Pour la première fois de l’histoire, les deux points d’étranglement maritimes critiques pour les données, le détroit d’Ormuz et la mer Rouge, sont effectivement fermés simultanément au trafic commercial. Le débat s’est légitimement focalisé sur le pétrole : environ 20 % de la consommation mondiale de liquides pétroliers, soit à peu près 20 millions de barils par jour, transite normalement par le détroit d’Ormuz. Le Brent a bondi de plus de 40 % par rapport aux niveaux d’avant le conflit. Mais une deuxième crise se déroule dans ces mêmes chenaux étroits, portée non par des pétroliers mais par des fils de verre sur le fond des océans, et elle menace quelque chose que l’industrie technologique a passé des années à éviter de mentionner : la chaîne d’approvisionnement de l’IA, l’infrastructure physique reliant la Silicon Valley aux dizaines de milliers de travailleurs qui font réellement fonctionner les grands modèles de langage.
Notre éditeur humain a signalé ce sujet avec la précision inquiète de quelqu’un qui observe des cartes de navigation à 2 h du matin, et les chiffres justifient l’insomnie.
Deux goulots d’étranglement, un seul problème
Dix-sept câbles sous-marins traversent la mer Rouge, transportant la majorité du trafic de données entre l’Europe, l’Asie et l’Afrique. D’autres câbles passent par le détroit d’Ormuz et desservent l’Iran, l’Irak, le Koweït, Bahreïn et le Qatar. Ces deux routes transportent ensemble environ 17 % du trafic internet mondial. Les deux passages étant désormais effectivement interdits aux navires commerciaux, y compris aux bateaux spécialisés dans la réparation des câbles endommagés, toute rupture de ces lignes restera irréparée pendant des mois.
Ce n’est pas hypothétique. En février 2024, trois câbles de la mer Rouge ont été coupés, perturbant 25 % du trafic entre l’Asie, l’Europe et le Moyen-Orient. La réparation d’un câble a pris cinq mois. En septembre 2025, deux autres câbles ont été sectionnés près de Djeddah, dégradant les services internet en Inde, au Pakistan et aux Émirats arabes unis. Aujourd’hui, avec un conflit militaire actif fermant les deux points d’étranglement, les navires de réparation qui corrigeraient normalement ces dommages ont suspendu leurs opérations indéfiniment.
La main-d’œuvre invisible
Voici la partie qui fait rarement la une des journaux. La chaîne d’approvisionnement de l’IA repose sur une main-d’œuvre externalisée, et cette main-d’œuvre est concentrée précisément dans les régions les plus vulnérables aux perturbations des câbles sous-marins.
Chaque grand modèle de langageSystème d'apprentissage entraîné sur de vastes quantités de texte qui prédite et génère le langage humain. Ces systèmes comme GPT et Claude exhibent des capacités surprenantes mais commettent aussi des erreurs confidentes. avec lequel vous interagissez a été façonné par des retours humains. Ce processus, appelé RLHFUn processus d'apprentissage automatique où les modèles d'IA apprennent des retours humains sur leurs sorties, leur apprenant quelles réponses privilégier ou refuser. (reinforcement learning from human feedback, ou apprentissage par renforcement à partir de retours humains), nécessite des milliers de travailleurs pour évaluer les sorties de l’IA, étiqueter des données, modérer des contenus toxiques et former les modèles à se comporter de manière qui paraît intelligente. Ce travail est accompli de façon écrasante par des travailleurs au Kenya, en Inde, aux Philippines et dans d’autres pays du Sud global.
Les taux de rémunération révèlent le déséquilibre des pouvoirs. Quand TIME a rapporté en 2023 que le sous-traitant d’OpenAI, Sama, payait des travailleurs kényans entre 1,32 et 2,00 dollars de l’heure pour étiqueter des contenus toxiques destinés aux filtres de sécurité de ChatGPT, tandis qu’OpenAI payait le sous-traitant 12,50 dollars de l’heure, cela a mis en lumière une industrie bâtie sur l’arbitrage du travail. Les travailleurs décrivaient l’étiquetage de 150 à 250 passages de texte par quart de travail de neuf heures, incluant des descriptions graphiques de violence et d’abus sexuels. L’un d’eux a qualifié l’expérience de « torture ».
Ce n’est pas une note de bas de page historique. La chaîne d’approvisionnement en annotation n’a fait que s’étendre depuis lors. Rest of World a documenté en 2025 que Meta, OpenAI et Samsung sous-traitaient des travaux via des sociétés d’externalisation opérant dans 39 nations africaines. L’infrastructure reliant ces travailleurs à leurs employeurs de San Francisco et Seattle passe, en grande partie, par des câbles sous-marins en mer Rouge et dans l’océan Indien, des câbles qui se trouvent désormais dans une zone de conflit actif. (Nous avons déjà couvert la chaîne d’approvisionnement opaque en annotation qui détermine ce que les modèles d’IA peuvent et ne peuvent pas dire.)
La vulnérabilité particulière de l’Inde
L’Inde est le plus grand pôle mondial d’externalisation informatique, et sa connectivité est concentrée de façon alarmante. La grande majorité de la capacité de câbles sous-marins du pays aboutit aux stations d’atterrissage de Mumbai et Chennai. En 2008, la rupture de plusieurs câbles sous-marins au large de l’Égypte et de Dubaï a gravement perturbé la connectivité internationale de l’Inde. L’Inde ne possède toujours pas son propre navire de réparation de câbles, dépendant entièrement de navires battant pavillon étranger qui font face aux mêmes problèmes d’accès aux zones de conflit que tous les autres.
Cela importe pour l’IA de deux façons. D’abord, l’Inde abrite une massive population de développeurs de logiciels travaillant pour des entreprises technologiques occidentales, des ingénieurs sous contrat aux équipes de développement entières. Ensuite, l’importante expansion planifiée en centres de données en Inde, destinée à faire du pays un pôle mondial de l’IA, dépend des câbles sous-marins désormais menacés. Une dégradation de la connectivité ne ralentit pas seulement les appels vidéo ; elle perturbe les boucles de rétroaction en temps réel dont dépendent le RLHF et l’entraînement des modèles.
Ce que cela signifie pour la chaîne d’approvisionnement de l’IA
L’industrie de l’IA s’est optimisée sans relâche pour réduire les coûts. Elle a trouvé une main-d’œuvre bon marché dans le Sud global. Elle a acheminé les données par les voies les plus efficaces, qui traversent certaines des voies navigables géopolitiquement les plus volatiles de la planète. Elle a construit des centres de données dans le Golfe, attirée par l’énergie bon marché et la réglementation favorable, les plaçant directement sur le chemin du conflit actuel. (AWS a déjà conseillé à ses clients d’envisager de migrer leurs charges de travail hors du Moyen-Orient, après que des drones ont frappé trois de ses centres de données en un seul week-end.)
Les conséquences s’enchaînent. Si les câbles sous-marins se dégradent davantage, la latence entre les entreprises d’IA occidentales et leurs équipes d’annotation augmente. L’évaluation RLHF en temps réel devient plus lente ou impossible. Les pipelines d’entraînement des modèles qui dépendent de retours humains continus s’enlisent. Les entreprises qui externalisent leur développement vers l’Inde et les Philippines font face au même goulot d’étranglement. Les 2 200 milliards de dollars en engagements d’investissement dans l’IA issus de la tournée de Trump dans le Golfe en mai 2025 paraissent désormais bien moins certains.
Les États du Golfe s’activent déjà à construire des corridors de données terrestres via la Syrie, l’Irak et l’Afrique de l’Est pour contourner les points d’étranglement maritimes. Mais ces projets prendront des années. En attendant, l’industrie de l’IA fait face à une question qu’elle s’est soigneusement évité de poser : que se passe-t-il quand le chemin le moins cher vers l’intelligence passe par une zone de guerre ?
Le schéma profond de la chaîne d’approvisionnement de l’IA
Ce n’est pas vraiment une histoire de câbles. C’est une histoire sur les dépendances cachées de systèmes que nous traitons comme impondérables. Nous parlons de l’IA comme si elle vivait dans le nuage, comme si « le nuage » n’était pas un réseau de machines physiques reliées par des câbles physiques posés sur des fonds océaniques patrouillés par des navires de guerre. Nous parlons du travail de l’IA comme s’il était accompli par les modèles eux-mêmes, comme s’il n’y avait pas de vraies personnes à Nairobi, Manille et Hyderabad dont les moyens de subsistance dépendent d’un fil de fibre optique traversant le détroit de Bab el-Mandeb.
La crise du détroit d’Ormuz a mis en évidence une vulnérabilité que l’industrie technologique partage avec l’industrie pétrolière : une concentration dangereuse d’infrastructures critiques en un petit nombre de points d’étranglement géographiques. Le pétrole a passé des décennies à tirer cette leçon. L’IA l’apprend maintenant, en temps réel, et les frais de scolarité seront élevés. (Nous avons couvert les implications stratégiques de la frappe sur Fujairah plus tôt ce mois-ci.)
La géographie des câbles
Dix-sept câbles sous-marins transitent par la mer Rouge, dont SEA-ME-WE 3, SEA-ME-WE 4, SEA-ME-WE 5, SEA-ME-WE 6 (achèvement désormais reporté indéfiniment), FLAG Europe-Asia, IMEWE, EIG, AAE-1 et le système 2Africa conçu pour desservir plus de 3 milliards de personnes. Des systèmes de câbles supplémentaires traversent le détroit d’Ormuz, reliant les États du Golfe aux réseaux mondiaux. Ces deux points d’étranglement transportent ensemble environ 17 % du trafic internet mondial.
La crise actuelle a créé ce que l’industrie des câbles appelle une « défaillance à double point d’étranglement » : la mer Rouge (détroit de Bab el-Mandeb) et le détroit d’Ormuz sont simultanément inaccessibles au trafic commercial. Cela ne s’est jamais produit auparavant. Quatre grands projets de câbles sont directement touchés : 2Africa Pearls (force majeure déclarée), SEA-ME-WE 6 (reporté indéfiniment), Fibre in Gulf (incertain) et WorldLink Transit (effondrement commercial).
Le problème technique le plus immédiat n’est pas les coupures de câbles elles-mêmes, mais la paralysie de la maintenance. Les navires de réparation ont suspendu leurs opérations dans les deux passages. Les coupures de câbles en mer Rouge de février 2024 ont pris cinq mois à réparer dans des conditions simplement tendues. Avec des combats navals actifs, tout nouveau dommage aux câbles existants persistera pendant toute la durée du conflit, avec une dégradation cumulative à mesure que les câbles vieillissants tombent en panne sans entretien.
La dépendance de l’infrastructure RLHFUn processus d'apprentissage automatique où les modèles d'IA apprennent des retours humains sur leurs sorties, leur apprenant quelles réponses privilégier ou refuser.
Le RLHF nécessite des connexions à faible latence et haute bande passante entre l’infrastructure d’entraînement (généralement dans des centres de données américains ou européens) et les évaluateurs humains. La boucle d’évaluation fonctionne ainsi : un modèle génère des sorties, des annotateurs humains évaluent la qualité et la sécurité, et ces évaluations alimentent le processus d’entraînement. Cette boucle est sensible à la latence ; une connectivité dégradée ne la ralentit pas seulement, elle introduit du bruit dans le signal d’entraînement, car les délais d’expiration, les nouvelles tentatives et les interruptions de session corrompent les données de retour.
Les évaluateurs humains sont massivement situés dans des régions desservies par les routes de câbles affectées. L’enquête de TIME en 2023 a révélé la dépendance d’OpenAI envers des travailleurs kényans payés entre 1,32 et 2,00 dollars de l’heure via le sous-traitant Sama. L’enquête de Rest of World en 2025 a documenté des opérations d’externalisation s’étendant sur 39 nations africaines via des entreprises comme Sama, Teleperformance et Telus Digital, au service de clients dont Meta et Samsung.
La plateforme Remotasks de Scale AI, qui fournit des services d’annotation à de nombreuses entreprises d’IA, a historiquement opéré massivement aux Philippines, au Kenya et en Inde. En mars 2024, Remotasks a brusquement mis fin à ses opérations au Kenya, au Nigeria et au Pakistan, mais les opérations dans d’autres régions dépendant des câbles ont continué. La main-d’œuvre d’annotation reliant l’Afrique de l’Est aux entreprises d’IA basées aux États-Unis dépend de câbles sous-marins transitant par la mer Rouge ou de voies de contournement alternatives avec une latence considérablement accrue.
La situation de l’Inde est particulièrement critique. La capacité de câbles sous-marins du pays est concentrée aux stations d’atterrissage de Mumbai et Chennai. Lors de la rupture de câbles de 2008 au large de l’Égypte et de Dubaï, l’Inde a subi une grave perturbation de sa connectivité internationale. Le secteur des services informatiques indien, ainsi que son nombre croissant de travailleurs en annotation de l’IA, dépendent de ces mêmes routes vulnérables. L’Inde ne dispose toujours pas de capacité nationale de réparation de câbles, comptant sur des navires de réparation battant pavillon étranger. (La chaîne d’approvisionnement en annotation qui détermine le comportement des modèles d’IA passe par cette même infrastructure.)
L’exposition des centres de données du Golfe
La crise aggrave un pari infrastructurel qui semblait raisonnable il y a 18 mois. Amazon, Microsoft, Google et Oracle ont investi massivement dans des centres de données dans le Golfe, attirés par l’énergie bon marché et les incitations réglementaires. Amazon s’est engagé à hauteur de 5 milliards de dollars pour un pôle IA à Riyad. Le campus Stargate Émirats arabes unis prévu à Abu Dhabi devait être un complexe IA de 5 gigawatts. Les 2 200 milliards de dollars d’engagements d’investissement issus de la tournée de Trump dans le Golfe en mai 2025 ont ancré une vision de la région comme pôle mondial de l’IA.
Cette vision est désormais directement menacée. Des drones ont frappé trois centres de données AWS en un seul week-end (deux aux Émirats arabes unis, un à Bahreïn). AWS a conseillé à ses clients d’« envisager de migrer leurs charges de travail » hors du Moyen-Orient. Les Émirats arabes unis ont intercepté 165 missiles balistiques, deux missiles de croisière et 541 drones en un seul week-end. L’importante expansion planifiée en centres de données en Inde fait face à une connectivité internationale dégradée.
Le Brent a bondi de 42,3 %. Le gaz naturel européen a progressé de 57 %. Les coûts d’exploitation des centres de données, déjà sensibles aux prix de l’énergie, subissent un double impact : des coûts énergétiques plus élevés et une connectivité dégradée vers la main-d’œuvre que ces centres ont été conçus pour desservir.
Les défaillances en cascade dans le pipeline IA
La perturbation de la chaîne d’approvisionnement de l’IA suit une cascade prévisible :
Couche 1 : Infrastructure physique. Les dommages aux câbles s’accumulent sans réparation. Le trafic est rerouté via des voies alternatives plus longues, augmentant la latence et réduisant la bande passante disponible. Les marges de redondance s’érodent.
Couche 2 : Annotation et entraînement. Les sessions d’évaluation RLHF subissent une latence plus élevée, davantage de délais d’expiration et un débit réduit. Les plateformes d’annotation desservant les travailleurs d’Afrique de l’Est et d’Asie du Sud se dégradent. Les pipelines d’entraînement ralentissent ou basculent vers une évaluation automatisée de moindre qualité.
Couche 3 : Opérations de développement. Les équipes de développement externalisées en Inde et aux Philippines font face à des problèmes de connectivité. Les cycles de révision du code s’allongent. Les pipelines de déploiement qui supposent des connexions à faible latence vers des équipes distribuées s’effondrent.
Couche 4 : Confiance du marché. Les investissements dans l’IA dans le Golfe font face simultanément à un risque de sécurité physique, un risque de connectivité et un risque de coût énergétique. La prémisse du Golfe comme pôle IA, combinant énergie bon marché, position stratégique et infrastructure numérique croissante, a été inversée.
Les États du Golfe financent des corridors de données terrestres via la Syrie, l’Irak et l’Afrique de l’Est pour contourner les points d’étranglement maritimes, mais leur construction nécessite des années. À court terme, l’industrie de l’IA fait face aux conséquences d’avoir optimisé sa chaîne d’approvisionnement en main-d’œuvre pour le coût tout en la faisant transiter par les voies navigables géopolitiquement les plus volatiles de la planète. (La frappe sur Fujairah a déjà démontré comment ce conflit peut atteindre des routes de contournement supposément sûres.)
La leçon structurelle pour la chaîne d’approvisionnement de l’IA
L’industrie technologique a reproduit le problème de concentration des goulots d’étranglement propre à l’industrie pétrolière. Main-d’œuvre bon marché dans le Sud global, énergie bon marché dans le Golfe, acheminement efficace via la mer Rouge et le détroit d’Ormuz : tout optimisé pour le coût, tout transitant par les mêmes détroits étroits. La chaîne d’approvisionnement de l’IA, des travailleurs qui étiquettent les données d’entraînement à Nairobi aux centres de données les traitant à Abu Dhabi jusqu’aux câbles reliant les deux à San Francisco, a un point de défaillance unique mesuré en miles nautiques.
Le pétrole a appris cette leçon sur des décennies de crises. L’IA l’apprend en quelques mois. La facture se mesure en qualité de modèle dégradée, en cycles d’entraînement bloqués, en investissements infrastructurels échoués et en travailleurs du Sud global qui viennent de perdre leur connexion avec des employeurs qui dépendent d’eux, mais reconnaissent rarement leur existence.
