Dernière mise à jour : 8 septembre 2026.

Cette carte se concentre sur les projets de très grande capacité liés à l’intelligence artificielle, au cloud et au calcul intensif dont la localisation est publiquement connue. Elle ne recense pas tous les centres de données existants en France ni tous les projets encore confidentiels.

Ce qu’il faut retenir

• La Direction générale des Entreprises indique désormais que 63 sites français ont été identifiés comme favorables à l’implantation de data centers. Le chiffre de 35 sites annoncé début 2025 n’est donc plus à jour.
• RTE estime qu’environ 300 data centers sont déjà présents en France, tandis que l’ADEME en recense 352 selon une méthodologie différente.
• L’ADEME estime leur consommation actuelle à environ 10 TWh par an, soit près de 2,2 % de la consommation électrique française.
• En mai 2026, RTE avait déjà réservé près de 18 GW de capacité pour environ 80 projets de data centers.
• Une dizaine de projets demandent désormais plus de 400 MW de puissance.
• SoftBank prévoit une première phase de 45 milliards d’euros et 3,1 GW dans les Hauts-de-France, avant un objectif national pouvant atteindre 75 milliards d’euros et 5 GW.
• Les trois premiers sites SoftBank sont Loon-Plage, Le Bosquel et Bouchain.
• Data4 prépare à Escaudain un campus de 700 MW représentant 5 milliards d’euros d’investissement.
• Le Campus AI de Fouju, porté par MGX, Bpifrance, Mistral et Nvidia, peut techniquement monter jusqu’à 1,4 GW et a déjà sécurisé 700 MW auprès de RTE.
• OpCore prépare près de Montereau une AI Factory de 400 MW.
• Digital Realty construit à Dugny trois data centers totalisant 176 MW de capacité IT.
• Google prépare à Ozans-Châteauroux un immense campus de 8 à 10 bâtiments, mais le projet est toujours au stade de la concertation et des procédures administratives.

Carte : où seront construits les principaux méga data centers IA en France ?

La carte montre une concentration particulièrement impressionnante dans les Hauts-de-France et en Île-de-France.

Ce phénomène s’explique par plusieurs facteurs : disponibilité de terrains de grande taille, proximité de lignes électriques haute tension, anciens sites industriels pouvant être reconvertis et excellente connectivité vers les grands hubs numériques européens.

Notre sélection n’est volontairement pas une carte de tous les data centers français. RTE estime qu’environ 300 centres sont déjà présents sur le territoire et l’ADEME en comptabilise 352. La plupart sont beaucoup plus petits que les gigantesques usines de calcul actuellement prévues pour l’IA.

Les principaux projets de data centers IA en France

Attention à la lecture des puissances : les opérateurs ne communiquent pas tous la même métrique. Certains parlent de puissance électrique disponible au raccordement, d’autres de capacité IT réellement utilisable par les serveurs. Les valeurs ne sont donc pas toujours directement comparables.

SoftBank va transformer les Hauts-de-France en gigantesque hub IA

L’annonce la plus spectaculaire de 2026 vient du japonais SoftBank.

Le groupe a officialisé une stratégie visant à développer jusqu’à 5 GW de capacité de data centers dédiés à l’intelligence artificielle en France.

L’investissement total pourrait atteindre 75 milliards d’euros.

La première phase est déjà beaucoup plus concrète : SoftBank prévoit d’investir 45 milliards d’euros afin de déployer 3,1 GW dans les Hauts-de-France d’ici 2031.

Trois implantations sont officiellement retenues :

• Loon-Plage, dans la zone portuaire de Dunkerque ;
• Le Bosquel, dans la Somme, au sud-ouest d’Amiens ;
• Bouchain, près de Valenciennes.

SoftBank décrit cette opération comme son plus important investissement dans les infrastructures d’IA en Europe.

Le Bosquel pourrait atteindre 1 GW

Le projet du Bosquel est particulièrement impressionnant.

Lors d’un déplacement à Amiens en juin 2026, Emmanuel Macron a évoqué un gigawatt de capacité de centre de données sur ce site.

Un gigawatt représente un ordre de grandeur comparable à la puissance électrique d’un gros réacteur de production. Cette comparaison doit cependant être comprise correctement : un data center de 1 GW ne constitue évidemment pas une centrale électrique et sa consommation réelle dépendra de son niveau de charge et de sa mise en service progressive.

SoftBank récupère l’ancienne centrale de Bouchain

À Bouchain, les informations sont encore plus précises.

EDF a sélectionné SoftBank comme attributaire pressenti pour la conception, la construction et l’exploitation d’un data center de 400 MW sur le site de son ancienne centrale thermique.

La reconversion des anciennes centrales électriques est devenue une stratégie importante pour les data centers.

Ces sites disposent souvent déjà :

• de terrains industriels importants ;
• d’un raccordement à des réseaux électriques de forte puissance ;
• d’infrastructures logistiques ;
• d’un foncier déjà artificialisé.

Loon-Plage complète le triangle SoftBank

Le troisième site est situé à Loon-Plage, près du port de Dunkerque.

SoftBank n’a pas communiqué une répartition individuelle complète de la puissance entre Loon-Plage, Le Bosquel et Bouchain. Il serait donc trompeur de calculer la capacité de Dunkerque simplement en soustrayant les deux autres projets des 3,1 GW annoncés.

Le groupe confirme uniquement que les trois sites forment ensemble la première phase du programme français.

Schneider Electric est parallèlement associé au projet industriel et doit développer à Dunkerque une capacité de fabrication de modules électriques destinés aux data centers.

Escaudain : Data4 investit 5 milliards dans un campus de 700 MW

Les projets de SoftBank ne sont pas les seuls à transformer le Nord de la France.

Data4 a confirmé le 12 juin 2026 un investissement de 5 milliards d’euros à Escaudain, près de Valenciennes.

Le futur campus doit être construit sur l’ancienne friche industrielle du Parc des Soufflantes.

Il occupera environ 33 hectares et comprendra quatre data centers de nouvelle génération.

La puissance maximale annoncée atteint 700 MW.

Data4 présente Escaudain comme le plus grand projet jamais porté par le groupe.

L’entreprise affirme également que le campus pourrait générer jusqu’à 2 400 emplois permanents à terme. Ce chiffre est une estimation communiquée par Data4 et doit être distingué du nombre de salariés nécessaires à la seule exploitation physique des salles informatiques : le groupe inclut dans sa projection un écosystème économique et technologique plus large.

Cambrai : le projet E-Valley reste lui aussi dans la course

Le développement d’Escaudain ne signifie pas la disparition du projet de Cambrai.

Brookfield, propriétaire majoritaire de Data4, développe également une grande infrastructure sur le site E-Valley, aménagé sur une ancienne base aérienne à proximité de Cambrai.

Business France avait annoncé une première capacité d’au moins 300 MW, avec une ambition pouvant atteindre 1 GW.

Brookfield a depuis indiqué que Cambrai et Escaudain constituent deux de ses grands campus français.

La stratégie globale du gestionnaire d’actifs au Canada atteint désormais plusieurs dizaines de milliards d’euros d’investissements dans les infrastructures d’IA françaises.

Fouju : Mistral et Nvidia au cœur de l’un des plus grands Campus AI européens

En Seine-et-Marne, le projet de Fouju est l’un des plus stratégiques pour l’écosystème français.

Campus AI réunit :

• MGX, investisseur émirati spécialisé dans l’IA ;
• Bpifrance ;
• Mistral AI ;
• Nvidia.

Le raccordement électrique prévoit un premier palier de 240 MW d’ici fin 2027, puis 700 MW avant fin 2029.

L’architecture électrique est conçue pour permettre une montée en puissance pouvant atteindre 1,4 GW.

En juillet 2026, la préfecture de Seine-et-Marne a franchi une nouvelle étape en autorisant le campus et plusieurs de ses data centers.

Le projet n’est donc plus simplement une annonce politique.

La construction doit progressivement transformer le site des Bordes à Fouju en l’une des plus grandes infrastructures de calcul dédiées à l’IA en Europe.

Mistral sécurise jusqu’à 200 MW

Mistral doit devenir le premier grand client du campus.

La société française a sécurisé une première capacité de 96 MW, avec la possibilité de monter jusqu’à 200 MW.

Ces ressources serviront notamment à l’entraînement des futurs modèles de Mistral et à l’exécution de services d’inférence.

Le choix est stratégique : alors que les grands laboratoires américains sécurisent des gigawatts de capacités de calcul à travers le monde, Mistral tente de construire une part croissante de son infrastructure en France.

Montereau : OpCore prépare une AI Factory de 400 MW

Autre projet majeur d’Île-de-France : la reconversion de l’ancienne centrale thermique de Montereau-Vallée-de-la-Seine.

EDF et OpCore, société détenue à parts égales par le groupe Iliad et InfraVia, préparent un investissement d’environ 4 milliards d’euros.

OpCore présente aujourd’hui sa « Montereau AI Factory » comme un campus qui doit atteindre environ 400 MW de capacité AI-ready d’ici fin 2028.

Une première mise en service est envisagée avant la montée en puissance complète.

La proximité d’une connexion RTE à 400 kV constitue l’un des principaux atouts du site.

Dugny : trois data centers déjà en construction au nord de Paris

À Dugny, en Seine-Saint-Denis, Digital Realty construit un véritable campus de trois centres de données.

Les installations portent les noms PAR15, PAR16 et PAR17.

Elles doivent totaliser :

• plus de 65 000 m² d’espace informatique ;
• 176 MW de capacité IT ;
• environ 110 emplois permanents selon Digital Realty ;
• 450 emplois indirects annoncés.

La construction a commencé en 2025 et la livraison du premier bâtiment, PAR15, est prévue en 2027.

Digital Realty indique explicitement que le campus doit accueillir des infrastructures destinées à l’IA et au cloud souverain.

Marcoussis et Nozay : Data4 possède déjà un immense pôle de calcul au sud de Paris

Tous les grands projets ne partent pas d’un terrain vide.

Data4 dispose depuis plusieurs années d’un important campus dans l’Essonne.

Le groupe développe désormais autour de Marcoussis et Nozay un ensemble pouvant atteindre 500 MW, avec deux campus principaux de 250 MW.

Le site PAR03 de Nozay a été pensé spécifiquement pour répondre à la hausse des charges de calcul liées à l’intelligence artificielle.

Data4 y déploie notamment des architectures capables de gérer des racks dépassant 100 kW ainsi que du refroidissement liquide direct.

DataOne transforme deux anciens sites HP en usines d’IA en Isère

L’Isère accueille deux projets qui avaient été mis en avant dans les premières cartes françaises des grands centres de calcul : Eybens et Villefontaine.

DataOne a acquis en 2024 deux anciens sites de DXC Technology, eux-mêmes issus de l’histoire de Hewlett-Packard.

La société souhaite les transformer en infrastructures destinées au calcul IA.

Le cas d’Eybens permet cependant de rappeler à quel point les annonces de puissance peuvent évoluer.

Les premières communications avaient évoqué des ambitions extrêmement élevées. DataOne a ensuite indiqué que les contraintes physiques du site limitaient davantage les possibilités.

À Eybens, une première capacité d’environ 15 MW fonctionne déjà. Un raccordement de 80 MW a été demandé et la possibilité de monter jusqu’à environ 200 MW a été évoquée, mais cette puissance maximale ne doit pas être présentée comme déjà sécurisée.

Cette nuance est importante pour lire l’ensemble des annonces françaises : une ambition de plusieurs centaines de mégawatts n’équivaut pas toujours à une capacité électrique déjà contractualisée.

Loire-sur-Rhône : une ancienne centrale à charbon transformée en data center de 350 MW

La reconversion des anciennes centrales thermiques se poursuit au sud de Lyon.

EDF a sélectionné Éclairion pour développer un data center sur son ancien site de Loire-sur-Rhône.

La capacité visée atteint 350 MW.

Le projet doit occuper environ 14 hectares d’une friche industrielle déjà dépolluée.

Éclairion doit encore mener les études nécessaires et obtenir les différentes autorisations avant le lancement définitif du projet.

Les premières capacités sont attendues au plus tard à l’horizon 2030.

La Moselle accueillera deux grandes AI Factories d’Éclairion

Éclairion développe également deux importants projets sur d’anciens sites EDF en Moselle.

La Maxe : 250 MW

Le site de La Maxe, près de Metz, doit atteindre une capacité totale de 250 MW.

Éclairion prévoit une première phase de 50 MW puis une montée jusqu’à la capacité complète à l’horizon 2029-2030.

Richemont : 150 MW

À quelques kilomètres, l’ancienne centrale thermique de Richemont doit accueillir une autre infrastructure de 150 MW.

La mise en service annoncée par Éclairion vise actuellement le deuxième trimestre 2029.

Les deux projets pourraient ainsi former un important cluster de calcul intensif dans le Grand Est.

Google prépare un immense data center près de Châteauroux

L’un des projets les plus intéressants à surveiller ne figurait pas encore dans les premières cartes publiées au début de la vague française.

Google prépare son propre centre de données sur la ZAC d’Ozans, à Étrechet, près de Châteauroux.

La Commission nationale du débat public indique que le projet s’étendrait sur environ 195 hectares et comprendrait :

• 8 à 10 bâtiments de data centers ;
• deux postes électriques ;
• des raccordements 225 kV ;
• puis des liaisons 400 kV de très haute tension.

La première phase est envisagée pour 2028-2029.

Une deuxième phase, à partir de 2031, permettrait la mise en service progressive de sept à neuf bâtiments supplémentaires.

Certaines estimations de presse évoquent une puissance totale comprise entre 880 MW et 1,1 GW. Cette valeur ne doit toutefois pas être présentée comme une capacité définitive officiellement validée par Google.

Au 8 septembre 2026, la CNDP classe toujours le projet dans une procédure de concertation préalable.

La France ne dispose pas de 35 sites pour les data centers, mais désormais de 63

Le chiffre de 35 sites revient régulièrement dans les articles consacrés aux data centers français.

Il correspond à la première liste présentée lors du Sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle de février 2025.

Cette information est aujourd’hui dépassée.

La Direction générale des Entreprises indique désormais que 63 sites favorables à l’accueil de centres de données ont été identifiés en France métropolitaine.

Ils ont été sélectionnés en fonction notamment :

• du foncier disponible ;
• des capacités de raccordement électrique ;
• des infrastructures existantes ;
• des délais de raccordement ;
• de l’acceptabilité territoriale.

Une grande partie de leur localisation détaillée reste volontairement non publique.

Cinq zones bénéficient d’un « fast track » pour les très gros projets

L’État et RTE ont identifié plusieurs zones capables d’accueillir des consommations électriques gigantesques beaucoup plus rapidement.

Cinq sites particulièrement importants ont notamment été placés dans un dispositif accéléré avec un potentiel de raccordement supérieur à 700 MW :

• Escaudain ;
• Le Bosquel ;
• le Grand Port Maritime de Dunkerque ;
• Fouju ;
• Montereau.

RTE a depuis annoncé vouloir accélérer davantage encore ce type de raccordement.

Le gestionnaire prévoit notamment des zones « prêtes à raccorder » pouvant ajouter :

• 9 GW d’ici 2029 dans les grands pôles industrialo-portuaires de Dunkerque, du Havre et de Fos ;
• 5 GW supplémentaires dans plusieurs grandes zones industrielles.

18 GW de demandes de raccordement : le changement d’échelle est spectaculaire

Les statistiques de RTE permettent de mesurer la vitesse du phénomène.

Fin 2024, les projets de data centers demandant un raccordement au réseau représentaient environ 5 GW pour une quarantaine de projets.

En mai 2026, RTE avait déjà réservé près de 18 GW pour environ 80 projets.

Le total a donc plus que triplé en moins de deux ans.

La majorité des projets demande entre 100 et 200 MW.

Mais RTE observe désormais une dizaine de projets dépassant 400 MW, ce qui aurait été exceptionnel quelques années auparavant.

Pourquoi la France attire-t-elle autant de data centers ?

Les investisseurs ne choisissent pas la France uniquement grâce aux subventions ou aux annonces politiques.

Le pays possède plusieurs avantages structurels particulièrement recherchés pour l’IA.

Une électricité largement décarbonée

L’entraînement et l’utilisation des modèles d’intelligence artificielle nécessitent énormément d’électricité.

La France dispose d’un avantage majeur grâce à son parc nucléaire et hydraulique.

Cette production permet de proposer une électricité dont l’intensité carbone est généralement beaucoup plus faible que celle de nombreux autres grands marchés numériques.

Une capacité de production électrique importante

La France est redevenue un important exportateur d’électricité.

EDF et l’État mettent précisément cet excédent de production en avant pour convaincre les opérateurs de construire leurs infrastructures sur le territoire.

Cela ne signifie cependant pas qu’il existe 18 GW de puissance disponible instantanément partout en France.

Le véritable goulot d’étranglement est souvent le réseau électrique local et le délai nécessaire pour construire ou renforcer les lignes et postes nécessaires.

Des anciennes friches industrielles idéales

De nombreux projets actuels réutilisent :

• des centrales thermiques fermées ;
• d’anciens sites sidérurgiques ;
• des bases aériennes ;
• des friches industrielles ;
• d’anciens sites informatiques.

Bouchain, Loire-sur-Rhône, La Maxe, Richemont, Escaudain et Montereau suivent tous, à des degrés différents, cette logique.

L’avantage est double : limiter l’artificialisation de nouveaux terrains et profiter d’infrastructures électriques héritées de l’activité industrielle précédente.

Une bonne position entre les principaux hubs européens

Les Hauts-de-France bénéficient également d’une situation géographique intéressante entre Londres, Paris, Amsterdam et Francfort.

Ces grandes métropoles constituent quatre des principaux marchés européens du cloud et des échanges de données.

À l’autre extrémité du pays, Marseille profite de l’arrivée de nombreux câbles sous-marins internationaux et constitue déjà l’un des principaux hubs de connectivité d’Europe.

Attention : un investissement annoncé n’est pas forcément un data center construit

Les dizaines de milliards annoncés autour de l’intelligence artificielle peuvent donner l’impression que tous les bâtiments sortiront de terre simultanément.

La réalité est plus complexe.

Un grand projet traverse généralement plusieurs étapes :

• identification du terrain ;
• études de faisabilité ;
• réservation d’une capacité électrique ;
• accord avec RTE ;
• études environnementales ;
• concertation publique ;
• permis de construire ;
• autorisations environnementales ;
• construction ;
• installation des équipements informatiques ;
• mise en service progressive.

Des années peuvent séparer l’annonce initiale de la pleine exploitation d’un campus.

C’est pourquoi TechPi distingue dans cette carte les sites en construction, autorisés, confirmés et encore en concertation.

Combien y a-t-il réellement de data centers en France ?

Deux chiffres circulent actuellement.

RTE parle d’environ 300 data centers présents en France en 2026.

L’ADEME en recense de son côté 352.

Cette différence ne signifie pas nécessairement qu’une source est fausse.

Le nombre dépend de la définition retenue : centre de colocation commercial, installation privée d’entreprise, infrastructure informatique interne, taille minimale prise en compte ou encore date de mise à jour.

L’important est surtout l’évolution de leur puissance.

RTE indique que seuls huit data centers actuels sont directement raccordés à son réseau de haute et très haute tension, pour environ 800 MW cumulés.

Les projets en développement peuvent désormais demander à eux seuls plusieurs centaines de mégawatts, voire dépasser le gigawatt.

Les data centers consomment déjà environ 10 TWh d’électricité par an

L’ADEME estime la consommation des 352 centres de données recensés en France à environ 10 TWh d’électricité par an.

À titre de comparaison, la consommation électrique totale du pays atteignait environ 449 TWh en 2025.

Les data centers représenteraient donc environ 2,2 % de la consommation nationale.

L’ADEME compare cet ordre de grandeur à la consommation électrique annuelle de neuf à dix agglomérations de plus de 100 000 habitants.

Et ce chiffre pourrait augmenter très rapidement avec l’intelligence artificielle.

L’ADEME envisage une consommation multipliée par 3,7 d’ici 2035 dans son scénario tendanciel

En janvier 2026, l’ADEME a publié plusieurs scénarios consacrés aux besoins futurs des centres de données.

Dans son scénario tendanciel, la consommation d’électricité induite par les usages numériques français pourrait être multipliée par 3,7 d’ici 2035.

L’agence précise qu’une grande partie de cette consommation pourrait néanmoins continuer à avoir lieu à l’étranger si les services français reposent sur des infrastructures étrangères.

Ce point permet de comprendre le dilemme français.

Construire davantage de data centers en France augmente la consommation électrique nationale.

Mais héberger les mêmes calculs à l’étranger ne fait pas disparaître leur consommation : celle-ci est simplement déplacée vers un autre pays, parfois avec une électricité beaucoup plus carbonée.

Le véritable débat environnemental dépasse donc le simple nombre de data centers

La question n’est pas uniquement de savoir s’il faut construire ou non des centres de données.

Il faut aussi déterminer :

• où ils sont implantés ;
• quel type d’électricité ils utilisent ;
• leur efficacité énergétique ;
• leur consommation d’eau ;
• la possibilité de récupérer leur chaleur ;
• les sols utilisés ;
• les services numériques auxquels ils sont destinés.

L’ADEME recommande notamment de favoriser les implantations permettant de récupérer la chaleur fatale produite par les serveurs afin d’alimenter des réseaux de chaleur, des bâtiments ou d’autres usages proches.

Et la consommation d’eau ?

Elle dépend énormément de la technologie de refroidissement.

Certains data centers utilisent des systèmes évaporatifs qui peuvent consommer une quantité significative d’eau.

D’autres nouveaux projets privilégient des circuits fermés, le refroidissement liquide ou des architectures permettant d’éviter presque entièrement la consommation d’eau douce pour le refroidissement.

Campus AI affirme par exemple que son architecture de Fouju utilisera un refroidissement sans consommation d’eau douce.

La loi française prend désormais explicitement ce problème en compte.

La loi peut désormais bloquer un data center dans une zone en tension sur l’eau

La loi de simplification de la vie économique du 26 mai 2026 a créé un régime spécifique permettant à certains grands centres de données d’obtenir le statut de projet d’intérêt national majeur.

Ce statut peut accélérer certaines procédures administratives et d’urbanisme.

Mais le texte contient également un garde-fou important :

l’administration peut refuser le permis de construire d’un centre de données lorsque le territoire connaît des tensions structurelles sur la ressource en eau.

Le gouvernement cherche donc simultanément à accélérer les projets jugés stratégiques et à tenir compte de leur impact local.

Les data centers créent-ils vraiment beaucoup d’emplois ?

C’est l’un des débats les plus sensibles.

La construction d’un campus de plusieurs centaines de mégawatts mobilise énormément de salariés dans le bâtiment, l’électricité, l’ingénierie et les infrastructures.

Une fois le chantier terminé, l’exploitation d’un data center extrêmement automatisé nécessite généralement beaucoup moins de personnel.

Les opérateurs communiquent donc souvent des chiffres intégrant :

• les emplois directs du site ;
• les sous-traitants ;
• la maintenance ;
• les fournisseurs ;
• les entreprises technologiques susceptibles de s’installer autour du campus ;
• les centres de formation ou de recherche associés.

Digital Realty annonce par exemple environ 110 emplois permanents pour son campus de Dugny, tandis que Data4 évoque jusqu’à 2 400 emplois permanents autour du projet d’Escaudain et de son écosystème.

Ces chiffres ne recouvrent donc pas exactement la même chose et ne doivent pas être comparés directement.

Pourquoi l’intelligence artificielle nécessite-t-elle des data centers beaucoup plus gros ?

L’IA générative change profondément la conception des centres de données.

Un modèle moderne peut nécessiter des dizaines de milliers de GPU fonctionnant simultanément.

Ces puces consomment beaucoup d’électricité et produisent énormément de chaleur.

Les nouveaux data centers doivent donc supporter :

• des racks dépassant parfois 100 kW ;
• des systèmes de refroidissement liquide ;
• des réseaux extrêmement rapides entre GPU ;
• des centaines de mégawatts d’alimentation électrique ;
• des installations fonctionnant 24 heures sur 24.

C’est ce changement technique qui explique en grande partie le passage de data centers de quelques dizaines de mégawatts à des campus dont la puissance se mesure désormais en centaines de mégawatts ou en gigawatts.

La France peut-elle réellement fournir toute cette électricité ?

À court terme, RTE considère que le développement des data centers reste compatible avec le système électrique français.

Mais cela ne signifie pas que toutes les demandes actuelles de 18 GW seront nécessairement réalisées.

Un grand nombre de projets peuvent :

• être retardés ;
• être réduits ;
• changer d’emplacement ;
• ne jamais obtenir leur financement ;
• être abandonnés.

RTE modifie d’ailleurs progressivement la gestion de sa file d’attente afin de privilégier les projets les plus matures.

Le principe doit évoluer vers une logique de « premier prêt, premier servi » plutôt qu’un simple ordre chronologique.

Les Hauts-de-France deviennent la région clé de l’IA française

Lorsque l’on place les projets sur une carte, une région se détache immédiatement.

Les Hauts-de-France concentrent une quantité exceptionnelle de projets.

On y retrouve notamment :

• Loon-Plage ;
• Bouchain ;
• Le Bosquel ;
• Escaudain ;
• Cambrai / E-Valley.

La puissance cumulée potentielle de ces infrastructures se compte en plusieurs gigawatts.

Cette concentration pourrait transformer une partie de l’ancien bassin industriel du Nord en l’un des plus grands pôles européens de calcul pour l’intelligence artificielle.

Quels sont les prochains projets à surveiller ?

La carte française pourrait évoluer rapidement dans les prochains mois.

Plusieurs éléments doivent être surveillés :

• les futurs sites supplémentaires de SoftBank destinés à passer de 3,1 GW à 5 GW ;
• le second grand site de Campus AI après Fouju ;
• l’évolution du projet Google à Châteauroux ;
• la construction effective d’E-Valley à Cambrai ;
• la montée en puissance de DataOne à Eybens et Villefontaine ;
• les autorisations du projet Éclairion à Loire-sur-Rhône ;
• les nouveaux sites EDF proposés sur d’anciennes emprises industrielles ;
• les quatre projets de Prologis en région parisienne, représentant 584 MW annoncés en 2025 ;
• les nouvelles implantations à Marseille et dans le sud de la France.

Cette page sera mise à jour au fur et à mesure des permis, raccordements RTE, débuts de chantier et mises en service.

FAQ sur les data centers en France

Combien y a-t-il de data centers en France ?

RTE estime qu’environ 300 data centers sont déjà présents en France en 2026. L’ADEME en recense 352 avec une méthodologie différente.

Quel est le plus gros projet de data center en France ?

En matière de programme d’investissement annoncé, SoftBank est actuellement le projet le plus massif, avec jusqu’à 75 milliards d’euros et 5 GW de capacité envisagée sur plusieurs sites français.

Où seront les trois premiers data centers SoftBank ?

Ils seront implantés à Loon-Plage près de Dunkerque, au Bosquel dans la Somme et à Bouchain dans le Nord.

Quelle puissance représentera le programme SoftBank ?

La première phase doit atteindre 3,1 GW dans les Hauts-de-France. SoftBank vise ensuite jusqu’à 5 GW en France.

Mistral AI aura-t-il son propre data center ?

Mistral est actionnaire de Campus AI avec MGX, Bpifrance et Nvidia. La société a sécurisé jusqu’à 200 MW de capacité de calcul à Fouju et bénéficiera d’un accès privilégié aux capacités du réseau Campus AI.

Google construit-il un data center en France ?

Google prépare un projet de très grande taille sur la ZAC d’Ozans, à Étrechet près de Châteauroux. Il pourrait comprendre 8 à 10 bâtiments. Le projet est toutefois encore en phase de concertation préalable au 8 septembre 2026.

Combien consomment les data centers français ?

L’ADEME estime actuellement leur consommation à environ 10 TWh par an, soit approximativement 2,2 % de la consommation électrique française.

Pourquoi construit-on autant de data centers pour l’IA ?

Les modèles d’intelligence artificielle nécessitent de gigantesques grappes de GPU pour leur entraînement et leur utilisation. Ces machines ont besoin de beaucoup d’électricité, de refroidissement et de connectivité, ce qui pousse les opérateurs à construire des infrastructures beaucoup plus grandes.

Un data center de 1 GW consomme-t-il autant qu’une centrale nucléaire ?

Un gigawatt correspond à une puissance électrique et permet de comparer des ordres de grandeur. Mais une centrale produit de l’électricité tandis qu’un data center en consomme. La consommation réelle dépend également du taux de charge du site. La comparaison doit donc rester indicative.

Pourquoi autant de data centers sont-ils prévus dans le Nord ?

Les Hauts-de-France réunissent plusieurs avantages : grandes friches industrielles, raccordements électriques importants, proximité de Dunkerque et des réseaux européens, ainsi qu’une position géographique entre Paris, Londres, Amsterdam et Francfort.

La France dispose-t-elle vraiment de 35 sites prêts pour les data centers ?

Ce chiffre correspond à l’annonce initiale de février 2025. La Direction générale des Entreprises indique désormais que 63 sites favorables ont été identifiés sur le territoire métropolitain.

Peut-on savoir si un data center est prévu près de chez soi ?

Les grands projets nécessitant des procédures environnementales ou une concertation deviennent généralement publics. En revanche, la localisation de tous les sites identifiés par l’État n’est pas publiée. Les préfectures, la CNDP, RTE et les communes concernées constituent les sources les plus fiables pour suivre un projet local.

La France est-elle en train de devenir la capitale européenne des data centers IA ?

Il est encore trop tôt pour l’affirmer.

Paris, Londres, Francfort, Amsterdam et Dublin disposent déjà d’écosystèmes de data centers beaucoup plus anciens.

Mais la nouvelle génération d’infrastructures IA change le rapport de force.

Le critère principal n’est plus seulement d’être proche d’une grande capitale ou d’un nœud Internet. Il faut pouvoir mobiliser des centaines de mégawatts d’électricité rapidement.

Et sur ce terrain, la France dispose d’un avantage inhabituel en Europe : un parc électrique largement nucléaire et bas carbone, un important réseau très haute tension et de nombreuses anciennes emprises industrielles susceptibles d’être reconverties.

Les chiffres montrent cependant l’ampleur du pari.

Avec près de 18 GW de demandes de raccordement déjà enregistrées par RTE, le pays doit désormais décider quels projets méritent réellement plusieurs centaines de mégawatts, comment les raccorder et comment répartir les bénéfices et les contraintes avec les territoires concernés.

La course française aux data centers ne fait donc que commencer. Le vrai sujet des prochaines années ne sera probablement plus de savoir si de nouveaux centres de calcul vont être construits, mais lesquels seront réellement raccordés, à quelle vitesse et pour quels usages de l’intelligence artificielle.

Sources

• SoftBank — programme français de 5 GW et première phase de 3,1 GW
• Élysée — investissements SoftBank, sites confirmés et calendrier
• EDF — data center SoftBank de 400 MW à Bouchain
• Data4 — campus de 700 MW et 5 milliards d’euros à Escaudain
• Bpifrance — expansion nationale de Campus AI jusqu’à 3 GW
• Bpifrance — Mistral sécurise jusqu’à 200 MW à Fouju
• Préfecture de Seine-et-Marne — autorisations du Campus AI de Fouju
• EDF — projet OpCore à Montereau-Vallée-de-la-Seine
• Digital Realty — Dugny Digital Hub et ses 176 MW
• Data4 — capacités des campus Paris-Saclay
• Éclairion — capacités de La Maxe, Richemont et Bruyères-le-Châtel
• CNDP — projet Google Ozans-Châteauroux
• RTE — nombre de data centers, consommation et demandes de raccordement
• Direction générale des Entreprises — 63 sites identifiés en France
• ADEME — consommation électrique et scénarios d’évolution des data centers
• Légifrance — statut de projet d’intérêt national majeur pour les data centers

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Stargate : 500 milliards pour l’infrastructure IA du futur

Annoncé en janvier 2025, le projet Stargate marque un tournant majeur dans la stratégie numérique américaine. Piloté par OpenAI, ce programme ambitieux prévoit d’investir jusqu’à 500 milliards de dollars sur quatre ans pour bâtir un réseau national de centres de données IA. L’objectif : fournir 10 gigawatts (GW) de capacité électrique, soit l’équivalent de près de dix centrales nucléaires, à une infrastructure conçue pour soutenir l’essor de l’intelligence artificielle générale.

Le projet repose sur un consortium composé d’OpenAI, Oracle, NVIDIA, SoftBank et d’acteurs technologiques tels que Microsoft et Arm. Chaque partenaire assume un rôle défini : OpenAI orchestre la conception et l’utilisation des infrastructures IA, Oracle supervise l’architecture physique, NVIDIA fournit les puces, et SoftBank prend en charge la stratégie énergétique et le financement du projet à très grande échelle.

Une énergie colossale pour alimenter les cerveaux artificiels

Le véritable défi de Stargate ne réside pas dans les technologies de calcul, mais dans leur alimentation. La densité énergétique des nouvelles générations de GPU comme les NVIDIA GB200 impose des exigences extrêmes. Chaque rack peut consommer entre 100 et 150 kilowatts dans des configurations qui se comptent en dizaines de milliers.

La seule infrastructure prévue pour le site pilote d’Abilene, au Texas, dépasse les 400 000 GPU. D’ici fin 2025, la capacité totale des six sites américains annoncés (Texas, Nouveau-Mexique, Ohio) atteindra près de 7 GW, soit deux tiers des objectifs totaux.

Dans ce contexte, les fournisseurs d’énergie deviennent indispensables à la réussite du projet. SoftBank, en charge de cette composante, s’impose alors comme l’acteur décisif capable de mobiliser, acheminer et garantir une énergie continue, compétitive et décarbonée aux centres IA.

SoftBank : puissance énergétique d’une révolution numérique

Si SoftBank est connu pour ses investissements dans la tech, son rôle énergétique dans Stargate en fait le leader stratégique du volet infrastructurel. Chargé de la gestion énergétique de l’ensemble du projet, le groupe s’est positionné pour devenir l’un des piliers de la reconfiguration énergétique américaine au service de l’IA.

L’importance de cette mission dépasse le cadre d’un simple partenariat : SoftBank devra sécuriser des approvisionnements multi-sources, incluant gaz naturel, solaire, éolien et potentiellement nucléaire, afin d’alimenter une charge électrique croissante et constante sur les quatre prochaines années.

Le coût de construction des centres IA s’élèverait entre 35 et 60 milliards de dollars par gigawatt, dont une part significative est liée à la puissance énergétique nécessaire. Cette dynamique propulse SoftBank – et tout acteur engagé dans la distribution ou la production énergétique IA – au statut de valeur refuge dans le contexte de la transformation numérique mondiale.

Pourquoi l’énergie bat la puce dans la course à l’IA

Alors que NVIDIA domine les projecteurs grâce à ses unités de calcul massivement parallélisées, la véritable rareté à long terme est ailleurs. « Sans énergie suffisante, pas d’inférence ni d’entraînement IA », résume un ingénieur du centre de données d’Abilene. L’analogie est simple : les puces sont le cerveau, mais l’énergie est le sang qui le fait vivre.

Cette réalité place les distributeurs d’électricité, développeurs de réseaux intelligents, et entreprises de stockage d’énergie à l’épicentre de la mutation. Des groupes comme SoftBank, qui conjuguent vision technologique et capacité de financement, remportent aujourd’hui des parts stratégiques dans l’avenir numérique des États-Unis.

Expansion rapide et souveraineté énergétique

Au-delà de la technologie, Stargate inscrit l’énergie dans une logique de souveraineté nationale. L’initiative vise à doter les États-Unis d’une infrastructure IA autonome et sécurisée, réduisant la dépendance aux chaînes logistiques mondiales et aux fournisseurs étrangers d’énergie.

Ce positionnement stratégique explique aussi pourquoi OpenAI privilégie une empreinte nationale, même si d’autres projets en cours à l’international (comme Bell AI Fabric au Canada) expérimentent des modèles similaires.

Grâce à sa maîtrise de l’approvisionnement énergétique et son implication financière directe, SoftBank capitalise sur une évolution de fond : dans l’IA de demain, l’énergie n’est pas une commodité, elle devient l’élément vital.

Vers une décennie où l’énergie devient l’actif stratégique de l’IA

Sous l’impulsion de projets comme Stargate, les prochaines années marqueront un basculement : le calcul haute performance passe d’un enjeu technologique à un enjeu énergétique. Dans ce nouveau paradigme, ce ne sont plus seulement les fabricants de semi-conducteurs, mais bien les fournisseurs d’infrastructures énergétiques agissant à l’échelle nationale qui tireront les plus grandes retombées économiques.

Alors que le secteur tech continue d’externaliser sa complexité vers des centres IA de plus en plus denses, les groupes capables de fournir une énergie fiable, durable et à large échelle, à l’image de SoftBank, deviendront les piliers invisibles de la révolution IA. Pour les investisseurs, les signaux sont clairs : dans la chaîne de valeur IA, l’énergie devient l’or du XXIe siècle.

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Une liquidation à 5,8 milliards de dollars, un réinvestissement ciblé

SoftBank détenait jusqu’alors 32,1 millions d’actions Nvidia, symbole emblématique de l’essor des semi-conducteurs pour l’IA. Depuis l’explosion de la demande liée à ChatGPT et d’autres modèles génératifs, Nvidia a vu sa capitalisation s’envoler. Le retrait complet du capital par SoftBank a donc surpris une partie du marché.

Selon les détails publiés, la cession a permis au groupe de libérer près de 6 milliards de dollars en liquidités. Cette opération représente cependant moins un désengagement qu’un repositionnement stratégique vers des applications logicielles prédictives, incarnées par OpenAI.

OpenAI, nouveau moteur de croissance

SoftBank ne cache pas ses ambitions. L’entreprise a déjà investi 7,5 milliards de dollars dans OpenAI, avec l’objectif d’y injecter jusqu’à 22,5 milliards supplémentaires dans les prochains mois. Pour le PDG fondateur Masayoshi Son, la valeur réelle ne réside plus uniquement dans les composants matériels mais dans « ce qui est construit au-dessus », selon ses mots.

Ce virage illustre une stratégie déjà entamée dans le passé. En 2017, Masayoshi Son avait acquis une première participation dans Nvidia avant de vendre deux ans plus tard — une décision qu’il a publiquement regrettée alors que le titre a ensuite décuplé de valeur. Cette fois, il ne parie plus uniquement sur l’infrastructure de l’intelligence artificielle, mais sur les plates-formes qu’elle propulse.

Répercussions immédiates sur le marché

À la suite de l’annonce, l’action Nvidia a reculé de 3 %, traduisant les doutes des investisseurs quant à l’interprétation de cette démarche. Pour certains, cette décision pourrait signaler une inflexion de la dynamique actuelle autour de l’IA. Pour d’autres, elle reflète simplement un réalignement naturel des portefeuilles institutionnels à la lumière des nouvelles priorités technologiques.

Pour autant, SoftBank nie tout retrait stratégique du secteur. Le groupe affirme son engagement total dans le développement de l’IA, misant sur OpenAI comme l’acteur le plus prometteur pour incarner l’intelligence artificielle de nouvelle génération.

Un pari sur la verticalisation de l’intelligence artificielle

Le choix d’investir dans OpenAI repose sur une logique : celle de la valeur intégrée. Là où Nvidia fournit les briques technologiques, OpenAI développe les services finaux utilisés à grande échelle. SoftBank anticipe que la manne économique à venir ne viendra pas seulement des GPU, mais des solutions IA à fort impact comme ChatGPT ou les futurs agents autonomes.

Dans cet écosystème en mutation rapide, le pari de SoftBank reflète une conviction : la croissance la plus forte viendra des entreprises capables de créer, contrôler et monétiser les modèles d’IA, plus que de celles qui fabriquent le matériel.

Retour stratégique et calendrier des décisions

La décision actuelle s’inscrit dans une succession d’initiatives prises depuis près d’une décennie :

• 2017 : Premier investissement dans Nvidia par Masayoshi Son.
• 2019 : Vente prématurée des titres, suivie d’un envol spectaculaire de l’action.
• 2025 : Vente intégrale de 32,1 millions d’actions Nvidia pour 5,8 milliards de dollars.
• 2025 : Investissement cumulé de 7,5 milliards de dollars dans OpenAI, avec un total visé de 30 milliards.

Une transformation qui annonce des recompositions plus larges

Dans un secteur aussi mouvant que l’IA, la disposition de SoftBank pourrait entraîner d’autres grands fonds à reconsidérer leurs propres positions. Cette décision souligne aussi le jeu d’équilibriste que mènent les investisseurs : miser sur les fondations technologiques, ou sur les services en aval qui utilisent ces infrastructures.

Le repositionnement massif de SoftBank vers OpenAI, au détriment de Nvidia, pourrait donc marquer un tournant stratégique dans la manière dont les grands conglomérats envisagent la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle à l’avenir.

Conclusion : une nouvelle course technologique vient de commencer

Avec cette décision audacieuse, SoftBank transforme son pari IA. Nvidia n’est plus l’ultime destination, mais un point de passage vers une ambition plus vaste : celle de construire le futur de l’intelligence artificielle aux côtés de plateformes comme OpenAI.

Reste à voir si cette stratégie audacieuse se montrera aussi visionnaire qu’espérée, dans un univers technologique où les certitudes d’hier peuvent devenir obsolètes en quelques trimestres.

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