PJM Interconnection, l’opérateur qui alimente trente États américains, prévoyait une croissance de demande liée aux data centers d’environ 30 GW entre 2025 et 2030. L’IA produit une demande d’infrastructure sans précédent, et les institutions chargées de la satisfaire n’ont pas bougé à la même vitesse.

L’essentiel

  • PJM prévoyait une croissance de charge des data centers d’environ 30 GW entre 2025 et 2030, sans identifier 48,5 GW comme une puissance bloquée dans sa file de raccordement (PJM Interconnection, 2026).
  • En avril 2026, l’administration fédérale a invoqué le Defense Production Act pour accélérer les chaînes d’approvisionnement et les capacités d’infrastructure électrique.
  • Le blocage relève à la fois de contraintes institutionnelles, de capacités et de délais d’approvisionnement insuffisants : permis environnementaux, conflits de compétence, opposition locale et règles de raccordement conçues pour un réseau du XXe siècle.
  • L’Union européenne dispose de mécanismes communs, notamment EuroHPC et ses AI Factories, pour financer et mutualiser des infrastructures de calcul.
  • Les verrous institutionnels affectent la capacité des trois grandes puissances à déployer l’infrastructure nécessaire à l’IA.

Un réseau conçu pour un autre siècle

Le réseau électrique américain a été pensé pour alimenter des usines et des foyers, pas des entrepôts de calcul consommant chacun l’équivalent d’une ville moyenne. PJM Interconnection gère un territoire qui produit environ 180 GW à la pointe. Y voir apparaître une demande additionnelle de 30 GW liée aux data centers en quelques années, c’est demander au réseau de digérer en une décennie ce qu’il a mis un siècle à construire.

Le problème central est procédural. Raccorder un nouveau site au réseau américain exige des études d’impact successives, des accords entre opérateurs locaux, des approbations d’autorités étatiques qui ne communiquent pas toujours entre elles, et des négociations avec des propriétaires fonciers que personne n’oblige à céder rapidement. Cette procédure a été calibrée pour des centrales électriques classiques. PJM a engagé une réforme complète de son processus d’interconnexion en 2023, passant d’une file sérielle à un processus par cycles, même si cette réforme ne suffit pas à elle seule à absorber la nouvelle demande numérique.

Les opérateurs de data centers, Microsoft, Google, Amazon, Meta, ont les capitaux. Ils ont les projets. Ce qui leur manque, c’est un accès au réseau qui respecte leurs calendriers. Des délais de raccordement de un à trois ans sont documentés pour les installations hyperscale selon les rapports fédéraux disponibles. Certains projets sont abandonnés avant même ce délai.

L’invocation du Defense Production Act, signal d’une impasse

En avril 2026, l’administration fédérale a invoqué le Defense Production Act pour accélérer les chaînes d’approvisionnement et les capacités d’infrastructure électrique. Cet outil de temps de guerre, conçu pour mobiliser l’industrie en urgence nationale, avait aussi été utilisé après la pandémie pour des capacités et chaînes d’approvisionnement énergétiques et électriques.

Son invocation dit quelque chose de précis : ni le marché ni les États fédérés n’ont résolu le blocage. Le marché a fourni la demande et les capitaux. Les États ont géré leurs compétences sans les coordonner. Le fédéral a conclu qu’aucun des deux niveaux ne pouvait seul débloquer la situation, et a choisi un levier d’exception.

Mais le Defense Production Act ne supprime pas les permis environnementaux. Il ne résout pas les conflits de compétence entre régulateurs étatiques. Il accélère certaines procédures d’approvisionnement fédéral et peut mobiliser des fonds prioritaires, mais il laisse intacts la plupart des verrous qui bloquent les raccordements. En juin 2026, un volume significatif de projets attendait toujours de raccordement. L’outil d’urgence a signalé l’ampleur du problème sans le résoudre.

Carl Benedikt Frey observe, dans How Progress Ends, que les démocraties décentralisées explorent efficacement sur le plan technologique en multipliant laboratoires, startups et expérimentations, mais peinent à passer à l’échelle lorsque cette mise à l’échelle exige une coordination institutionnelle que personne n’a été mandaté pour assurer. Le conflit PJM-États illustre ce mécanisme : l’exploration technologique est foisonnante, tandis que l’infrastructure de mise à l’échelle reste paralysée.

New York concentre le blocage

Le cas new-yorkais mérite d’être examiné séparément. L’État de New York a ses propres objectifs de décarbonation, ses propres régulateurs, et une tradition de méfiance vis-à-vis des grands projets industriels énergétiques. Plusieurs projets de data centers situés à proximité de la région métropolitaine ont été ralentis par des exigences environnementales locales incompatibles avec les délais fédéraux.

Ce conflit fédéral-état est une caractéristique structurelle du système américain. Les États conservent d’importantes compétences sur la production électrique et l’aménagement du territoire, mais le fédéral partage aussi les compétences sur la transmission interétatique et les marchés de gros. L’État fédéral peut inciter, financer partiellement et invoquer des pouvoirs d’urgence, mais ne peut pas imposer tout raccordement local. Il possède cependant des pouvoirs limités pouvant prévaloir dans certains projets de transmission d’intérêt national.

Dani Rodrik, qui analyse depuis longtemps la tension entre politique industrielle et architecture institutionnelle, poserait ici une question directe : une politique industrielle efficace suppose des institutions capables de coordonner des acteurs à plusieurs niveaux. Les États-Unis ont construit une politique industrielle de facto pour l’IA, subventions, priorité fédérale, pression diplomatique, sans construire l’architecture institutionnelle de coordination qui permettrait de la mettre en œuvre. Le résultat est visible dans la file d’attente PJM.

La mise en perspective avec les défis de l’adaptation climatique est instructive : dans les deux cas, l’argent existe ou peut être mobilisé, mais les institutions chargées de l’allouer et de coordonner les acteurs restent le goulot d’étranglement principal.

L’Europe règle, sans construire

L’Union européenne a adopté l’AI Act. C’est un cadre réglementaire ambitieux, le premier au monde à tenter de classer les risques associés à l’IA par niveau et à imposer des obligations aux développeurs et aux utilisateurs. Il est en vigueur depuis 2024, avec une entrée en application progressive jusqu’en 2026.

L’AI Act ne prévoit pas le financement d’une infrastructure partagée pour faire fonctionner les modèles que la régulation encadre. L’Union européenne combine réglementation de l’IA et déploiement d’infrastructures partagées de calcul via EuroHPC et ses AI Factories, sans qu’elles constituent un équivalent électrique comparable à PJM. Chaque État membre avance avec ses propres champions, Orange en France, Deutsche Telekom en Allemagne, Ferrovial en Espagne. L’Union dispose d’un mécanisme continental de mutualisation du calcul via EuroHPC, même s’il n’est pas comparable fonctionnellement à un réseau électrique comme PJM.

L’Europe combine régulation et déploiement d’infrastructures partagées via EuroHPC, mais continue de dépendre largement de capacités de calcul situées ailleurs. Les États-Unis produisent davantage de modèles IA notables, mais les modèles de pointe incluent également des acteurs chinois. Appliquer l’AI Act à ces modèles depuis Bruxelles revient à réguler une usine dont vous n’avez pas la clé. Cette tension est visible dans le déploiement inégal de l’IA générative dans les administrations publiques européennes, qui rencontrent des difficultés de gouvernance, protection des données, préparation organisationnelle et souveraineté technologique.

L’approche de ThaiLLM en Asie, qui choisit de construire sa propre capacité plutôt que de louer une infrastructure étrangère, illustre la même tension sous un angle différent : la souveraineté computationnelle suppose une infrastructure, et l’infrastructure suppose des institutions capables de la planifier et de la déployer.

La Chine coordonne, mais à quel coût

La Chine présente un profil institutionnel opposé. L’État central a la capacité de décider, financer et construire des data centers sans passer par les procédures qui bloquent les démocraties fédérales. Des rapports suggèrent une expansion rapide des infrastructures dédiées à l’IA en Chine, avec des indications de coordination entre les grands opérateurs nationaux et les autorités provinciales.

Mais la Chine rencontre ses propres verrous institutionnels, d’une nature différente. L’accès aux semi-conducteurs avancés reste limité par les restrictions américaines à l’exportation. Les modèles développés sur des puces moins performantes doivent trouver des architectures alternatives, ce qui coûte du temps et des ingénieurs. La coordination centralisée accélère la construction physique mais ne résout pas le retard technologique sur les composants.

Frey observerait que les régimes centralisés résolvent le problème de coordination de mise à l’échelle, mais au prix d’une réduction de l’exploration : moins de laboratoires indépendants, moins de paris contradictoires, donc moins de chances de trouver la prochaine rupture technologique. La Chine construit vite une infrastructure pour les modèles actuels. Elle est peut-être moins bien positionnée pour inventer la génération suivante.

Les trois grandes puissances rencontrent des difficultés à combiner exploration décentralisée et mise à l’échelle institutionnelle. C’est le cœur du problème.

Ce qui se joue d’ici 2030

La question posée par le blocage PJM dépasse le raccordement de quelques centaines de data centers. Elle porte sur la fenêtre de temps disponible pour que l’IA produise le cycle de croissance que ses promoteurs annoncent.

Les gains de productivité liés à l’IA ne se matérialisent pas seulement en formant des modèles. Ils requièrent un déploiement massif dans les entreprises, les hôpitaux, les administrations, les usines. Ce déploiement suppose une infrastructure de calcul disponible, fiable, accessible à un coût raisonnable. Si la capacité de raccordement restait bloquée pendant une période prolongée, le déploiement d’infrastructure serait retardé, et avec lui, les gains de productivité.

Frey identifie dans How Progress Ends les moments où une technologie prometteuse bute sur des institutions inadaptées et ralentit sans jamais tenir sa promesse initiale. L’électricité américaine a mis quarante ans à se diffuser dans les usines après son invention, faute d’institutions capables d’organiser l’accès au réseau. L’IA pourrait reproduire ce schéma à une échelle comprimée.

Deux trajectoires sont plausibles pour 2030-2035, sans qu’aucune puisse être tenue pour certaine.

Dans la première, les États-Unis réforment suffisamment leurs procédures de raccordement, via une combinaison du Defense Production Act, de nouvelles règles fédérales de permitting, et de négociations entre États et opérateurs de réseau, pour débloquer une part significative de la capacité en attente d’ici 2027-2028. Les gains de productivité commencent à apparaître dans les données macro à partir de 2028-2029. L’Europe, constatant son retard d’infrastructure, lance un mécanisme de financement commun, probablement adossé à la Banque européenne d’investissement, pour construire des data centers souverains dans les nœuds énergétiques les mieux connectés, Scandinavie, Ibérie, Allemagne orientale. La fenêtre reste ouverte.

Dans la seconde, les conflits institutionnels perdurent. Les États américains les plus peuplés maintiennent leurs exigences réglementaires incompatibles avec les délais fédéraux. Le Defense Production Act produit des effets ponctuels sans réforme systémique. Les data centers se déplacent partiellement vers des États moins contraignants, mais cette redistribution ne suffirait pas à satisfaire les besoins. L’Europe combine régulation et investissements dans l’infrastructure, même si la Commission reconnaît que la capacité disponible reste insuffisante face à la demande.

La Chine demeure confrontée à certaines dépendances technologiques, mais l’écart de performance des modèles IA avec les États-Unis s’est resserré. Les trois puissances entrent dans les années 2030 avec des problèmes institutionnels non résolus, ce qui affecte la montée en charge des capacités de calcul.

Les signaux qui permettraient de distinguer ces deux trajectoires sont lisibles dès maintenant. Le premier : le nombre de GW effectivement raccordés dans PJM d’ici fin 2027. Le deuxième : l’existence ou non d’un mécanisme de financement européen dédié à l’infrastructure de calcul souveraine. Le troisième : la capacité de la Chine à développer des architectures de modèles compétitives sur des puces domestiques, ce que les publications du MERICS suivent trimestre par trimestre.

Aucun de ces signaux n’est encore tranché. L’IA est la technologie la plus explorée de l’histoire récente et celle qui met à l’épreuve des institutions de mise à l’échelle qui ont été substantiellement réformées depuis le XXe siècle, même si leurs procédures actuelles restent contestées. Comme le montrait l’analyse sur la robotique dans les territoires, ce qui creuse les écarts tient à la capacité à déployer la technologie là où elle est nécessaire.

La réforme institutionnelle n’est pas glamour. Elle ne fait pas les unes des conférences technologiques. Mais la file d’attente significative de projets de raccordement chez PJM rappelle que c’est la réforme institutionnelle, finalement, qui constitue un facteur essentiel pour permettre à une technologie de produire ses effets.

Sources

  1. Zone Armée, « Conflits politiques freinent le développement des centres de données et l’infrastructure énergétique aux États-Unis », septembre 2026, https://www.zonearmee.com/conflits-politiques-freinent-le-developpement-des-centres-de-donnees-et-linfrastructure-energetique-aux-etats-unis/
  2. Carl Benedikt Frey, How Progress Ends: Technology, Innovation, and the Fate of Nations, Princeton University Press, https://press.princeton.edu/books/hardcover/9780691233079/how-progress-ends
  3. PJM Interconnection, données de file d’attente de raccordement 2026 (pjm.com)
  4. MERICS, rapports sur l’infrastructure IA en Chine, 2026 (merics.org)
  5. Commission européenne, AI Act, règlement (UE) 2024/1689 (eur-lex.europa.eu)