OVHcloud ne montera pas dans le train AION ni dans celui d’Æther, les deux consortiums français candidats au programme européen des AI Gigafactories. Le message d’Octave Klaba, distillé dans un billet puis précisé auprès de Reuters, ne laisse guère de place au doute. Dans un texte au titre provocateur, « AI Gigafactory: 404 Business Model Not Found (yet)? » , le patron du groupe roubaisien l’explique par une série d’arguments qui vise moins l’ambition européenne du projet que la manière dont la France s’y prend pour la concrétiser.

Un positionnement français jugé hors d’échelle Le premier point d’achoppement tient à la géographie du marché. Lire aussi : Cloud souverain : Bruxelles choisit ses quatre champions européens AION, porté par Iliad et Scaleway aux côtés d’une trentaine de partenaires, et Æther, construit par 2CRSi et ses alliés autour de deux sites strasbourgeois, restent deux projets pensés d’abord pour répondre aux besoins hexagonaux. Or OVHcloud opère déjà des datacenters en Irlande, en Espagne, au Portugal, en Italie, en Allemagne, en Pologne et au Royaume-Uni.

Vu de Roubaix, la demande d’un seul pays ne pèse tout simplement pas assez lourd pour amortir une infrastructure de plusieurs centaines de mégawatts. « Toute stratégie nationale est vouée à l’échec », tranche Octave Klaba. Le second argument touche au portefeuille.

Octave Klaba part de l’hypothèse que la commande publique disponible pour une gigafactory française tournerait autour de 40 millions € par an, soit 200 millions sur cinq ans en cumulé. Un chiffre à ne pas confondre avec l’engagement officiel du gouvernement, qui a annoncé fin juillet 100 millions € d’achat de capacités de calcul à partir de 2027. Les 200 millions relèvent donc de l’estimation du dirigeant, pas d’une enveloppe actée par Bercy.

Or, selon le créateur d'OVHcloud, l'acquisition des seuls GPU nécessiterait au minimum 600 millions €, sans compter les datacenters, le réseau, les logiciels, l'énergie et les équipes. Pour atteindre l'équilibre financier, une gigafactory devrait générer entre 300 et 400 millions €de chiffre d'affaires annuel. La commande publique évoquée ne couvrant que 10 à 15 % de ce montant, l'essentiel du financement va reposer sur des clients privés encore à trouver ; alors même que les puces se déprécient vite d'une génération à l'autre.

Pour Octave Klaba, le risque est double : financier, si la demande solvable ne suit pas et structurel si l'infrastructure est bâtie avant que son marché ne soit sécurisé. Une prise de risque unique La troisième réserve tient à l'architecture elle-même. Lire aussi : OVHcloud crée une division "Défense" Le patron d'OVHcloud juge daté le principe d'un unique site géant qui concentre tous les risques d'exécution : le foncier, les délais de construction et la dépendance à une seule alimentation.

Car si cette configuration a du sens pour l'entraînement initial des modèles qui exige des GPU fortement interconnectés, elle l'est beaucoup moins pour le post-entraînement et l'inférence. Or, ce sont ces deux usages qui, selon lui, gagnent à être répartis sur plusieurs infrastructures autonomes plus proches des utilisateurs. Une manière de répartir aussi bien la charge que le risque en cas de panne ou d'incident.

Ce scepticisme s'explique aussi par une réalité industrielle : OVHcloud n'a pas besoin de repartir de zéro. Le groupe revendique déjà 250 MW de capacité disponible dans ses datacenters susceptibles d'accueillir des GPU ainsi que les systèmes nécessaires à l'entraînement comme à l'inférence. Sa stratégie, baptisée « Step Ahead », s'articule autour de cinq couches empilées : les GPU eux-mêmes, leur orchestration, le « Tokens as a Service », une plateforme PaaS dédiée à l'IA, puis des applications SaaS intégrant l'intelligence artificielle.

Plutôt que de financer une nouvelle brique lourde et incertaine, Octave Klaba préfère consolider un édifice déjà construit. Une infrastructure déjà en place Pragmatique, il préfère bâtir autour d'utilisateurs de GPU identifiés qui sont aussi ses propres entreprises. Soit OVHcloud, OVH AI, Shadow, Qwant, Gladia et Dragon LLM. Chacune y tient un rôle : OVHcloud pour l'infrastructure et le cloud, OVH AI pour les usages et le calcul, Shadow pour les charges intensives en GPU, Qwant comme cas d'usage moteur de recherche, Gladia sur l'IA vocale, Dragon LLM et Gladia encore pour constituer un portefeuille de modèles maison.

Lire aussi : Les hébergeurs commencent à répercuter les coûts de la RAM et des SSD Cette intégration verticale est censée garantir un taux d'utilisation nettement supérieur à celui d'une infrastructure qui cherche ses clients après coup. Octave Klaba ne ferme pourtant pas la porte au programme EuroHPC. La vraie question, écrit-il, est de savoir si une gigafactory permettrait à OVHcloud d'aller « plus vite et plus loin » dans une trajectoire déjà engagée.

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