L'entreprise 5.0 : impact de l'IA sur les entreprises

D. DES STRATÉGIES PUBLIQUES AMBITIEUSES EN MATIÈRE D'IA

La plupart des États ont créé des stratégies nationales pour le développement de l'IA et ont adopté des réglementations et des instruments de gouvernance. Les entreprises ont constitué un groupe cible important pour ces initiatives gouvernementales.

Parmi les 407 initiatives recensées par l'OCDE^157(*), 115 ont été axées sur les PME, 43 sur les multinationales, 40 sur les grandes entreprises et 25 sur les microentreprises.

Parmi la grande variété d'initiatives que l'on peut trouver à l'échelle mondiale, les politiques publiques en matière d'IA ont créé des capacités institutionnelles pour fournir des orientations aux décideurs politiques, ont mis en place des dispositifs d'éthique et transparence et ont entendu stimuler l'adoption de l'IA dans les secteurs public et privé.

« Le soutien direct des pouvoirs publics comprend l'octroi de subventions pour le développement de projets d'IA dans les entreprises et le financement de startups dans le domaine de l'IA. Le soutien indirect englobe des politiques telles que les stratégies de compétences visant à promouvoir les compétences en IA au sein des systèmes éducatifs, ainsi que l'utilisation de crédits d'impôts liés aux investissements en R&D dans les entreprises. En outre, les investissements en R&D financés par les pouvoirs publics ont favorisé la création de centres et de réseaux nationaux de recherche sur l'IA » selon l'Organisation internationale des employeurs^158(*).

1. La recherche de l'autonomie en IA

Le retard de l'Europe dans l'IA peut-il être comblé ?

En 2010, les 5 premières capitalisations mondiales pesaient ensemble 920 milliards de dollars et comportaient deux acteurs de la tech^159(*). En 2026, elles représentent 18 755 milliards de dollars, soit dix-huit fois plus. Elles sont toutes concentrées dans le numérique avec cinq entreprises : Nvidia (4 910 milliards), Google (4 071 milliards) Apple (4 009 milliards), Microsoft (3 104 milliards), Amazon (2 670 milliards), toutes engagées dans le développement de l'IA.

Comme l'a souligné le rapport de la commission de l'intelligence artificielle en mars 2024^160(*), les acteurs américains dominent très largement l'amont de la chaîne de valeur de l'IA générative, que ce soit :

- La puissance de calcul, indispensable au fonctionnement des systèmes d'IA générative, dominée par Nvidia qui détient actuellement 80 % des parts de marché mondial de conception des processeurs graphiques ;

- Les plateformes de données, plateformes qui permettent aux organisations et aux particuliers à la fois d'héberger des données et d'utiliser des systèmes d'IA dominée par trois entreprises américaines qui disposent des deux tiers des parts de marché ;

- Les 30 modèles de fondation^161(*) ont été créés par douze entreprises dont la majorité est américaine ; l'Europe compte seulement trois entreprises classées, deux françaises et une allemande.

Cette domination américaine s'explique notamment par des investissements bien supérieurs à ceux consentis par la France et l'Europe. Les montants investis dans l'IA aux États-Unis étaient ainsi, en 2024, 20 fois supérieurs à ceux investis en France. À richesse comparable, nous investissons environ trois ou quatre fois moins que les Américains.

Cette dépendance a été illustrée récemment lorsque Microsoft a mis fin au support de Windows 10 le 14 octobre 2025 ; les administrations de l'État et les collectivités territoriales ont néanmoins poursuivi des investissements dans des solutions propriétaires qui perpétuent leur dépendance étrangère. Cette stratégie d'habitude, qui pèse sur les budgets publics, fragilise la maîtrise des données et handicape les projets d'autonomie numérique.

Le rapport de la commission de l'IA de mars 2024 préconisait 25 recommandations pour un montant total de 27 milliards d'euros, représentant un engagement annuel d'environ 5 milliards d'euros au cours des cinq prochaines années, dans cinq directions : l'appropriation collective, la formation et la recherche ; le déploiement de l'IA au service des citoyens ; les investissements technologiques et industriels ; la diffusion de l'IA dans l'économie ; la gouvernance française, européenne et mondiale.

Au sommet de Paris sur l'IA qui s'est tenu en février 2025, le Président de la République a annoncé 109 milliards d'euros d'investissements « privés français et étrangers pour les prochaines années », un effort comparable au plan américain Stargate doté de 500 milliards et destiné à bâtir l'infrastructure alimentant la prochaine génération d'avancées en matière d'IA, essentiellement d'immenses centres de données^162(*) et le système énergétique les alimentant, autour des entreprises OpenAI, la société d'investissement japonaise SoftBank et le géant du numérique Oracle. Toutefois, selon certains experts^163(*) « le projet s'est rapidement avéré n'être qu'un appel à financement pour supporter le seul désir d'OpenAI, l'éditeur de ChatGPT, de s'émanciper de son hébergeur Microsoft. Sa stratégie étant, donc, la construction de data centers en propre ».

2. La stratégie européenne en matière d'IA

« L'Union européenne est déterminée à devenir un chef de file mondial en matière d'intelligence artificielle, un continent de premier plan dans le domaine de l'IA » indique le plan d'action pour le continent de l'IA, publié en avril 2025^164(*).

Toutefois, plus les hyperscalers américains accélèrent sur l'IA, plus ils deviennent indispensables et plus la dépendance bascule du terrain des coûts vers celui de la gouvernance. Côté offre, les géants américains multiplient les promesses de « clouds souverains » en faveur des entreprises européennes, sans pour autant les convaincre, car leur dépendance au Cloud Act et au FISA 702 est inchangée.

a) Une asymétrie d'investissement dans l'IA

« L'Europe doit saisir l'opportunité de la transformation IA agentique pour retrouver son autonomie numérique. À elle de trouver les investisseurs et les investissements »^165(*).

Le programme InvestAI de la Commission prévoit de mobiliser jusqu'à 200 milliards d'euros sur cinq ans, dont un fonds de 20 milliards pour déployer quatre à cinq AI Gigafactories équipées chacune de plus de 100 000 puces IA de dernière génération. En parallèle, 19 AI Factories et 13 « antennes » de l'entreprise commune européenne de calcul haute performance (EuroHPC) sont déjà opérationnelles ou en cours de déploiement.

Le français Mistral AI, qui incarne l'ambition d'une alternative européenne crédible en étant la première « décacorne » française avec une valorisation de 11,7 milliards d'euros, prépare le lancement de sa plateforme cloud Compute et la construction d'un campus IA géant en Île-de-France dont le coût pourrait atteindre 30 à 50 milliards à terme.

Si l'Europe investit, l'ensemble de l'effort européen, public et privé, ressemble encore trop à une riposte « artisanale » face à une guerre industrielle.

Lancé en décembre 2023, l'Important Project of Common European Interest - Next Generation Cloud Infrastructure and Services (IPCEI - IS) représente 1,2 milliard d'euros d'aides publiques, avec 1,4 milliard d'euros d'investissements privés attendus en complément, soit 2,6 milliards d'euros au total auxquels s'ajoutent 1,3 milliard d'euros annoncés par la Commission dans le programme Digital Europe pour l'intelligence artificielle, la cybersécurité et les compétences numériques sur 2025-2027.

Cependant, Microsoft a annoncé 4 milliards d'euros d'investissement en France dans le cloud et l'intelligence artificielle et Amazon plus de 1,2 milliard d'euros supplémentaires pour ses opérations françaises.

Les deux entreprises américaines investissent donc plus de 5,2 milliards d'euros en France seulement.

L'Europe finance des dispositifs, des programmes, des trajectoires, tandis que les hyperscalers financent déjà l'infrastructure concrète, les capacités et les écosystèmes d'usage. « Elle doit apprendre à investir comme un continent, si elle ne veut pas rester cliente prisonnière d'un oligopole numérique américain qui investit comme un empire ».

b) Un bilan mitigé de l'aide aux PME

Le programme pour une Europe numérique lancé en 2021^166(*) visait à mettre en place des installations numériques paneuropéennes pour accélérer le développement et l'adoption de l'IA, en particulier dans les PME.

La Cour des comptes européenne a dressé un bilan mitigé de cette politique publique dans le rapport qu'elle lui a consacré^167(*) en août 2024.

Le programme entendait créer des installations d'essai et d'expérimentation de l'IA permettant aux innovateurs de tester leurs solutions d'IA en conditions réelles, des plateformes d'IA à la demande^168(*) et un réseau de pôles européens d'innovation numérique (PEIN) destiné à fournir aux entreprises (en particulier aux PME), à leur demande, un savoir-faire et des possibilités d'essai pour l'adoption de technologies numériques innovantes (y compris l'IA). Au moins un pôle dans chaque État membre devait posséder un savoir-faire en matière d'IA.

Les appels à projets pour des infrastructures d'IA n'ont correspondu qu'à 30 % du budget consacré à cette technologie. Alors que le budget de l'UE prévu pour les installations d'essai et d'expérimentation dans le Plan de 2018 s'établissait à 1,5 milliard d'euros, en 2024, seulement 110,8 millions d'euros avaient été engagés pour quatre installations lancées tardivement et n'étant toujours pas opérationnelles en 2024.

En avril 2022, la Commission n'avait pas mis en place le réseau de PEIN, comme l'exigeait pourtant le règlement établissant le programme pour une Europe numérique, qui n'a démarré qu'en janvier 2023

Les installations d'essai ont été créées dans un petit nombre de pays, mais, faute d'une communication adéquate sur leurs services, elles manquent de visibilité pour les PME établies dans les autres États membres.

À titre de comparaison, le plan américain NAIRR (National AI Research Resource) prévoyant des infrastructures d'IA similaires pour les chercheurs et les PME (outils d'essai, espaces de données, bibliothèques d'algorithmes et capacité de calcul), doté d'un budget total de 2,6 milliards de dollars sur six ans, exigeait une exploitation coordonnée des ressources, avec une agence gouvernementale unique et la création d'un portail d'accès unique à des catalogues et des outils de recherche et d'exploration afin d'améliorer la visibilité et l'accessibilité de l'ensemble des éléments à la disposition des PME.

Alors que les installations d'IA financées par l'UE visent à offrir un savoir-faire utile et gratuit en matière d'IA aux PME dans tous les États membres, la Cour des comptes européenne a « constaté des retards dans la mise en oeuvre et des lacunes dans la coordination, qui ont réduit ou retardé l'accessibilité pour les innovateurs potentiels de l'IA et les utilisateurs susceptibles d'adopter ces technologies ».

Comme le constate également CCI France^169(*), « l'information pourrait être mieux diffusée. Trop peu de PME ont connaissance de ces programmes ».

Dans son rapport publié le 27 septembre 2023, la Commission européenne relevait qu'en l'absence d'investissements et d'incitations supplémentaires, seulement 2 entreprises sur 3 utiliseraient l'informatique en nuage (cloud), 1 sur 3 les mégadonnées et 1 sur 5 l'IA. Elle invite en conséquence les États membres à « sensibiliser aux avantages de la numérisation des entreprises, tout en promouvant et soutenant les pôles européens d'innovation numérique ». Elle a donc relancé en janvier 2024, un nouveau paquet de mesures pour soutenir les startups et PME dans le développement d'une IA de confiance.

Alors que la Commission européenne annonçait dans sa communication du 25 avril 2018^170(*) vouloir faciliter l'accès de l'IA aux PME, et les entreprises des secteurs non technologiques, on ne peut considérer cet objectif comme atteint par la politique d'accompagnement déployée par l'Union européenne. Le marché et les acteurs privés ont pallié ces défaillances.

c) Un consortium pour mutualiser les infrastructures européennes

Afin d'atteindre l'autonomie numérique, la Commission européenne a donné, le 29 octobre 2025, son feu vert à la création du consortium Edic Digital Commons (European Digital Infrastructure Consortium), lequel vise à permettre aux États membres de concevoir, déployer et gérer ensemble des infrastructures numériques transfrontalières, dotées d'une personnalité juridique propre.

L'objectif affiché est de reprendre la main sur les communs numériques stratégiques (cloud, intelligence artificielle, cybersécurité, géomatique) en mutualisant les ressources, les expertises et les investissements.

Une gouvernance partagée entre les États participants est créée. Elle est adossée à un mécanisme de financement durable pour soutenir la production et la maintenance de ces communs à l'échelle européenne. Elle servira également d'interface entre acteurs publics et privés, afin de rapprocher les besoins des administrations et l'offre technologique des entreprises européennes.

L'Allemagne y participe pour la première fois, aux côtés de son Agence pour les technologies souveraines et du Centre pour la souveraineté numérique (ZenDiS).

En misant sur des solutions ouvertes, interopérables et durables, l'Edic Digital Commons entend favoriser l'autonomie stratégique de l'Europe, mais aussi réduire les coûts pour les administrations et créer des opportunités de marché pour les PME européennes.

Cette transition vers les communs numériques européens s'annonce donc autant technique que politique et budgétaire.

Le consortium ambitionne de mobiliser l'ensemble de l'écosystème européen - communautés techniques, académiques, publiques et privées - afin de renforcer la production et l'adoption des communs numériques. Les administrations, entreprises et citoyens sont appelés à devenir acteurs de cette dynamique collective.

d) Une certification européenne en matière de cybersécurité à la peine

Le projet européen visant à instaurer une certification de cybersécurité pour les services cloud (European Union Cybersecurity Certification Scheme for Cloud Services, EUCS) devait remplacer les référentiels nationaux comme SecNumCloud (France), C5 (Allemagne) ou ENS (Espagne) en harmonisant les exigences de sécurité cloud à l'échelle européenne.

En juillet 2024, la CNIL a estimé que, dans l'état du projet, l'EUCS ne permettait plus aux fournisseurs de démontrer qu'ils protègent les données contre l'accès d'une puissance étrangère, contrairement à la qualification SecNumCloud en France. Le régulateur a appelé à réintroduire de telles garanties^171(*). 

En 2025, le projet européen a rencontré de sérieuses difficultés. Des tensions politiques importantes et des désaccords persistants entre les États membres ont bloqué son avancement. La France, soutenue par l'Italie et l'Espagne, plaide pour une protection rigoureuse des données face aux législations étrangères. À l'inverse, la majorité des autres États membres, notamment les Pays-Bas et l'Allemagne, privilégient une approche plus flexible. La suppression du niveau de certification « High+ », qui garantissait une protection contre les lois extracommunautaires, a suscité une vive réaction en France, où beaucoup redoutent un affaiblissement de la sécurité des données sensibles.

Faute de consensus européen, la France a relancé alors sa propre stratégie de cloud souverain dans le cadre du plan France 2030, afin de soutenir les entreprises capables d'assurer la sécurité et le contrôle des données stratégiques.

Pour sortir du blocage, la Commission européenne a choisi en janvier 2026, une stratégie de contournement en recentrant l'EUCS sur le terrain de la cybersécurité, et en annonçant un futur texte, CADA, pour traiter de la question des infrastructures numérique (capacité, investissements et usages publics ultra-critiques).

Le cloud européen ne doit pas seulement être cybersécurisé, mais également souverain. Or, il dépend aujourd'hui de fournisseurs extraeuropéens.

e) Un appui à l'open source

La Commission européenne a ouvert du 6 janvier au 3 février 2026 une consultation sur l'évolution de la stratégie européenne des écosystèmes numériques open source.

La Commission constate un paradoxe : l'open source représente 70 à 90 % de l'économie numérique, mais la valeur générée profite essentiellement aux géants technologiques extraeuropéens. Pour réduire la dépendance de l'UE aux technologies non-européennes, elle veut soutenir les communautés de développeurs, mais aussi accélérer l'industrialisation des projets, accroître la visibilité des solutions et favoriser l'adoption des logiciels libres.

La stratégie s'articulera avec le futur Cloud and AI Development Act et le consortium Digital Commons Edic.

Toutefois, l'utilisation de l'open source pour l'IA générative est discutée^172(*), le qualificatif constituant un enjeu de communication et de marketing. L'open source percute le droit d'auteur^173(*) et affaiblit paradoxalement la régulation que l'Union européenne veut déployer et qui est facilitée par le modèle des licences.

f) Un étalement dans le temps de l'IA Act

L'adoption de l'IA Act par l'Union européenne a marqué un tournant historique dans la régulation de l'intelligence artificielle. Premier cadre législatif global au monde sur l'IA, ce règlement a suscité autant d'espoirs que d'inquiétudes.

L'IA Act a produit de puissants effets extraterritoriaux notamment à l'égard des entreprises américaines d'IA : certaines ont plaidé pour une harmonisation des cadres juridiques des États fédérés sur le modèle de l'Union européenne. OpenAI a ainsi adressé en août 2025 une lettre au gouverneur Newsom recommandant que la Californie s'aligne sur les cadres réglementaires tels que l'IA Act. Le code de pratique, entré en vigueur le 1^er août 2025, a été adopté par Amazon, Alphabet, Google, Microsoft et OpenAI (Meta a refusé de le signer, et xAI ne l'a signé que partiellement). Les entreprises l'ayant endossé sont présumées en conformité avec l'IA Act. L'entrée en vigueur de la régulation européenne sans encombre à ce stade est un succès pour la Commission européenne.

L'Europe court cependant le risque d'une sur-réglementation qui fragiliserait sa compétitivité technologique. Une réglementation trop contraignante pourrait décourager les entrepreneurs européens et ralentir l'adoption de l'IA, creusant encore l'écart avec la concurrence internationale.

Initialement, les obligations imposées aux entreprises par l'IA Act sur les systèmes à haut risque prévoyaient une mise en oeuvre progressive d'ici le 2 août 2026, avec une application complète au 2 août 2027.

Cependant, l'infrastructure de la régulation nécessaire pour assurer la conformité n'est pas arrivée à temps : l'Union n'a pu établir de norme technique harmonisée, de spécifications communes ni d'outils communs pour la conformité. Par ailleurs, de nombreux États membres n'ont toujours pas d'autorités de contrôle opérationnelles. Les entreprises s'étaient retrouvées dans l'incapacité opérationnelle de respecter les obligations de 2026 et les premières entreprises volontaires à avoir adopté le pacte sur l'IA ont confirmé que les lignes directrices et les moyens d'évaluation étaient insuffisants.

Globalement, l'écosystème de conformité dans l'UE en matière d'IA n'est pas prêt. Il n'était plus envisageable de maintenir les échéances de 2026.

La loi omnibus numérique (Digital Omnibus)^174(*), toujours en cours de discussion à la date de ce rapport, propose la prolongation des périodes de transition et une mise en application à condition que les normes et les directives officielles soient disponibles.

Plutôt que des reports généralisés, la Commission introduit des extensions structurées et juridiquement encadrées. Ces mécanismes repoussent collectivement la mise en application sur les systèmes à haut risque à 2027, tout en maintenant les protections fondamentales du règlement sur l'IA.

Les obligations sur les systèmes à risque élevé ne seront pas applicables tant que des outils de conformité essentiels tels que des normes harmonisées et des directives provenant de la Commission ne seront pas disponibles. Ainsi, les organisations n'ont pas à se baser sur des conjectures pour travailler sur leur conformité.

Les systèmes à risque élevé^175(*) bénéficieront de fenêtres de transition plus longues, pour prendre en compte leur dépendance aux normes retardées.

L'obligation de mettre en place une détection lisible par machine des contenus générés par l'IA^176(*) est désormais repoussée à février 2027 pour les systèmes déjà sur le marché.

La documentation, les systèmes de gestion de la qualité, la surveillance après commercialisation et les attentes en matière de contrôle humain sont adaptés de manière appropriée, pour permettre aux PME et aux petites « mid caps »^177(*) de se mettre en conformité.

L'UE propose également de supprimer l'obligation pour les fournisseurs de garantir la maîtrise de l'IA par leur personnel, en confiant cette responsabilité à la Commission et aux États membres. Un nouvel amendement au RGPD permettrait que l'intérêt légitime soit invoqué comme base légale pour entraîner les modèles d'IA, sous certaines conditions. Combinées, ces modifications entraînent un retard d'un an de facto dans la mise en application.

Jusqu'à présent, l'article 4 du règlement sur l'IA obligeait les fournisseurs et les utilisateurs de systèmes d'IA à s'assurer que leurs employés disposeraient de compétences suffisantes en matière d'IA.

Au lieu de cette obligation, il y aurait simplement une invitation aux États membres à encourager les entreprises à former volontairement leurs employés à l'IA. En d'autres termes, la loi n'imposerait plus de programmes de formation internes à l'IA, mais se contenterait de recommandations non contraignantes.

La suppression de cette obligation soulage immédiatement les entreprises en supprimant le risque d'être poursuivi en justice pour manque de formation des employés à l'IA. Les services de conformité pourront réduire les coûts liés aux formations obligatoires et réaffecter leurs ressources à d'autres domaines de conformité. Toutefois, même en l'absence d'obligation légale, les autorités de contrôle attendent implicitement que le personnel comprenne les risques et les exigences d'utilisation des systèmes d'IA. Les entreprises doivent donc continuer à investir dans la formation continue de leurs employés, non pas comme une exigence de conformité stricte, mais comme un élément de bonne gouvernance afin d'éviter toute utilisation abusive de l'IA.

g) Un lobbying américain qui affaiblit l'Europe

En 2026, l'Union européenne devrait adopter le Cloud and AI Development Act (CADA), qui a été soumis à consultation jusqu'en juillet 2025, et est présenté comme un levier destiné à stimuler les investissements dans le cloud et « l'edge computing »^178(*).

Alors que l'EUCS vise à produire un socle commun de cybersécurité pour les services cloud, le CADA vise à augmenter la capacité numérique européenne et à rendre possible des offres européennes pour des usages publics hautement critiques. Ce n'est pas un label, mais une stratégie d'infrastructure.

Autour de ce texte, une intense activité de lobbying a été constatée.

Dans le Financial Times, Kent Walker, président des affaires mondiales de Google, a averti l'Union européenne contre la tentation « d'ériger des murs » fermant le marché européen à l'IA américaine au nom de la souveraineté technologique.

La Computer and Communications Industry Association (CCIA Europe), association qui représente plusieurs géants technologiques, plaide pour la « simplification » des règles technologiques européennes afin de ne pas ralentir l'innovation, de ne pas fermer le marché européen, et de ne pas le surréguler. « Elle transforme ainsi un rapport de force industriel en débat sur la modération réglementaire. Elle ne nie pas la souveraineté ; il la redéfinit dans une version compatible avec la domination existante »^179(*).

Les discussions sur ce texte s'éternisent à rebours de la vitesse de déploiement de l'IA, alors que l'Europe devrait accélérer, car : « l'Europe raisonne encore par programmes, dispositifs, trajectoires, enveloppes réparties. Les hyperscalers, eux, agissent par masses d'investissement, rapidité d'exécution, occupation du terrain. Les uns promettent des capacités. Les autres les installent. Les uns consultent, arbitrent, temporisent. Les autres bâtissent, signent, recrutent, verrouillent ». Or, « dans le cloud, quelques mois suffisent parfois à transformer un retard en dépendance durable ».

En effet, les hyperscalers américains proposent des solutions au marché européen qu'ils qualifient de « souveraines » :

- Oracle (OCI) propose « EU Sovereign Cloud » ;

- Microsoft propose « EU Data Boundary » (qui couvre tout Microsoft Cloud, pas uniquement Azure) et une carte SecNumCloud avec Bleu Cloud (sous la direction de Orange et Capgemini) et avec Delos Cloud en Allemagne ;

- Google Cloud propose une offre « Sovereign Cloud » articulée sur les « contrôles locaux » et un volet « trusted cloud » comme S3NS en France, piloté par Thales, qui vient de recevoir sa qualification SecNumCloud ;

- AWS (Amazon) lance une offre « AWS European Sovereign Cloud » nouvelle entité cloud reprenant les technologies AWS, mais dans des infrastructures européennes, gérées par du personnel européen, et séparées (physiquement et logiquement) des opérations internationales d'AWS.

AWS gère une infrastructure qui propose déjà plus de 90 services (IA, calcul, bases de données, sécurité, stockage, etc.) en mode « souverain », et repose sur :

Une gouvernance européenne : puisque l'offre est gérée et fournie par une structure dédiée comprenant une société mère et trois filiales constituées en Allemagne, dirigées par des citoyens de l'UE soumis au droit européen. AWS crée également un Comité consultatif, dont les membres sont tous citoyens et résidents européens. Tout ceci n'est évidemment que de la poudre aux yeux d'un point de vue souveraineté juridictionnelle.

Une autonomie opérationnelle européenne : l'infrastructure qui reprend techniquement le principe des AWS Local Zones est physiquement et logiquement isolée des autres régions AWS. Elle est exploitée exclusivement par des résidents de l'UE et n'a pas de dépendance critique avec les infrastructures AWS américaines.

La résidence complète des données : Dans la même logique qu'une AWS Local Zone, toutes les métadonnées (rôles, autorisations, configurations) sont conservées intégralement dans l'UE, incluant la gestion des identités, les accès, la facturation et d'autres mesures d'utilisations. Bien évidemment, données et traitements restent également cantonnés dans la zone européenne.

Le groupe prévoit d'investir plus de 7,8 milliards d'euros en Allemagne et de soutenir environ 2 800 emplois équivalents temps plein par an. L'entité va par ailleurs étendre son infrastructure européenne en Belgique, aux Pays-Bas et au Portugal.

Il ne suffit cependant pas d'apposer le mot « Sovereign » à une offre pour que celle-ci soit officiellement « souveraine », la souveraineté opérationnelle ne pouvant être confondue avec la souveraineté juridique.

h) Le futur de l'autonomie numérique européenne dans la robotique IA ?

La souveraineté numérique concerne de nombreux aspects, dont les principaux sont d'une part, les biens numériques, puisqu'il est nécessaire de disposer de matériels de base générés sans risque de sécurité (fibres, antennes, serveurs, pare-feu, routeurs...) pour construire un système d'information de confiance et, d'autre part, les services numériques, car il est indispensable d'être capable de collecter, traiter et restituer l'information de manière sécurisée pour assurer les fonctions régaliennes de l'État (identité numérique, gestion de crise, collecte des impôts et des cotisations sociales...)^180(*).

Or, « si la souveraineté numérique était totale, elle commencerait dans une mine et finirait dans nos appareils électroniques. Car derrière l'injonction à « l'indépendance numérique », il y a une réalité industrielle faite de chaînes d'approvisionnement mondialisées et de rapports de force économiques »^181(*).

Outre les matières premières que sont les terres rares^182(*) et qui échappent à l'Europe, les usines de fabrication de puces les plus avancées, indispensables entre autres pour l'IA, sont massivement situées à Taïwan et en Corée du Sud tandis que la dépendance est tout aussi massive sur le software puisque plus de 70 % du marché du cloud européen est capté par trois géants américains.

Un fournisseur américain du Software-as-a-Service (SaaS) peut se retrouver forcé de couper l'accès à tous ses clients européens, sans contournement possible pour ces derniers. Par ailleurs, le Cloud Act autorise, sous certaines conditions, les autorités de surveillance à accéder aux données stockées par les fournisseurs américains quelle que soit leur localisation. « Dans ces conditions, parler de souveraineté numérique « totale » n'a pas de sens : sans contrôle sur les composants matériels et sans contrôle sur les briques logicielles, il n'y a pas d'autonomie numérique possible ».

C'est ainsi que les acteurs européens du numérique et de l'IA composent avec les hyperscalers américains. Ainsi, Bleu, co-entreprise d'Orange et de Capgemini pour distribuer Microsoft Azure et Microsoft 365 dans un cadre garantissant la protection des données contre les lois de surveillance américaines (Cloud Act, FISA), est en train d'obtenir la qualification SecNumCloud. De même, Thalès et Google Cloud Platform, entité « indépendante juridiquement et techniquement de Google », ont fondé une entreprise commune, S3NS, garantissant également d'être à l'abri des lois extraterritoriales américaines.

Cette stratégie d'alliance entre les acteurs européens du numérique et les hyperscalers américains s'accompagne d'un plan européen de réduction de la dépendance dans le domaine des semi-conducteurs. Le plan European Chips Act^183(*), lancé en 2023, repose sur un engagement de plus de 43 milliards d'euros de financements publics et privés jusqu'en 2030 pour stimuler la recherche, la production et la résilience des chaînes de valeur européennes. L'objectif est de doubler la part du marché européen dans la production mondiale de puces, de moins de 10 % aujourd'hui à 20 % d'ici 2030. Pour l'atteindre, sept décisions d'aides d'État concernant des installations de semi-conducteurs au premier plan représentant un investissement public et privé total de plus de 31,5 milliards d'euros ont approuvées par la Commission européenne, au bénéfice d'entreprises européennes comme STMicroelectronics, Infineon, NXP ou Bosch.

Même si les objectifs européens de ce plan sont atteints, il renforcera sa souveraineté industrielle sur des puces spécialisées, mais ne comblera pas, à court terme, sa dépendance sur les composants les plus critiques pour le numérique contemporain que maîtrisent aujourd'hui trois entreprises seulement : TSMC, Intel et Samsung.

Si la bataille du hardware paraît compromise, il reste à l'Europe à livrer celle de la robotique. Avec l'IA, la robotique fabriquera demain les puces et infrastructures industrielle. L'IA robotique européenne peut se développer à la triple condition d'une alliance industrielle européenne, d'un investissement massif et d'un protectionnisme assumé.

3. La stratégie française en matière d'IA

À la suite du rapport Villani de 2018^184(*), le Gouvernement français a lancé en 2018 une stratégie nationale pour l'IA visant à doter la France de capacités de recherche compétitives et à diffuser les technologies d'IA au sein de l'économie. La France a ainsi été un des premiers pays européens à avoir formulé une stratégie globale en IA autour d'un plan spécifique pour la recherche avec la mise en place du programme national de recherche en intelligence artificielle (PNRIA), chargé d'assurer la cohérence et la structuration de l'ensemble de l'écosystème français de recherche en IA.

Le lancement du plan « France 2030 », en octobre 2021, vise en outre à développer la compétitivité industrielle et les technologies d'avenir.

a) Trois phases de stratégie nationale en faveur de l'IA

La première phase de la stratégie nationale (2018-2022) a consisté à renforcer les capacités de recherche de la France en favorisant la création et le développement d'un réseau d'instituts interdisciplinaires d'IA, le soutien à des chaires d'excellence en IA, le financement de programmes doctoraux et l'investissement dans les capacités de calcul de la recherche publique.

La deuxième phase (2022-2025), a eu pour objectif de diffuser l'IA dans l'économie avec trois leviers principaux : la formation et la recherche, le soutien à une offre à l'état de l'art et le rapprochement entre l'offre et la demande en IA.

La troisième phase de la SNIA, lancée en février 2025, vise à élargir la diffusion de l'IA au-delà des spécialistes (entreprises, territoires, citoyens) ; renforcer la complémentarité entre l'État, l'Union européenne, les collectivités locales et le secteur privé ; et répondre aux défis sociétaux (emploi, éducation, souveraineté technologique).

Cependant, comme le constate le ministère chargé de l'Intelligence artificielle et du numérique^185(*), « malgré sa position de leader européen sur l'IA grâce à un écosystème attractif, la diffusion des technologies dans l'économie reste trop lente ». En effet, « les deux tiers des crédits des phases précédentes ont été consacrés à la recherche et à l'enseignement supérieur, ce qui était indispensable pour poser les bases. Aujourd'hui, la priorité doit aller au soutien direct aux entreprises, pour les aider à lever les verrous technologiques qui leur permettront de proposer des solutions à forte valeur ajoutée ».

Le ministère partage ainsi le constat de la Cour des comptes : jusqu'à présent, « la stratégie nationale n'avait pas fait de l'adoption de l'IA par les entreprises un axe central, et les dispositifs existants n'avaient pas atteint l'échelle nécessaire ». Il est donc temps de changer de cible et d'échelle.

b) Un coût de 2,4 milliards d'euros

(1) Une politique publique nationale complétée par des initiatives régionales

La Cour des comptes a évalué ces deux premières phases dans un rapport de novembre 2025^186(*).

La France a investi 1,3 milliard d'euros dans la première phase (2018-2022) et 1,1 milliard d'euros dans la deuxième phase (2023-2025) de la SNIA. Ces efforts ont permis de structurer un écosystème de recherche performant :

• 4 000 chercheurs travaillent aujourd'hui sur l'IA en France, plaçant le pays au 3? rang mondial en recherche et formation ;

• La France est passée de la 13? à la 5? place dans le Global AI Index entre 2024 et 2025 ;

• Plus de 1 000 startups actives dans l'IA en 2025, contre 500 en 2021, avec 16 licornes intégrant l'IA dans leur modèle ;

• Le supercalculateur Jean Zay, étendu à 126 pétaflops^187(*), est l'un des plus écoresponsables au monde, chauffant l'équivalent de 1 500 logements grâce à la récupération de sa chaleur fatale.

La France se distingue aussi sur la scène internationale, avec le Sommet pour l'action sur l'IA (février 2025), qui a réuni plus de 100 pays et consolidé son rôle dans la gouvernance mondiale de l'IA. Elle exerce un leadership européen avec des initiatives comme la coalition pour une IA durable et l'Alliance ALT-EDIC pour les langues et les données culturelles.

Face à l'émergence de l'IA générative, la France a su s'adapter :

• 10 acteurs français se positionnent désormais sur des modèles génératifs, couvrant des domaines variés (santé, défense, éducation, etc.) ;

• 109 millions d'euros ont été engagés pour soutenir les communs numériques et l'extension des infrastructures de calcul ;

• La France est le 1?? pays européen en nombre de projets d'investissement étranger dans l'IA.

Malgré ces succès, la Cour des comptes souligne des lacunes majeures de la politique publique en matière d'IA :

• Diffusion dans les entreprises : seules 7 % des entreprises de plus de 10 salariés utilisent une solution d'IA spécifique à leurs besoins (objectif : 20 % en 2030) ;

• Formation initiale et continue : peu d'actions concrètes sont déployées pour adapter les programmes scolaires et universitaires à l'IA. Les 39 200 diplômés annuels en IA en 2023 devraient atteindre 101 600 en 2030, mais les moyens restent insuffisants ;

• Transformation de l'action publique : peu de projets sont aboutis, malgré des initiatives comme Albert API (automatisation de tâches administratives) ou Compar IA (comparaison de modèles de langage).

Pour la Cour des comptes : « La révolution de l'IA n'est plus l'affaire de spécialistes, mais une priorité transversale ». Pour rester compétitive, la France doit consolider ses succès tout en comblant ses retards, notamment en matière de formation, d'adoption par les entreprises et de transformation publique.

Il est d'autant plus surprenant de constater que cette stratégie n'a pas été pilotée entre le départ en juillet 2025 du coordinateur national pour l'intelligence artificielle et l'arrivée de son successeur en mars 2026, alors qu'il s'agit d'une politique publique de priorité nationale dont la Cour des comptes a souligné la nécessité d'en renforcer le pilotage.

Pour la troisième phase de la SNIA, la Cour formule dix recommandations clés :

1. Renforcer le pilotage interministériel avec un secrétariat général dédié ;

2. Pérenniser l'excellence en recherche et formation, en clarifiant les rôles des acteurs ;

3. Accélérer les capacités de calcul via des partenariats public-privé ;

4. Soutenir le transfert de la recherche vers l'industrie, notamment via la commande publique ;

5. Promouvoir une IA frugale, sobre et de confiance, en lien avec les enjeux européens ;

6. Adapter les formations à tous les secteurs et anticiper les mutations du marché du travail ;

7. Massifier l'adoption de l'IA par les entreprises, en partageant les cas d'usage et en accompagnant les PME ;

8. Investir dans la donnée : accès, qualité, protection et stockage souverain ;

9. Développer une filière réaliste en composants électroniques pour l'IA ;

10. Transformer l'action publique par l'IA, avec des mécanismes incitatifs et des formations pour les agents.

Le programme IA Booster France 2030, élaboré par Bpifrance, propose aux entreprises françaises (PME et ETI) de tout secteur d'activité, avec une priorité donnée aux entreprises ayant un effectif compris entre 10 et 2 000 collaborateurs et réalisant plus de 250 000 euros de chiffre d'affaires HT, quatre prestations :

1. Une sensibilisation avec des outils d'auto-diagnostic (Autodiag IA)^188(*), des modules de formation en ligne^189(*), ou encore les webinaires et tables rondes en ligne du programme « Osez l'IA » ;

2. Un accompagnement personnalisé visant à identifier des axes de croissance par l'exploitation des données et mettre en oeuvre de premières recommandations visant à optimiser l'activité d'une entreprise (« Diagnostic Data IA »)^190(*). Son coût est de 13 000 € HT pris en charge à 50 % par Bpifrance ; 1 200 entreprises ont été accompagnées depuis 2024 et 2 000 entreprises le seront en 2026-2027 ;

3. Une mission « choix de l'approche IA ^191(*)» visant à qualifier la ou les solutions IA répondant aux besoins identifiés par l'entreprise et à établir le plan de mise en oeuvre. Son coût est de 13 000 € HT pris en charge à 50 % par Bpifrance pour les entreprises éligibles et dans la limite du budget disponible ;

4. Une mission « d'accompagnement à la mise en oeuvre de la solution IA » prestation individuelle de conseil vise à amorcer le déploiement opérationnel de la solution IA identifiée. Son coût peut aller jusqu'à 60 000 € HT maximum (sur devis) subventionnés à 50 %, soit 30 000 € HT maximum de reste à charge pour l'entreprise.

Par ailleurs, 13 des 249 aides financières aux entreprises recensées sur Francenum.gouv.fr concernent l'IA. Le Hub France IA élabore depuis 2020 une cartographie des startups françaises en IA^192(*). Elles sont 976 en 2026.

Ces aides nationales sont complétées par des financements et dispositifs d'accompagnements des régions pour aider les entreprises à se saisir des potentialités de l'intelligence artificielle :

· Pour la région Île-de-France, le Pack IA^193(*) ;

· Pour la région Sud Provence-Alpes-Côte d'Azur, le dispositif « Mon assistant IA » ;

· Pour la région Centre-Val de Loire : le dispositif CAP'TN - Transformation Numérique^194(*) ;

· Pour la région Hauts-de-France, le Pass Cyber Investissement ;

· Pour la région Grand Est, le Diagnostic Intelligence Artificielle ainsi que des aides aux entreprises primo-utilisatrices d'intelligence artificielle avec un volet recrutement^195(*) et un volet prestation^196(*).

(2) Des clusters197(*) pour rapprocher recherche et entreprises de l'IA

L'appel à manifestation d'intérêt « IA Cluster » lancé en 2023 et opéré par l'ANR pour le compte de l'État vise à :

· accompagner les établissements d'enseignement supérieur dans une augmentation significative du nombre de diplômés en IA et dans les domaines d'expertise associés, à tout niveau de qualification ;

· attirer les meilleurs talents internationaux avec des formations d'excellence visibles dans le monde entier ;

· développer les usages de l'IA en capitalisant sur la recherche applicative dans des domaines aussi variés que la cybersécurité, l'agriculture, la santé, les mobilités ou l'environnement, en lien avec la stratégie de recherche du site universitaire concerné et en établissant des partenariats industriels.

Neuf lauréats ont été désignés en 2024, présentés dans le tableau ci-dessous :

PR[AI]RIE - PSAI (Université Paris Sciences et Lettres) - 75 millions d'euros- quatre années après sa création, il élargit son champ d'action pour fédérer toutes les initiatives interdisciplinaires de recherche et de formation de ses partenaires en s'appuyant sur les trois piliers fondamentaux formation- recherche-innovation.

MIAI Cluster (Université Grenoble Alpes) - 70 millions d'euros - soutient le développement d'un leader mondial sur le thème de l'IA embarquée, interactive et générative, frugale, fiable et au service des humains et de l'environnement. S'appuyant à la fois sur la dynamique scientifique de MIAI 3IA, et sur son programme pédagogique EFELIA MIAI, MIAI Cluster repose sur un consortium élargi.

Hi! PARIS Cluster 2030 (Institut Polytechnique de Paris) - 70 millions d'euros - réunit 7 écoles d'ingénieurs (5 dans le top 10 national), HEC Paris (1re école de commerce en France), Inria et le CNRS. Son ambition est de relever les grands défis dans les domaines de l'IA et de la science des données et de positionner la France comme leader en enseignement, recherche, entrepreneuriat et innovation.

PostGenAI@PARIS (Sorbonne université) - 35 millions d'euros - réunit des institutions académiques avec des expertises complémentaires, s'étendant des mathématiques et de l'informatique à l'ingénierie, la santé, le droit ou encore les sciences politiques. En capitalisant sur l'expérience et la réussite du Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), créé par l'Alliance Sorbonne Université en 2019, PostGenAI@Paris a pour ambition de répondre aux défis posés par les avancées les plus récentes de l'IA.

ENACT (Université de Lorraine) - 30 millions d'euros - ambitionne de faire de la Région Grand Est un leader de l'IA, avec un positionnement disruptif axé sur l'éducation et l'innovation comme moteurs de l'action économique et sociale. Avec un important volant de sensibilisation et de formation initiale et continue, ENACT se positionne sur trois axes différenciateurs : le traitement du langage naturel et les grands modèles de langage multimodaux, l'IA pour l'ingénierie et la découverte scientifique et la santé numérique.

DATAIA-Cluster (Université Paris Saclay) - 20 millions d'euros - vise à atteindre quatre objectifs : faire de la France un leader mondial en IA en établissant un cluster interdisciplinaire internationalement reconnu qui s'attaque aux défis économiques et sociétaux, notamment l'éthique, l'écologie et la souveraineté ; favoriser la transformation de la société grâce à l'IA en augmentant considérablement le nombre d'étudiants formés en IA ; établir un continuum efficace entre la recherche, l'innovation et la formation ; assurer l'adaptabilité du DATAIA-Cluster aux évolutions rapides et aux impacts de l'IA.

ANITI IA Cluster (Université de Toulouse) - 20 millions d'euros - repose sur les résultats reconnus du projet 3IA ANITI démarré en 2019. ANITI IA ambitionne de répondre aux enjeux clés du futur de l'IA à travers, notamment, des parcours de formation initiale et une offre de formation continue, en lien avec les meilleures avancées de la recherche et les besoins des principaux secteurs économiques.

3IA Côte d'Azur 2030 (Université Côte d'Azur) - 20 millions d'euros - fort des acquis de l'institut 3IA Côte d'Azur, ce cluster vise à maintenir et accélérer la dynamique observée localement en IA, et de continuer à promouvoir les travaux des chercheurs et l'excellence des formations en IA au niveau international. L'Institut redimensionnera et élargira son champ d'action dans les domaines de la Recherche, de l'Innovation, de l'Enseignement et de la Diffusion.

SequoIA (Université de Rennes) - 20 millions d'euros - le projet SequoIA - Security, Confidence, AI - vise à construire un écosystème recherche et innovation d'excellence sur l'IA et ses applications en s'appuyant sur les forces existantes des partenaires pour se concentrer sur les fondements interdisciplinaires de l'IA et ses applications à la cybersécurité et à la défense, à l'environnement et à l'océan. SequoIA combine l'expertise complémentaire d'établissements d'enseignement supérieur et de recherche de premier plan en mathématiques, informatique, électronique, sciences de l'environnement et de l'océan, sciences humaines et sociales.

Source : Agence nationale de recherche, 28 mai 2024

(3) Des appels à projets

Un premier appel à projets « Communs numériques pour l'intelligence artificielle générative » lancé en 2023 avait pour ambition, d'une part, d'accélérer la création et la mise en accessibilité de communs numériques sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA générative à condition que le caractère incitatif de l'aide publique soit justifié et avéré et, d'autre part, de développer des produits ou services innovants.

Un deuxième appel à projets « Accélérer l'usage de l'IA générative dans l'économie », clos en juillet 2024 et doté de 25 millions d'euros, se concentre sur la partie aval de la chaîne de valeur en encourageant le développement de solutions d'IA générative intégrées, avec un niveau de fonctionnalité avancé et un horizon d'adoption à court terme. Le Gouvernement souhaite ainsi accompagner 500 petites et moyennes entreprises et établissements de tailles intermédiaires dans l'adoption et l'usage des solutions d'IA d'ici 2025.

Les principaux projets retenus sont les suivants :

- Le projet Dexter4LLM porté par Probayes et Orano, proposera une solution d'analyse documentaire innovante, capable d'exploiter des données multimodales à l'aide des dernières avancées en IA générative notamment pour l'industrie nucléaire. Les données de cette filière sont souvent non structurées et hétérogènes (textes, schémas, tableaux, images) Leur exploitation et leur gestion sont pourtant essentielles pour des processus critiques comme l'exploration minière, la conception et l'exploitation des infrastructures industrielles.

- Le projet Logie AI, porté par Enchanted Tools, NXP, Inria, LIA et ISIR développera et intégrera des modèles de langage avancés pour permettre à des robots de comprendre, interpréter et répondre aux commandes de manière contextuelle et précise, améliorant ainsi l'efficacité des opérations.

- Le projet Hayaku, porté par Craft.ai, Opscidia, POG Consulting propose d'accélérer la productivité des créateurs d'applications et de services d'IA Générative via la création de fonctionnalités LLMOps (déploiement et gestion en production de modèles centralisés). Cette plateforme est transsectorielle ciblant en priorité les industries disposant d'importants volumes de documents techniques internes, non structurés, comme la pharmacie, l'énergie et l'aéronautique.

- Le projet Gen4Travel du consortium Eona-X, AMADEUS, Docaposte, Groupe ADP, Accor, Capgemini proposera une IA agentique exploitant les données partagées par les acteurs du consortium et pour faire face aux capacités gigantesques des plateformes leaders du secteur du tourisme (ex : Booking).

- Le projet IA GEN VEETON porté par Veeton, Showroomprivé et INRIA proposera une IA capable de générer des images de vêtements portés par des mannequins virtuels à partir de simples photos des références. Le projet veut transformer le processus de production d'images pour l'e-commerce en créant notamment un modèle de diffusion avec modalité de contrôle de l'image et de vidéo pour le « Virtual-Try-On ».

- Le projet OpenEdIAG porté par Vittascience et Stellia créera des outils d'IA générative qui répondent aux exigences du contexte scolaire (accessibilité, explicabilité, cybersécurité, souveraineté, conformité pédagogique). Le consortium développera plusieurs briques technologiques open source pour renforcer le bon usage de la technologie auprès des développeurs de solutions edtech

Source : https://presse.economie.gouv.fr/sommet-pour-laction-sur-lia-un-an-apres/

L'appel à projets « Pionniers de l'IA » est opéré, pour le compte de l'État, par Bpifrance et l'Agence de programmes « Numérique, algorithmes, logiciels et usages » (NALU) portée par l'Inria. Il a pour ambition de répondre aux défis majeurs de souveraineté et de compétitivité les plus pressants en faisant de la France un précurseur de l'innovation technologique en intelligence artificielle. Il vise à repérer les nouvelles technologies d'IA les plus prometteuses et à soutenir leur développement afin de gagner en productivité et en souveraineté dans les différents secteurs : robotique industrielle, santé, sécurité, transition écologique, production et distribution d'énergie, industries manufacturières, etc. « En exploitant le plein potentiel des modèles d'IA avancés, l'objectif est de faire gagner des décennies à la recherche de pointe, dans chaque discipline, et de positionner la France comme pionnière »^198(*).

Les 23 premiers lauréats du dispositif, qui seront choisis en juin 2026, seront soutenus à hauteur de 10 millions d'euros d'aides publiques, dans le cadre de France 2030.

Leur financement s'organisera en trois étapes. La première concernera la faisabilité (100 000 à 200 000 euros pour 6 à 12 mois). La deuxième aidera à concevoir des démonstrateurs (400 000 à 800 000 euros pour 6 à 18 mois). La troisième soutiendra le déploiement, avec cette fois-ci, une enveloppe comprise entre 3 et 8 millions d'euros pour une durée allant jusqu'à trois ans. Le passage d'une phase ne sera pas automatique. Il sera conditionné par une évaluation « sélective ». Le but étant de concentrer les moyens sur les projets les plus prometteurs.

Le projet BATMANE de l'entreprise ENTALPIC permettra d'accélérer la découverte de nouveaux matériaux pour les batteries grâce à l'application de l'IA à des simulations physico-chimiques ; ce projet bénéficiera de la possibilité laissée aux lauréats des « Pionniers de l'IA » de s'associer avec différents partenaires pour collaborer avec un laboratoire académique, puis un acteur industriel, pour le passage à l'échelle de ses technologies ;

Le projet MAGRITTE de RAIDIUM (lauréat du programme « French Tech 2030 » en 2025) développera puis intégrera un modèle d'analyse d'images dans un système de raisonnement clinique pour accélérer les diagnostics de radiologues ; ce projet utilisera une base de données inédite d'un milliard d'images hébergées sur un système souverain en France ;

Le projet DEFORM-IA de Compliance Robotics, issu de la startup Studio de l'Inria ouvrira des nouveaux cas d'usage de robots, dont l'IA permettra de les rendre autonomes dans la manipulation d'objets fragiles ;

Le projet NOESIS, porté par ARLEQUIN (lauréat du programme « French Tech 2030 » en 2025), développera des systèmes de recherche profonde dans des données de médias et de réseaux sociaux pour doter les décideurs d'outils d'analyse des signaux faibles sur les enjeux les plus stratégiques ;

Le projet ORCHESTRO de l'entreprise nantaise Gobano Robotics et Nio Robotics, permettra l'orchestration de différents modèles d'IA associés à la programmation des robots pour permettre leur mise en oeuvre par des PME et ETI industrielles pour automatiser leurs processus de production.

Le projet AIDE2 piloté par le CEA permettra d'aider au maintien à domicile des personnes dépendantes. Il vise à déployer un réseau VLM optimisé sur un robot d'assistance et en évaluer les performances de reconnaissance des situations nécessitant une aide.

Le projet BLEUROBOTICS, une startup fondée par un industriel (ex-Renault) et deux chercheurs Inria en robotique pour développer un logiciel exploitant des algorithmes d'IA pour que des robots humanoïdes puissent automatiser un poste de travail dans une usine en moins d'une heure.

Source : https://presse.economie.gouv.fr/sommet-pour-laction-sur-lia-un-an-apres/

(4) « Osez l'IA » dans les entreprises

Le soutien et l'accompagnement pour faciliter l'adoption de l'IA par les entreprises ont commencé en 2020 avec la cartographie réalisée par le Hub France IA199(*) de startups françaises en IA.

Le programme IA Booster, lancé le 16 juin 2023 par la Direction Générale des Entreprises (DGE), a été doté d'une enveloppe de 25 millions d'euros et piloté par Bpifrance, pour cibler toute PME ou ETI, quel que soit leur secteur d'activité, pour bénéficier d'une prise en charge partielle des coûts de diagnostic, de l'étude de faisabilité et de l'expérimentation de la solution choisie. Les cibles étaient des entreprises comptant entre 10 et 2 000 salariés et réalisant un chiffre d'affaires supérieur à 250 000 euros, ce que le réseau des CCI a estimé trop restrictif, les TPE étant exclues.

Lancé en juillet 2025 dans le cadre de la troisième phase de la stratégie nationale pour l'IA, il vise à accélérer la diffusion de l'IA dans toutes les entreprises afin de renforcer la compétitivité du tissu économique et stimuler l'innovation.

L'objectif fixé est de « diffuser l'IA dans 100 % des grandes entreprises, 80 % des PME/ETI et 50 % des TPE d'ici 2030 ».

France 2030 y contribuera à hauteur de 15 millions d'euros dans l'objectif de « positionner la France comme un acteur majeur dans le déploiement de l'IA, en capitalisant sur ses atouts en matière d'ingénierie, de conseils et d'excellence technologique, en fédérant les forces industrielles des territoires. La France et l'Europe pourront ainsi construire une alternative crédible et compétitive face aux géants internationaux, tout en garantissant une adoption responsable, inclusive et décentralisée de l'IA »^200(*).

S'adressant particulièrement aux dirigeants d'entreprises, la sensibilisation constitue la première priorité du plan et mobilise de nombreux acteurs des écosystèmes, publics comme privés, dont l'action est coordonnée grâce à leur intégration dans un réseau des ambassadeurs de l'IA, en lien avec l'initiative France Num.

Plus de 500 ambassadeurs ont été sélectionnés pour leur connaissance pratique de l'IA et leur ancrage dans les écosystèmes locaux ou sectoriels, ces ambassadeurs doivent impulser une dynamique collective de sensibilisation aux opportunités offertes par l'IA. Leurs actions consistent notamment à partager les évènements pertinents via l'agenda des évènements Ambassadeurs IA^201(*), à organiser des démonstrations Ambassadeurs IA, ou des cafés IA France Num^202(*) pour les TPE/PME, et répondre aux questions et orienter les entreprises vers des interlocuteurs ou dispositifs adaptés.

France Num et les opérations de sensibilisation à l'IA des Chambres de Commerce et d'Industrie ont permis de sensibiliser plus de 35 000 entreprises en 2025.

Le plan se fixe « l'ambition de former et sensibiliser 15 millions de professionnels à l'IA d'ici 2030, accélérer l'adoption de l'IA impliquant en effet d'accélérer la formation des travailleurs à l'IA », soit 3 750 000 entreprises en quatre années, ce qui semble difficilement atteignable.

(5) Les « cafés IA »

Moments d'échanges en présentiel et de mutualisation de bonnes pratiques dans l'entreprise ou entre structures d'un même secteur d'activité au cours desquels les participants peuvent apprendre, expérimenter et débattre pour décider de leurs usages numériques de l'IA, ils sont coordonnés par le Conseil de l'intelligence artificielle et du numérique.

Ils offrent la possibilité aux participants d'expérimenter des outils, de manipuler les idées, les principes de l'IA, sont des temps de partage de connaissances et permettent aux participants de ressortir avec des perspectives de mise en action individuelle (pour poursuivre l'exploration des enjeux de l'intelligence artificielle, se mobiliser, se former s'ils le souhaitent...) ou collective (pour déterminer les conditions d'utilisation de l'intelligence artificielle au sein des organisations, entreprises...).

Une déclinaison a été lancée pour les TPE PME avec les Cafés IA France Num. Avec environ 1 500 réunions, 1 600 animateurs ont été mobilisés sur le territoire (conseillers et médiateurs numériques, ambassadeurs « Osez l'IA », activateurs France Num, porteurs d'initiatives). Entre 50 000 et 150 000 citoyens^203(*) ont été sensibilisés, notamment dans le cadre professionnel sur leur lieu de travail.

c) Une régulation publique de l'IA particulièrement complexe

Le Gouvernement a retenu une régulation de l'IA qui s'appuie sur la désignation d'autorités déjà existantes, en fonction de leurs compétences et expertises sectorielles.

Ainsi, « une entreprise déjà régulée par une autorité devrait, compte tenu du schéma retenu, être régulée par la même autorité s'agissant de la mise en oeuvre du règlement sur l'IA ».

Toutefois et comme l'indique le schéma ci-après, la particulière complexité de cette régulation laisse perplexe, d'autant plus que la discussion sur la désignation des autorités « notifiantes » et de surveillance du marché chargées de veiller à l'application en France du règlement sur l'IA est toujours pendante, la transposition du premier cadre juridique complet en matière d'IA au monde, à savoir le règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle, adoptée en première lecture par le Sénat le 18 février 2026 n'ayant toujours pas été examinée par l'Assemblée nationale à la date de rédaction de ce rapport^204(*) :

La logique de la répartition des compétences entre instances de régulation de l'IA serait la suivante :

Trois autorités ont été retenues pour les systèmes d'IA interdits, car présentant des risques inacceptables : l'Autorité publique française de régulation de la communication audiovisuelle et numérique (Arcom), la Commission nationale de l'informatique et des libertés (Cnil) et la direction générale de la concurrence, de la consommation et de la répression des fraudes (DGCCRF).

La répartition des missions a été pensée en fonction de leurs domaines d'expertises respectifs : les usages interdits directement liés à des problématiques de données personnelles ont été attribués à la Cnil, ceux liés à des problématiques d'exploitation ou de manipulation à l'Arcom et ceux portant un préjudice aux consommateurs à la DGCCRF. Ces trois mêmes autorités ont été retenues pour les obligations d'information et de marquage imposées aux systèmes d'IA présentant des risques limités, avec une logique de répartition similaire.

S'agissant des systèmes d'IA à haut risque, les produits faisant déjà l'objet d'une surveillance de marché par une autorité voient le périmètre de cette autorité étendu à l'IA. Par exemple, l'Agence nationale des fréquences, chargée de la surveillance du marché des équipements radioélectriques, sera chargée de la surveillance des systèmes d'IA liés à ces équipements.

S'agissant des produits ne faisant jusqu'ici pas l'objet d'une surveillance de marché, la surveillance en matière d'IA sera attribuée à l'autorité a priori la plus à même d'assurer cette mission compte tenu de son expertise sur le secteur en question.

Le Gouvernement prévoit la création d'un pôle de compétences mutualisé autour de l'Agence nationale de la sécurité des systèmes d'information (ANSSI) et du Pôle d'expertise de la régulation numérique (PEReN), qui pourront intervenir en soutien aux autorités de surveillance de marché pour leur apporter leurs compétences techniques.

En sus de ses compétences d'autorité de surveillance de marché, la DGCCRF sera en charge de la coordination opérationnelle des différentes autorités. Il s'agira ainsi d'assurer une cohérence globale de la gouvernance de l'IA en France, mais aussi de permettre à la DGCCRF d'apporter son expertise et ses processus en surveillance de marché aux autres autorités.

La DGE sera, quant à elle, chargée de la coordination stratégique de ce système de gouvernance afin d'assurer le lien avec l'écosystème économique, l'articulation avec les politiques publiques menées pour l'IA en France et de favoriser la coordination au niveau européen via le Comité IA.

Source : Rapport de la commission des affaires économiques du Sénat°347 (2025-2026), du 4 février 2026 sur le Projet de loi portant diverses dispositions d'adaptation au droit de l'Union européenne en matière économique, financière, environnementale, énergétique, d'information, de transport, de santé, d'agriculture et de pêche

4. Les atouts des entreprises françaises dans la chaîne de valeur de l'IA

a) L'IA devrait basculer rapidement vers les applications physiques

L'IA transcende désormais les capacités limitées des fonctions isolées. Elle s'intègre désormais à des systèmes complexes et interconnectés, au sein desquels plusieurs agents interagissent de manière continue, tant entre eux qu'avec les systèmes d'information. Cependant, si les modèles d'IA agentiques continuent de gagner en performances, ils doivent avoir accès aux tâches quotidiennes pour être vraiment utiles au quotidien. Cela n'est possible qu'en leur permettant de sortir du cadre d'un chatbot sur l'écran d'un ordinateur portable, et d'être plus présents dans les processus de production physique.

L'IA physique peut être définie comme une IA mise en oeuvre dans du matériel capable de percevoir le monde qui l'entoure, puis de raisonner pour effectuer ou orchestrer des actions.

Elle constitue la « nouvelle frontière » de l'IA.

Lors du Consumer Electronics Show de Las Vegas en janvier 2026^205(*), le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a comparé l'importance de l'IA physique à celle de la mise sur le marché de ChatGPT : « Le moment ChatGPT pour l'IA physique est arrivé : les machines commencent à comprendre, raisonner et agir dans le monde réel ».

Cela suppose, par exemple, que les robots pilotés par une IA soient capables d'aller au-delà de l'exécution d'une tâche telle que le déplacement de matériaux ou de colis selon les instructions, et de percevoir leur environnement afin d'effectuer la tâche de manière intuitive.

Cette phase permet également de créer des simulations de données synthétiques pour former et tester ces modèles qui comprennent le monde réel qui nous entoure et peuvent être utilisés pour créer des données synthétiques et des simulations qui reproduisent des scénarios de vie réalistes.

La vitesse de développement de l'IA pourrait donc donner lieu à de nouveaux bouleversements.

Nvidia a annoncé le 23 mars 20 milliards de dollars d'investissements pour concevoir des robots comme des agents de raisonnement profonds et la technologie capable de simuler ces mondes et les réaliser avec suffisamment de précision pour pouvoir entraîner correctement ces robots, afin de les faire évoluer à l'intérieur de ces mondes virtuels en simulation.

Cependant, si les IA battent des humains aux échecs depuis plus de vingt-cinq ans, en revanche, déplacer les pièces sur un échiquier physique n'est pas encore à la portée des robots alors que des enfants peuvent le faire dans n'importe quelles conditions. « Jouer aux échecs virtuellement implique un nombre de connaissances déterminé, là où déplacer des pièces sur un échiquier implique des connaissances potentiellement infinies. Il faut connaître les règles de la gravité, de l'inertie, de la propagation de la lumière et de sa réflexion, la force à appliquer pour saisir la pièce »^206(*).

b) La France et ses entreprises disposent d'atouts certains dans l'IA

(1) La cinquième puissance mondiale de calcul

Alors qu'elle était encore mal positionnée dans la compétition mondiale en 2024^207(*), la France occupe désormais le cinquième rang du classement mondial des TOP500208(*), avec 24 superordinateurs, contre 173 aux États-Unis, 63 en Chine, 40 en Allemagne et 34 au Japon.

Le supercalculateur Jean Zay, d'un coût de 25 millions d'euros, est le premier supercalculateur français convergé entre calcul intensif et intelligence artificielle, issu du plan national #AIForHumanity de 2018.

Sa puissance de calcul initiale atteignait 28 pétaflops par seconde, soit 28 millions de milliards d'opérations par seconde, grâce à ses 86 344 coeurs de calcul épaulés par 2 696, dont 1404 nouveaux, accélérateurs de type GPU^209(*), qui optimisent le traitement des calculs intensifs et fournissent plus de 82 % de la puissance de calcul. Sa quatrième extension, en mai 2025, a multiplié sa puissance de calcul par 4, avec 125,9 millions de milliards d'opérations par seconde.

Il bénéficie d'une organisation hiérarchique sur plusieurs niveaux qui lui permettent de soutenir une charge très importante d'accès aux données avec des débits proches de 0.5 To par seconde. Grâce à sa technologie de refroidissement à eau tiède de dernière génération, ses calories sont récupérées pour chauffer le bâtiment CNRS de l'Idris et bientôt les bâtiments de l'université Paris-Saclay.

Le supercalculateur de classe « exascale » dédiée à l'IA, Alice Recoque, est en construction depuis novembre 2025. Seules trois machines comparables existent dans le monde.

Les supercalculateurs exaflopiques (Exascale computing) sont des superordinateurs (High-Performance Computing ou HPC) qui ont une puissance de calcul de l'ordre de 1018 flops, un exaflop valant un milliard de milliards d'opérations en virgule flottante^210(*) par seconde.

Sa performance de pointe de 1 exaflop (soit 1 milliard de milliards de calculs) par seconde sera l'équivalent de ce que l'humanité pourrait accomplir en quatre ans de calculs mentaux incessants, ou de la puissance de 10 millions d'ordinateurs de bureau. Il multiplie par 50 la capacité de calcul du centre de calcul intensif du CEA en ne multipliant que par 5 la puissance électrique, avec 25 % de racks^211(*) et de composants en moins par rapport aux systèmes exascale équivalents et jusqu'à 50 % d'efficacité énergétique en plus par GPU.

Fruit d'une ambition commune pour la souveraineté technologique, le système Alice Recoque s'appuie sur diverses technologies européennes, y compris pour certaines composantes critiques.

Le coût total projet est de 554 millions d'euros sur 5 ans, co-financé par EuroHPC JU, avec un budget issu du Programme Europe Numérique (DEP), et par le consortium Jules Verne, piloté par la France à travers le GENCI et le CEA avec la participation des Pays Bas, au travers de SURF, et de la Grèce avec GRNET.

Alice Recoque sera installée au sein du « Très Grand Centre de calcul » du CEA (TGCC), qui abrite déjà des systèmes Eviden, comme la machine Joliot-Curie de GENCI ou la machine Topaze du CEA.

Par ailleurs, en 2025, la France a attiré 69 milliards de dollars d'investissements étrangers en data centers, hors investissements domestiques^212(*), et impliquant de nouvelles installations opérationnelles et la création d'une nouvelle entreprise par une société-mère pour la construction de centres de données, soit plus du double des investissements réalisés aux États-Unis.

(2) Le troisième écosystème mondial de la deeptech213(*)

L'IA constitue, avec d'autres secteurs (biotechnologies, nanotechnologies, informatique quantique, stockage d'énergie, robotique avancée, cryptographie) un terrain de déploiement des entreprises de « technologie profonde » (en anglais deep tech company), qui étudient et élaborent des techniques très novatrices en rupture avec l'existant.

Depuis le lancement du Plan Deeptech en 2019, l'écosystème français n'a cessé de se renforcer. Le nombre de startups créées chaque année a doublé, passant de 207 en 2019 à 410 en 2025. Les levées de fonds ont été multipliées par trois, atteignant 4,1 milliards d'euros, soit la moitié des levées de la French Tech. Paris est désormais le 3^e écosystème mondial en montants levés, derrière la Silicon Valley et Boston.

Les 2 830 startups actives génèrent 5,4 milliards d'euros de chiffre d'affaires et représentent 50 000 emplois directs, exploitent plus de 200 sites industriels sur l'ensemble du territoire, comptent 15 licornes et près de 60 startups cotées. Les startups sont dans l'industrie (47 %), la santé (42 %), la greentech (25 %) et le numérique (21 %).

L'IA souveraine occupe une part croissante des levées de fonds de ces entreprises :

Source : Bpifrance, 16 mars 2026

En Europe, ces financements s'élèvent à 21 milliards d'euros sur la même période, en progression de 13 %.

Cependant, les États-Unis ont enregistré dans le même temps une hausse sans précédent de leurs levées de fonds en deeptech, avec une progression de 67 % des investissements en 2024, pour atteindre 137 milliards de dollars.

(3) Un vivier de talents dans l'IA

La France dispose d'une main-d'oeuvre bien formée et d'un large vivier de talents en mathématiques, informatique et ingénierie.

En 2022, la France était le 4^e pays d'origine des chercheurs d'élite en IA derrière les États-Unis, la Chine et l'Inde, et le 5^e pays où ils travaillent, derrière les États-Unis, la Chine, le Royaume-Uni et l'Allemagne. La recherche française en IA présente en outre un niveau de publications scientifiques satisfaisant à l'échelle de l'Europe : en 2021, en nombre de publications, elle se situait au 4^e rang européen derrière le Royaume-Uni, l'Allemagne et l'Italie et au 10^e rang mondial.

L'écosystème français de l'IA est structuré autour d'organismes de recherche au rayonnement mondial, comme le CNRS ou l'Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique) et de formations d'excellence, notamment en mathématiques. Les centres de recherche français sont toutefois confrontés à des difficultés en matière de rétention des talents, car ils pâtissent d'un manque d'attractivité par rapport à certaines institutions étrangères offrant de meilleures rémunérations et des perspectives de carrières plus attrayantes.

Par ailleurs, la culture de l'innovation s'est diffusée et approfondie au sein des principaux « pôles d'innovation » français. Ces pôles génèrent des externalités positives liées à la concentration de profils complémentaires, en particulier les chercheurs et les profils plus entrepreneuriaux.

Ainsi, l'un des dix départements d'enseignement et de recherche de l'École polytechnique est consacré l'IA, intitulé « Hi ! Paris ». Un consortium lancé en septembre 2020 avec HEC^214(*), a gagné en mai 2024 l'AMI cluster doté de 70 millions d'euros sur cinq ans.

Outre l'implication de plusieurs laboratoires de l'X, en particulier le Centre de mathématiques appliquées (CMAP) et le Laboratoire d'Informatique de l'X (LIX) dans le développement du centre Hi! PARIS, plusieurs chaires de l'École financées par des partenaires industriels sont dédiées aux thématiques de l'IA et de la science des données. 

Au total, « un tiers des startups de la tech française vient de l'IP », selon la directrice générale de l'École polytechnique^215(*), qui comprend 19 projets en pré-maturation pour transformer la recherche en outils industriels avec 40 startups présentées à Station F en novembre 2025 dont une part croissante en cyber deeptech^216(*). Compte tenu de sa proximité avec le ministère des Armées, les enjeux de cybersécurité sont très présents et les liens avec la BITD très marqués, grâce notamment à la présence du Centre Interdisciplinaire d'Etudes pour la Défense et la Sécurité. Cette proximité permet de financer des projets « à bas TRL », échelle qui permet de mesure le niveau de maturité technologique d'une innovation ou d'une technologie avant sa mise en oeuvre opérationnelle.

Créé le 1^er février 2012 dans le cadre du Programme d'investissement d'avenir (PIA) mis en place dans le but de soutenir l'innovation en France, l'institut de recherche technologique (IRT System X)^217(*) mène des projets de recherche appliquée orientés vers les nouvelles technologies d'ingénierie numérique.

Dès 2020, SystemX a lancé un programme autour de l'intelligence artificielle baptisé « Intelligence artificielle et ingénierie augmentée (IA2) ».

À travers six projets collaboratifs et un projet amont a` vocation acade'mique, l'IRT SystemX propose de de'velopper des solutions hybridant trois approches de mode'lisation et de simulation : la mode'lisation physique des syste`mes, l'utilisation de connaissances me'tier ou de mode`les de comportements exprime's par des experts, et les mode`les d'apprentissage base's sur les donne'es re'elles que proposent aujourd'hui les technologies de l'intelligence artificielle.

« Pour la re'solution d'un proble`me industriel, c'est ge'ne'ralement une approche unique qui est aujourd'hui utilise'e, issue soit du calcul scientifique, soit de la repre'sentation des connaissances, soit de l'apprentissage statistique. Utilise'e isole'ment, chacune des trois approches, me^me bien outille'es, trouve ses limites. Le programme IA2 ambitionne le de'veloppement et la mise en oeuvre d'approches hybridant ces diffe'rents champs scientifiques. C'est l'un des ro^les de l'IRT que de de'tecter les nouvelles avance'es scientifiques et de re'unir industriels et acade'miques autour d'une proble'matique majeure telle que celle de l'hybridation de l'IA »^218(*).

Ces projets, qui combinent recherche et problématiques industrielles réelles, sont adossés à l'European Trustworthy AI Association qui prolonge le programme IA de confiance. Ils concernent :

ü SAFRAN TECH : pour une IA qui sait gérer, stocker et contrôler des pièces critiques des avions, permet de gagner 40 % du temps de contrôle et apporter de la fiabilité. L'IA permet également de concevoir, mais surtout de rendre accessible la masse de connaissances internes de l'entreprise ;

ü RTE : pour le raccordement des data centers (fast tracks), la documentation des salariés et les fonctions support ;

ü AIRBUS PROTECT : caractérisée par l'absence de feuille de route unique en interne de différents départements de l'entreprise en raison de la forte variabilité de la maturité en IA : Airbus fait travailler des champions (externes) sur des cas d'usage en croisant les regards pour transformer les verrous en opportunité ;

ü SOPRA STRERIA qui utilise l'IA déjà utilisée pour le via scoring » des crédits des particuliers. L'entreprise doit former pour trouver les usages pertinents de l'IA qui apportent des solutions aux clients. L'adoption de l'IA doit se faire par la confiance nécessaire dès le début ;

ü AIR LIQUIDE qui a adopté une charte éthique de l'IA (avec des dispositions en matière de sécurité, biais des personnes, formation, fiabilité, empreinte environnementale) et pour laquelle l'IA permet de s'adapter à des chocs exogènes (géopolitiques) pour préserver la chaîne de valeur ;

ü THALES précurseur de l'IA de confiance (dès 2018) pour les systèmes critiques (pour embarquer un produit sensible dans un avion le risque doit être inférieur à 10^-9) insiste sur la sécurité des systèmes, leur cybersécurité (son équipe de friendly hackers a remporté le challenge organisé par la direction générale à l'armement en 2024), leur explicabilité et leur responsabilité.

(4) Des données de qualité

L'accès à des jeux de données de bonne qualité et en quantité suffisante est un préalable pour tout développement de modèles d'IA, aussi bien pour les modèles de fondation que pour leurs applications.

Les modèles de fondation sont avant tout entraînés à partir de grandes bases de données généralistes, contenant du texte, des images ou de la vidéo. La spécialisation d'un modèle préentraîné pour une application spécifique, que ce soit via la technique du « fine-tuning » ou celle du « retrieval augmented generation » (RAG)^219(*), nécessite quant à elle des données sectorielles plus spécifiques. Dans les deux cas, le nettoyage et le traitement des données constituent un facteur différenciant, les acteurs devant les filtrer pour ne garder que le contenu de qualité.

La France est réputée dans le monde pour fournir gratuitement des données de qualité, faciliter un large accès des entreprises aux données, qu'elles soient générales ou sectorielles, et à les rendre exploitables (harmonisation des nomenclatures entre différentes sources, etc.).

La France est ainsi à la pointe en matière d'open data au niveau européen et mondial pour les données issues des entités publiques ou parapubliques. La plateforme data.gouv.fr met ainsi à disposition plus de 40 000 jeux de données.

Concernant les données sectorielles, utilisées davantage pour les applications, la France soutient l'initiative « Espaces européens communs de données » (Common European Data Spaces, ou CEDS)^220(*) qui vise à mettre à disposition des bases de données intégrées dans certains secteurs, tout en garantissant la protection de ces données.

Des initiatives similaires ont par ailleurs été portées dans le cadre de l'appel à projets « Communs numériques pour l'IA générative » de France 2030. Dans le domaine de la santé, plus spécifiquement, la France pourrait, en complément de sa participation au CEDS, s'inspirer des mesures mises en place par certains pays comme les États-Unis ou le Royaume-Uni, qui ont développé un cadre qui facilite la réutilisation des données tout en assurant leur confidentialité.

Au-delà de l'accès aux données, garantir la qualité et la diversité des données utilisées pour l'entraînement de l'IA est un enjeu important. L'origine culturelle et la langue des données utilisées déterminent partiellement leur représentation, ce qui peut entraîner une moindre performance des modèles dans la compréhension et le traitement de l'information dans certaines langues. Les données accessibles pour l'entraînement de modèles sont aujourd'hui très majoritairement en anglais, même si le français est relativement bien représenté parmi les autres langues.

Par ailleurs, les données d'entraînement sont majoritairement en anglais (57 %, contre 3 % pour le français). Les modèles généralistes d'IA entraînés sur les données accessibles publiquement sont optimisés pour traiter l'information en anglais. Ils peuvent se montrer moins performants pour les langues moins représentées, limitant l'utilité de l'IA pour leurs locuteurs.

Disposer de données d'entraînement en langue française pour augmenter le nombre de références francophones au sein des modèles d'IA et de modèles performants pour des usagers français est un enjeu comparable à celui de la « découvrabilité »^221(*) des contenus numériques en d'autres langues que l'anglais, comme le soutient la nouvelle stratégie France-Québec 2025-2030 pour la diversité des contenus culturels dans l'environnement numérique^222(*).

L'initiative de « Villers-Cotterêts », lancée en décembre 2023 par l'INA, la BNF et le CNRS, vise à réunir une vaste quantité de textes en français exploitables par des modèles d'IA. Le lancement en décembre 2023 d'un consortium européen ALT-EDIC (Alliance for Language Technologies European Digital Infrastructure Consortium)^223(*), doit permettre d'accroître la disponibilité de données dans diverses langues européennes, s'inscrit aussi dans cette perspective.

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* ¹⁵⁷ Voir https://oecd.ai/en/

* ¹⁵⁸ « L'impact de l'IA sur le travail et l'emploi », Document d'orientation, juin 2024.

* ¹⁵⁹ ExxonMobil (240 milliards de dollars), Appel (190 milliards), Microsoft (168 milliards), China Mobile (164 milliards), China Construction Bank (156 milliards).

* ¹⁶⁰ « IA : notre ambition pour la France », Philippe Aghion et Anne Bouverot.

* ¹⁶¹ « Catégorie de modèles d'IA sur un ensemble de données dont la quantité et la diversité sont particulièrement importantes, dont les capacités sont générales et qui peut être adapté à une grande diversité de tâches distinctes » (CNIL).

* ¹⁶² Cinq nouveaux centres de données étaient en construction au second semestre 2025 et devant fournir 7 gigawatts d'électricité destinés aux modèles d'IA propriétaires d'OpenAI. Selon OpenAI, ce chiffre permet à Stargate d'être en avance sur son calendrier pour atteindre 10 gigawatts d'ici fin 2025.

* ¹⁶³ « IA américaine : Stargate abandonne son premier data center », Yann Serra, LeMagIT, 13 mars 2026.

* ¹⁶⁴ Voir https://digital-strategy.ec.europa.eu/fr/library/ai-continent-action-plan

* ¹⁶⁵ « Cloud et IA : quand la machine à cash des hyperscalers se transforme en machine à capex », Laurent Delattre, IT for Business, 11 février 2026.

* ¹⁶⁶ Voir https://digital-strategy.ec.europa.eu/fr/activities/digital-programme

* ¹⁶⁷ « L'UE face au défi de l'intelligence artificielle. Pas de progrès possibles sans une gouvernance renforcée et sans investissements plus importants et mieux ciblés ».

* ¹⁶⁸ « Bibliothèques européennes communes d'algorithmes d'IA destinées à faciliter les transferts de connaissances des chercheurs et des développeurs en IA vers les entreprises et l'administration publique ».

* ¹⁶⁹ « IA et PME : accompagner les PME Françaises dans l'appropriation de l'IA », avril 2024.

* ¹⁷⁰ Voir EUR-Lex - 52018DC0237 - EN - EUR-Lex

* ¹⁷¹ « Dans son état actuel, le projet de certification européenne pour les services de cloud (EUCS) ne permet plus aux fournisseurs de démontrer qu'ils protègent les données stockées contre tout accès par une puissance étrangère, contrairement à la qualification SecNumCloud en France. La CNIL appelle à rehausser le niveau de protection des données personnelles de cette certification en réintroduisant de telles garanties », CNIL, 19 juillet 2024.

* ¹⁷² « Open source et IA : des synergies à repenser ? » Pôle d'expertise de la régulation numérique, avril 2024.

* ¹⁷³ Les jeux de données d'entraînement des modèles d'IAG (grands modèles de langages et modèles de diffusion notamment) contiennent souvent des données protégées par le droit d'auteur ou le RGPD. Selon OpenAI, il serait même impossible de concevoir des modèles d'IAG à l'état de l'art sans données protégées par le droit d'auteur.

* ¹⁷⁴ Voir https://digital-strategy.ec.europa.eu/fr/library/digital-omnibus-regulation-proposal

* ¹⁷⁵ Définis à l'article 6(1) et à l'annexe I de l'IA Act.

* ¹⁷⁶ Article 50(2) de l'IA Act.

* ¹⁷⁷ Entreprises de moins de 750 employés et moins de 150 millions d'euros de chiffre d'affaires annuel.

* ¹⁷⁸ L'« Edge computin  » (informatique de périphérie/de bord), est une architecture informatique (IT) dans laquelle les données d'un client sont traitées en périphérie du réseau, aussi près que possible de la source. Motivée par l'essor du mobile, la baisse du coût des composants informatiques et l'augmentation du nombre d'appareils en réseau au sein de l'Internet des objets (IoT, Internet of Things), la mise en oeuvre de l'architecture Edge computing traite les données « périssables » (sensibles au facteur temps) au point d'origine par un dispositif intelligent, ou envoyées à un serveur intermédiaire, installé à proximité du client. Les données moins périssables sont envoyées vers le cloud à des fins d'analyse historique, d'analytique du Big Data et de stockage à long terme.

* ¹⁷⁹ « Cloud, souveraineté, Bruxelles : comment le lobbying gagne du temps pendant que l'Europe perd du terrain », Thierry Derouet, Le Mag IT, 11 mars 2026.

* ¹⁸⁰ « La dépendance des États aux géants du numérique pose-t-elle problème ? » Christophe Gaie, chef de division ingénierie et innovation numérique au sein des services du Premier ministre, Jean Langlois-Berthelot, docteur en mathématiques appliquées, Polytechnique Insights, 9 septembre 2024.

* ¹⁸¹ « Souveraineté numérique, entre mythe d'indépendance et réalité industrielle », Alice Vitard, L'Usine Digitale, 20 janvier 2026.

* ¹⁸² Voir le rapport « Les enjeux stratégiques des terres rares et des matières premières stratégiques et critiques », Office parlementaire des choix scientifiques et stratégiques, n° 617, 19 mai 2016.

* ¹⁸³ Voir https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-chips-act

* ¹⁸⁴ « Donner un sens à l'intelligence artificielle : pour une stratégie nationale et européenne », rapport du député Cédric Villani remis au Premier ministre le 28 mars 2018.

* ¹⁸⁵ Réponse au questionnaire, 28 avril 2026.

* ¹⁸⁶ Voir  https://www.ccomptes.fr/fr/publications/la-strategie-nationale-pour-lintelligence-artificielle-consolider-les-succes-de-la politique publique de l'IA

* ¹⁸⁷ Unité de mesure d'un supercalculateur, 1 pétaflop équivaut à 1 million de milliards d'opérations par seconde.

* ¹⁸⁸ https://www.bpifrance-universite.fr/formation/autodiag-ia/

* ¹⁸⁹ https://www.bpifrance-universite.fr/formation/cursus-intelligence-artificielle/

* ¹⁹⁰ https://diag.bpifrance.fr/diag-data-ia

* ¹⁹¹ https://www.bpifrance.fr/catalogue-offres/mission-de-conseil-choix-de-lapproche-ia

* ¹⁹² https://www.cartographie.hub-franceia.fr/index.html

* ¹⁹³ https://www.francenum.gouv.fr/aides-financieres/pack-ia-intelligence-artificielle

* ¹⁹⁴ https://www.francenum.gouv.fr/aides-financieres/captn-transformation-numerique

* ¹⁹⁵  https://www.francenum.gouv.fr/aides-financieres/aide-aux-entreprises-primo-utilisatrices-dintelligence-artificielle-volet-0

* ¹⁹⁶  https://www.francenum.gouv.fr/aides-financieres/aide-aux-entreprises-primo-utilisatrices-dintelligence-artificielle-volet

* ¹⁹⁷ Ces pôles d'innovation regroupant entreprises, chercheurs et institutions autour de la conception, de la fabrication et du déploiement de robots. Ils permettent de mutualiser les infrastructures (laboratoires, bancs d'essai, data centers) ; d'accélérer la recherche ; de connecter startups et grands groupes ; d'attirer des talents internationaux ; de créer des synergies locales qui rayonnent à l'échelle mondiale.

* ¹⁹⁸ Communiqué du 10 février 2026 : https://www.entreprises.gouv.fr/la-dge/actualites/appel-projets-pionniers-de-lia-les-23-premiers-laureats-connus

* ¹⁹⁹ Association reconnue d'intérêt général qui oeuvre depuis sa création en 2017 à accompagner l'adoption de l'intelligence artificielle et soutenir son déploiement en France et en Europe. Voir https://www.cartographie.hub-franceia.fr/index.html#titlehome

* ²⁰⁰ « Sommet pour l'action sur l'IA : un an après » dossier de presse https://presse.economie.gouv.fr/sommet-pour-laction-sur-lia-un-an-apres/

* ²⁰¹ Voir https://openagenda.com/fr/ambassadeurs-ia

* ²⁰² Voir :  https://www.francenum.gouv.fr/magazine-du-numerique/tpe-pme-lia-vous-interesse-participez-un-cafe-ia-france-num

* ²⁰³ Cette initiative fédère l'ANCT, Mednum, France Num, les ministères de l'Économie et des Finances, de la Santé, du Travail, de l'Intérieur, de la Transition écologique et de l'Éducation nationale, le Groupe La Poste, la SNCF, les hubs territoriaux d'inclusion numérique, les conseils régionaux, départementaux, les préfectures, les mairies et les universités et plus de 80 organisations engagées dans la démarche, dont : INRIA, Direction du numérique pour l'éducation, Ministère de la Culture, ADEME, LaborIA, ARCEP, ARCOM, Wikimedia France, Réseau Canopé, Data for Good, Impact AI,

* ²⁰⁴ Voir le commentaire de l'article 24 du projet de loi portant diverses dispositions d'adaptation au droit de l'Union européenne en matière économique, financière, environnementale, énergétique, d'information, de transport, de santé, d'agriculture et de pêche dans le rapport de la commission des affaires économiques du Sénat n°347 du 4 février 2026.

* ²⁰⁵ Avec plus de 140 000 participants, 4 000 exposants dont 1 200 startups, le CES est la vitrine mondiale de l'innovation technologique. Habituellement axé sur les technologies grand public, l'édition de 2026 s'est concentrée sur les producteurs de semi-conducteurs et les fournisseurs d'infrastructures critiques pour le déploiement de l'IA.

* ²⁰⁶ Pierre Bessière, directeur de recherche émérite à l'Isir, cité dans « L'IA physique, nouvelle marotte de la robotique pour « comprendre le monde » et favoriser l'arrivée des humanoïdes dans les usines », Léna Corot, L'Usine nouvelle, 10 mars 2026.

* ²⁰⁷ « La chaîne de valeur de l'intelligence artificielle : enjeux économiques et place de la France », Trésor-Eco n°354, Direction générale du Trésor, Solal Chardon-Boucaud, Arthur Dozias, Charlotte Gallezo, décembre 2024.

* ²⁰⁸ La classification, par ordre décroissant, des 500 superordinateurs les plus puissants au monde est réalisée depuis juin 1993, le projet met à jour sa liste tous les six mois, en juin lors de l'International Supercomputing Conference, qui a lieu en Allemagne, et en novembre pendant l'ACM/IEEE Supercomputing Conference, qui a lieu aux États-Unis et est organisée par l'IEEE et l'Association for Computing Machinery. Il est réalisé par Hans Meuer de l'université de Mannheim en Allemagne, Jack Dongarra de l'université du Tennessee à Knoxville, Erich Strohmaier et Horst Simon du National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) du Lawrence Berkeley National Laboratory (LBL).

* ²⁰⁹ Un processeur graphique, aussi connu sous le nom d'unité de traitement graphique (GPU), est un circuit électronique conçu pour accélérer l'affichage et le traitement d'images sur divers appareils, notamment les cartes vidéo, les cartes système, les téléphones mobiles et les ordinateurs personnels.

* ²¹⁰ Une virgule flottante est un moyen de représenter et d'effectuer des opérations arithmétiques sur des nombres réels en informatique. Il s'agit d'un type de données numériques qui permet de traiter des valeurs comportant des parties fractionnaires et une large gamme de grandeurs. Le terme « virgule flottante » fait référence au fait que le point décimal peut « flotter » ou être positionné n'importe où dans le nombre, ce qui permet de représenter à la fois de très grands et de très petits nombres.

* ²¹¹ Outils de rangement qui permettent de stocker du matériel comme des disques durs par exemple.

* ²¹² Ce chiffre exclut ainsi la plupart des méga-projets annoncés par Amazon, Google ou Meta aux États-Unis.

* ²¹³ Les startups deeptech utilisent ou combinent des technologies innovantes et qui répondent à quatre critères essentiels :

1. issues d'un laboratoire de recherche (public ou privé) ou s'appuyant sur une équipe/gouvernance en lien étroit avec le monde scientifique, avec un profil clé technologique ou scientifique ;

2. présentant de fortes barrières à l'entrée, matérialisées par des verrous technologiques difficiles à lever ;

3. constituant un avantage fortement différenciateur par rapport à la concurrence ;

4. caractérisées par un go-to-market long et complexe, donc probablement capitalistique.

* ²¹⁴ Mené par l'Institut Polytechnique de Paris (IP Paris) - dont l'X est membre fondateur aux côtés de l'ENSTA Paris, il comprend également l'ENSAE Paris, Télécom Paris, Télécom SudParis, Inria, le CNRS, l'École Nationale des Ponts et Chaussées et l'Université de Technologie de Troyes.

* ²¹⁵ Déplacement du 12 février 2026.

* ²¹⁶ Innovations qui vont profondément modifier les marchés comme les nouveaux états de la matière - supra conductivité- avec une stratégie d'accès au marché plus longue ; l'IA ou le quantique ne sont plus deeptechs.

* ²¹⁷ Il constitue une fondation de coopération scientifique comptant 12 membres fondateurs parmi lesquels 8 organisations industrielles (Alstom, Atos - Bull, Cosmo Tech, IDnomic, OVHcloud, le Groupe Renault, Safran, Sherpa Engineering), 3 organisations académiques (Inria, l'Institut Mines-Télécom, et l'Université Paris-Saclay) et un pôle de compétitivité local, Systematic Paris-Région.

* ²¹⁸ Patrice Aknin, directeur scientifique de l'IRT SystemX

* ²¹⁹ Dans le cadre du « fine tuning », une partie du modèle (dont les paramètres) est réentraînée sur un nouveau jeu de données représentatif du contexte visé. À l'inverse, le RAG consiste à coupler le modèle avec un moteur de recherche dans des bases de connaissances externes, ce qui permet d'obtenir des résultats plus pertinents sans réentraîner les paramètres du modèle.

* ²²⁰ Voir : https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-spaces

* ²²¹ La découvrabilité d'un contenu dans l'environnement numérique se réfère à : sa disponibilité en ligne et sa capacité à être repéré parmi un vaste ensemble d'autres contenus sans que la recherche ne porte précisément sur ce contenu. Dans un écosystème numérique marqué par l'abondance de l'offre, la concentration des plateformes et l'essor de l'intelligence artificielle, la découvrabilité des contenus culturels constitue un enjeu central pour préserver la diversité des expressions culturelles.

* ²²² Voir :  https://www.culture.gouv.fr/catalogue-des-demarches-et-subventions/appels-a-projets-candidatures/decouvrabilite-des-contenus-culturels-francophones-dans-l-environnement-numerique-a-l-ere-de-l-ia

* ²²³ Voir : https://www.alt-edic.eu/