À l’occasion du WAICF 2026, Policloud annonce vouloir déployer 1 000 micro-data centers IA souverains d’ici 2030. Une stratégie qui s’inscrit dans un contexte de pénurie mondiale de GPU et de forte tension énergétique autour des infrastructures d’intelligence artificielle.
100 unités en 2026, 1 000 à horizon 2030
Policloud, spécialiste des infrastructures cloud et IA distribuées, détaille une feuille de route ambitieuse avec un déploiement massif de micro-data centers dans les prochaines années. L’entreprise prévoit la mise en service de 100 unités dès 2026 et vise 1 000 installations d’ici la fin de la décennie.
Ces micro-data centers modulaires, conçus pour accueillir des workloads d’inférence IA, représenteraient à terme plus de 250 000 GPUs répartis sur plusieurs continents. Policloud revendique déjà huit installations en France, dans le Golfe et aux États-Unis, totalisant plus de 1 200 GPUs. Le modèle repose sur des unités compactes, déployées au plus près des usages, capables de fonctionner de manière autonome ou au sein d’un réseau fédéré.
Une pénurie mondiale de GPU qui rebat les cartes
Cette annonce intervient dans un contexte de tension structurelle sur les capacités de calcul. La demande mondiale en GPU, portée par l’essor de l’IA générative et des usages d’inférence à grande échelle, dépasse les capacités d’approvisionnement disponibles.
Pour les DSI, la conséquence est concrète : délais d’accès aux ressources, hausse des coûts d’infrastructure et dépendance accrue à quelques fournisseurs capables d’absorber les volumes nécessaires. Les arbitrages budgétaires deviennent plus complexes, notamment pour les organisations publiques et les entreprises de taille intermédiaire souhaitant développer des projets IA sans basculer intégralement vers des architectures centralisées. Dans ce contexte, sécuriser localement des ressources de calcul devient un enjeu stratégique autant que technique.
Une équation énergétique sous tension
À cette pression sur le matériel s’ajoute une contrainte énergétique croissante. Aux États-Unis, les centres de données pourraient représenter près de 9 % de la consommation nationale d’électricité dans les prochaines années. Une part significative des infrastructures dédiées à l’IA pourrait faire face à des tensions d’approvisionnement dès 2027 dans certaines zones.
Les modèles hyperscale, très consommateurs d’énergie et dépendants de lourds investissements en raccordement et en construction, sont désormais confrontés à ces limites structurelles. Policloud mise au contraire sur une architecture distribuée, alimentée par des sources d’énergie locales, renouvelables ou inexploitées, afin de réduire les délais de déploiement et la pression sur les réseaux électriques.
Souveraineté et gouvernance locale
L’entreprise positionne également son offre sur le terrain de la souveraineté numérique. Chaque unité permet un stockage et un traitement des données sous gouvernance locale, à destination de collectivités, d’acteurs publics ou d’entreprises souhaitant conserver la maîtrise de leurs workloads IA.
Dans un contexte européen marqué par les débats autour de la qualification SecNumCloud et de la dépendance aux infrastructures extra-européennes, ce modèle distribué s’inscrit dans une recherche d’alternatives aux architectures massivement centralisées.
Un marché en recomposition
La montée en puissance de l’inférence IA transforme progressivement la cartographie des infrastructures numériques. Au-delà de la performance technique, la bataille se joue désormais sur l’accès au calcul, la disponibilité énergétique et la gouvernance des données. Reste à voir si les modèles distribués pourront s’imposer face aux infrastructures massives déjà en place, dans un marché où souveraineté, énergie et capacité GPU deviennent des critères déterminants pour les décideurs.
