Après le rachat de la société d’intelligence artificielle xAI par SpaceX, Elon Musk affiche une ambition qui peut sembler futuriste mais qui est prise de plus en plus au sérieux: déployer des centres de données dédiés à l’IA directement en orbite autour de la Terre. Un projet aux promesses énergétiques et financières majeures, mais qui soulève aussi de nombreuses questions.

Des centres de données ou « data-centers » à plusieurs milliers de kilomètres au-dessus de nos têtes, l’idée peut paraître sortie d’un film de science-fiction. Et pourtant, elle s’inscrit aujourd’hui dans des projets très concrets. Avec l’acquisition de xAI, SpaceX cherche à réunir sous une même bannière l’expertise en lancements spatiaux, en réseaux de satellites et en intelligence artificielle.

Pour comprendre l’intérêt d’un tel projet, il faut d’abord revenir sur Terre. Les centres de données dédiés à l’intelligence artificielle existent déjà, et leur nombre ne cesse d’augmenter. Ces immenses installations consomment des quantités colossales d’électricité pour alimenter les processeurs, mais aussi d’eau pour refroidir les machines. Or la demande en puissance de calcul explose. Résultat: des centaines de nouveaux data centers devraient voir le jour dans les prochaines années.

À lire aussiElon Musk intègre xAI dans SpaceX pour bâtir des centres de données spatiaux

Pourquoi ne pas rester uniquement sur Terre ? Parce que l’espace offre plusieurs avantages majeurs. D’abord en matière de place, mais surtout en termes de consommation d’énergie. Les capteurs photovoltaïques spatiaux peuvent recevoir jusqu’à huit fois plus d’énergie solaire que leurs équivalents au sol, grâce à une exposition quasi permanente au soleil. Autre atout déterminant : le refroidissement. Dans l’espace, plus besoin d’eau. L’énergie solaire captée peut être utilisée pour alimenter des systèmes de refroidissement spécifiques, similaires à ceux déjà en fonctionnement sur la Station spatiale internationale. Sur le papier, ces centres de données orbitaux apparaissent ainsi comme une solution aux limites énergétiques rencontrées sur Terre.

À lire aussiEn quoi les data centers sont-ils des gouffres écologiques?

Derrière cette mécanique technologique se cache un enjeu primordial : l’argent. Pour les géants de l’intelligence artificielle, l’objectif est clair : faire des économies à long terme. Les montants en jeu sont colossaux, et encore difficiles à estimer tant le modèle reste flou.

Une chose est en revanche certaine : les investissements dans les data centers terrestres se chiffrent déjà en centaines de milliards de dollars. Les projets spatiaux apparaissent à la fois comme une extension de cette dynamique, mais aussi comme un moyen d’entretenir l’enthousiasme des marchés et de continuer à attirer des capitaux vers l’IA. Car la question centrale reste celle de la rentabilité. Dans l’espace, l’idée est séduisante : pas de loyer, pas de facture d’électricité, seulement un lancement de fusée et un satellite équipé d’un centre de données.

C’est précisément pour cela que SpaceX s’intéresse au sujet. L’entreprise d’Elon Musk dispose déjà des fusées, des satellites et des infrastructures nécessaires pour produire de la puissance de calcul à l’échelle mondiale. Mais les réserves sont nombreuses. Sur le plan technique, un satellite en panne ne peut pas être réparé comme un site terrestre, sans compter les risques de collision avec des débris spatiaux. Il faudrait par ailleurs déployer un nombre immense de satellites, impliquant autant de lancements et donc des coûts vertigineux. Enfin, la question environnementale reste entière, les lancements de fusées générant une pollution significative. Quoi qu’il en soit, ces centres de données spatiaux ne verront pas le jour demain. Selon plusieurs cabinets d’études, leur viabilité commerciale ne pourrait émerger, au mieux, qu’entre 2032 et 2035.

Plus d’un an après le retour de Donald Trump à la Maison Blanche, les accords commerciaux se multiplient. Le dernier en date, signé avec l’Inde, prévoit notamment une hausse des achats de pétrole américain. Un exemple de plus d’une stratégie assumée: utiliser l’or noir comme levier de puissance économique, politique et géopolitique.

Pendant des décennies, les États-Unis ont été fortement dépendants du pétrole étranger. Il a fallu attendre les années 2010 pour que la situation bascule avec la révolution du pétrole de schiste. Depuis une dizaine d’années, le pays est devenu le premier producteur mondial de pétrole. Avec plus de 20 millions de barils produits par jour, les États-Unis produisent presque deux fois plus que l’Arabie saoudite ou la Russie. Résultat : Washington ne subit plus le marché pétrolier. Bien au contraire, il est désormais en mesure de l’influencer. Une bascule centrale pour comprendre les choix économiques et diplomatiques actuels de l’administration Trump.

Cette stratégie énergétique répond aussi à une logique de politique intérieure. Aux États-Unis, le prix de l’énergie est l’un des premiers déterminants du vote. Politiquement, le sujet est donc crucial. L’objectif de l’administration Trump est clairement affiché: produire beaucoup de pétrole et maintenir un baril entre 50 et 60 dollars, afin de garantir un carburant bon marché aux ménages américains. Le raisonnement est simple et mécanique, plus l’offre est abondante, plus les prix baissent. Et qui dit pétrole dit industrie. Pour Donald Trump, l’or noir est le sang de l’industrie américaine, indispensable à la réindustrialisation du pays et à sa compétitivité.

À lire aussiComment les géants du pétrole arrivent à tirer leur épingle du jeu, malgré la baisse des prix du brut?

C’est aussi à travers cette grille de lecture qu’il faut analyser l’ambition américaine de reprendre la main sur le pétrole vénézuélien. Un enjeu d’autant plus sensible qu’il intervient dans un contexte de fortes tensions politiques à Caracas. Le Venezuela était devenu un fournisseur stratégique de la Chine, avec du pétrole vendu à prix cassés. En tentant de réaffirmer son influence, Washington envoie un message clair: l’Amérique latine reste un espace stratégique clé pour les États-Unis.

Plus largement, les États-Unis sont en train de bâtir ce que certains décrivent comme un empire pétrolier occidental. Si l’on additionne la production des États-Unis, du Canada et de l’Amérique latine, cela représente près de 40% de la production mondiale de pétrole. Conséquence directe, Washington dépend moins de l’Opep (Organisation des pays exportateurs de pétrole), et l’Arabie saoudite n’est plus l’arbitre incontournable des prix qu’elle a longtemps été.

Reste un paradoxe majeur. Tandis que les États-Unis parient sur le pétrole, la Chine accélère sur l’électrique, les énergies renouvelables et le contrôle des minerais critiques. Deux visions du monde s’opposent. Pour Donald Trump, l’énergie doit rester abondante et bon marché. Pour les grandes compagnies pétrolières, l’enjeu est au contraire un baril élevé afin de continuer à investir. Mais pour le président américain, une certitude demeure: ceux qui contrôlent l’énergie contrôlent le monde. Un pari assumé sur l’or noir, alors même que le reste de la planète amorce une transition vers d’autres modèles énergétiques.

L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans le processus de recrutement de nombreuses entreprises. Du tri des CV à la préparation des entretiens, elle redéfinit les usages et les critères de sélection. L’exemple du cabinet de conseil McKinsey illustre une transformation plus large, qui bouleverse à la fois les pratiques des recruteurs et les stratégies des candidats.

Pendant longtemps, le recrutement a reposé sur une mécanique relativement simple: identifier les meilleurs profils à partir de diplômes et d’expériences passées, puis rencontrer les candidats présélectionnés afin d’évaluer leur potentiel. Aujourd’hui, ce modèle évolue. L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans les entreprises comme un outil d’aide à la décision. De plus en plus de recruteurs l’utilisent au quotidien, que ce soit pour rédiger des offres d’emploi plus attractives, analyser et classer des CV, ou encore préparer des entretiens. Cette évolution ne relève plus de l’expérimentation. Elle s’inscrit désormais dans les pratiques courantes des ressources humaines et modifie en profondeur les équilibres traditionnels du recrutement.

À lire aussiL'intelligence artificielle, nouvel atout caché des salariés

Face à cette transformation, les candidats ont très vite ajusté leurs pratiques. Selon la dernière enquête menée par Hellowork, un candidat sur deux utilise aujourd’hui l’intelligence artificielle pour chercher un emploi. L’IA est mobilisée pour retravailler un CV, rédiger ou améliorer une lettre de motivation, ou encore se préparer à un entretien. Dans certaines entreprises, cet usage est même devenu implicite. Un dossier de candidature élaboré sans recours à l’IA peut être perçu comme insuffisant, voire non recevable. Pour ces structures, ne pas utiliser l’intelligence artificielle aujourd’hui revient à envoyer, il y a dix ans, un CV rédigé à la main ou à la machine à écrire.

Mais cette généralisation pose une question centrale: si tous les candidats utilisent les mêmes outils, comment les différencier ? La lettre de motivation en est une illustration frappante. Longtemps considérée comme un élément clé, elle perd de sa valeur aux yeux des recruteurs, car générée par l’IA, elle devient souvent standardisée et parfois peu révélatrice de la personnalité réelle du candidat.

Face à cette uniformisation, le recrutement se déplace vers d’autres critères d’évaluation. L’exemple de McKinsey est particulièrement révélateur. Le cabinet de conseil ne cherche plus à savoir si les candidats utilisent ou non l’intelligence artificielle. Bien au contraire: il s’intéresse désormais à la manière dont ils s’en servent. Ce qui est évalué, ce n’est plus seulement le niveau de connaissance, mais la capacité à penser avec un outil intelligent, sans s’y soumettre. Autrement dit, comprendre les outils, leurs limites et leurs biais, et savoir les intégrer intelligemment dans son raisonnement devient une compétence clé. Plusieurs études récentes montrent d’ailleurs que la maîtrise de l’IA est aujourd’hui l’une des compétences les plus recherchées par les employeurs dans le monde.

Cette tendance devrait encore s’amplifier. Les références à l’intelligence artificielle dans les offres d’emploi ont triplé en deux ans, et la dynamique devrait s’accélérer avec l’arrivée massive de la génération Z sur le marché du travail, qui représente près d’un quart de la population active mondiale. L’essor de l’intelligence artificielle dans le recrutement constitue donc un véritable bouleversement, qu’il convient toutefois de relativiser. L’IA ne remplacera ni le recruteur, ni le candidat. En revanche, elle transforme profondément leur relation. Le processus de recrutement n’est plus un simple face-à-face : il devient un triangle, où l’intelligence artificielle s’impose comme une troisième composante. Et dans ce nouveau modèle, ce sont celles et ceux qui sauront le mieux maîtriser et intégrer cette troisième branche qui tireront leur épingle du jeu.