Satlyt et Google Suncatcher : l'IA s'installe en orbite face à la crise des data centers

Ce n’est probablement pas une coïncidence. Les deux initiatives répondent à une même pression : sur Terre, la construction de data centers d’envergure se heurte à des oppositions liées à leur consommation d’eau et d’électricité, à des mobilisations locales contre de gros chantiers et à des interrogations politiques sur la souveraineté des données. Déplacer une partie de la puissance de calcul dans l’espace, c’est, au moins en apparence, contourner ces frictions.

Emmanuel Afullo, de Google et SpaceX à Nairobi

Derrière Satlyt, il y a une trajectoire atypique. Emmanuel Afullo, cofondateur de la startup, est passé par Google comme product manager avant de rejoindre SpaceX, puis d’implanter son projet à la croisée de deux géographies : Sunnyvale, au cœur de la Silicon Valley, et Nairobi, hub technologique est-africain. Cette double implantation n’est pas anecdotique. Elle reflète une vision dans laquelle l’innovation en infrastructure de calcul ne se réduit pas à un monopole californien, et où des marchés comme le Kenya peuvent à la fois servir de terrain d’expérimentation et attirer une clientèle différente des grands groupes nord-américains.

Satlyt se positionne comme une couche d’abstraction logicielle : l’idée est de permettre à n’importe quelle entreprise de déployer des modèles d’IA sur des satellites de tiers, sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente. L’analogie avec ce que VMware ou Snowflake ont fait pour les serveurs terrestres est explicitement revendiquée par la startup. Les premiers tests ont porté sur Gemma, le modèle de Google DeepMind, embarqué sur un satellite de la société Momentus. Résultat mesuré : une réduction de 60 % du volume des données d’erreurs transmises vers le sol, et des économies potentielles de plusieurs centaines de milliers de dollars par satellite et par an, selon les données communiquées par Satlyt à TechCrunch.

Une puissance de calcul mutualisée entre les satellites

Le concept technique mérite d’être précisé. Traditionnellement, les satellites collectent des données qu’ils transmettent au sol pour y être traitées, via un lien descendant dont la bande passante est limitée et coûteuse. En embarquant directement des modèles d’IA capables de pré-traiter ces données à bord, Satlyt propose d’effectuer une partie du travail en orbite, de n’envoyer que les résultats synthétiques, et de réduire ainsi la charge sur le lien sol-espace. L’entreprise vise des clients comme la NASA et des startups spécialisées dans la surveillance spatiale, selon TechCrunch.

À terme, la startup ambitionne de connecter plusieurs satellites entre eux pour constituer un cloud distribué orbital : les premiers tests de cette architecture multi-satellites sont annoncés pour 2027. C’est là que le projet change de dimension, en passant du calcul embarqué sur un seul engin à un réseau dont les nœuds ne seraient plus des serveurs dans un entrepôt climatisé, mais des satellites capables de se coordonner en temps réel, sans connexion terrestre permanente.

Google Suncatcher et un marché en formation rapide

Le programme Suncatcher de Google s’inscrit dans une logique complémentaire. Là où Satlyt mise sur une couche logicielle pour mutualiser la puissance de flottes existantes, Google teste un hardware conçu spécifiquement pour l’orbite : ses propres TPU, embarqués dans le satellite prototype lancé depuis Vandenberg le 1er octobre. L’objectif déclaré est d’évaluer en conditions réelles les performances de ces puces dans le vide de l’espace et en microgravité, deux contraintes qui modifient sensiblement leur comportement thermique et électronique.

Google n’est pas seul sur ce créneau. Selon Courrier International, des acteurs comme Starcloud ou Cowboy Space Company travaillent sur des projets proches, et Nvidia figure parmi les soutiens financiers de plusieurs de ces initiatives. La course aux data centers orbitaux prend ainsi la forme d’un écosystème en émergence rapide, avec d’un côté des géants capables d’investir dans leur propre hardware spatial, et de l’autre des startups qui parient sur la couche logicielle pour s’imposer comme intermédiaires entre opérateurs de satellites et utilisateurs de l’IA.

Souveraineté des données et empreinte : les angles morts

Derrière l’image forte de l’IA dans l’espace, des questions de fond demeurent ouvertes. La première concerne la souveraineté des données : sous quel régime juridique tombent les calculs effectués en orbite ? Les traités internationaux encadrent la militarisation de l’espace, mais restent largement silencieux sur les infrastructures commerciales de calcul. Des acteurs comme Satlyt ou Google pourraient ainsi opérer dans un espace légal mal défini, que les régulateurs européens ou asiatiques n’ont pas encore pleinement anticipé.

La seconde question porte sur l’empreinte environnementale réelle de ces systèmes. Le récit de l’IA orbitale est souvent présenté comme une alternative aux data centers terrestres, jugés trop gourmands en eau et en électricité. Mais ce calcul doit intégrer les coûts de lancement, la fabrication des composants électroniques et la durée de vie limitée des satellites en orbite basse. Le projet Energy Dome en Irlande, des batteries au CO₂ commandées par Google pour 200 MWh livrables en 2028 selon MIT Technology Review, rappelle que la transition énergétique liée à l’IA se joue d’abord au niveau des réseaux électriques au sol, et que l’orbite n’efface pas cette réalité.

Ce que Satlyt et Suncatcher signalent est en revanche net : la bataille pour l’infrastructure de l’IA dépasse désormais les frontières terrestres. Emmanuel Afullo, depuis son double ancrage entre la Silicon Valley et Nairobi, a choisi de parier sur cette bascule avant qu’elle ne s’impose comme une évidence. Si les résultats mesurés sur les premiers satellites tiennent à plus grande échelle, l’orbite basse s’imposera comme un nouveau terrain de la compétition technologique mondiale, avec des règles et des acteurs que les cadres réglementaires actuels ne sont pas encore équipés pour arbitrer.

Suggestions d'articles similaires