissance, lié à l’expansion de l’intelligence artificielle. Pour les futurs clients, l’enjeu est d’obtenir une capacité électrique disponible sans attendre uniquement le renforcement, parfois long, du réseau public.

Mike Wirth, directeur général de Chevron, décrit cette perspective comme une occasion de « répondre à la demande croissante d’énergie fiable et abordable ». La formule résume la priorité de nombreux acteurs de l’IA : disposer de suffisamment d’électricité, au bon endroit et au moment où les capacités de calcul sont nécessaires.

Pourquoi miser sur le gaz naturel ?

Une centrale au gaz naturel peut être pilotée : sa production est ajustable en fonction des besoins. C’est une différence importante avec les sources dont la production dépend des conditions météorologiques. Pour un data center, cette capacité de modulation peut constituer un argument, en particulier lorsque l’objectif est de garantir une alimentation régulière.

Le gaz naturel émet généralement moins de dioxyde de carbone que le charbon pour produire de l’électricité. Cela ne signifie pas qu’il soit neutre pour le climat. Sa combustion libère du CO2 et sa chaîne d’approvisionnement soulève également des enjeux liés au méthane, un gaz à effet de serre. Présenter le gaz comme une réponse à la demande énergétique de l’IA ne dispense donc pas d’examiner son empreinte environnementale.

La promesse de Chevron repose ainsi sur un compromis : une production potentiellement rapide à déployer et adaptée à une demande continue, contre la persistance d’une dépendance aux combustibles fossiles. La rentabilité économique du projet dépendra notamment du prix du gaz, des conditions de marché, du coût des équipements, des règles environnementales et de la capacité des centres de données à signer des contrats de long terme.

Une stratégie qui s’inscrit dans la course à l’énergie des data centers

Chevron n’est pas le seul acteur à considérer l’énergie comme le goulot d’étranglement de l’IA. Les entreprises technologiques explorent plusieurs voies pour sécuriser leurs approvisionnements : contrats d’achat d’électricité, investissement dans les renouvelables, renforcement du réseau, stockage, et intérêt renouvelé pour le nucléaire.

Google, par exemple, s’intéresse aux mini-réacteurs nucléaires pour alimenter ses centres de données liés à l’IA. Le nucléaire présente une caractéristique recherchée par les infrastructures numériques : une production d’électricité continue. Mais cette option implique elle aussi des délais de développement, des exigences de sûreté, un cadre réglementaire spécifique et des investissements considérables.

En parallèle, l’amélioration de l’efficacité informatique est un autre levier. Une IA moins gourmande en calcul, des puces plus efficientes et de meilleurs systèmes de refroidissement peuvent réduire la quantité d’énergie requise pour un même service. Les recherches sur le calcul neuromorphique, qui s’inspire de certains principes du fonctionnement du cerveau, s’inscrivent dans cette quête d’efficacité. Elles restent toutefois distinctes de la solution immédiate recherchée par Chevron : ajouter des capacités de production électrique.

Des incertitudes technologiques et financières à ne pas sous-estimer

Le projet prend forme dans un marché très mouvant. La croissance de l’IA semble soutenir la construction de nouvelles infrastructures, mais elle dépend des choix technologiques des entreprises, de leurs investissements et de l’adoption effective des outils par les organisations et le grand public.

Les turbulences observées sur les marchés technologiques après des annonces liées aux avancées d’une start-up chinoise de l’IA rappellent cette incertitude. Si de nouveaux modèles devenaient nettement plus efficaces avec moins de puissance de calcul, certains scénarios de demande électrique pourraient être réévalués. À l’inverse, une multiplication des usages de l’IA peut maintenir, voire accroître, le besoin global, même si chaque requête individuelle devient moins énergivore.

Chevron doit aussi composer avec les réalités du secteur électrique. Construire une centrale ne suffit pas à garantir son exploitation commerciale. Il faut sécuriser les terrains, les équipements, les raccordements, les autorisations et les contrats qui assurent la viabilité de l’investissement. Les fluctuations des prix de l’énergie peuvent également modifier l’équilibre économique entre le gaz, les renouvelables, le nucléaire et les autres options disponibles.

Enfin, le rôle futur des réseaux publics sera déterminant. Des centrales dédiées peuvent soulager certaines contraintes locales, mais elles ne remplacent pas le besoin de moderniser les infrastructures électriques à mesure que les usages numériques, les véhicules électriques et l’électrification de l’industrie progressent.

Quel bilan environnemental pour l’IA alimentée au gaz ?

La question climatique se trouve au cœur de ce débat. Une intelligence artificielle performante peut aider à optimiser des processus industriels, scientifiques ou logistiques. Mais ses infrastructures matérielles ont un coût énergétique concret, et la source de l’électricité utilisée change fortement le bilan carbone final.

En Europe, les obligations de transparence extra-financière se renforcent. La directive CSRD, déjà entrée en vigueur, conduit progressivement les entreprises concernées à publier des informations de durabilité. Les premiers rapports établis selon ce cadre sont publiés à partir de 2025 pour certaines entreprises. L’énergie consommée, les émissions associées et la stratégie climatique peuvent relever de ces informations lorsqu’ils sont matériellement significatifs.

La CSRD ne crée pas, à elle seule, une obligation spécifique de détailler chaque système d’IA. Elle illustre néanmoins une évolution de fond : entreprises énergétiques comme entreprises numériques doivent mieux rendre compte de leurs impacts environnementaux. Pour les exploitants de centres de données, l’origine de l’électricité devient donc à la fois un sujet de coût, de disponibilité, de réputation et de conformité.

L’argument selon lequel le gaz est moins émetteur que le charbon ne répond qu’à une partie du problème. La comparaison pertinente porte aussi sur les alternatives accessibles localement, sur l’efficacité des installations, sur les émissions tout au long de la chaîne énergétique et sur la vitesse à laquelle des solutions bas carbone peuvent réellement être déployées.

Ce qu’il faut surveiller d’ici 2028

Le premier indicateur sera la concrétisation du calendrier : Chevron et Engine No. 1 ont envisagé une première mise en service dans les trois ans suivant janvier 2025. L’emplacement des centrales, leurs clients et leurs modalités de raccordement permettront de mesurer la portée réelle de l’initiative.

Il faudra également observer la trajectoire de la demande en calcul IA. Les annonces de nouveaux modèles, l’efficacité des puces et l’adoption des services modifieront directement les besoins des data centers. Une IA plus frugale ne fait pas automatiquement baisser la consommation totale : elle peut aussi favoriser davantage d’usages.

Enfin, la compétition entre les sources d’énergie sera décisive. Le gaz naturel peut répondre à un besoin de production disponible à court terme, mais les impératifs climatiques renforcent l’intérêt pour les renouvelables, le stockage, l’efficacité énergétique et le nucléaire. Le projet de Chevron résume ainsi l’un des grands défis de l’ère de l’IA : fournir assez d’électricité pour le numérique, sans reporter indéfiniment le coût environnemental de sa croissance.