Data centers IA : un site peut dépasser 20 milliards de dollars à construire

Un chiffre suffit à poser le problème, à condition de dire exactement ce qu’il mesure et d’où il vient : pour un seul site de data centers IA, le coût complet de construction peut dépasser 20 milliards de dollars, et ce montant peut doubler une fois les GPU et le reste de la technologie installés. On lit ces deux montants dans le sigma insights 07/2026 de Swiss Re, publié le 27 mars 2026 [1]. Le premier n’est pourtant pas du réassureur : sa note renvoie à une publication d’Allianz Commercial de novembre 2025 sur le boom de construction des data centers, qui avance elle-même ce seuil. Le doublement, lui, est écrit par le rapport, et l’appel de note se place avant cette clause : rien n’établit s’il vient de la même source ou de Swiss Re. Les deux montants portent sur la même population, un site pris seul.

1. Le coût complet de construction d’un seul site peut dépasser 20 milliards de dollars, chiffre qu’Allianz Commercial avance en novembre 2025 et que Swiss Re reprend, et le rapport ajoute que ce montant peut doubler après installation des GPU et des autres technologies [1]. Il situe ces sites par rapport à ce qui existait avant, sans le chiffrer : les data centers bâtis aujourd’hui pour les charges d’IA sont plus grands en taille et en complexité d’ingénierie que les constructions traditionnelles antérieures, qui étaient pour les assureurs des risques familiers [1]. Il donne en revanche, dans son chapitre sur l’électricité, une mesure de ce qui change physiquement dans une salle : les serveurs traditionnels demandaient 5 à 15 kilowatts par baie, quand les serveurs d’IA peuvent en exiger plus de 100 [1]. Ces densités ne sont pas de lui non plus, il les reprend de S&P Global Energy Market Intelligence, en janvier 2026. Une fourchette d’un côté, un plancher ouvert de l’autre : je n’en tire aucun multiplicateur.
2. Le rythme d’investissement est élevé au même moment. Le rapport reprend de MUFG Americas, en décembre 2025, une prévision de dépenses d’investissement supérieure à 600 milliards de dollars en 2026 pour les cinq grands fournisseurs de cloud, qu’une de ses notes nomme : Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Meta et Apple. Le rapport donne dans la même phrase une hausse annuelle de 36 %, écrite en apposition et sans appel de note propre : l’appel qui renvoie à MUFG Americas ferme la phrase suivante du rapport, celle des 450 milliards de dollars, et le titre de la publication de MUFG porte le montant, pas le taux. Je ne rattache donc ce taux à personne. Il présente cette prévision comme largement partagée et ne la produit pas. Environ 75 % de cette dépense, soit 450 milliards de dollars, y est décrite comme directement liée à l’infrastructure physique d’IA hébergée dans de grands data centers, serveurs et processeurs graphiques compris [1]. Ce second montant n’est pas une mesure séparée : c’est 75 % appliqués au premier, et le calcul tombe juste.
3. Cette valeur se pose sur un terrain que le réassureur estime exposé, et l’unité compte autant que le pourcentage. Swiss Re écrit que plus d’un quart de la capacité américaine de data centers, mesurée en puissance et non en valeur assurée, pourrait se trouver dans des lieux connaissant au moins trois jours de forte grêle par an, en moyenne sur une période historique de 64 ans. Et qu’environ 40 % de cette même capacité pourrait se situer dans des zones où les jours de tornade sont classés de significatifs à très élevés, c’est-à-dire au moins trois jours par an avec des tornades d’intensité (E)F1 ou supérieure [1]. Ce sont deux parts d’une même population, décrites sur deux aléas différents : rien n’établit qu’elles s’excluent, et elles ne s’additionnent donc pas.

Je pousse ces éléments un cran plus loin, et cette conséquence n’engage que moi. Le rapport écrit lui-même que le succès de la souscription ne dépend pas seulement de la capacité de souscription mobilisable, mais aussi d’une évaluation technique spécialisée et d’une gestion disciplinée du cumul, et cette phrase-là ne porte aucun appel de note : elle est de lui [1]. Le même chapitre ajoute qu’il arrive que l’infrastructure soit déployée avant que les chercheurs aient pu en évaluer pleinement les dangers, et avant qu’une réglementation prescriptive existe pour les traiter, mais cette seconde phrase n’est pas de lui : son appel renvoie à un texte de J. Roman, A World of Demand, publié par la NFPA le 12 novembre 2025 [1]. Ce qui est de moi est la question qui suit : sur quelles grandeurs un cumul se suit-il, et lesquelles de ces grandeurs tiennent encore à cette échelle. Le rapport n’y répond pas. Il demande une gestion disciplinée du cumul et de la transparence sur le cumul, sans décrire aucun seuil, aucune grandeur suivie, aucun calibrage. Il ne dit pas non plus que le marché néglige ce travail, et je ne le dis pas non plus.

Ce que le rapport avance sur l’exposition physique, et avec quelle méthode

Ce que le rapport écrit. L’exposition physique ne vient pas d’un historique de sinistres. Swiss Re écrit avoir utilisé son outil CatNet®, dédié à l’évaluation des risques catastrophiques, croisé avec les données de capacité de data centers planifiée et existante publiées par comté par le Department of Energy américain. Sur cette base, plus d’un quart de la capacité américaine de data centers pourrait se trouver dans des lieux connaissant au moins trois jours de forte grêle par an, en moyenne sur une période historique de 64 ans. Pour les tornades, le réassureur estime qu’environ 40 % de cette capacité pourrait se situer en zones de jours de tornade classés de significatifs à très élevés, définies par au moins trois jours par an avec des tornades d’intensité (E)F1 ou supérieure [1]. Ce sont des jours d’aléa de part et d’autre, pas une sinistralité observée sur des data centers. La moyenne sur 64 ans n’est écrite que pour la grêle : la phrase sur la tornade ne donne aucune fenêtre d’observation, et je ne lui en prête pas. Le rapport écrit par ailleurs « nous estimons » et « pourrait », pas « se trouve ».

C’est le seul résultat chiffré que le rapport présente comme issu de sa propre modélisation, et c’est aussi celui dont je n’ai trouvé aucune vérification indépendante : le rapport ne publie ni la méthode ni les points de données de ce zonage, et les figures qui les porteraient ne sont pas lisibles.

La fenêtre de 64 ans appelle l’objection évidente, celle d’une climatologie qui décrirait un climat révolu. Le rapport y répond dans la phrase suivante : la concentration est semblable lorsqu’elle est modélisée dans les conditions climatiques actuelles [1]. Il ne chiffre pas l’écart entre les deux modélisations et ne donne pas le second résultat. Ce qu’il affirme est une robustesse au choix de la fenêtre, pas une comparaison entre deux climats. Et il ne dit pas par quel moyen cette seconde modélisation a été faite : la phrase ne nomme ni outil, ni producteur.

Ce que le rapport écrit. Une réserve lourde figure dans une note du rapport, et elle est de lui. Cette note décrit un jeu de données de capacité, le Speed to power data viewer du National Laboratory of the Rockies pour le Department of Energy, consulté le 12 mars 2026, un outil cartographique lancé par le Grid Deployment Office du ministère pour suivre la demande de puissance des data centers. Elle distingue la capacité en service, celle en construction et celle qui est seulement planifiée, et ajoute, dans ses propres termes, que le site signale un fort degré d’incertitude sur le taux d’achèvement des projets planifiés [1]. Je ne peux pas établir que c’est ce jeu-là qui porte les deux pourcentages : cette note n’a aucun appel visible dans le corps des chapitres, l’appel qui ferme la phrase de modélisation renvoie ailleurs, et le rapport porte une seconde note, celle-là bien appelée, qui renvoie à une donnée de capacité par comté du même producteur, sans que le rapport dise s’il s’agit du même jeu. La réserve tient malgré tout, parce que le corps le dit de lui-même. Le rapport ne décrit son jeu de données qu’une fois, dans la phrase sur la grêle : capacité planifiée et existante par comté, disponible auprès du Department of Energy américain. Ce pourcentage porte donc en partie sur une capacité qui pourrait ne jamais exister. La phrase sur la tornade, dans le même chapitre et dans le même exercice d’estimation, rapporte les 40 % au même dénominateur sans redire quel jeu le porte. Rien au dossier n’établit un second jeu : la réserve sur la part planifiée porte donc, en l’état, sur les deux pourcentages. La note ne donne ni la part du planifié dans l’agrégat ni l’ampleur de cette incertitude : je ne peux ni chiffrer l’effet, ni dire que ces pourcentages sont surestimés.

Ce que le rapport écrit. Le rapport traduit une fois son zonage tornade en grandeur de souscription, et une seule fois : dans ces zones, la survenance d’une tornade (E)F1 ou supérieure n’est pas improbable pendant la durée d’une police [1]. Il n’y attache aucune fréquence, et le seuil (E)F1 définit la zone, pas le dommage qu’une tornade y ferait à un data center.

Le rapport enchaîne d’ailleurs sur ce qu’un pourcentage d’exposition ne dit pas. La construction de ces bâtiments les rend sensibles aux dégâts des eaux : grandes emprises au sol, toitures à faible pente, nombreuses pénétrations de surface pour les réseaux techniques, forte sensibilité des équipements à l’humidité. Et les campus comportent des équipements extérieurs critiques, qui peuvent être directement exposés aux impacts de grêle et de débris [1]. Le rapport présente ces facteurs comme les principaux, pas comme une liste close, et ne leur associe aucun coût.

Ce que le rapport écrit. Le rapport nomme enfin le mécanisme qui aggrave le problème. La difficulté se cumule quand les promoteurs construisent de grandes grappes de data centers ensemble, ce qui se produit dans des lieux comme Abilene au Texas et en Virginie. Placer plusieurs sites dans un rayon d’environ 20 miles, soit environ 32 kilomètres, signifie qu’un événement naturel régional peut toucher d’un coup une forte densité de valeur assurée [1]. Le rayon est celui du rapport, écrit avec son « environ » : c’est la description de ce qui s’observe, pas un critère technique.

Un point mérite d’être dit parce qu’il est tentant de le franchir. Je ne rapproche pas les grappes des zones d’aléa : le rapport écrit qu’un événement naturel régional peut frapper d’un coup une forte densité de valeur assurée à l’intérieur d’une grappe, mais il n’établit nulle part que ces grappes se trouvent dans les zones de grêle ou de tornade qu’il décrit par ailleurs.

Ce que le rapport écrit. Le rapport nomme, dans ce même chapitre 3, un autre mécanisme, à une autre échelle. Dans un scénario de trajectoire la plus défavorable, un cyclone tropical traversant un marché dense comme le Texas pourrait provoquer une accumulation de sinistres, le vent et l’inondation frappant de nombreux campus et des infrastructures partagées en même temps [1]. C’est le seul endroit de ce chapitre où le rapport emploie lui-même les mots d’accumulation de sinistres, et le seul qui nomme à la fois plusieurs campus et des infrastructures partagées, là où sa phrase sur la tornade, que je cite plus bas, décrit ce qui se passe à l’intérieur d’un même campus. L’échelle n’est donc pas la même. La modalité reste entière : c’est un scénario de trajectoire la plus défavorable, que le rapport ne chiffre pas et auquel il n’attache aucune probabilité. Je n’ordonne pas ces périls entre eux.

Jimmy Keime, responsable ingénierie et nucléaire chez Swiss Re, décrit ces implantations comme des systèmes étroitement câblés, où électricité, refroidissement, matériel et logiciel s’appuient les uns sur les autres, plus proches d’un organisme vivant que d’un entrepôt garni de baies. Forbes rapporte ses propos au discours indirect, en les attribuant à Reuters [2]. Il ajoute dans la phrase suivante que perdre l’ensemble reste peu probable, et je reprends les deux propositions plutôt que la seule qui m’arrange.

Le rapport consacre un chapitre entier aux nouveaux risques d’incendie liés aux batteries lithium-ion, et reprend d’une étude FM que l’incendie a représenté 10,9 % des événements et 42,3 % du coût dans les data centers traditionnels

Ce que le rapport écrit. Le chapitre 4 du rapport s’intitule « Lithium batteries create new fire risks ». Swiss Re y écrit que, dans les constructions neuves, un changement d’exploitation clé est l’intégration d’unités de secours à batterie lithium-ion dans les baies de serveurs, et que ces unités créent, dans les salles d’équipement informatique, une source d’ignition que le rapport, reprenant une fiche de prévention FM Global de janvier 2026, décrit comme n’existant pas auparavant, ce qui peut accroître l’intensité et la fréquence des sinistres incendie [1]. Cette dernière clause se tient dans la même phrase que la formule entre guillemets et sous le même appel de note, placé en fin de phrase. Je ne peux pas trancher si cet appel couvre la seule formule citée ou la phrase entière : les guillemets internes peuvent borner ce que la note couvre, mais c’est une lecture et non un constat. Je ne rattache donc cette clause ni au rapport ni à la fiche de prévention. Aucune hausse constatée d’intensité ou de fréquence n’est donnée, et le rapport ne chiffre pas cet effet. Je ne présente pas cette formule comme les mots exacts de la fiche FM Global.

Le rapport signale par ailleurs que la révision complète 2026 des recommandations de prévention de FM a porté la résistance au feu recommandée des murs d’une heure à deux heures, pour limiter la conflagration, et durci les attentes en matière de sprinklage [1]. Ce sont des recommandations d’un assureur préventeur, pas une norme opposable.

Ce que le rapport écrit. Une note du rapport décrit trois séries d’incidents, et ce sont ses phrases à elle, sans renvoi à un rapport d’expertise ou d’autorité. Le corps du chapitre, lui, n’en mentionne que deux, la Corée du Sud et Singapour, sans date ni opérateur, et il ne les rattache pas aux batteries mais à des événements thermiques incontrôlés : le troisième cas et le rattachement aux batteries n’existent que dans la note. En Corée du Sud, en septembre 2025, une unité de secours à batterie a connu une défaillance pendant une opération de maintenance au data center du National Information Resources Service, provoquant une explosion et un incendie qui ont paralysé 647 services gouvernementaux, dont des services d’urgence et des systèmes fiscaux. À Singapour, en septembre 2024, un emballement thermique de batterie lithium-ion dans une installation de Digital Realty a brûlé plus de 36 heures, affectant lourdement les services Alibaba Cloud. En France, entre 2021 et 2023, plusieurs incidents, dont l’incendie OVHcloud de 2021, ont selon la note souligné la vulnérabilité des data centers aux incendies d’origine batterie [1]. Sur ce troisième cas, la note rattache un groupe d’incidents à une vulnérabilité générale sans dire ce qui a déclenché chacun d’eux, là où elle nomme pour les deux premiers l’unité de secours défaillante et l’emballement thermique : je reprends son groupement tel quel et je n’en tire rien de plus.

Sur ces projets, le rapport reprend d’Allianz Commercial que les prêteurs exigent une limite au coût complet de construction

Ce que le rapport écrit. Swiss Re écrit que le besoin de couverture sur ces grands projets est tiré par un besoin de financement de plusieurs milliards, ce qui crée une demande de limites assurées très élevées sur une localisation unique. Et que les institutions de financement exigent des limites couvrant le coût complet de la construction, alors même que les scénarios de perte probable maximale sont bien inférieurs [1]. Cette phrase porte un appel de note distinct de celui des 20 milliards de dollars, mais qui n’en est que l’Ibid : elle est reprise de la même publication d’Allianz Commercial de novembre 2025 sur le boom de construction des data centers.

Une seconde phrase du même rapport tire en sens contraire, et je ne cite pas l’une sans l’autre. Au chapitre suivant, sans aucun appel de note cette fois, donc en son nom propre, Swiss Re écrit que la trajectoire et le champ de débris d’une tornade peuvent traverser sans peine des bâtiments distincts d’un même campus et les endommager simultanément, et qu’un événement unique peut alors conduire à une perte supérieure à ce qu’une hypothèse de perte probable maximale mono-site d’origine humaine fait attendre, hypothèse où typiquement un seul bâtiment, ou une partie de bâtiment, est endommagé [1]. Les deux énoncés coexistent : la limite exigée passe au-dessus de la perte attendue, et la perte peut passer au-dessus de l’hypothèse. Ce n’est pas une contradiction du rapport, c’est un tiers relayé dans un chapitre et le réassureur qui parle dans un autre. Aucun montant de perte probable maximale n’est donné nulle part, et je n’en avance aucun.

Ce que le rapport écrit. Le rapport tire lui-même la conclusion que j’aurais pu être tenté de construire à sa place : le secteur de l’assurance et de la réassurance ne peut supporter qu’une fraction de cette limite à des taux compétitifs, pour les polices traditionnelles de risque construction [1]. Il ne chiffre pas cette fraction. La phrase parle du prix auquel la capacité est disponible, pas de son existence, et elle ne s’étend pas à la phase d’exploitation, qui est dans ce rapport un régime de risque distinct. Le rapport va plus loin sur cette distinction, et je ne l’avais pas repris : il écrit au chapitre 1 que réassurer et assurer des data centers à cette échelle est complexe pendant la construction, mais surtout pendant la phase d’exploitation [1]. Ce qu’il ordonne ainsi est la complexité de la couverture, pas l’ampleur du risque : il ne chiffre ni ne compare les deux phases, et je n’en tire pas que le risque d’exploitation serait le plus grand.

La proximité géographique n’est pas le seul canal de corrélation

Ce que le rapport écrit. Le rapport ne me laisse pas construire cette question tout seul : il lui consacre son chapitre 8, intitulé « Concentration risk from correlated losses across multiple insureds and lines ». Il y écrit que la transparence sur le cumul est déterminante, parce qu’un portefeuille assuré peut construire une concentration sans le vouloir. Et il nomme deux mécanismes que la proximité géographique ne recouvre pas.

Le premier. Les grands data centers sont parfois présentés aux porteurs de risque dans des programmes d’assurance séparés, par exemple séparément pour le bâtiment, les équipements et les centrales électriques, ce qui rend le cumul de capacité difficile à suivre pour les assureurs, et pourrait permettre à un sinistre unique de frapper plusieurs programmes [1]. Le rapport écrit « parfois » et ne dit pas que c’est la pratique dominante. Il écrit aussi que la concentration ainsi construite l’est sans intention.

Le second. Un grand data center concentre de nombreux locataires et intérêts assurés dans une même emprise physique, souvent derrière des systèmes critiques communs, tels que l’électricité, le refroidissement et la protection incendie, ce qui augmente la probabilité de réclamations multiples et concomitantes issues d’un même sinistre [1]. Celui-là fait tomber l’indépendance à l’intérieur d’un seul site, sans avoir besoin d’aucun rayon. Le rapport ne chiffre ni le nombre de locataires ni l’augmentation de probabilité. Son énumération est ouverte et son « souvent » n’est pas chiffré : je ne la complète pas, et je ne la donne pas pour systématique.

Ce que le rapport écrit. Ce canal appelle une précision que le rapport ne produit pas lui-même : il écrit que des rapports le suggèrent, et l’appel qui ferme sa phrase renvoie à un jeu de capacité par comté du National Laboratory of the Rockies pour le Department of Energy. Environ 30 % de la capacité de data centers planifiée aux États-Unis pourrait y disposer d’une production électrique sur site [1]. La phrase qui suit, elle, est bien de lui et ne porte aucun appel : certains hyperscalers déploient des centrales dédiées derrière le compteur pour éviter la congestion du réseau [1]. La modalité, je la garde entière : « environ », « pourrait », et la population est la capacité planifiée, pas l’installée. Un péril propre au site s’y attache, et il se lit en deux morceaux qui n’ont pas le même auteur. Que la production sur site présente de nouveaux dangers n’est pas du rapport : sa phrase est fermée par un appel qui renvoie à l’étude Cleanview, celle-là même d’où vient le chiffre des 56 gigawatts que je cite juste après. La phrase sur les systèmes de stockage d’énergie par batteries est elle aussi de lui et ne porte aucun appel : ces systèmes, qui sont des installations de site et non les unités de secours en baie du chapitre 4, apportent des risques significatifs d’incendie, d’explosion et de dégagement de gaz toxiques [1]. Le rapport ajoute une réserve : la production d’électricité n’a pas été une activité de cœur de métier des développeurs de data centers, et il range parmi les points d’attention l’exploitation de la production et du stockage sur site, ainsi que la présence ou non d’un tiers crédible [1]. C’est une question de gouvernance qu’il pose, pas un constat de défaillance.

Une de ses notes ajoute un chiffre absent de son corps : selon une étude Cleanview qu’il cite, Bypassing the Grid: How Data Center Developers Are Building Their Own Power Plants, des data centers totalisant 56 gigawatts ont annoncé des projets pour construire leur propre production électrique [1]. Ce sont des annonces, pas des capacités en service. Et ce chiffre ne se rapproche pas des 30 % ci-dessus : ni la même unité, ni la même population, ni le même statut, et le rapport ne les met jamais en regard.

Un dernier canal d’arrêt ne passe ni par le réseau électrique ni par un aléa naturel. Le rapport écrit que le stress hydrique et les décisions locales de politique de l’eau peuvent limiter directement l’exploitation, et que si des municipalités réduisent l’approvisionnement en eau pour cause de sécheresse ou de capacité, le site peut devoir changer de mode de refroidissement ou s’arrêter temporairement pour éviter d’endommager les équipements [1]. Il ne cite aucun cas réel, ne donne aucune fréquence, et ne chiffre nulle part la consommation d’eau d’un site.

Le rapport relaie enfin un facteur transversal, dans son chapitre 7, et cette phrase n’est pas de lui : elle est fermée par un appel qui renvoie à Aon, Key Risks in Design, Development and Construction of Data Centers, du 9 mai 2025. Elle s’ouvre par une concessive que je reprends entière : si les hyperscalers sont souvent perçus comme moins risqués du fait de leur contrôle complet sur l’infrastructure, la connectivité internet croissante des technologies d’exploitation, électricité, refroidissement, sûreté, supervision, crée de nouvelles vulnérabilités cyber dans l’ensemble des data centers modernes [1]. C’est le seul énoncé cyber de cet article, et il vient du courtier dont je reprends par ailleurs la projection de primes, pas du réassureur. Cette perception est rapportée par Swiss Re, elle n’y est jamais présentée comme un constat, et le rapport ne dit pas qui perçoit ainsi les hyperscalers ; et la construction est concessive, elle oppose une exposition nouvelle à une perception sans la démentir. Ce chapitre ne contient aucun chiffre. L’unique exemple que sa note donne est une attaque par rançongiciel contre Tietoevry, et la seule référence qu’elle lui attache est un communiqué de l’entreprise elle-même, daté du 25 janvier 2024, sur la poursuite des travaux de restauration après l’attaque. Cette date est celle du communiqué, pas celle de l’attaque, et je n’extrapole pas d’un cas à une fréquence.

Le chiffre de taille de marché que le rapport reprend d’un courtier

Ce que le rapport écrit. Le rapport donne un ordre de grandeur du marché, et il vient de loin : c’est une projection d’Aon, citée par Dowling Partners Securities dans sa lettre IBNR Weekly, et reprise par Swiss Re. Elle porte les primes d’assurance mondiales liées aux data centers de 10,6 milliards de dollars à 24,2 milliards de dollars d’ici 2030 [1]. Le facteur entre les deux vaut 2,283 et l’écart 13,6 milliards de dollars. Trois maillons séparent cette projection de moi : Aon, qui la produit, Dowling Partners Securities, qui la rapporte dans sa lettre IBNR Weekly, et Swiss Re, qui la reprend.

Mes réserves

Les deux montants par site portent sur la même population, mais la modalité doit être respectée : le rapport écrit que le coût complet de construction « peut dépasser » 20 milliards de dollars et qu’il « peut doubler » une fois la technologie installée. Ce sont des seuils franchissables, pas des moyennes du parc mondial. Le doublement d’un seuil reste un seuil : le convertir en un montant fermé plafonnerait ce que la source laisse ouvert, et je ne le fais pas. Je ne dispose d’aucune distribution des coûts par taille de site.

Le résumé de tête du même rapport écrit d’ailleurs que les coûts de construction d’une localisation unique peuvent atteindre 20 milliards de dollars et augmenter encore une fois la technologie installée. « Atteindre » et « dépasser » ne posent pas la même borne, et les deux formulations coexistent dans le même document. Je retiens celle du chapitre, qui est celle du corps du texte, et le résumé ne parle pas de doublement.

Le même écart interne se retrouve sur le chiffre de la tornade, et je le traite de la même façon. Le résumé de tête écrit « plus de 40 % » là où le chapitre 3 écrit « environ 40 % » : le premier pose un plancher, que la valeur ne peut pas franchir vers le bas, le second un ordre de grandeur centré, qui admet une valeur inférieure à 40. Je retiens partout « environ 40 % », la formulation du chapitre, pour la même raison que j’ai retenu « peut dépasser » sur les 20 milliards de dollars : c’est celle du corps du texte. Je ne fonds pas les deux formulations en une seule et je ne présente pas l’une comme la confirmation de l’autre. Sur la grêle, il n’y a rien de tel : le résumé et le chapitre y posent la même borne, plus d’un quart.

L’exposition américaine à la grêle et à la tornade est une estimation du réassureur lui-même, produite avec son propre outil sur la grêle et sans aucun instrument nommé sur la tornade, exprimée en jours d’aléa. La moyenne sur 64 ans porte sur la seule grêle : la phrase sur la tornade définit sa zone par au moins trois jours par an avec des tornades d’intensité (E)F1 ou supérieure, sans fenêtre ni moyenne. Ce n’est ni une sinistralité observée sur des data centers, ni un résultat confirmé par un tiers indépendant, et je n’ai trouvé aucune vérification indépendante de ces pourcentages. Le compte rendu de presse du dossier les reproduit bien, mais à l’indicatif et dépouillés de leurs modalités, ce qui ne vaut pas une seconde attestation et montre surtout que ces chiffres circulent déjà sans les réserves qui les accompagnent [2]. L’unité est une capacité en puissance : ce n’est ni un nombre de sites, ni une part de valeur assurée, et une part de mégawatts ne se convertit pas en part d’exposition.

Une anomalie du rapport mérite d’être signalée, parce que je ne sais pas la résoudre. L’appel de note qui clôt la phrase de modélisation grêle est un Ibid : il renvoie à la note appelée plus haut dans le même chapitre, sur les orages convectifs violents, et cette note désigne un entretien de presse professionnelle avec MM. McBride et Penwright, de Zurich. Ce n’est pas un producteur de données de sinistres. Je ne conclus ni que la modélisation s’appuie sur cet entretien, ni qu’il s’agit d’une coquille de numérotation : je constate seulement que le renvoi ne mène pas où on l’attendrait, et que je ne sais pas ce qu’il couvre. La méthode décrite dans la phrase, elle, ne dépend pas de sa note. Un second fait de numérotation existe dans le même rapport, que je ne relie pas au premier : sur ses vingt-neuf notes, trois n’ont aucun appel visible dans le corps des chapitres, dont celle qui porte la donnée de capacité et la réserve d’incertitude qui l’accompagne.

Toute la matière chiffrée d’exposition physique de cet article est américaine : la capacité par comté, la grêle, la tornade, les miles, Abilene et la Virginie. Les deux grandeurs mondiales que je cite plus bas, les 51 milliards de dollars d’orages convectifs violents et la hausse de 5 à 7 %, ne relèvent pas de cette exposition physique : ce sont des grandeurs du marché de la catastrophe naturelle. Je ne sais pas dans quelle mesure ces constats d’exposition se transposent hors des États-Unis, et rien dans ce que j’ai lu ne permet de le dire.

Le rapport publie trois figures et un tableau. Deux d’entre eux, les figures 2 et 3, établissent l’unité par leur titre, la capacité américaine de data centers en gigawatts par classe de jours de grêle et de jours de tornade, mais aucun point de donnée n’en est lisible dans le document publié. Ce sont précisément ces deux figures qui permettraient de contrôler le quart et les 40 %.

Enfin, ce que le rapport écrit sur le marché de la catastrophe naturelle vient de ses propres séries sigma, et précisément de sigma 1/2026: Natural catastrophes in 2025 : les pertes assurées de catastrophes naturelles y progressent de 5 % à 7 % par an en moyenne, en termes réels, sur le long terme. C’est une grandeur de pertes assurées, qui bouge avec la valeur assurée, le taux de pénétration de l’assurance et le coût des réparations, pas seulement avec l’aléa : elle ne dit pas que le risque physique croît au même rythme. Le rapport chiffre par ailleurs à 51 milliards de dollars les pertes mondiales causées par les orages convectifs violents en 2025, sans préciser s’il s’agit de pertes économiques ou de pertes assurées. Ce chiffre n’est pas rattaché à la publication précédente : le seul appel de note que porte sa phrase est celui de l’entretien de presse professionnelle avec MM. McBride et Penwright, de Zurich, dont je parle plus haut, et cet appel est accolé au sigle de l’aléa, donc placé avant la relative qui porte le chiffre. Les 51 milliards de dollars ne portent ainsi aucun appel de note, et je ne les rattache pas à cet entretien.

Reste un ordre de grandeur que j’écarte, et je préfère l’écarter à voix haute plutôt que de le taire. Le rapport écrit que le secteur ne peut supporter qu’une fraction de la limite exigée à des taux compétitifs, sans donner le moindre repère de ce que cette fraction vaut. Le second document du dossier en contient un : Aon a porté en avril son programme de capacité dédié aux data centers à 3,5 milliards de dollars, deuxième relèvement en quatre mois après une ouverture d’année à 1,5 milliard [2]. Je ne mets pas ce montant en regard du coût d’un site. C’est le programme d’un courtier, pas une capacité de marché, et le rapport écrit lui-même qu’un grand site est parfois présenté aux porteurs sous plusieurs programmes séparés : le rapprochement fabriquerait un déficit de couverture que rien dans ce que j’ai lu n’autorise. Je ne manquais donc pas de repère, j’en avais un que je refuse d’employer de cette façon.

Les questions que je poserais sur un site donné

L’implication concrète n’est plus seulement de ne pas lire ce montant isolément. Pour un souscripteur ou un risk manager, les questions se rangent en deux séries.

Sur le cumul, d’abord. Combien de fois ce site figure-t-il déjà dans mon portefeuille, sous des programmes distincts, bâtiment, équipements, production électrique. Combien de locataires et d’intérêts assurés se tiennent derrière ses systèmes critiques communs. Quels autres campus se trouvent dans son rayon d’environ vingt miles, et leur exposition à l’aléa est-elle réellement la même, ce qu’aucune source de cet article n’établit. Quelle part de son alimentation dépend du réseau local plutôt que d’une production sur site. Et quelles technologies d’exploitation sont exposées sur internet.

Sur la garantie, ensuite. Quelles exclusions, quelles sous-limites, quelle franchise, quel délai de carence. Ce que couvre la perte d’exploitation et sur quelle durée d’indemnisation, le rapport écrivant lui-même qu’une fois les GPU, les locataires et les services en place, la valeur et la complexité opérationnelle augmentent, ce qui rend critiques la perte d’exploitation, la perte de loyers et l’interruption de service [1]. Et quelle limite l’exigence de financement impose réellement, au-delà des scénarios de perte probable maximale.

Ce que le traitement prudentiel fait, ou ne fait pas, de cette concentration côté engagements souscrits est la question que j’examine dans une autre pièce du dossier, consacrée au module de concentration de Solvabilité II.

Écart au Standard Probans

J’écrivais que ma source centrale était une partie prenante et que ses estimations n’avaient aucune contrepartie indépendante. C’était largement inexact, et dans les deux sens.

Inexact en défaveur du rapport, d’abord. Il relaie beaucoup plus qu’il n’avance : les 20 milliards de dollars par site et la phrase sur les limites exigées par le financement viennent d’Allianz Commercial, la projection de primes d’Aon, citée par la lettre de marché de Dowling Partners ; la donnée de capacité par comté du Department of Energy ; la prévision de dépenses d’investissement de MUFG Americas ; les chiffres d’incendie et de liquides de FM Global ; la part des pannes imputée à l’électricité de l’Uptime Institute. Ce n’est pas une maison seule qui parle, c’est une maison qui agrège des positions de porteurs concurrents et de tiers nommés.

Cette carte ne rend pourtant pas l’article plus sûr de lui, et c’est l’enseignement que je n’attendais pas. Chaque maillon nommé est lui-même une maison qui a un intérêt sur ce qu’elle publie : deux porteurs concurrents, un courtier, un assureur préventeur, une banque. La réserve d’intérêt ne s’applique donc pas une fois, à la source centrale, elle s’applique à chaque maillon de la chaîne.

Inexact en faveur du rapport, ensuite, et c’est le point qui coûte. Là où la réserve d’intérêt mord vraiment, elle mord plus fort que je ne l’écrivais. Le seul résultat chiffré que le rapport présente comme issu de sa propre modélisation est le zonage grêle et tornade. C’est aussi celui dont je n’ai trouvé aucune vérification indépendante, le rapport n’en publiant ni la méthode ni les points de données ; celui qui porte, de l’aveu du rapport, sur une capacité planifiée autant qu’existante, quand une de ses notes signale un fort degré d’incertitude sur l’achèvement des projets planifiés ; et celui dont le renvoi documentaire, dans les notes, ne mène pas où on l’attendrait. Ces deux pourcentages sont les chiffres les plus cités de mon article, et ce sont les moins vérifiables du dossier.

Ce que cela ne répare pas, et que je ne veux pas transformer en satisfecit : savoir d’où vient un chiffre n’est pas l’avoir vérifié. Ma chaîne d’attribution est plus juste qu’avant, elle n’est pas plus courte.

Il me manque enfin une grandeur, et je n’ai pas de quoi la combler. Le rapport ne donne aucun montant de perte probable maximale, alors que tout l’écart dont je parle se mesure entre cette grandeur et le coût complet de construction. Je décris donc un écart que je ne peux pas chiffrer.

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