Je reviens au Studio Hydro-Québec un peu après 16 h 30, verre d’eau dans une main, carnet dans l’autre. La pomme grignotée pendant l’attente a fait son travail. Entre le panel sur la transition énergétique et celui-ci, j’ai aussi assisté à une discussion sur les relations économiques entre l’Amérique du Sud, le Québec et l’Europe, avec les tarifs américains en toile de fond.
La Conférence de Montréal continue de rouler sans reprendre son souffle.
Le dernier panel de la journée s’attaque à un sujet vaste : la souveraineté numérique, les centres de données, l’intelligence artificielle, l’énergie et quelques milliers de milliards de dollars d’investissements.
Tout cela en 45 minutes.
La salle est encore pleine.
Autour de la table : Chris Crosby, fondateur et PDG de Compass Datacenters, Simon Ahdoot, PDG d’Hypertec, Jean Boivin, directeur général du BlackRock Investment Institute, et Kristin Milchanowski, cheffe de l’intelligence artificielle et de l’informatique quantique chez BMO. Martin G. Durkin, associé chez Holland & Knight, dirige la discussion.
Il commence avec un chiffre qui réveille rapidement la salle.
Les cinq plus grands hyperscalers (Microsoft, Amazon, Alphabet/Google, Meta et Oracle) pourraient investir plus de 600 milliards de dollars en 2026, dont environ 75 % seraient directement liés à l’intelligence artificielle.
Personne ne sourit. Tout le monde calcule.
Le plus grand chantier de l’histoire ?
Jean Boivin élargit immédiatement le cadre. Selon les estimations présentées par le BlackRock Investment Institute, les investissements mondiaux nécessaires au déploiement de l’IA pourraient atteindre entre 5 000 et 8 000 milliards de dollars d’ici 2030.
Ces projections auraient été révisées à la hausse d’environ 30 % en seulement six mois.
À ce rythme, explique-t-il, ce chantier pourrait devenir le plus important déploiement de dépenses en capital de l’histoire de l’humanité.
La vraie question n’est toutefois pas seulement de savoir si ces infrastructures seront construites. Il faut aussi comprendre comment elles pourront générer suffisamment de revenus pour justifier de telles sommes.
Pour Jean Boivin, l’IA devra faire plus que déplacer de l’argent ou automatiser des tâches existantes. Elle devra créer de nouvelles sources de revenus et surtout accélérer la vitesse de l’innovation.
Malgré la révolution industrielle, Internet et 150 ans d’avancées technologiques, rappelle-t-il, la croissance américaine est restée autour de 2 % sur une longue période. L’IA pourrait permettre d’en sortir, mais seulement si elle accélère réellement la création d’idées nouvelles.
Pas uniquement l’exécution plus rapide des anciennes.
Une industrie plus rapide que la politique
Chris Crosby compare les centres de données aux chemins de fer, aux aéroports et aux réseaux électriques.
Des infrastructures lourdes, coûteuses et souvent contestées au moment de leur construction, mais qui finissent par soutenir toute une économie.
Chez Compass Datacenters, il parle d’installations conçues pour devenir des « voisines pour cent ans ». Les puces seront remplacées, les serveurs évolueront, mais les bâtiments et leurs infrastructures devront rester utiles pendant plusieurs décennies.
Selon lui, l’industrie est capable de construire au rythme demandé par l’IA.
La politique, beaucoup moins.
« Nous sommes limités par les politiques, pas par l’industrie », résume-t-il.
Le problème vient notamment du fait que les gouvernements et les municipalités distinguent encore difficilement les projets spéculatifs des infrastructures conçues pour durer. Certains acteurs sécurisent un terrain ou une capacité électrique pour la revendre. D’autres investissent réellement dans une installation permanente.
Sur le papier administratif, les deux peuvent parfois se ressembler.
Chris Crosby raconte que son entreprise s’est retirée d’un projet évalué à 15 milliards de dollars en Virginie du Nord après l’annulation d’une autorisation de zonage pour une raison technique.
Son message est simple : lorsqu’une région change les règles après le début du jeu, les investisseurs ne restent pas nécessairement pour négocier.
Ils partent ailleurs.
BMO veut des bâtiments capables de vieillir
Kristin Milchanowski connaît les centres de données des deux côtés de la prise électrique. BMO finance ces projets, mais la banque utilise aussi directement l’intelligence artificielle et la puissance de calcul qu’ils fournissent.
Elle affirme que BMO recherche des projets solides, construits autour de locataires crédibles et d’installations modulaires. Les puces deviendront rapidement obsolètes. L’infrastructure autour, elle, doit pouvoir être modernisée et rester utile.
Elle souligne toutefois un important décalage entre les investissements annoncés et l’adoption réelle de l’IA dans les entreprises. Dans le portrait qu’elle observe, l’utilisation effective de cette nouvelle capacité de calcul demeure encore très faible, autour de quelques pour cent.
Les milliards arrivent donc plus vite que les transformations internes.
La valeur ne viendra pas seulement de l’automatisation d’une tâche ou de l’ajout d’un assistant numérique. Elle apparaîtra lorsque l’intelligence produite par les modèles sera reliée aux finances, aux investissements, au marketing, au service à la clientèle et à la planification stratégique.
En clair, il ne suffit pas d’installer l’IA dans un coin du bureau. Il faut la connecter à la manière dont l’entreprise prend ses décisions.
Les entreprises nées directement dans le numérique ont déjà une longueur d’avance. Les autres tentent encore de faire entrer cette nouvelle intelligence dans des systèmes qui ont parfois connu plusieurs générations de photocopieurs.
Qui paiera la facture ?
Simon Ahdoot ramène ensuite la discussion au financement.
Les bénéfices promis par l’intelligence artificielle se trouvent dans le futur. Les factures de construction, elles, arrivent aujourd’hui.
Les géants du numérique disposent de bilans suffisamment solides pour financer une partie du déploiement. Certains fabricants de semiconducteurs participent aussi au financement de nouveaux acteurs spécialisés dans l’infrastructure de l’IA.
Mais une autre mécanique se met en place.
Une fois qu’un centre de données est construit, loué et stabilisé, il peut être vendu à des investisseurs institutionnels à la recherche de rendements prévisibles. L’opérateur récupère alors du capital pour lancer le projet suivant.
Le centre de données devient ainsi un actif d’infrastructure comparable à d’autres bâtiments essentiels.
Mais, encore une fois, le capital réclame de la prévisibilité. Quand les règles deviennent incertaines, l’argent trouve rapidement une autre adresse.
Hydro-Québec face à la vitesse de l’IA
La discussion arrive naturellement à l’électricité.
Peut-on réellement alimenter tous ces nouveaux centres de données ?
Selon Chris Crosby, les réseaux nord-américains ont peu augmenté leur capacité au cours des dernières décennies. Les gains d’efficacité ont longtemps permis d’éviter une expansion massive des infrastructures.
L’arrivée de l’IA change maintenant l’équation.
Les centres de données sont souvent présentés comme de gigantesques consommateurs d’électricité. Crosby affirme toutefois qu’ils pourraient aussi contribuer à stabiliser le réseau. Pendant certaines périodes critiques, ils pourraient réduire leur consommation, utiliser leur propre production ou se retirer temporairement du réseau.
Encore faut-il que les règles le permettent.
Simon Ahdoot rappelle qu’au Canada, l’électricité repose sur des monopoles légaux. Il présente Hydro-Québec comme une organisation exceptionnelle, mais estime que les mandats gouvernementaux peuvent parfois limiter sa flexibilité.
Le défi, résume-t-il, consiste à faire correspondre la vitesse du gouvernement avec celle de l’intelligence artificielle.
Voilà qui nous ramène directement au panel précédent.
Le solaire, les batteries, la production locale et la modernisation du réseau ne sont plus seulement des dossiers environnementaux. Ils deviennent aussi les fondations physiques de l’économie numérique.
Sans électricité, même l’algorithme le plus brillant reste un écran noir.
Kristin Milchanowski donne un exemple de ce que cette puissance pourrait permettre. BMO a breveté une méthodologie utilisant d’immenses volumes de données afin d’aider à prévoir les séismes, même si les scientifiques devront encore compléter le travail avant d’en faire une application opérationnelle.
Pour une banque qui traite plus d’un milliard de transactions par jour, ces capacités ouvrent également de nouvelles possibilités en matière de prévision, de détection et de gestion des risques.
La souveraineté dépasse les murs
Construire un centre de données au Québec ne suffit pas à garantir la souveraineté numérique.
Il faut aussi déterminer qui contrôle les données, le chiffrement, les logiciels, les réseaux et les décisions entourant leur utilisation.
Jean Boivin replace cette question dans un contexte de fragmentation géopolitique. Les pays veulent moins dépendre de chaînes d’approvisionnement mondiales devenues incertaines. Cette volonté pourrait entraîner une duplication des infrastructures, avec davantage de centres de données construits dans différentes régions.
La souveraineté augmentera donc probablement les investissements nécessaires, mais aussi les coûts.
Milchanowski le formule autrement : la souveraineté, ce n’est pas seulement le bâtiment. C’est le fossé autour du bâtiment, les infrastructures et tout l’écosystème qui le protège.
Simon Ahdoot utilise alors l’une des meilleures images de la discussion.
Les voitures les plus rapides ont aussi les meilleurs freins.
Une voiture de course possède un harnais, une cage de sécurité et des systèmes plus robustes qu’une voiture ordinaire. Pour accélérer avec l’intelligence artificielle, il faut donc renforcer la cybersécurité et le contrôle des données.
Pas les traiter comme une formalité installée à la fin du projet.
Et avec l’arrivée éventuelle d’ordinateurs quantiques plus puissants, les méthodes de chiffrement devront elles aussi évoluer.
Construire ou regarder les autres construire
En conclusion, chaque intervenant doit choisir une priorité.
Chris Crosby demande aux gouvernements d’abandonner les mots « interdiction » et « moratoire ». Il invite plutôt les communautés à négocier ce qu’elles peuvent obtenir d’un projet : amélioration du réseau, investissements locaux, infrastructures ou retombées économiques.
Il admet aussi que l’industrie explique mal son travail.
« Franchement, nous sommes mauvais là-dedans », reconnaît-il.
Simon Ahdoot souhaite que les centres de données ne soient plus évalués uniquement selon le nombre d’emplois permanents créés. Une route ne compte pas des milliers d’employés permanents, mais elle permet à toute une économie de circuler.
Kristin Milchanowski choisit la formation. Il faudra davantage d’électriciens, de techniciens et de spécialistes capables de construire et d’entretenir ces installations.
Jean Boivin revient enfin sur la réforme des permis, particulièrement dans le secteur énergétique. Le problème existe aux États-Unis, au Québec, en Ontario et probablement un peu partout.
Avant de quitter la scène, Chris Crosby raconte une histoire sur l’arrivée de l’électricité à la fin du XIXe siècle. Selon son récit, l’Empire ottoman aurait surtout réservé cette nouvelle technologie au palais, tandis que la Grande-Bretagne aurait accéléré son déploiement grâce aux lois et aux partenariats avec l’industrie.
La leçon qu’il en tire est plus importante que la précision historique de l’anecdote.
Personne ne savait encore ce que l’électricité allait permettre.
Il fallait quand même décider s’il fallait la construire.
Le premier panel de l’après-midi expliquait que la transition énergétique n’était pas un sprint, mais un marathon.
Le dernier rappelle que l’intelligence artificielle, elle, est déjà partie en courant.
