Et si les serveurs de demain quittaient la Terre ? C’est le pari ambitieux — et expérimental — de Starcloud, une startup soutenue par le programme NVIDIA Inception, qui veut bâtir des data centers…en orbite. La firme de Redmond a annoncé le 15 octobre 2025 vouloir déployer des satellites équipés de GPU NVIDIA pour exécuter des calculs intensifs directement en orbite terrestre. Le but, selon les entreprises : répondre à la hausse exponentielle des besoins énergétiques liés à l’IA, tout en réduisant son empreinte écologique.
Accroître la durabilité
L’idée semble tout droit sortie d’un film de science-fiction : utiliser l’espace pour faire tourner l’intelligence artificielle. Là-haut, en théorie, nul besoin de se soucier de la facture d’électricité ni du refroidissement des serveurs. Le Soleil fournit une énergie quasi infinie, et le vide spatial dissipe la chaleur naturellement, précise la firme. « Le seul coût environnemental concernera le lancement, et les économies de dioxyde de carbone seront multipliées par dix sur la durée de vie du centre de données par rapport à son alimentation terrestre », affirme Philip Johnston, cofondateur et PDG de la startup.
Plusieurs analystes tempèrent toutefois cet optimisme : ces estimations n’ont pas encore été vérifiées de manière indépendante et les calculs ne prennent pas en compte les coûts énergétiques des lancements, la pollution spatiale, ni la maintenance orbitale.
Dès novembre 2025, Starcloud prévoit de lancer Starcloud-1, un satellite de 60 kg, de la taille d’un mini-frigo, embarquant un GPU NVIDIA H100. Une première, puisque ce sera le premier GPU conçu pour des data centers à être envoyé dans l’espace. Selon l’entreprise, la puissance de calcul sera 100 fois supérieure à celle des systèmes d’IA actuellement envoyés en orbite — une affirmation crédible, au regard des processeurs spatiaux classiques, mais encore à confirmer dans les conditions réelles d’exposition aux rayonnements cosmiques, susceptibles d’endommager les puces.
À quoi vont servir ces data centers spatiaux ?
L’un des premiers cas d’usage visés concerne l’analyse de données d’observation de la Terre, comme pour la surveillance agricole, la détection de catastrophes naturelles ou la prédiction météorologique. Autre application clé : le traitement des signaux SAR (Synthetic Aperture Radar), générant jusqu’à 10 Go de données par seconde. Effectuer l’inférence directement en orbite permettrait de réduire la latence de plusieurs heures à quelques minutes — utile, par exemple, pour détecter rapidement des incendies ou repérer des signaux de détresse.
Starcloud compte aussi exécuter le modèle de langage ouvert Gemma, développé par Google, sur ses GPU orbitaux, pour démontrer qu’il est possible de faire tourner des modèles d’IA avancés depuis l’espace. Cette étape pourrait ouvrir la voie à une nouvelle génération d’infrastructures cloud durables, distribuées et extra-terrestres. Pour l’heure, difficile de parler d’exploitation commerciale. La maintenance, le coût des lancements et la gestion des débris orbitaux demeurent des obstacles considérables.
Comme le souligne Tom’s Hardware, le principal risque réside dans la durabilité du matériel et le scepticisme qui entoure le refroidissement par rayonnement, dont la faisabilité à grande échelle reste à démontrer.
Quoi qu’il en soit, Starcloud prévoit déjà d’adopter la future architecture NVIDIA Blackwell, encore plus performante, pour ses prochaines missions.
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