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L'appétit électrique de l'IA a dépassé ce que le vent et le soleil peuvent fournir de manière fiable à grande échelle. La réponse de l'industrie technologique est inattendue : l'énergie nucléaire.
Deux ans après l'investissement de 52,7 milliards de dollars pour l'indépendance semiconducteur américaine, TSMC en Arizona produit des puces 4nm.
Le boom de l'IA a créé une demande d'électricité sans précédent qui met sous tension les réseaux électriques, relance les centrales nucléaires et remodèle les marchés de l'énergie d'une manière qui dépassera tout modèle d'IA individuel. Les chiffres sont extraordinaires — et les réponses de l'industrie révèlent de profondes tensions entre vitesse et durabilité.
Microsoft, Google et Amazon ont tous signé des accords sur le nucléaire ces 18 derniers mois. Le déploiement de l'infrastructure de calcul pour l'IA consomme de l'électricité plus vite que les énergies renouvelables ne peuvent en fournir, et le secteur parie de plus en plus que les petits réacteurs modulaires (SMR) et le redémarrage de centrales à l'arrêt sont la voie la plus rapide vers une électricité fiable et décarbonée à grande échelle.
WebAssembly a commencé comme un moyen d'exécuter des jeux C++ à une vitesse quasi-native dans Chrome. En 2026, il fait tourner des charges de production sur le réseau mondial de Cloudflare, alimente des systèmes de plugins dans les éditeurs et les bases de données, exécute l'inférence IA à l'edge, et standardise une interface système — WASI — qui permet à un même binaire de fonctionner dans un navigateur, un serveur ou un microcontrôleur. Voici à quoi cela ressemble en pratique.
L'Internet mondial fonctionne sur un réseau d'environ 550 câbles à fibre optique au fond des océans, transportant la quasi-totalité du trafic international de données. Des incidents récents en mer Rouge et dans la mer Baltique ont mis en évidence la manière dont cette infrastructure critique peut être perturbée — par accident, par une ancre, ou intentionnellement.
Ce qui a commencé comme un outil de fabrication pour simuler des moteurs à réaction et des chaînes de montage est devenu une infrastructure pour la planification urbaine, les opérations hospitalières et la réponse aux catastrophes. Les jumeaux numériques grandissent — et la complexité grandit avec eux.
Les datacenters IA consomment une électricité à un rythme qui met les réseaux électriques sous tension et alarme les chercheurs en climat. Le goulot d'étranglement n'est pas les puces — c'est le déplacement des données entre elles. La photonique silicium remplace les câbles en cuivre par de la lumière, utilisant jusqu'à 80% d'énergie en moins pour la transmission des données. En 2026, elle passe des laboratoires de recherche à la production de masse.
Meta rachète Rivos, Qualcomm s'offre Ventana Micro, et le silicium RISC-V fait son entrée dans les datacenters et les accélérateurs IA. Après dix ans de domination dans l'IoT, l'architecture ouverte se déplace là où se trouvent les vrais budgets de calcul.
Trois fabricants d'ordinateurs portables ont expédié ou annoncé des modèles grand public basés sur RISC-V au premier semestre 2026. L'architecture de jeu d'instructions ouverte a enfin du matériel concret — mais les Benchmarks de performance et l'écosystème logiciel révèlent un écart que les passionnés doivent comprendre avant d'acheter.
Le système Hala Point d'Intel, dévoilé en avril 2024 et désormais livré aux partenaires de recherche en 2026, prouve que les architectures de calcul bio-inspirées atteignent une efficacité énergétique trois ordres de grandeur supérieure à celle des GPU classiques. La technologie quitte les laboratoires pour investir des charges de travail spécifiques où elle n'a aucun concurrent direct.
The open-source instruction set architecture born at UC Berkeley in 2010 now runs in billions of devices, from Espressif's $1 WiFi chips to NVIDIA's GPU microcontrollers to Western Digital's SSD controllers. The next question is whether it can move up the stack into servers and laptops.