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💡 Les Rencontres gĂ©oĂ©conomiques et gĂ©opolitiques de l’intelligence artificielle

💡 Les Rencontres gĂ©oĂ©conomiques et gĂ©opolitiques de l’intelligence artificielle

Performance Ă©conomique, modes de production, rapports de force mondiaux, perspectives
 Ce colloque organisĂ© Ă  Paris par l’Institut de relations internationales et stratĂ©giques (IRIS) et NEOMA Business School, le 2 avril, s’est penchĂ© sur les enjeux de cette technologie qui bouscule le monde du travail.

Gilles Babinet, fondateur et président de CaféIA

Si l’intelligence artificielle (IA) n’est pas une technologie nouvelle — ses fondements remontant aux travaux d’Alan Turing dans les annĂ©es 50 — la vague actuelle se distingue par une accĂ©lĂ©ration fulgurante des usages dans la vie privĂ©e et la vie professionnelle. Cette accĂ©lĂ©ration s’accompagne d’une perte de contrĂŽle inquiĂ©tante. Les dĂ©rives de Grok, l’assistant d’intelligence artificielle de la plateforme X d’Elon Musk, ou l’inquiĂ©tude croissante autour des impacts potentiellement nĂ©fastes des chatbots d’IA sur les utilisateurs vulnĂ©rables, illustrent les dangers qu’encourent les humains face Ă  une IA sans garde-fous.

Gilles Babinet, fondateur et prĂ©sident de CafĂ©IA, une initiative française d’inclusion et de dĂ©bat autour des enjeux de l’IA, explique que cette course est en grande partie motivĂ©e par la perspective d’une IA exponentielle :  une IA qui s’amĂ©liorerait elle-mĂȘme et finirait par dĂ©passer les capacitĂ©s humaines dans tous les domaines. « Cette possibilitĂ© reste quand mĂȘme un pari ! Le premier qui contrĂŽlera une IA exponentielle contrĂŽlera le monde ». Les États-Unis feraient-ils ce pari ? Ils favorisent en tous cas aujourd’hui une approche non-rĂ©gulĂ©e (‘sans freins’) de l’IA, ce qui permet de faire avancer plus vite cette technologie.

DĂ©sormais, dans ce contexte particuliĂšrement concurrentiel, les États-Unis et la Chine cherchent Ă  assurer une maitrise complĂšte de la chaine de valeur de l’IA, des semi-conducteurs au dĂ©veloppement des modĂšles d’apprentissage, en passant par le contrĂŽle des infrastructures de calcul.

« En plus de sa prĂ©dominance sur les terres rares – indispensables Ă  l’IA – la Chine a opĂ©rĂ© un rattrapage spectaculaire depuis 2010 pour dominer aujourd’hui le dĂ©pĂŽt de brevets IA au niveau mondial », explique Charles Thibout, maĂźtre de confĂ©rences en science politique (Sciences Po Strasbourg, SAGE) et chercheur associĂ© Ă  l’IRIS. « Cette vraie politique industrielle de la Chine pour rattraper les USA implique Ă©galement beaucoup de recherche et la mobilisation des gĂ©ants chinois comme Alibaba », ajoute-t-il. DeepSeek, le modĂšle chinois de l’IA ouvert et simple, destinĂ© Ă  la vente aux pays Ă©mergeants, reprĂ©sente une arme supplĂ©mentaire dans cette bataille technologique.

Philippe Barbet, professeur Ă©mĂ©rite d’économie Ă  l’UniversitĂ© Sorbonne Paris Nord et chercheur associĂ© Ă  l’IRIS, dĂ©crit la domination Ă©crasante des États-Unis sur toute la chaĂźne de valeur, des puces (Nvidia, Intel) aux donnĂ©es en nuage (Amazon, Microsoft, Google), en passant par les modĂšles de l’IA gĂ©nĂ©ratif avec Gemini, Grok, OpenAI et Anthropic.

Selon M. Barbet, la faiblesse du nombre de nouveaux entrants, qui caractĂ©rise le marchĂ© de l’IA aujourd’hui, reflĂšte le caractĂšre fermĂ© du paysage.  « C’est un marchĂ© trĂšs verrouillé », affirme-t-il. « Tout le monde observe attentivement, car il y a des positions trĂšs fortes qui se forment dans l’IA. Les premiers entrants peuvent gagner gros avec une ‘dĂ©pendance au sentier’ ».

Avec deux ans de retard sur les États-Unis et la Chine en matiĂšre de compĂ©titivitĂ© et de technologie, l’Europe semblait accepter jusqu’à prĂ©sent de se positionner comme le rĂ©gulateur, « l’arbitre » de l’IA. Cependant, son plan d’investissement IA de 200 milliards d’euros, annoncĂ© en fĂ©vrier 2026, suggĂšre qu’elle souhaite revenir dans la course. « L’arbitre ne gagne pas les matchs », interprĂšte Philippe Barbet. « L’Europe doit passer du statut de simple rĂ©gulateur Ă  celui d’acteur industriel crĂ©dible, malgrĂ© un retard difficile Ă  combler, en particulier en choisissant un modĂšle alternatif Ă  celui des USA ».

Afin de passer d’arbitre Ă  joueur, M. Babinet prĂ©conise que l’Europe adopte un modĂšle intĂ©grĂ©, standardisĂ©e et normĂ©e. Il souhaite que l’IA soit intĂ©grĂ©e dans les applications d’entreprise et s’exĂ©cute de maniĂšre native lĂ  oĂč le travail est effectuĂ©. Une telle approche reproduirait celle adoptĂ©e par la filiĂšre automobile en France Ă  ses dĂ©buts, rappelle-t-il. Effectivement, au cours des annĂ©es qui ont suivi la seconde guerre mondiale, ce secteur a structurĂ© son activitĂ© autour de la standardisation des modĂšles de vĂ©hicules et des chaĂźnes de montage, posant ainsi les bases indispensables Ă  l’essor de la productivitĂ©.

La souverainetĂ© en matiĂšre d’IA ne doit pas ĂȘtre synonyme d’isolement, avertit Alain Goudey, DGA Digital chez NEOMA Business School. Il la dĂ©finit comme la capacitĂ© Ă  « garder le choix de ses dĂ©pendances ». Il appelle aussi Ă  une « souverainetĂ© de la pensĂ©e europĂ©enne », s’appuyant sur des modĂšles frontaliers europĂ©ens (qui repousse les limites actuelles des capacitĂ©s de l’IA) comme Mistral AI ou EU GPT.

Table ronde avec Philippe Barbet, Marie Garin et Charles Thibout, animĂ©e par Camille Boulenguer, chercheuse Ă  l’IRIS, directrice de l’Observatoire gĂ©opolitique du numĂ©rique et des technologies Ă©mergentes

Entreprises : comment intĂ©grer et exploiter l’IA ?

Dans ce climat de forte concurrence internationale, l’IA transforme profondĂ©ment les modĂšles Ă©conomiques et les modes de production. Cette technologie est dĂ©sormais la « nouvelle grammaire de la performance Ă©conomique », selon M. Goudey. « Elle transforme la prise de dĂ©cision et l’innovation en entreprise ». Cette transformation touche tant l’interne que la relation client, ajoute Laurent Boyer, directeur du dĂ©veloppement commercial chez le canal de vente Europe AlloIA.

En constante Ă©volution, la technologie de l’IA n’est pas encore arrivĂ©e Ă  maturitĂ© (le sera-t-elle jamais un jour ?). Ainsi Alain Goudey conseille aux entreprises d’adopter une « stratĂ©gie de portefeuille » pour ne pas mettre tous ses Ɠufs dans le mĂȘme panier, portĂ©e par une vision d’entreprise impulsĂ©e par le haut (top down). En mĂȘme temps, il faut prendre en compte le changement majeur que l’IA opĂšre sur le web : lĂ  oĂč le SEO (rĂ©fĂ©rencement naturel) visait la visibilitĂ© du contenu, les outils de l’IA gĂ©nĂ©rative se basent sur une critĂšre diffĂ©rente : la selectionnabilitĂ© du contenu. D’oĂč l’importance d’optimiser ses contenus pour ĂȘtre sĂ©lectionnĂ© comme source. « Les entreprises doivent commencer Ă  bien rĂ©flĂ©chir Ă  leur apparition dans les recherches IA », conseille M. Goudey. Il s’agit de surveiller l’image et les informations sur son activitĂ© diffusĂ©s sur le web. « Il faut que les entreprises soient comprises, crues et lues par ces outils d’IA » rĂ©sume M. Laurent.

Sur le terrain, cĂŽtĂ© productivitĂ©, Claire Mathieu, directrice data & IA chez Suez, explique comment l’IA est devenue un outil stratĂ©gique face Ă  trois enjeux de taille :  la rarĂ©faction de la ressource en eau, les impacts du changement climatique sur les infrastructures et le vieillissement des infrastructures. « Face Ă  ces problĂ©matiques de plus en plus complexes, l’IA nous aide et devient de plus en plus indispensable, surtout pour la prĂ©diction ». Par exemple, l’IA optimise la consommation d’eau des usines de traitement et prĂ©dit les casses de canalisations. « Avec les drones et les camĂ©ras, la technologie nous permet aussi d’avoir des yeux et des oreilles lĂ  oĂč on n’en avait pas avant », ajoute-t-elle.

L’IA sĂ©duit par les gains de temps qu’elle permet. Mais pour qui et comment ? « Les gains de temps ne se traduisent pas forcĂ©ment en gains d’efficacité ! » met en garde M. Boyer. « Il ne faut pas utiliser l’IA n’importe oĂč ou bien partout ! » En effet, l’usage de l’IA pourrait faire gagner du temps Ă  une personne au sein d’une entreprise, mais pas forcĂ©ment Ă  tout le monde. Un avis partagĂ© par M. Goudey, qui insiste sur l’importance d’étudier les diffĂ©rents types de gains d’efficacitĂ© opĂ©rationnelle rendus possibles par l’IA (automation complĂšte, co-intelligence, prise de dĂ©cision
), tout en gardant en tĂȘte que « la rapiditĂ© n’est pas toujours source d’efficacité ».

« Pour l’instant on voit les gains de [performance opĂ©rationnelle] avec l’IA au cƓur du mĂ©tier, mais pas sur le fonctionnement interne de l’entreprise, » ajoute Mme Mathieu du Groupe Suez.

Table ronde avec Laurent Boyer, Alain Goudey et Claire Mathieu, animée par Delphine Manceau, directrice générale de NEOMA Business School (France)

Le pari des centres de données

Partout en Europe, on assiste Ă  un essor de sites de centres de donnĂ©es, aussi dĂ©nommĂ© « AI factories » (centres de donnĂ©es dĂ©diĂ© Ă  l’IA), en projet. La France est le 3Ăšme pays d’Europe, derriĂšre le Royaume-Uni et l’Allemagne, comptant le plus de ces installations nĂ©cessaires pour nourrir les immenses besoins de calcul informatique des outils AI.

Le plus souvent prĂ©sentĂ©s comme une aubaine pour l’attractivitĂ© du territoire et la souverainetĂ© du pays, l’installation de data centers soulĂšve nĂ©anmoins des questions sur leurs impacts, actuels et Ă  venir, en termes de foncier (artificialisation des sols, perte de terrains agricoles, impact sur la biodiversitĂ©), de consommation d’eau, d’énergie utilisĂ©e et d’emplois.

Des prĂ©occupations d’autant plus lĂ©gitimes que cette surenchĂšre de projets est basĂ©e sur un pari Ă©conomique ! Car la demande des utilisateurs en matiĂšre d’IA reste Ă  ce jour inconnue. « En tout cas, pour l’instant, les centres de donnĂ©es existants sont sous-utilisĂ©s », souligne Marie Garin, chercheuse postdoctorale au CNRS, qui compare cette situation de « terre inconnue », au pari pris sur les lignes ferroviaires aux USA entre 1880 et 1893 : notamment en raison de la nouveautĂ© technologique et des besoins en capitaux colossaux, les propriĂ©taires de chemins de fer gagnaient souvent plus d’argent grĂące Ă  la construction, aux terrains et aux droits miniers qu’avec l’exploitation des voies elles-mĂȘmes.

« Stargate », le projet amĂ©ricain d’investissement massif dans les centres de donnĂ©es, pose la question des risques de renforcement des positions dominantes des firmes installĂ©es sur un marchĂ©, et de la soutenabilitĂ© de ce projet en matiĂšre Ă©nergĂ©tique. En France, afin de prendre le contrĂŽle de son infrastructure, l’entreprise française Mistral AI lĂšve des fonds pour construire son propre centre de donnĂ©es gĂ©ant. Mais le site, en rĂ©gion parisienne, suscite des interrogations en termes d’impact environnemental (consommation d’électricitĂ© et d’eau).

La question de consommation d’énergie ont mĂȘme menĂ© Ă  l’abandon ou la remise en question de certains projets. En 2024, Dublin a refusĂ© l’installation d’un centre de donnĂ©es de Google aux motifs de l’absence d’énergies renouvelables intĂ©grĂ©es au projet et de la pression sur le rĂ©seau Ă©lectrique irlandais. En 2026, le gouvernement britannique a reconnu avoir commis une erreur en donnant le feu vert, en 2025, au dĂ©veloppement d’un site de 72,000 mĂštres carrĂ©s dans le Buckinghamshire (comtĂ© du Sud-Est de l’Angleterre), compte tenu de ses rĂ©percussions sur l’environnement et sur le rĂ©seau Ă©lectrique local.

Un choix de société

Il ne faut pas sous-estimer le pouvoir de lobbying des entreprises de la big-tech (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft
) afin de retarder ou d’influencer la rĂ©gulation, ou encore de façonner les perceptions politiques vis-Ă -vis de leurs technologies, y compris l’IA. En 2025, ces gĂ©ants comptaient 890 lobbyistes Ă  Bruxelles, soit plus que tous les dĂ©putĂ©s europĂ©ens rĂ©unis !

Cependant, malgrĂ© cette pression, le vent semble tourner vers une exigence de responsabilitĂ©. Le Parlement europĂ©enne a rĂ©agi vivement au polĂ©mique de Grok, en fĂ©vrier 2026, en votant massivement en majoritĂ© une interdiction des services d’intelligence artificielle permettant de « dĂ©nuder » des personnes sans leur consentement. En 2025, Mistral AI a publiĂ© une Ă©tude inĂ©dite afin de quantifier les impacts environnementaux de ses grands modĂšles de langage (LLM), devenant ainsi la premiĂšre entreprise du secteur Ă  lever le voile sur cette dimension de l’IA.

De nombreux autres aspects « invisibles » de l’IA subsistent. Marie Garin alerte sur la face cachĂ©e des travailleurs prĂ©carisĂ©s, souvent dans les pays Ă©mergents, exposĂ©s Ă  des contenus violents et extrĂȘmes pour entraĂźner les algorithmes. Compte tenu de cette rĂ©alitĂ©, elle interroge mĂȘme l’utilisation du mot « intelligence » dans l’IA, « qui occulte l’humain derriĂšre la machine ».

Une chose est sĂ»re : l’IA nous place devant un choix de sociĂ©tĂ©. Le monde de demain dĂ©pendra de notre capacitĂ© Ă  placer le bien commun — Ă©thique, environnement, inclusivitĂ© — au-dessus des intĂ©rĂȘts privĂ©s des acteurs Ă©conomiques qui produisent cette technologie.

« Le monde change, mais ce n’est pas une fatalité », conclut Alain Goudey sur une note d’optimisme.

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