Porté par Mistral AI, Bpifrance et le fonds d’investissement émirati MGX, le projet Campus AI franchit une nouvelle étape. L’initiative prévoit désormais jusqu’à 3 gigawatts de capacité électrique dédiée aux infrastructures d’intelligence artificielle en France. Une montée en puissance qui témoigne de l’accélération de la course mondiale aux ressources de calcul.
Annoncé il y a un an lors du sommet Choose France, le projet prend désormais une autre dimension. Ses promoteurs prévoient d’étendre considérablement l’ambition initiale du programme avec un investissement supplémentaire de 7,5 milliards d’euros et une capacité totale portée à 3 GW.
Derrière ces chiffres se joue l’une des grandes questions de l’écosystème numérique européen. La compétition autour de l’intelligence artificielle ne repose plus seulement sur les modèles ou les logiciels, mais sur l’accès aux infrastructures capables de les entraîner et de les faire fonctionner à grande échelle.
Une question de souveraineté autant que de puissance de calcul
Les besoins énergétiques des modèles d’IA générative ne cessent d’augmenter. L’entraînement des grands modèles de langage et l’exécution de services reposant sur l’IA nécessitent des milliers de processeurs spécialisés, regroupés dans des centres de données particulièrement gourmands en électricité.
Les États-Unis disposent d’une avance considérable grâce aux investissements engagés par les hyperscalers. L’ambition du Campus AI consiste à doter la France d’infrastructures capables d’accueillir ce type de charges de travail sur son territoire. Un second site devrait venir compléter les capacités déjà prévues dans le cadre du projet.
Pour les promoteurs du Campus AI, disposer de capacités de calcul localisées en France constitue un levier stratégique. L’enjeu n’est pas uniquement de soutenir les entreprises françaises spécialisées dans l’IA, mais aussi d’offrir aux organisations publiques et privées des infrastructures situées sur le territoire européen.
La capacité à financer, construire et alimenter des infrastructures de calcul devient désormais un facteur de différenciation aussi important que les performances des modèles eux-mêmes.
