Royaume-Uni : Starmer et Reeves font de l’IA un pari pour la croissance

L’intelligence artificielle est devenue l’un des piliers du discours économique de Keir Starmer et de sa chancelière de l’Échiquier, Rachel Reeves. Le 13 janvier 2025, l’exécutif britannique présente cette technologie non comme une promesse lointaine, mais comme un moyen d’améliorer rapidement la productivité, d’attirer des investissements et de moderniser l’État. L’ambition est élevée : faire de l’IA un moteur de croissance dans un pays confronté à des finances publiques contraintes, à une démographie vieillissante et à une activité économique jugée trop faible.

Ce choix intervient dans un climat de forte pression. Le 9 janvier 2025, une vente d’obligations britanniques et la baisse de la livre ont ravivé les interrogations des marchés sur les perspectives de croissance du Royaume-Uni. Pour le gouvernement travailliste, l’IA doit donc produire des résultats concrets : davantage de valeur créée par heure travaillée, des services publics plus efficaces et un environnement suffisamment attractif pour que les entreprises technologiques construisent, recrutent et innovent sur le territoire britannique.

Une stratégie économique, pas seulement technologique

Le rapport gouvernemental consacré aux opportunités de l’IA rassemble 50 recommandations. Son idée directrice est simple : le Royaume-Uni ne pourra pas tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle en se contentant de financer la recherche ou d’encourager les usages dans les entreprises. Il doit aussi garantir l’accès à la puissance de calcul, à l’électricité, aux données, aux compétences et à un cadre réglementaire prévisible.

L’IA est ici pensée comme une technologie à usage général, c’est-à-dire susceptible de transformer une grande variété d’activités, des logiciels utilisés dans les bureaux à la recherche scientifique, en passant par les services administratifs. Une telle diffusion peut soutenir la croissance, mais elle demande des investissements lourds et une coordination inhabituelle entre politique industrielle, énergie, formation, aménagement du territoire et droit.

Le gouvernement entend notamment encourager des « zones de croissance en IA ». Ces espaces doivent faciliter l’installation d’infrastructures et la concentration de projets technologiques. L’objectif est de réduire les obstacles qui ralentissent souvent les investissements : disponibilité foncière, raccordement électrique, procédures de planification et capacité de calcul.

Le Royaume-Uni part avec des atouts réels

Le pays ne commence pas de zéro. Ses universités forment des chercheurs et des ingénieurs reconnus, tandis que son écosystème technologique dispose d’une visibilité internationale. Google DeepMind, installé à Londres, constitue le symbole le plus évident de cette force de recherche. Son cofondateur et dirigeant Demis Hassabis a notamment été récompensé par le prix Nobel de chimie en 2024 pour des travaux liés à la prédiction de la structure des protéines avec l’IA.

Cet avantage scientifique est important, mais il ne garantit pas à lui seul des retombées économiques nationales. Une idée née dans un laboratoire britannique peut être développée, financée ou industrialisée ailleurs si les conditions locales ne suivent pas. Pour les autorités, le défi est donc double : conserver les talents formés au Royaume-Uni et permettre aux jeunes entreprises comme aux grands groupes d’y déployer leurs systèmes à grande échelle.

La présence d’entreprises de pointe peut aussi avoir un effet d’entraînement. Elle attire des ingénieurs, des investisseurs, des sous-traitants et des chercheurs. Mais cette dynamique dépend de facteurs très concrets : salaires compétitifs, accès aux GPU et autres capacités de calcul, énergie disponible et règles suffisamment stables pour planifier des investissements sur plusieurs années.

Les centres de données, infrastructure invisible de l’IA

Les modèles d’IA modernes reposent sur des centres de données : de vastes installations qui abritent des milliers de serveurs et de processeurs. C’est là que les systèmes sont entraînés, puis mis à disposition des entreprises, des administrations et du public. Sans ces infrastructures, une stratégie nationale de l’IA reste largement théorique.

Or leur construction est complexe. Un centre de données exige de l’espace, des équipements, des connexions réseau robustes et surtout une alimentation électrique abondante et fiable. Les coûts de l’énergie et les difficultés d’accès au réseau peuvent décourager les projets ou pousser les entreprises à choisir d’autres pays. Le gouvernement doit donc concilier l’accélération des installations avec les contraintes énergétiques et environnementales qui s’imposent à tout grand projet industriel.

Les zones de croissance en IA sont censées apporter une réponse à ce problème en regroupant les conditions nécessaires à l’accueil de ces projets. Elles ne résolvent toutefois pas, à elles seules, la question de l’électricité disponible ni celle de la rapidité des autorisations. C’est précisément là que se jouera une part essentielle de la crédibilité du plan.

La productivité, cœur du pari de Starmer et Reeves

Pourquoi la productivité est-elle si centrale ? Elle mesure, en simplifiant, la quantité de valeur produite pour une même quantité de travail. Si une salariée, un agent public, un ingénieur ou un médecin peut accomplir certaines tâches plus vite grâce à un outil fiable, l’organisation peut théoriquement améliorer son service, développer de nouveaux projets ou réduire certains coûts.

Le Fonds monétaire international estime que l’IA pourrait relever la productivité du Royaume-Uni de jusqu’à 1,5 % par an. Il s’agit d’un potentiel, non d’une garantie. Un logiciel ne crée pas automatiquement de gains économiques : encore faut-il que les organisations l’intègrent à leurs processus, forment leurs équipes, contrôlent les erreurs et adaptent la répartition du travail.

Pour le gouvernement, cet enjeu est d’autant plus important que le vieillissement de la population réduit progressivement la part des personnes en âge de travailler. Une économie où chaque travailleur peut produire davantage pourrait mieux absorber cette évolution démographique. Dans le scénario favorable, les entreprises dégageraient des ressources pour investir, innover et augmenter les rémunérations.

Mais le lien entre productivité et salaires n’est jamais mécanique. Les gains peuvent aussi être captés sous forme de profits, ou servir à financer de nouveaux investissements. La manière dont ils seront répartis entre salariés, entreprises et État dépendra des négociations salariales, du marché du travail, de la concurrence et des choix budgétaires.

L’emploi public et privé face à une transformation inégale

L’administration constitue l’un des premiers terrains d’expérimentation envisagés par le gouvernement. Des pilotes de services d’IA dans les organismes d’État doivent permettre de tester l’automatisation de certaines tâches. Selon une estimation du Tony Blair Institute, plus de 40 % des missions des fonctionnaires pourraient être automatisées.

Ce chiffre ne veut pas dire que 40 % des agents publics seraient remplacés. Il décrit le potentiel d’automatisation de missions, pas un nombre de postes voués à disparaître. Une même personne occupe des fonctions diverses : certaines sont répétitives et structurées, d’autres exigent jugement, responsabilité, relation humaine ou compréhension d’un contexte sensible. Les administrations devront aussi maintenir des voies de recours et un contrôle humain lorsque des décisions affectent directement les citoyens.

Dans le secteur privé, l’effet pourrait être plus brutal pour certains métiers de bureau. Les estimations évoquées vont de 1 à 3 millions d’emplois affectés. À court terme, l’adoption de l’IA pourrait provoquer des suppressions de postes et une hausse du chômage dans des secteurs où les tâches standardisées sont nombreuses. À plus long terme, l’expansion des technologies d’IA est aussi censée créer de nouvelles activités et de nouveaux besoins de compétences.

La question n’est donc pas seulement celle du volume total d’emplois. Elle porte sur la transition : quels postes seront transformés en premier, qui bénéficiera des nouvelles opportunités et quels travailleurs risquent d’être écartés ? La formation continue et l’acquisition de compétences liées à l’IA deviennent des éléments centraux de la politique industrielle. Sans elles, le gain de productivité pourrait s’accompagner d’inégalités accrues entre les personnes capables d’utiliser ces outils et les autres.

Données, droit d’auteur et régulation : le point d’équilibre difficile

La stratégie britannique soulève aussi des questions sensibles sur les données. Le projet de créer des jeux de données nationaux fondés sur des données publiques pourrait aider les chercheurs, les administrations et les entreprises à développer des outils adaptés aux besoins du pays. Mais l’expression « données publiques » ne dispense pas d’examiner la confidentialité, la qualité des informations, les droits des personnes et les risques de réidentification.

Le droit d’auteur est un autre point de friction. Le gouvernement envisage de permettre aux entreprises d’IA d’utiliser des œuvres protégées, une orientation qui a déjà suscité des critiques dans les secteurs créatifs et chez les éditeurs. Pour les développeurs, l’accès à de grandes quantités de contenus est essentiel à l’entraînement des modèles. Pour les auteurs, artistes, photographes, musiciens et maisons d’édition, l’enjeu est de savoir si leurs œuvres peuvent être utilisées sans autorisation explicite, sans rémunération ou sans mécanisme clair de contrôle.

Le Royaume-Uni doit ainsi éviter deux écueils. Une réglementation trop floue peut alimenter les contentieux et décourager les créateurs comme les investisseurs. À l’inverse, des règles trop lourdes ou instables peuvent freiner les entreprises innovantes et favoriser les pays où les contraintes sont moins fortes. Le gouvernement cherche un cadre qui protège les citoyens et les titulaires de droits, tout en laissant de la place à l’innovation.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains mois

Le plan britannique trace une direction, mais sa réussite dépendra de l’exécution. Dame Wendy Hall, spécialiste de l’intelligence artificielle, souligne la nécessité de transformer ces ambitions en réalisations concrètes. Cette exigence vaut particulièrement pour les infrastructures : une zone de croissance annoncée ne produit d’effets qu’une fois les projets raccordés, construits et opérationnels.

Quatre éléments permettront d’évaluer la stratégie de Keir Starmer et Rachel Reeves. D’abord, la vitesse de construction des centres de données et leur accès à l’énergie. Ensuite, la capacité du Royaume-Uni à conserver ses chercheurs et à faire émerger des entreprises nationales solides. Il faudra également observer l’adoption réelle de l’IA dans les services publics et les entreprises, au-delà des expérimentations. Enfin, la réponse apportée aux inquiétudes sur l’emploi, la protection des données et le droit d’auteur sera déterminante pour obtenir l’adhésion du public.

L’IA peut contribuer à relancer une économie, mais elle ne remplace ni une politique industrielle cohérente ni des choix sociaux clairs. Pour Londres, le pari est désormais de convertir un avantage scientifique reconnu en gains de productivité partagés, sans laisser les infrastructures, les travailleurs et les créateurs au bord du chemin.