Retards majeurs dans la construction des centres de données aux États-Unis : des images satellites le confirment

Des investissements colossaux, mais des défis persistants

La Silicon Valley injecte des centaines de milliards de dollars dans la construction de centres de données toujours plus grands pour l'intelligence artificielle. Ces infrastructures, gourmandes en électricité, consomment autant que des centaines de milliers de foyers américains. Pourtant, leur développement se heurte à des obstacles majeurs : retards de construction, pénuries critiques et opposition croissante des populations locales.

Des images satellites révèlent des retards alarmants

Une analyse basée sur des images satellites, réalisée par le Financial Times en collaboration avec la société SynMax, montre que près de 40 % des projets de centres de données aux États-Unis pourraient ne pas être achevés en 2024, contrairement aux prévisions initiales.

Les données géospatiales ont été croisées avec les déclarations publiques et les permis de construire collectés par le groupe de recherche IIR Energy. Résultat : des projets majeurs portés par des géants comme Microsoft, Oracle et OpenAI accusent des retards de plus de trois mois.

Les causes des retards : pénuries et bureaucratie

Des entretiens avec une quinzaine d'exécutifs du secteur ont révélé que les retards sont principalement dus à :

• Des pénuries chroniques de main-d'œuvre qualifiée (électriciens, monteurs de tuyauterie, etc.) ;
• Des difficultés d'approvisionnement en équipements ;
• Des délais administratifs pour obtenir les permis nécessaires.

« Nous manquons cruellement de main-d'œuvre qualifiée pour répondre à la demande. Plusieurs projets OpenAI sont en attente de professionnels capables d'intervenir simultanément. »
Un cadre du secteur de la construction

Une opposition locale qui s'intensifie

Au-delà des défis logistiques, les centres de données suscitent une résistance croissante des communautés locales. Les habitants s'inquiètent des impacts environnementaux, notamment de la consommation électrique massive et des risques de surcharge des réseaux.

Ces retards pourraient avoir des répercussions économiques majeures, alors que l'IA continue de croître à un rythme effréné.