Qu’est-ce que le projet Stargate, et pourquoi l’IA a-t-elle besoin d’autant de centres de données?

Hier, le 21 janvier 2025, le président Donald Trump s’est présenté dans la salle Roosevelt de la Maison-Blanche avec trois dirigeants d’entreprise, Masayoshi Son de SoftBank, Sam Altman d’OpenAI et Larry Ellison d’Oracle, pour annoncer Stargate : une nouvelle entreprise qui compte construire des infrastructures d’IA aux États-Unis pour OpenAI.

Le chiffre phare est énorme. Les partenaires disent prévoir d’investir jusqu’à 500 milliards $ US en quatre ans, dont les premiers 100 milliards $ US seront déployés immédiatement. La construction des premiers sites a déjà commencé au Texas.

La plupart de ce que nous appelons « IA » se passe sur des sites Web et des applications mobiles, si bien qu’on oublie facilement que tout cela tourne sur des machines physiques, dans de très grands bâtiments. Stargate porte sur ces bâtiments.

Qui participe, et avec quel rôle

L’annonce d’OpenAI, cosignée avec SoftBank, en précise la structure :

Un investisseur en capital injecte de l’argent et détient une part de l’entreprise. Les partenaires technologiques fournissent des puces, des conceptions de puces, des services infonuagiques ou du savoir-faire. Nvidia fabrique les processeurs graphiques (GPU) qui font l’essentiel du travail d’entraînement de l’IA, et Arm conçoit des technologies de processeurs utilisées dans toute l’industrie.

CNBC rapporte que Son avait déjà promis un investissement de 100 milliards $ US sur quatre ans aux États-Unis lors de sa visite au président désigné, à Mar-a-Lago, en décembre. Lors de l’événement d’hier, Trump a laissé entendre que les 500 milliards $ US s’ajoutent à cette promesse antérieure. Il a aussi présenté le projet comme un moyen de garder le développement de l’IA aux États-Unis, en désignant la Chine comme un concurrent majeur.

Comment ça marche : pourquoi l’IA a besoin d’usines d’ordinateurs

Un centre de données est un bâtiment rempli de baies de serveurs, les ordinateurs puissants qui stockent et traitent les données des sites Web et des applications. Un centre de données d’IA est rempli de GPU, des puces capables de faire des millions de petits calculs en même temps, ce dont les réseaux de neurones ont justement besoin.

L’IA utilise ces machines de deux façons :

1. L’entraînement. Pour construire un nouveau modèle, un laboratoire fait passer d’énormes quantités de texte, d’images et de code dans le réseau pendant des semaines ou des mois, en ajustant des milliards de nombres internes jusqu’à ce que le modèle devienne bon pour prédire et répondre. Plus le modèle est gros et plus il y a de données, plus il faut de puces et de temps.
2. L’inférence. Chaque fois que vous envoyez une question à ChatGPT, un ordinateur quelque part fait tourner le modèle entraîné pour produire votre réponse. Avec des millions de personnes qui posent des questions chaque jour, cela finit aussi par compter, et les modèles de raisonnement plus récents, qui travaillent un problème étape par étape avant de répondre, utilisent plus de calcul par réponse.

Une analogie aide. Si un modèle est une recette, l’entraînement, c’est mettre au point et tester la recette, et l’inférence, c’est cuisiner le plat pour chaque client qui le commande. Stargate consiste à construire les cuisines : les bâtiments, les fours (les puces), les lignes électriques et le refroidissement qui les font fonctionner. C’est pourquoi l’annonce invite les entreprises de l’énergie, du foncier, de la construction et de l’équipement à participer.

La place de Microsoft dans le portrait

Microsoft travaille étroitement avec OpenAI depuis 2019 et lui fournit de la puissance de calcul par Azure, son service infonuagique. Le même jour, Microsoft a publié une note qui explique ce qui change :

• Le cœur de l’entente reste en place jusqu’en 2030 : Microsoft garde l’accès aux modèles d’OpenAI pour des produits comme Copilot, le partage des revenus se poursuit, et l’API d’OpenAI (le service qu’utilisent les développeurs) reste exclusive à Azure.
• OpenAI a pris un nouvel engagement important d’achat de capacité Azure.
• Pour la nouvelle capacité de calcul, Microsoft passe de l’exclusivité à un droit de premier refus : OpenAI doit d’abord offrir l’occasion à Microsoft, mais peut construire ailleurs si Microsoft refuse. Microsoft a aussi approuvé la construction par OpenAI de capacité supplémentaire, surtout pour la recherche et l’entraînement.

Concrètement, OpenAI reste proche de Microsoft, mais gagne de la latitude pour bâtir sa propre réserve de puissance de calcul, et Stargate est le véhicule pour y arriver.

Pourquoi c’est important, et ce qu’on ignore encore

À ce jour, Stargate est une déclaration d’intention soutenue par certaines des plus grandes entreprises de la technologie et de la finance. Elle indique que les principaux laboratoires s’attendent à ce que la demande en calcul pour l’IA continue de croître pendant des années, et que les gouvernements voient maintenant cette puissance de calcul comme un enjeu de stratégie économique et nationale. L’annonce affirme que le projet créera des centaines de milliers d’emplois aux États-Unis et renforcera la sécurité nationale.

Plusieurs choses ne sont pas encore publiques. Les partenaires n’ont pas dit combien chacun apporte, et OpenAI précise que les ententes définitives sont encore en cours de finalisation. Au-delà du Texas, d’autres sites sont encore à l’étude. Les 500 milliards $ US sont un plan étalé sur quatre ans, pas de l’argent déjà dépensé. Il est aussi juste de noter que cette annonce arrive quelques semaines après qu’un laboratoire chinois, DeepSeek, a rapporté avoir entraîné un modèle puissant avec un budget beaucoup plus petit : la bonne quantité de calcul pour la prochaine génération de modèles fait donc débat.

Qu’est-ce que Stargate change pour les personnes qui utilisent ChatGPT?

Rien ne change aujourd’hui. ChatGPT continue de tourner sur les mêmes ordinateurs qu’hier, et les nouveaux centres de données prendront du temps à construire et à remplir de puces.

À plus long terme, plus de capacité de calcul permet à une entreprise comme OpenAI d’entraîner de plus gros modèles, d’offrir à plus de gens des fonctions plus lourdes comme le raisonnement, et de garder des réponses rapides quand la demande grimpe en flèche. Que cela se traduise par un service meilleur ou moins cher pour vous dépendra de décisions qu’OpenAI n’a pas annoncées.

Pour l’instant, la leçon la plus utile est de comprendre la machinerie. Chaque prompt que vous tapez voyage jusqu’à un centre de données, tourne sur des puces spécialisées et revient sous forme de réponse. Stargate est un pari, chiffré en centaines de milliards de dollars, que les gens voudront beaucoup plus de ces réponses.