Le goulot n'est pas le silicium, c'est la file d'attente : ce que le modèle de congestion de Vickrey dit du réseau électrique britannique

Le 19 octobre, la presse britannique a révélé que Microsoft s'était retiré d'un projet de data center IA de 50 MW à Loughton, dans l'Essex, porté par Nscale et équipé de 23 040 puces Nvidia. Le motif n'est ni financier ni technique : UK Power Networks, le gestionnaire du réseau local, a indiqué ne pouvoir garantir une capacité électrique suffisante avant le début, voire le milieu, des années 2030. Le projet devait pourtant entrer en service dès 2027. Ofgem, le régulateur, recense environ 73 GW de demandes de raccordement émanant de projets de data centers — un chiffre sans commune mesure avec la capacité que le réseau peut effectivement ajouter sur la période, et le régulateur envisage de durcir l'accès à la file, estimant qu'une partie des dossiers déposés n'ont aucune intention réelle d'aboutir.

Ce cas se lit avec un outil ancien mais rarement convoqué hors de l'économie des transports : le modèle de congestion de William Vickrey, formulé en 1969 dans "Congestion Theory and Transport Investment" (American Economic Review). Vickrey y montre qu'un goulot d'étranglement — un pont, une sortie d'autoroute, ici un poste électrique — produit une file d'attente dès lors que le coût d'y entrer est inférieur au coût social qu'on y impose aux autres usagers. Chaque usager marginal retarde tous ceux qui le suivent, mais ne supporte lui-même qu'une fraction de ce coût : c'est une externalité de congestion classique, et sans mécanisme de tarification ou de rationnement adapté, la file s'allonge au-delà de ce qu'un optimum social justifierait.

Le réseau électrique britannique reproduit cette structure presque terme à terme. Réserver une position dans la file de raccordement ne coûte, pour un développeur de data center, qu'une fraction du coût de la capacité qu'il prétend vouloir construire : CoinShares évalue à 8-15 millions de dollars par mégawatt le coût d'une capacité réellement adaptée à l'IA, contre 0,7 à 1 million de dollars par mégawatt pour une capacité de minage de bitcoin — et de nombreux dossiers de raccordement sont déposés avec l'intention, implicite ou non, de rester optionnels plutôt que de se concrétiser. Le résultat est exactement celui que prédit Vickrey : une file encombrée de demandes à faible engagement réel, qui retarde les projets — comme celui de Nscale et Microsoft — dont l'engagement était, lui, sérieux.

La réponse de Vickrey au problème n'est pas la construction de capacité supplémentaire à tout prix, mais la tarification de la congestion elle-même : faire payer à chaque usager le coût qu'il impose aux autres, pour que seules les demandes dont la valeur dépasse ce coût restent dans la file. C'est très exactement la direction qu'Ofgem explore en envisageant des règles plus strictes sur les demandes de raccordement — non pas ajouter des mégawatts, qui prennent des années à construire, mais filtrer la file elle-même pour que les positions optionnelles cèdent la place aux projets réels.

Pour les secteurs industriels qui dépendent d'une électricité abondante et prévisible — énergie, O&G, aéronautique, et en filigrane le luxe pour ses sites de production — la leçon dépasse le cas britannique. Le goulot d'étranglement de l'IA ne se situe plus dans la disponibilité des puces ni dans l'accès au capital, mais dans un actif que le secteur technologique maîtrise mal : la file d'attente d'un réseau électrique régulé, où la rareté se gère par des règles de congestion, pas par des enchères de marché libre. Une entreprise qui planifie un déploiement IA lourd en électricité doit désormais budgétiser le risque de queue réseau comme elle budgétise un risque de change ou un risque fournisseur — avec un horizon qui se compte en années.

Le dernier enseignement est méthodologique autant qu'empirique : quand un goulot d'étranglement physique devient le facteur limitant d'une technologie numérique, les outils pertinents pour l'analyser viennent rarement du champ qui a produit la technologie elle-même. Vickrey écrivait sur les ponts et les autoroutes ; son modèle s'applique ici au réseau électrique avec une fidélité presque inquiétante, et rappelle qu'une grande partie de l'économie de l'IA en 2026 se joue désormais dans des infrastructures que l'industrie technologique ne possède pas et ne contrôle pas.