Centres de données dans l’espace : au-delà du battage médiatique, un vrai chantier d’ingénierie

Depuis un an, les centres de données orbitaux occupent les manchettes. La plupart des annonces sont des projections. Mais le 1ᵉʳ octobre dernier, Google a mis en orbite un premier satellite expérimental de son projet Suncatcher, et ses chercheurs ont publié leur conception dans la revue Joule ^{[1, 2]}.

Pourquoi l’idée séduit

Sur Terre, la construction de centres de données IA se heurte au raccordement au réseau électrique, à l’eau et à l’acceptabilité sociale. Plusieurs projets sont retardés ou abandonnés. En orbite, sur une orbite héliosynchrone aube-crépuscule, les panneaux solaires voient le Soleil presque en continu : Google avance jusqu’à huit fois plus de production par panneau par an que sur Terre¹.

La course est lancée. Starcloud a placé un GPU H100 en orbite en novembre 2025⁴. SpaceX demande une licence pour jusqu’à un million de satellites⁵. Blue Origin, Axiom et Aetherflux ont aussi des ambitions qui se concrétisent.

Pourquoi 81 petits satellites plutôt qu’un seul gros?

Plutôt qu’un satellite géant, Suncatcher propose une grappe de petits satellites en formation. Le scénario de référence compte 81 satellites à ~650 km d’altitude, à 100–200 m les uns des autres, et reliés par des lasers¹. Aucun résultat de performance n’est encore publié. Le test à deux satellites, qui vérifiera les liens optiques, est prévu début 2027⁶. 

Le choix de Google repose sur une logique d’ingénierie : répartir la puissance de calcul entre plusieurs satellites plutôt que de la concentrer dans une seule infrastructure. Cette approche modulaire permet de gérer la chaleur à l’échelle de chaque unité, de concevoir des modules compatibles avec les coiffes des lanceurs existants et de remplacer un satellite défaillant sans compromettre l’ensemble du système.

Mais cette flexibilité a un prix : il faut maintenir une formation précise et assurer des communications optiques fiables entre les satellites. C’est tout le défi de Suncatcher : démontrer qu’une architecture distribuée peut fonctionner efficacement en orbite.

Quatre obstacles de taille

1. La chaleur. Dans le vide, seule la radiation évacue la chaleur, ce qui exige de grandes surfaces de radiateurs, donc de la masse. L’article de Google reconnaît que c’est un défi majeur, mais ne chiffre ni la surface ni la masse des radiateurs¹. Une analyse d’IEEE Spectrum conclut qu’un GPU en orbite coûterait au moins dix fois plus cher à exploiter qu’au sol, même avec des hypothèses optimistes⁷. Les estimations de masse du système thermique varient d’un facteur dix selon les sources⁸.

2. Le coût de lancement. L’argument économique de Google repose sur un lancement sous ~200 $/kg vers 2035, contre environ 3 600 $/kg aujourd’hui avec le Falcon 9. Selon son propre modèle, il faudrait pour cela maintenir environ 180 vols Starship par an¹. Et la comparaison porte sur le coût de l’énergie, pas sur le coût total d’un centre de données.

3. La fiabilité. En orbite, les radiations représentent un défi important pour les composants électroniques. Si la dose totale de radiation peut être gérée par le choix des composants et le blindage, les particules énergétiques peuvent provoquer des erreurs ponctuelles, notamment des bascules de bits. Google prévoit de limiter leurs effets grâce à la redondance matérielle¹ et à des mécanismes de correction logicielle. Le défi reste d’assurer la fiabilité du système sur la durée, sans possibilité de réparation directe.

4. L’encombrement. Presque tous les projets visent la même orbite aube-crépuscule. Les demandes explicitement déposées pour cette orbite totalisent environ 111 000 satellites⁹, pour une tranche estimée à environ 1 % du volume utilisable de l’orbite basse¹⁰. Il y a aujourd’hui environ 16 000 satellites actifs⁹. Google estime qu’une puissance de calcul à l’échelle du térawatt pourraient tenir dans cette bande orbitale¹, ce que l’analyse 33FG conteste¹⁰. SpaceX répond que ses manœuvres d’évitement autonomes rendent cette densité gérable¹¹, mais la question de la coordination reste ouverte. Suncatcher, avec ses 81 satellites, est le plus modeste des projets actuels. 

Ce qu’on devrait retenir

– Court terme : le calcul en orbite se justifie d’abord pour des usages de niche, comme le prétraitement d’imagerie d’observation de la Terre avant sa descente. 

– Long terme : un centre de données généraliste à l’échelle du gigawatt est une aspiration autour de 2035 ou plus tard, conditionnelle à des coûts de lancement non démontrés.

– À surveiller : les données thermiques et les taux d’erreurs du prototype, le test de 2027, le prix réel du lancement avec Starship et la régulation de l’orbite.

Les auteurs concluent eux-mêmes que l’IA dans l’espace est prometteuse, mais comporte de sérieux défis d’ingénierie¹. Le principal mérite de Google est d’avoir mis des chiffres, des hypothèses et des limites sur la table. C’est ce qui sépare un projet de R-D d’une présentation d’investisseurs.

Références

1. Agüera y Arcas, B., Beals, T., Biggs, M., Bloom, J. V., Fischbacher, T., Gromov, K., Köster, U., Pravahan, R., Manyika, J., « Toward a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design », Joule 11, 102678 (2027).
2. Google Research, « Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design ».
3. Google, « Project Suncatcher: facts ».
4. DCD, « Starcloud-1 satellite reaches space with Nvidia H100 GPU now operating in orbit ».
5. Brookings, « Orbital data centers’ feasibility gap is a governance risk » (juin 2026).
6. Pulse 2.0, « Google launches Project Suncatcher prototype satellite to test AI infrastructure in space ».
7. IEEE Spectrum, « Why Thermodynamics Rules Future Orbital Data Centers ».
8. Forum économique mondial, « Why cooling is the real obstacle to space-based data centres » (juin 2026).
9. Secure World Foundation, « To ODC or not to ODC » (2026).
10. 33FG, « Where should space data centers live? ».
11. Forethought, « Will we really put data centers in space? ».