Pourquoi l’IA en orbite reste très coûteuse

Imaginez un futur où les calculs les plus gourmands en énergie de l’intelligence artificielle ne se feraient plus dans d’immenses hangars climatisés sur Terre, mais à plusieurs centaines de kilomètres au-dessus de nos têtes, portés par des milliers de satellites bourrés de puces dernier cri. Elon Musk l’affirme depuis plusieurs mois : dans moins de trois ans, l’espace deviendrait l’endroit le moins cher pour faire tourner de l’IA. Vraiment ?

Derrière cette promesse ambitieuse se cache une réalité économique et technique bien plus complexe. Si plusieurs géants et startups misent gros sur les data centers orbitaux, les obstacles financiers et physiques restent colossaux. Décryptons ensemble pourquoi l’équation reste, pour l’instant, particulièrement brutale.

Un rêve ancien qui refait surface

L’idée n’est pas neuve. Dès les années 2010, certains ingénieurs imaginaient déjà déplacer une partie des calculs intensifs loin de la gravité terrestre et de ses contraintes énergétiques. Mais c’est vraiment depuis 2024-2025 que le sujet est passé du domaine de la science-fiction à celui des annonces concrètes et des dépôts réglementaires auprès de la FCC.

SpaceX rêve d’une constellation pouvant atteindre un million de satellites dédiés. Google planche sur Project Suncatcher. Une jeune pousse appelée Starcloud lève déjà des dizaines de millions de dollars. Même Jeff Bezos a laissé entendre que l’avenir passerait par là. L’engouement est réel… mais les chiffres le sont tout autant.

Le mur du coût de lancement

Aujourd’hui, placer un kilogramme utile en orbite basse avec Falcon 9 coûte environ 3 600 $. C’est déjà un exploit comparé aux décennies précédentes. Pourtant, pour qu’un data center orbital devienne compétitif, il faudrait descendre à 200 $/kg, voire moins. Soit une division par 18.

La réponse espérée s’appelle Starship. Ce lanceur super-lourd réutilisable doit tout changer. Mais en février 2026, Starship n’a toujours pas effectué de vol orbital complet opérationnel. Même en imaginant un succès total, rien ne garantit que SpaceX répercutera immédiatement une baisse drastique des tarifs pour des clients extérieurs.

« SpaceX ne va pas brader Starship à 10 % du prix de New Glenn juste pour être gentil. »

– Economistes de Rational Futures

Le groupe conservera très probablement une marge confortable tant que la concurrence reste limitée. Résultat : le coût réel pour un client tiers risque de rester bien supérieur aux projections les plus optimistes.

Fabriquer des satellites-gigantesques à bas coût

Même avec un lancement à 200 $/kg, encore faut-il construire les satellites eux-mêmes. Les unités Starlink actuelles pèsent environ 300 kg et coûtent plusieurs centaines de milliers de dollars pièce. Un satellite d’IA, lui, doit embarquer :

• des GPU très puissants
• de très grands panneaux solaires
• des radiateurs massifs pour dissiper la chaleur
• des liens laser intersatellites performants

Diviser par deux le coût de fabrication par rapport à Starlink serait déjà un exploit. Atteindre le volume d’un million d’unités permettrait des économies d’échelle importantes… mais seulement après avoir investi des dizaines de milliards en usines spécialisées, chaînes d’approvisionnement spatialisées et recrutement massif.

L’énergie : l’argument choc… et ses limites

Les promoteurs répètent souvent que l’énergie solaire en orbite est « gratuite » et 5 à 8 fois plus efficace qu’au sol. C’est vrai… en partie.

En réalité, quand on divise le coût total du satellite (construction + lancement + marge d’amortissement) par la puissance électrique moyenne délivrée pendant sa durée de vie, on arrive à environ 14 700 $ par kW/an. Sur Terre, un data center paie entre 570 et 3 000 $ par kW/an selon la localisation. L’écart reste énorme.

Le vide spatial n’est pas un climatiseur géant

Contrairement à une idée reçue, rejeter la chaleur dans le vide est très compliqué. Sans convection ni conduction efficace, il faut des radiateurs gigantesques qui augmentent fortement la masse et donc le coût de lancement. Plus la puissance augmente, plus la surface radiative nécessaire explose.

« C’est l’un des principaux défis à long terme », reconnaît un dirigeant impliqué dans les prototypes de Google.

Radiation cosmique et durée de vie raccourcie

Les rayons cosmiques et les particules solaires dégradent les composants électroniques. Les panneaux solaires en silicium bon marché perdent 10 à 20 % de rendement par an. Résultat : la plupart des analystes tablent sur une durée de vie de 4 à 6 ans maximum pour ces satellites d’IA.

Or une puce de 2028 sera déjà obsolète en 2033. Il faudra donc rentabiliser l’investissement en très peu de temps, ce qui augmente encore la pression sur les coûts unitaires.

Inférence oui, entraînement probablement pas

La plupart des experts s’accordent aujourd’hui sur un point : l’espace est bien plus adapté à l’inférence (faire tourner un modèle déjà entraîné) qu’à l’entraînement massif de nouveaux modèles.

L’inférence peut se contenter de quelques dizaines de GPU par satellite. L’entraînement, lui, nécessite des milliers de puces interconnectées avec une latence extrêmement faible. Même les meilleurs liens laser intersatellites peinent à atteindre le débit des connexions cuivre ou fibre utilisées dans les data centers terrestres.

« L’inférence est presque certainement l’usage principal qui arrivera en premier dans l’espace. »

– PDG de Starcloud

Certains imaginent même des constellations entières dédiées à répondre en temps réel aux requêtes de ChatGPT-like, d’assistants vocaux ou de systèmes embarqués critiques.

Et si c’était une assurance contre les goulots terrestres ?

Pour des acteurs comme SpaceX/xAI, l’intérêt est peut-être moins de battre systématiquement le prix du kilowatt-heure terrestre que de disposer d’une capacité complémentaire quand les réseaux électriques, les permis de construire ou les chaînes d’approvisionnement en GPU terrestres atteignent leurs limites.

« Un FLOP est un FLOP, peu importe où il se trouve », résume un ingénieur spatial. Pouvoir basculer une partie de la charge dans l’espace quand la Terre est saturée représente déjà une valeur stratégique énorme, même à un coût plus élevé.

Conclusion : l’espace reste un pari long

Les data centers orbitaux ne sont pas une chimère. Plusieurs prototypes voleront d’ici 2027-2028. Mais transformer ce concept en infrastructure massive et rentable nécessitera encore de nombreuses avancées simultanées : lanceurs ultra-économiques, panneaux solaires plus résistants, gestion thermique révolutionnaire, interconnexions laser bien plus performantes et surtout des milliards investis sans garantie immédiate de retour.

En attendant, l’enthousiasme reste justifié… à condition de garder les pieds (et les calculs les plus intensifs) sur Terre encore quelques années.

Le match entre l’IA terrestre et l’IA orbitale ne fait que commencer.