Depuis son rachat de xAI en février dernier, SpaceX fait part d’une ambition spectaculaire, digne d’une œuvre de science-fiction : déployer jusqu’à 1 million de satellites en orbite basse terrestre. Ces engins d’un genre nouveau, baptisés AI1, ne serviraient pas aux télécommunications comme la constellation Starlink, mais feraient office de data centers orbitaux, spécifiquement dédiés aux calculs d’intelligence artificielle (IA).
De cette manière l’entreprise d’Elon Musk entend exploiter les ressources quasi illimitées de l’espace. Car sur Terre, la construction de centres de données géants se heurte à la saturation des réseaux électriques, à la consommation massive d’eau pour le refroidissement et aux restrictions territoriales. Mais en orbite, le Soleil brille presque en continu. Équipé de panneaux solaires de 600 mètres carrés, chaque satellite pourrait générer environ 120 kW de puissance constante pour alimenter les puces graphiques les plus gourmandes de l’industrie.
L’attrait est tel que d’autres acteurs majeurs de la tech explorent activement cette piste. Google a mené des expérimentations avec ses puces TPU pour tester le comportement de ses algorithmes en orbite, tandis que Blue Origin de Jeff Bezos souhaite également déployer une constellation de plus de 50 000 satellites IA. Mais ce n’est pas tout, puisque des startups comme Starcloud envoient déjà des GPU dans l’espace pour prouver la faisabilité du concept. L’idée de déporter le calcul informatique hors de notre planète est une tendance qui gagne l’ensemble de l’industrie. Mais est-elle viable ?

Défi logistique hors norme
Dans une vaste enquête, le média spécialisé Ars Technica a chiffré la logistique nécessaire à l’élaboration de la constellation de SpaceX. Et l’écart entre les capacités spatiales actuelles et les besoins réels du projet est tout bonnement abyssal.
Pour mettre en orbite 1 million de satellites pesant chacun entre 3,5 et 7,5 tonnes, SpaceX devrait s’appuyer exclusivement sur la fusée géante Starship qui, on le rappelle, n’est pas encore opérationnelle. Mais même dans le scénario le plus optimiste, avec un Starship V4 (l’entreprise teste actuellement la V3) capable d’emporter 200 tonnes de charge utile, il faudrait réaliser environ 3 500 lancements par an pour déployer et renouveler la flotte, dont la durée de vie est estimée à 5 ans. Cela représente près de 10 décollages par jour, alors que pour l’heure, l’ensemble de l’humanité a réalisé un record d’environ 330 lancements orbitaux sur une année entière.
Côté finance, l’addition est tout aussi faramineuse. En additionnant les coûts de production des satellites, les lancements et les infrastructures au sol, l’addition globale s’élèverait à 1 450 milliards de dollars dans le cas le plus favorable. Mais, les hypothèses les plus prudentes penchent plutôt sur un total d’environ 10 000 milliards de dollars. Sans une réduction drastique et inédite des coûts d’accès à l’espace, l’équation économique ne tient tout simplement pas. Du moins, pour le moment.

Le casse-tête du refroidissement et des radiations
Et ce n’est pas tout, car actuellement, la technologie requise pour exploiter des data centers dans l’espace n’est clairement pas au point. Le premier défi, et sans doute le plus complexe, concerne la gestion de la chaleur. Sur Terre, l’air ou l’eau permettent de dissiper l’immense énergie thermique produite par les processeurs. Or, cela n’est pas possible dans le vide spatial, où la chaleur ne peut être évacuée que par rayonnement infrarouge. Pour empêcher les GPU de griller, chaque satellite devra ainsi embarquer d’immenses panneaux radiateurs. Des équipements qui alourdissent considérablement la structure et compliquent la mécanique globale de chaque engin.
De même, les infrastructures ne seront pas protégées par l’atmosphère ni par le champ magnétique terrestre, et seront donc sujettes au bombardement constant des radiations cosmiques. Les processeurs de dernière génération sont particulièrement sensibles aux particules chargées, ce qui limite la durée de vie utile des composants en orbite à environ cinq ans, sans possibilité de réparation sur place.
Enfin, la question de la latence demeure préoccupante. Si les signaux voyagent rapidement, les distances entre des satellites séparés de plusieurs kilomètres génèrent des délais microscopiques mais critiques. Cette contrainte rend les data centers spatiaux pertinents pour certaines tâches d’IA peu exigeantes en temps réel, comme l’inférence, mais beaucoup moins adaptés à l’entraînement massif de modèles qui nécessite une synchronisation instantanée entre des milliers de puces.

Pari industriel ou coup de com’ pour galvaniser l’entrée en Bourse ? (Peut-être les deux)
L’annonce par SpaceX d’une constellation dédiée au calcul d’IA a avant tout servi de levier stratégique pour gonfler la valorisation du groupe avant son entrée en Bourse en juin. Un pari qui s’est d’ailleurs avéré payant, bien que le titre ait depuis drastiquement chuté. En outre, il faut savoir que la régulation en orbite basse est encore peu développée. En s’appropriant rapidement les meilleures bandes d’altitude auprès des régulateurs, l’entreprise prend une longueur d’avance sur la concurrence.
Mais le scepticisme est aussi présent en interne. Dans son document officiel déposé auprès du gendarme boursier américain, la SEC, avant son introduction en Bourse, SpaceX a admis que ces infrastructures reposaient sur des « technologies non éprouvées » qui « pourraient ne jamais devenir commercialement viables ».
De toute évidence, ce projet, régulièrement mis en avant par Elon Musk sur X, ressemble davantage à un pari à très long terme qu’à une véritable feuille de route opérationnelle.
- Mettre en orbite 1 million de satellites nécessiterait près de 10 lancements de Starship par jour et un investissement pouvant dépasser 1 000 milliards de dollars.
- Refroidir des processeurs informatiques dans le vide spatial et les protéger des radiations constitue un casse-tête technique majeur et encore non résolu.
- Malgré le discours conquérant d’Elon Musk, l’entreprise reconnaît dans ses documents boursiers que ces technologies sont non éprouvées et risquent de ne jamais être rentables.
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