DeepMind

1. Modèle économique

Google DeepMind se présente comme l’équipe unifiée née du rapprochement entre DeepMind et Google Brain, chargée de bâtir la “next generation of AI systems” pour tout l’empire Google, de Gemini à AlphaFold (à propos). Les comptes propres de l’activité DeepMind restent peu lisibles à l’échelle opérationnelle: la filiale britannique continue bien de déposer des comptes au Companies House, mais les chiffres stratégiques utiles sont surtout noyés dans Alphabet. Côté groupe, Alphabet a réalisé 350 milliards de dollars de revenus en 2024, avec 183 323 salariés au 31 décembre 2024, tandis que le capex du seul quatrième trimestre a atteint 14 milliards de dollars, principalement pour les serveurs et data centers “supporting ... Google DeepMind”; le groupe vise environ 75 milliards de dollars de capex en 2025 (earnings 2024). Autrement dit: DeepMind ne vend pas seulement de la recherche, il consomme et oriente une part croissante de l’appareil industriel d’Alphabet.

2. Impact réel

L’impact positif n’est pas imaginaire. DeepMind a déjà montré qu’il pouvait réduire de 40% l’énergie de refroidissement de certains data centers Google, puis industrialiser un pilotage autonome du refroidissement (refroidissement IA). Alphabet met aussi en avant une amélioration de son efficacité: en 2024, le groupe dit avoir réduit de 12% les émissions énergétiques de ses data centers malgré une demande électrique en hausse, tout en portant la recharge de sa consommation d’eau à 64% et ses achats de nouvelle énergie propre à plus de 8 GW (rapport environnemental 2025). Mais la face matérielle reste lourde: en 2023, Google reconnaissait déjà une hausse de 13% de ses émissions totales, tirée notamment par les data centers et la chaîne d’approvisionnement, ainsi qu’une consommation de 6,1 milliards de gallons d’eau pour ses data centers, en hausse de 17% (rapport environnemental 2024). Or le contexte sectoriel se durcit: l’ADEME chiffre l’empreinte du numérique en France à 29,5 MtCO2e en 2022, dont 46% viennent des data centers, et Connaissances des Énergies relaie l’estimation de l’AIE: 415 TWh consommés par les data centers en 2024, 945 TWh attendus en 2030.

3. Innovations / partenariats

DeepMind reste une machine à percées. En mai 2024, Google DeepMind et Isomorphic Labs ont lancé AlphaFold 3, capable de prédire les interactions entre protéines, ADN, ARN et ligands avec au moins 50% de gain sur certaines méthodes existantes; le code a été ouvert à l’académique en novembre 2024. Cette brique commence à se monétiser par la périphérie: Isomorphic Labs a signé début 2024 avec Eli Lilly et Novartis pour des collaborations pouvant approcher 3 milliards de dollars hors royalties. Sur le front énergie, Google a noué fin 2024 un partenariat Intersect avec Intersect Power et TPG Rise Climate pour co-localiser nouveaux data centers et production électrique décarbonée. Et DeepMind pousse aussi sa carte “science utile” avec un partenariat CFS dans la fusion, afin d’optimiser le pilotage du tokamak SPARC.

4. Greenwashing / zones grises

Le risque de greenwashing ne vient pas d’un mensonge frontal, mais d’un décalage d’échelle. Google publie désormais des métriques très fines sur l’empreinte d’un prompt Gemini, estimé à 0,24 Wh, 0,03 gCO2e et 0,26 mL d’eau en médiane; sauf que ces chiffres sont internes, ponctuels, non vérifiés par un tiers, et ne répondent pas à la question centrale: que devient l’empreinte totale quand les usages explosent (papier méthodologique) ? Deuxième zone grise: l’efficacité énergétique par requête progresse, mais la demande globale de calcul grimpe encore plus vite. Enfin, à mesure que DeepMind entre dans la santé, la défense, l’éducation et les services publics, la promesse “responsable” va se heurter à des sujets de souveraineté, de sécurité et de dépendance industrielle bien plus politiques que techniques.

5. Positionnement stratégique

DeepMind occupe une place rare: peu d’acteurs peuvent à la fois publier dans *Nature*, alimenter un assistant grand public et peser sur la planification électrique de futurs campus IA. Le signal récent le plus clair est son rapprochement avec l’État: le MoU britannique ouvre des coopérations sur science, services publics et sécurité, tout en précisant qu’il ne crée aucun engagement financier ni avantage automatique dans les futurs marchés publics. DeepMind n’est donc plus seulement un labo vedette: c’est une infrastructure stratégique sous contrainte énergétique.

Verdict WattsElse

DeepMind avance à la frontière utile de l’IA, mais chaque promesse scientifique supplémentaire exige désormais une réponse très terrestre: où trouver l’électricité, l’eau et l’acceptabilité. Le génie algorithmique ne suffira pas; il lui faut maintenant une doctrine énergétique crédible.

Sources : deepmind.google · beta.companieshouse.gov.uk · abc.xyz · deepmind.google · sustainability.google · blog.google · infos.ademe.fr · connaissancedesenergies.org · blog.google · isomorphiclabs.com · blog.google · deepmind.google · cloud.google.com · gov.uk