Au-delà du code : l’alimentation en énergie de l’IA; est-ce l’heure du Canada ?

L’essor de l’intelligence artificielle (IA) ne se limite plus aux algorithmes, aux données et aux logiciels. Autrefois confinée à l’esprit des informaticiens, l’IA dépend désormais d’une infrastructure physique massive : une production d’électricité accrue, des réseaux de transport et de distribution résilients, des centres de données hautement performants, soutenus par des semi-conducteurs de pointe, des minéraux critiques et des chaînes d’approvisionnement mondiales complexes. À mesure que l’IA pénètre tous les secteurs, de la défense¹ à la finance² , elle stimule une demande croissante en énergie fiable, abordable et à faible émission de carbone; en fabrication de matériel de pointe; ainsi qu’en construction et en modernisation d’infrastructures numériques.

Cette évolution pose des défis importants, mais crée aussi des occasions, en particulier pour les pays riches en ressources comme le Canada. Cet article décrit d’abord les besoins en infrastructure de l’IA, puis examine comment le Canada pourrait se positionner comme acteur clé en tirant parti de ses ressources énergétiques et minérales critiques, tout en soulignant des lacunes cruciales de la stratégie actuelle.

Infrastructures nécessaires à l’IA

Le besoin d’une énergie stable

La demande en électricité, stimulée par l’expansion des centres de données et des applications d’IA, est en forte hausse. L’Agence internationale de l’énergie (AIE) estime que les centres de données ont consommé environ 415 térawattheures (TWh) en 2024, soit environ 1,5 % de la consommation mondiale d’électricité. Ce chiffre pourrait plus que doubler d’ici 2030³, atteignant ainsi 945 TWh, l’IA étant le principal moteur de cette croissance. Dans certaines économies, les centres de données pourraient représenter plus de 20 % de la croissance de la demande d’électricité d’ici 2030, tandis qu’aux États-Unis, la demande pourrait être multipliée par plus de trente d’ici 2035, passant de 4 gigawatts en 2024 à 123 gigawatts⁴.

Pour répondre à cette demande croissante, il faut de nouvelles capacités de production. La construction de centrales d’énergie renouvelable, nucléaires ou au gaz pose d’importants défis réglementaires, environnementaux et logistiques. Les énergies renouvelables sont soumises à des contraintes d’utilisation des sols, et l’intermittence de la production éolienne et solaire est incompatible avec les besoins en énergie constante de l’IA. Le nucléaire fait appel à des coûts initiaux élevés, à des exigences en matière d’autorisation et de sécurité, ainsi qu’à de longs délais de mise en œuvre. Plusieurs projets récents liés aux centres de données et aux infrastructures d’IA, dont ceux menés par xAI⁵, Oracle⁶ et Meta⁷ , se sont tournés vers la production d’électricité à partir du gaz naturel, en raison de sa rapidité de déploiement et de sa capacité à contourner les retards liés à l’interconnexion des réseaux.

L’AIE souligne que l’accélération du déploiement de la production d’énergie propre est essentielle pour répondre à la demande induite par l’IA et respecter les engagements climatiques. Dans la pratique, les pays doivent trouver un équilibre entre l’urgence d’augmenter la capacité et les objectifs de décarbonation, ce qui représente un défi politique de plus en plus complexe.

La stabilité et l’extensibilité de l’infrastructure IA dépendent également de la modernisation du réseau électrique et de l’implantation stratégique des centres de données. L’AIE souligne que « se concentrer uniquement sur l’augmentation de la production d’électricité ne suffira pas [...] les pays doivent également réfléchir à leurs infrastructures ». Deloitte note de même que « les ambitions du gouvernement et de l’industrie [américains] en matière d’IA se heurtent à la capacité du réseau à alimenter ou même à interconnecter les centres de données, étant donné qu’il faut attendre actuellement sept ans pour certaines demandes de connexion au réseau ».

Besoins matériels pour l’infrastructure IA

Au-delà de l’énergie, l’IA repose sur un large éventail de matériaux : pour construire les centres de données (béton, acier, cuivre, systèmes de refroidissement) et pour les équiper (semi-conducteurs et puces spécialisées, câblage, terres rares et métaux de haute pureté). La croissance tirée par l’IA exercera une pression supplémentaire, selon l’avertissement de l’AIE, sur les chaînes d’approvisionnement en minéraux critiques, en particulier pour le cuivre et l’aluminium⁸, mais aussi pour le nickel, le gallium et le silicium.

Cette pression n’est pas propre à l’IA : la transition mondiale vers l’électrification alimente déjà une concurrence intense pour les mêmes ressources rares. Le rapport de l’AIE Global Critical Minerals Outlook 2025⁹ prévoit que la demande en cuivre, en lithium et en nickel pourrait doubler, voire tripler d’ici 2030, tandis que l’offre reste concentrée dans quelques régions et vulnérable aux chocs géopolitiques.

En bref, l’IA repose sur une infrastructure physique lourde, soutenue par une base minérale limitée et sensible sur le plan géopolitique. Le chevauchement croissant entre l’IA et la transition énergétique au sens large souligne un point essentiel : la durabilité et l’extensibilité de l’IA dépendent autant de la gestion des ressources et de la politique industrielle que de l’innovation.

Le Canada, un acteur clé potentiel

Énergie : développement nucléaire et ambitions d’Hydro-Québec

Le Canada est un important producteur d’énergie, ayant généré environ 639 TWh d’électricité en 2022, dont environ 70 % proviennent de sources renouvelables¹⁰. Ce point de départ confère au Canada un avantage comparatif pour alimenter en énergie les infrastructures numériques à forte consommation d’énergie, telles que les centres de données d’IA.

Fort de ces acquis, le Canada développe actuellement sa capacité nucléaire. En 2023, Ontario Power Generation a annoncé son intention de construire jusqu’à quatre petits réacteurs modulaires (PRM) sur son site de Darlington, pour une puissance totale d’environ 1 200 mégawatts (MW) d’électricité propre¹¹. Ces initiatives s’inscrivent dans le cadre d’un effort national visant à déployer une technologie nucléaire de nouvelle génération¹² qui fournira une énergie de base stable et à faible teneur en carbone afin de soutenir l’électrification industrielle et la croissance des infrastructures d’IA.

Parallèlement, au Québec, Hydro-Québec investit massivement dans la modernisation et l’expansion de ses capacités renouvelables. Son Plan d’action 2035 prévoit d’investir entre 90 et 110 milliards de dollars pour ajouter 8 000 à 9 000 MW de nouvelle capacité d’ici 2035, principalement grâce à l’hydroélectricité et à l’éolien. Le plan prévoit également la construction d’environ 5 000 km de lignes de transport à haute tension pour relier les nouvelles installations de production et améliorer la fiabilité dans toute la province¹³.

Le climat froid du Canada offre un avantage opérationnel : les centres de données peuvent réduire considérablement leurs coûts de refroidissement en utilisant des techniques de refroidissement naturel. Par exemple, un centre de données de Winnipeg tire parti de l’air ambiant hivernal pour réduire sa consommation d’énergie et ses coûts¹⁴.

Ce climat froid, associé à la capacité hydroélectrique et nucléaire du pays et à ses réserves de minéraux critiques nécessaires à la construction d’infrastructures d’IA, offre au Canada de solides perspectives d’investissement dans le domaine de l’IA.

Les lacunes de la stratégie canadienne

Le Canada a été le premier pays du G7 à lancer une stratégie nationale en matière d’IA en 2017 : la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle. Cette stratégie vise à positionner le Canada comme leader mondial dans le domaine de l’IA en favorisant l’excellence en recherche, en développant les talents et en encourageant la commercialisation. Cependant, elle met fortement l’accent sur le leadership intellectuel et les principes politiques, avec des mesures limitées pour répondre aux exigences physiques du déploiement à grande échelle de l’IA, notamment la capacité des centres de données, l’infrastructure numérique et l’intégration énergétique¹⁵.

S’appuyant sur ce cadre, le gouvernement fédéral a annoncé la création du Groupe de travail sur la stratégie en matière d’intelligence artificielle le 26 septembre 2025¹⁶. Cette initiative portera sur la sécurité de l’IA, la confiance du public et les infrastructures. Le groupe de travail, composé d’experts issus du monde universitaire, de l’industrie et de la société civile, formulera des recommandations. Néanmoins, les détails sur les mesures spécifiques restent limités.

L’un des principaux défis structurels réside dans la faible coordination entre les autorités fédérales, provinciales et locales, ainsi qu’avec les parties prenantes autochtones et communautaires¹⁷. Si le gouvernement fédéral fixe des objectifs ambitieux en matière d’IA, de transition énergétique et de souveraineté numérique, la mise en œuvre dépend de la compétence provinciale en matière d’énergie, d’aménagement du territoire et de planification industrielle. Cette gouvernance fragmentée entraîne des priorités incohérentes et des retards. Le centre de données Wonder Valley, dans le nord de l’Alberta, annoncé comme un projet de 70 milliards de dollars américains visant à construire l’un des plus grands centres informatiques d’IA au monde, illustre ces tensions¹⁸. Malgré le soutien du gouvernement provincial, le projet a rencontré une forte opposition de la part de la bande de la nation des Cris du lac Sturgeon, qui invoquait une consultation préalable insuffisante et des préoccupations environnementales et relatives aux droits issus de traités. Cette controverse témoigne d’un problème plus important d’acceptabilité sociale, un obstacle récurrent aux projets industriels et d’infrastructures numériques à grande échelle partout au Canada.

Le chevauchement des réglementations et les retards dans la délivrance des permis entravent considérablement la capacité du Canada à développer des infrastructures à grande échelle. Le Conseil canadien des affaires décrit le système de délivrance de permis pour les grands projets comme « trop complexe, trop long et constituant un obstacle majeur à l’attraction des investissements »,¹⁹ soulignant que les projets peuvent faire l’objet de processus d’approbations qui s’étalent sur des décennies avant que la construction ne commence. Ce labyrinthe de règles fédérales et provinciales fait peser une incertitude et entraîne une augmentation des coûts, ce qui est particulièrement problématique pour les secteurs à forte intensité de capital et en évolution rapide, tels que les infrastructures d’IA.

Au Québec, deux défis stratégiques sont en évidence. Premièrement, la province réserve depuis longtemps d'importants blocs de capacité électrique aux industries traditionnelles à forte consommation d'énergie, en particulier les activités métallurgiques et minières, tout en accordant une priorité moindre aux centres de données. Hydro-Québec a explicitement déclaré en 2022 qu'elle « ne travaille aucunement à l'attraction de centres de données », reflétant ainsi son hésitation à consacrer des ressources énergétiques limitées à des secteurs perçus comme offrant peu d'emplois ou de valeur ajoutée locale. Cette approche prudente a fait en sorte que de nombreux projets, notamment des initiatives majeures de Google à Beauharnois, ont dû attendre des années avant d'être approuvés ou raccordés au réseau. La position de la province privilégie la diversification industrielle à long terme et la fabrication basée sur les ressources plutôt que l'expansion rapide des infrastructures numériques²⁰.

Deuxièmement, le Plan d'action 2035 du Québec met l'accent sur l'énergie éolienne et solaire comme compléments à l'hydroélectricité, mais leur intermittence ne cadre pas bien avec l'alimentation électrique continue requise par les centres de données d’IA. Si cette politique s'inscrit dans les objectifs de décarbonation, elle risque de rendre le Québec moins attrayant pour les opérateurs de centres de données à très grande échelle, dont beaucoup privilégient désormais les régions disposant d'une production de base stable à partir du nucléaire ou du gaz naturel, comme l'Ontario ou certains États américains.

Pris ensemble, ces défis révèlent un écart structurel entre l'ambition du Canada de devenir un leader en matière d'IA et sa capacité à fournir les fondements physiques et réglementaires nécessaires pour la soutenir. Un partenariat récent entre le gouvernement américain, Westinghouse Electric Company, Brookfield Asset Management et Cameco Corporation visant à déployer au moins 80 milliards de dollars américains dans de nouvelles capacités nucléaires explicitement liées aux centres de données et aux calculs d'IA montre que la course mondiale pour construire l'infrastructure physique de l'IA est déjà lancée²¹. 

Conclusion

L’émergence de l’intelligence artificielle marque une profonde transformation de l’économie mondiale, aussi matérielle et infrastructurelle que numérique et cognitive. Les centres de données, les systèmes énergétiques et les chaînes d’approvisionnement en minéraux essentiels sont devenus les véritables artères de l’ère de l’IA. Ainsi, les pays qui réussiront dans cette nouvelle ère ne seront pas ceux qui se contenteront d’être les pionniers des algorithmes, mais ceux qui pourront sécuriser, développer et maintenir les fondements physiques de l’intelligence elle-même.

Pour le Canada, le progrès dépend de sa capacité à combler le fossé entre son excellence en matière de recherche et ses capacités industrielles. Avec ses ressources abondantes en énergie propre, ses minéraux critiques et son solide écosystème technologique, le Canada dispose des ingrédients nécessaires pour devenir un champion des infrastructures d’IA durables. Cependant, sans une coordination cohérente et à long terme entre les niveaux fédéral et provincial et sans un environnement réglementaire rationalisé, il risque de rester en marge de la prochaine révolution technologique.

Article original (en anglais) : https://emagazine.renewcanada.net/?pid=ODk8923274&p=31&v=3.10

1. Ministère des Armées et des Anciens combattants (2025). Comprendre l’IA de défense. https://www.defense.gouv.fr/actualites/comprendre-lia-defense
2. KPMG (2025). L’IA dans la fonction finance. https://kpmg.com/ca/fr/home/insights/2025/01/ai-in-finance.html
3. Agence internationale de l'énergie (2025). Energy and AI. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
4. Deloitte (2025). Can US infrastructure keep up with the AI economy? https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/power-and-utilities/data-center-infrastructure-artificial-intelligence.html
5. Data Centers Going Off-Grid With Natural Gas to ‘Find Any Way to Get Power’ https://www.naturalgasintel.com/news/data-centers-going-off-grid-with-natural-gas-to-find-any-way-to-get-power/
6. 'Go Where The Gas Is': Data Centers Follow Fracking In Search For Power https://www.bisnow.com/national/news/data-center-power/go-where-the-gas-is-data-centers-follow-the-fracking-in-search-for-power-131552
7. Ibid.
8. Se reporter à la note 3.
9. Agence internationale de l'énergie (2025). Global Critical Minerals Outlook 2025. https://www.iea.org/reports/global-critical-minerals-outlook-2025
10. Gouvernement du Canada (2025). Cahier d'information sur l'énergie, 2025-2026 : Énergie propre et carburants faible [sic] en carbone. https://information-energie.canada.ca/fr/faits-saillants-energie/energie-propre-carburants-faible-carbone
11. Gouvernement de l’Ontario (2023). L’Ontario construit d’autres petits réacteurs modulaires pour alimenter sa croissance. https://news.ontario.ca/fr/release/1003248/lontario-construit-dautres-petits-reacteurs-modulaires-pour-alimenter-sa-croissance
12. Gouvernement du Canada (2024). Plan d'action canadien pour les petits réacteurs modulaires. https://ressources-naturelles.canada.ca/source-energie/energie-nucleaire-uranium/plan-action-canadien-petits-reacteurs-modulaires
13. Gouvernement du Québec (2023). Vers un Québec décarboné et prospère, Plan d’action 2025. https://www.hydroquebec.com/data/a-propos/pdf/plan-action-2035.pdf
14. Economic Development Winnipeg. (sans date). Winnipeg’s cold climate means big savings for MTS Data Centres’ clients. https://www.winnipegedt.com/newsroom/read,post/596/winnipeg-s-cold-climate-means-big-savings-for-mts-data-centres-clients?dismiss=day
15. Gouvernement du Canada (2025). Stratégie pancanadienne en matière d'intelligence artificielle. https://ised-isde.canada.ca/site/strategie-ia/fr
16. Gouvernement du Canada (2025). Le gouvernement du Canada lance le Groupe de travail sur la stratégie en matière d’intelligence artificielle et une consultation publique en vue de l’élaboration de la prochaine stratégie canadienne en matière d’IA. https://www.canada.ca/fr/innovation-sciences-developpement-economique/nouvelles/2025/09/le-gouvernement-du-canada-lance-le-groupe-de-travail-sur-la-strategie-en-matiere-dintelligence-artificielle-et-une-consultation-publique-en-vue-de-.html
17. The Dais (2024). From Potential to Performance: Roundtable Report on Canada’s Investment in AI Compute Infrastructure. https://dais.ca/wp-content/uploads/2024/10/AI-Roundtable-Summary-Report_V4.pdf
18. E. Rubayita (2025). Alberta First Nation voices 'grave concern' over Kevin O'Leary's proposed $70B AI data centre. CBC. https://www.cbc.ca/news/canada/edmonton/alberta-first-nation-voices-grave-concern-over-kevin-o-leary-s-proposed-70b-ai-data-centre-1.7431550
19. Conseil canadien des affaires (2025). Étouffé par la bureaucratie. https://www.thebusinesscouncil.ca/fr/rapport/etouffe-par-la-bureaucratie/
20. L. Arbour et S. Mayer (2025). Les centres de données au Québec. Bibliothèque de l’Assemblée Nationale. https://premierelecture.bibliotheque.assnat.qc.ca/2025/02/10/les-centres-de-donnees-au-quebec/
21. Brookfield (2025). United States Government, Brookfield and Cameco Announce Transformational Partnership to Deliver Long-term Value Using Westinghouse Nuclear Reactor Technology. https://bam.brookfield.com/press-releases/united-states-government-brookfield-and-cameco-announce-transformational-partnership