L’Europe peut-elle peser dans la course à l’IA entre les États-Unis et la Chine ?

Dans la compétition mondiale pour l’intelligence artificielle, l’Europe n’est ni un simple spectateur ni un troisième bloc déjà constitué. Elle se trouve dans une position plus complexe : elle possède des chercheurs, des entreprises innovantes, un vaste marché et une capacité réglementaire considérable, mais elle reste dépendante de ressources cruciales souvent contrôlées hors de ses frontières. Puces avancées, infrastructures de cloud, capital-risque et plateformes de diffusion sont autant de maillons qui déterminent aujourd’hui qui peut transformer une idée en technologie utilisée à grande échelle.

La question n’est donc pas de savoir si l’Union européenne peut reproduire à l’identique le modèle américain ou chinois. Ses institutions, son économie et ses choix démocratiques sont différents. L’enjeu est plutôt de déterminer si les États européens peuvent convertir leurs atouts en une capacité d’action autonome, sans subir les choix technologiques, économiques ou géopolitiques de Washington et de Pékin.

Une compétition qui dépasse les seuls assistants conversationnels

Le duel entre les États-Unis et la Chine ne se limite pas aux outils visibles du grand public, comme les assistants capables de rédiger un texte ou de générer une image. L’intelligence artificielle est devenue une couche technologique transversale. Elle touche la recherche scientifique, la santé, l’industrie, les transports, la cybersécurité, les services publics et, à terme, de nombreux pans de la défense et de la sécurité.

Développer une IA de pointe suppose de réunir plusieurs éléments à la fois : des données légalement exploitables, des ingénieurs et des chercheurs, de grandes capacités de calcul, des financements patients, ainsi que des entreprises capables de commercialiser les outils. Un bon laboratoire ne suffit pas nécessairement à créer un champion mondial. Inversement, une plateforme très diffusée peut accélérer l’adoption d’un modèle, même lorsque sa recherche fondamentale a été menée ailleurs.

Les données du rapport AI Index de Stanford illustrent l’écart de volume dans la création de modèles considérés comme notables en 2023. Elles ne mesurent pas à elles seules la qualité, l’utilité ou la sûreté de chaque modèle, mais elles donnent un aperçu de la concentration des capacités de développement.

Les États-Unis bénéficient notamment de l’avance de leurs entreprises du cloud et des semi-conducteurs, de la profondeur de leurs marchés financiers et de la taille de leurs plateformes numériques. La Chine, de son côté, articule politique industrielle, déploiement à grande échelle et ambition stratégique. Dans ce contexte, l’Europe doit éviter deux écueils : l’alignement passif sur des solutions conçues ailleurs et l’illusion qu’une réglementation, à elle seule, suffirait à créer une souveraineté technologique.

L’Europe dispose d’atouts, mais son écosystème reste fragmenté

L’Union européenne n’arrive pas de rien dans l’intelligence artificielle. Ses universités, ses centres de recherche, ses entreprises industrielles et son marché intérieur constituent une base significative. Des secteurs européens, tels que l’aéronautique, l’automobile, l’énergie, la santé ou la fabrication de machines, disposent par ailleurs de savoir-faire et de données industrielles qui peuvent devenir des avantages dans des applications spécialisées.

Le problème réside moins dans l’absence de compétences que dans la difficulté à les faire grandir ensemble. Une jeune entreprise peut naître dans un État membre, rechercher ses premiers clients dans un autre, accéder à des infrastructures de calcul dans un troisième et devoir composer avec des règles nationales, des langues et des marchés publics distincts. Cette fragmentation ralentit le passage du prototype au déploiement continental.

Le financement constitue une autre différence majeure. Les entreprises d’IA ont besoin de capitaux importants, non seulement pour recruter, mais aussi pour entraîner et exploiter des modèles coûteux en puissance de calcul. Les financements publics peuvent lancer une dynamique, mais ils ne remplacent pas les clients, les revenus et le capital privé nécessaires pour soutenir une croissance internationale.

Le programme Horizon Europe, doté de 95,5 milliards d’euros pour la période 2021-2027, finance la recherche et l’innovation dans de nombreux domaines, dont le numérique et l’IA. Il peut aider à faire émerger des technologies, à connecter les laboratoires et à soutenir des projets collaboratifs. Toutefois, la réussite industrielle dépend aussi de la capacité à acheter, intégrer et déployer ces innovations dans les entreprises et les administrations.

Le calcul et les infrastructures sont le nerf de la compétition

Les grands modèles d’IA ont besoin de milliers de processeurs spécialisés et de centres de données capables de les faire fonctionner. Or, l’accès à cette puissance de calcul est devenu un enjeu économique et stratégique. Sans elle, il est difficile d’entraîner des modèles ambitieux, de les tester dans de bonnes conditions, puis de servir un grand nombre d’utilisateurs.

L’Europe cherche à réduire cette contrainte en s’appuyant sur ses supercalculateurs et sur des infrastructures partagées. En décembre 2024, l’entreprise commune EuroHPC a sélectionné les sites des sept premières fabriques d’IA européennes. Leur objectif est de donner aux jeunes pousses, aux petites et moyennes entreprises ainsi qu’aux chercheurs un accès à des capacités de calcul et à un accompagnement adaptés au développement de l’IA.

Le 11 février 2025, à Paris, la Commission européenne a également annoncé l’initiative InvestAI. Elle vise à mobiliser 200 milliards d’euros d’investissements pour l’IA, dont un fonds européen de 20 milliards d’euros destiné à financer jusqu’à cinq gigafabriques d’IA. À cette date, il s’agit d’une ambition et d’un cadre de mobilisation : son efficacité dépendra des financements réellement réunis, de la rapidité des autorisations, de l’accès à l’énergie et de la capacité des projets à trouver des utilisateurs.

Le mot « infrastructure » ne désigne pas seulement les machines. Il renvoie aussi aux réseaux, aux compétences d’exploitation, à la cybersécurité, aux systèmes de stockage et à l’électricité nécessaire pour faire fonctionner des centres de données. Les exigences environnementales européennes sont parfois présentées comme un frein. Elles posent surtout une question concrète : comment augmenter les capacités de calcul tout en assurant un approvisionnement énergétique fiable et compatible avec les engagements climatiques du continent ?

L’AI Act peut devenir un atout, à condition de ne pas isoler l’innovation

L’Europe a choisi de jouer un rôle moteur dans l’encadrement de l’intelligence artificielle avec le règlement sur l’IA, souvent appelé AI Act. Ce texte repose sur une logique de niveau de risque : plus un système est susceptible d’affecter les droits, la sécurité ou les opportunités d’une personne, plus les obligations imposées à son fournisseur ou à son utilisateur sont importantes.

Le calendrier est progressif. L’AI Act est entré en vigueur le 1er août 2024. Depuis le 2 février 2025, ses premières dispositions, notamment certaines interdictions et obligations de culture de l’IA, sont applicables. D’autres règles, en particulier pour les modèles d’IA à usage général et pour les systèmes à haut risque, doivent s’appliquer selon des échéances ultérieures.

Cette régulation peut représenter un avantage si elle augmente la confiance des citoyens, des entreprises et des administrations qui hésitent à adopter des outils opaques. Elle peut aussi créer un marché plus prévisible pour les fournisseurs qui savent démontrer la qualité de leurs systèmes, documenter leurs données et gérer les risques.

Mais cette promesse n’est pas automatique. Des obligations trop difficiles à interpréter ou trop lourdes pour les petites entreprises peuvent détourner des projets vers d’autres marchés. Le défi européen consiste donc à offrir des règles lisibles, des autorités compétentes et des dispositifs d’accompagnement, sans confondre protection des droits et immobilisme technologique.

L’autonomie stratégique ne signifie pas rompre avec les États-Unis

Parler d’autonomie stratégique ne revient pas à prôner une Europe technologiquement fermée. Les entreprises européennes continueront à collaborer avec des partenaires américains, asiatiques et internationaux. Les chercheurs ont intérêt à échanger, les entreprises ont besoin de marchés mondiaux et l’innovation progresse souvent grâce aux coopérations transfrontalières.

L’autonomie signifie plutôt pouvoir choisir. Une administration, un hôpital, une entreprise sensible ou un acteur de la défense doit pouvoir évaluer les conséquences de sa dépendance à un fournisseur unique. Cela implique de savoir où sont traitées les données, quelles règles juridiques leur sont applicables, comment un service peut être audité et quelles alternatives existent en cas de rupture d’approvisionnement ou de changement géopolitique.

La guerre en Ukraine a rappelé que la sécurité européenne ne peut être pensée indépendamment des rapports de force internationaux. Dans ce cadre, l’IA soulève des questions de résilience des réseaux, de cybersécurité, de protection des informations sensibles et de continuité des services essentiels. Elle ne remplace pas une politique de défense, mais elle devient un élément de plus dans les décisions de souveraineté.

Une stratégie crédible passe par des achats publics capables de soutenir des solutions européennes lorsque cela est pertinent, par des standards d’interopérabilité qui évitent l’enfermement technique et par une coopération plus étroite entre États membres. Elle suppose aussi de ne pas tout concentrer sur quelques modèles généralistes : des outils spécialisés, fiables et adaptés aux langues, aux réglementations et aux industries européennes peuvent répondre à des besoins concrets.

Le vieillissement et les compétences, deux enjeux souvent sous-estimés

La démographie est une dimension importante du débat. Le vieillissement de la population dans plusieurs pays européens renforce les tensions sur le marché du travail, les systèmes de santé et les services publics. L’IA peut aider à automatiser certaines tâches répétitives, à assister des professionnels ou à améliorer la gestion de ressources complexes. Elle ne peut toutefois pas, à elle seule, résoudre les besoins de recrutement ni remplacer les compétences humaines dans les métiers où le jugement, la responsabilité et la relation comptent.

Le principal enjeu est donc l’adaptation du travail. Les salariés doivent pouvoir comprendre les outils qu’ils utilisent, vérifier leurs résultats et savoir dans quelles situations ils ne sont pas fiables. Les entreprises ont besoin de formations concrètes, et pas seulement de déclarations de principe sur la transformation numérique.

Cette culture de l’IA concerne aussi les citoyens. Savoir qu’un assistant peut produire une réponse plausible mais erronée, qu’une image peut être synthétique ou que des données sensibles ne doivent pas être partagées sans précaution devient une compétence de base. L’Europe peut faire de cette exigence de fiabilité et de formation un avantage, à condition de l’associer à des outils réellement accessibles et performants.

Ce qu’il faut surveiller pour savoir si l’Europe passe des intentions aux actes

Au 7 mars 2025, la trajectoire européenne reste ouverte. L’Europe n’est pas destinée à rester passive, mais son influence dépendra de décisions très concrètes dans les prochaines années. Les annonces sur les gigafabriques, les fabriques d’IA et InvestAI devront se traduire par des infrastructures disponibles, des procédures rapides et un accès réel pour les chercheurs comme pour les entreprises.

Il faudra également observer la capacité des États membres à coordonner leurs investissements, l’application pratique de l’AI Act et l’émergence d’acteurs capables de se développer sans abandonner trop tôt leur technologie ou leur marché. La coopération avec les États-Unis restera indispensable sur de nombreux sujets, tout comme le dialogue avec la Chine sur les enjeux internationaux. Mais une coopération équilibrée exige de disposer de ses propres capacités.

Le véritable critère de réussite ne sera pas seulement le nombre de textes adoptés ou de centres de calcul annoncés. Ce sera la faculté, pour les Européens, de créer et d’utiliser une IA utile, sûre et compétitive, tout en conservant la maîtrise des choix qui engagent leur économie, leurs données et leur sécurité.