Les responsables de l'énergie du Moyen-Orient tirent la sonnette d'alarme concernant ce qui nous attend après 2035. Leur inquiétude ? Une tempête parfaite se profile à l'horizon : les investissements dans les infrastructures GNL n'arrivent pas à suivre la demande — et la croissance explosive de l'IA accélère encore l'échéance.

Voici le problème : les centres de données alimentant les modèles d'IA sont de véritables gouffres énergétiques. On parle de niveaux de consommation capables de rivaliser avec ceux de certains pays entiers. Pendant ce temps, les capitaux investis dans de nouveaux projets de gaz naturel liquéfié ont nettement ralenti. L'équation ne tient plus.

La direction de l'énergie du Qatar constate que l'écart se creuse. Les modèles de prévision traditionnels n'avaient pas anticipé la croissance exponentielle de l'IA. Les installations de machine learning ont besoin d'une alimentation constante, et le gaz naturel reste un combustible de transition privilégié pour de nombreuses régions qui s'éloignent du charbon.

Le calendrier est crucial. Les projets approuvés aujourd'hui ne fourniront pas d'approvisionnement avant le milieu des années 2030. Si les décisions d'investissement continuent à être repoussées alors que les entreprises technologiques construisent des infrastructures informatiques massives, nous faisons face à une véritable crise d'approvisionnement. Les marchés de l'énergie pourraient devenir bien plus volatils que ce que laissent présager les prix actuels.