B. ENCOURAGER LA RECHERCHE ET L'INNOVATION EN MATIÈRE D'IA
1. Pérenniser les outils existants
a) Préserver outils fiscaux encourageant l'IA
(1) Le crédit impôt-recherche (CIR)
Le crédit d'impôt-recherche est une incitation fiscale créée par la loi de finances initiale pour 1983 dans le but de favoriser les dépenses de recherche et développement des entreprises présentes sur le territoire français. Depuis 2022, il s'agit de la première dépense fiscale du budget général de l'État, son coût étant estimé à 7,858 milliards d'euros pour l'exercice 2024.
La dépense doit être associée à la réalisation d'opérations de recherche scientifique et technique. La qualification repose sur cinq critères communs à l'ensemble des secteurs économiques, qui sont fixés par un référentiel international construit par des experts de différentes nationalités en matière de recherche et développement (R&D) : le Manuel de Frascati248(*), dont la dernière version a été adoptée par l'Organisation pour la coopération et le développement économiques (OCDE) en octobre 2015.
Le crédit d'impôt recherche (CIR) constitue une incitation à employer en France des ingénieurs en R&D pour de grands groupes d'envergure mondiale, y compris des entreprises d'IA américaine. Elle contribue à l'attractivité de la France et constitue un avantage comparatif dans la compétition de l'IA.
Plus dommageable a été la suppression249(*) du dispositif Jeune Docteur au sein du CIR par la loi n° 2025-127 du 14 février 2025 de finances pour 2025.
Ce dispositif, introduit en 2008, permettait de faciliter l'embauche en contrat à durée indéterminée de titulaires d'un doctorat de recherche en attente d'un premier emploi durable, en accordant aux entreprises privées la possibilité de récupérer, sous la forme d'un crédit d'impôt, environ 30 % des dépenses engagées en recherche et développement, et ce sur une période de 24 mois. Le salaire versé au jeune docteur pouvait alors être intégralement récupéré par l'entreprise, réduisant drastiquement les freins financiers à l'embauche.
Ce dispositif ne représentait, avec son montant de 90 millions d'euros par an, que 1,27 % du total des fonds engagés au sein du crédit d'impôt recherches. Selon un rapport de France Stratégie publié en 2019, pour chaque euro investi par l'État dans le CIR Jeune Docteur, 4,5 euros de produit intérieur brut étaient produits.
À travers ce dispositif, plusieurs milliers de jeunes docteurs, hautement qualifiés dans leurs domaines d'études, pouvaient trouver des débouchés professionnels et contribuer à la recherche en France. Cette suppression a suscité l'incompréhension et la stupeur chez des dizaines de milliers de diplômés. Un collectif de jeunes docteurs, rassemblant plus de 300 organisations, a diffusé une pétition signée par plus de 4 100 signataires, pour demander le retour de ce dispositif dans le CIR.
Cette suppression risque freine les conditions d'embauche des 15 000 docteurs diplômés chaque année, dont plus de 20 % partent déjà travailler à l'étranger après l'obtention de leur diplôme, le nombre d'emplois potentiels détruits en France étant estimé à 3 000 sur l'année 2025.
Pour éviter une véritable fuite des cerveaux encouragée par la fin des crédits fiscaux liés à l'embauche des jeunes docteurs, il est recommandé de le rétablir pour les travaux liés à l'IA.
Recommandation : rétablir le dispositif « jeunes docteurs » du CIR en le recentrant sur l'IA.
(2) Le crédit d'impôt innovation
Le crédit d'impôt innovation (CII) est une extension du crédit d'impôt recherche (CIR) qui s'applique aux dépenses effectuées jusqu'au 31 décembre 2027 par des PME, y compris par les jeunes entreprises innovantes. Les dépenses concernées sont liées à la réalisation d'opération de conception de prototypes ou d'installations pilotes d'un nouveau produit.
Il englobe notamment les dépenses de personnel qualifié250(*), les amortissements des brevets ou les dépenses faites pour la réalisation « d'opérations de recherche » réalisées par des entreprises ou des bureaux d'études et d'ingénierie agréés. Ces dépenses devraient contenir explicitement la modernisation des processus de production grâce à l'IA.
Le taux du crédit d'impôt innovation est de 20 %, mais les subventions publiques reçues pour les projets de recherche doivent être déduites du montant des dépenses prises en compte dans le calcul du CII.
Recommandation : prolonger sans limitation de durée le crédit d'impôt innovation bénéficiant aux PME et inclure explicitement la modernisation des processus de production par l'IA.
(3) Les jeunes entreprises innovantes
Le dispositif des « jeunes entreprises innovantes » (JEI), mis en place à partir de 2004, exonère de certaines cotisations sociales principalement les petites et moyennes entreprises (PME) indépendantes dont les dépenses de recherche dépassent un seuil proportionnellement à l'ensemble de leurs dépenses. Alors que le seuil d'éligibilité avait été fixé à 15 % des charges déductibles depuis la création du dispositif, la loi de financement de la sécurité sociale pour 2025251(*) a rehaussé ce seuil à 20 %.
Une nouvelle entreprise qui investit dans la recherche et le développement (R&D) a le statut de jeune entreprise innovante (JEI), de jeune entreprise universitaire (JEU) ou de jeune entreprise de croissance (JEC) ou de jeune entreprise innovante à impact (JEII). Elle peut bénéficier d'exonérations fiscales et sociales.
Un nouveau statut de jeune entreprise innovante à impact (JEII) a été créé par la loi de finances pour 2026, dans le but de soutenir les PME engagées dans des projets de recherche à forte utilité sociale ou environnementale. Étant une sous-catégorie du dispositif JEI, les JEII bénéficient de l'ensemble des avantages accordés aux JEI. Sa création a été saluée par le METI252(*).
Pour avoir le statut de jeune entreprise innovante à impact (JEII), l'entreprise doit remplir les conditions suivantes :
Être une PME : elle doit employer moins de 250 personnes et réaliser un chiffre d'affaires inférieur à 50 millions € ou doit avoir un bilan total inférieur à 43 millions d'euros
Pour bénéficier des exonérations fiscales et sociales : elle doit avoir été créée depuis :
Moins de 8 ans (l'entreprise perd définitivement le statut de JEII l'année de son 8e anniversaire) si l'entreprise est créée après le 1er janvier 2023
Moins de 11 ans (l'entreprise perd définitivement le statut de JEII l'année de son 11e anniversaire) si l'entreprise est créée avant le 1er janvier 2023
Elle doit réaliser des dépenses de R&D représentant entre 5 % et 20 % des charges. Le calcul de ce taux ne prend pas en compte les charges de cessions d'actions ou d'obligations, les pertes de change et les charges engagées auprès d'autres JEI réalisant des projets de R&D.
Son capital doit être détenu pour 50 % au minimum par l'une des personnes ou entités suivantes :
Personne physique (entrepreneur individuel, particulier, etc.) ;
Autre JEI détenue au moins à 50 % par des personnes physiques ;
Association ou fondation reconnue d'utilité publique à caractère scientifique ;
Établissement public de recherche et d'enseignement ou une de ses filiales ;
Société d'investissement.
Elle doit exercer une activité nouvelle : c'est-à-dire qu'elle n'a pas été créée dans le cadre d'une concentration, d'une restructuration, d'une extension d'activités déjà existantes ou d'une reprise de telles activités
Pour prétendre au statut JEII, l'entreprise doit également répondre aux critères ESUS « Entreprise solidaire d'utilité sociale » ou aux conditions requises des sociétés commerciales pour relever de l'économie sociale et solidaire (ESS).
Source : https://entreprendre.service-public.gouv.fr/vosdroits/F31188
Un dispositif de même portée pourrait être créé pour soutenir la croissance des jeunes PME qui évoluent dans le secteur de l'IA en prenant en considération l'importance de leurs recherches dans ce domaine.
Recommandation : créer un statut de jeune entreprise innovante en IA (JEIIA) afin d'alléger les charges fiscales et sociales pesant sur les entreprises de ce secteur particulièrement exposé à la concurrence mondiale.
(4) Le soutien des investisseurs institutionnels
L'initiative « Tibi » est née d'un rapport, commandé en 2019 à Philippe Tibi par le ministre de l'Économie et des Finances, qui démontrait la faible disponibilité des capitaux français pour le financement de la phase d'accélération industrielle et commerciale des entreprises technologiques.
C'est un dispositif visant à encourager le financement du secteur technologique par les investisseurs institutionnels français, et en particulier les compagnies d'assurance, en les associant à une procédure d'homologation de fonds spécialisés dans le financement par fonds propres des entreprises technologiques. Une fois homologués, ces fonds sont éligibles aux engagements annoncés par les investisseurs partenaires.
Au 31 mars 2025, les 34 investisseurs participants avaient annoncé un cumul d'engagements dépassant 12,9 milliards d'euros et homologué 144 fonds. L'initiative est remarquée à l'international et suscite de l'intérêt dans plusieurs capitales européennes.
Les fonds homologués par l'initiative Tibi, qui ont levé plus de 7 milliards d'euros, ont ainsi représenté près de 45 % de l'ensemble des levées en capital-développement. Le nombre de fonds gérant des montants élevés a également augmenté, à l'exception des fonds de plus de 1 milliard, qui restent à ce jour très rares. Dans son principe, l'initiative Tibi vise à accroître le nombre et la taille des fonds en favorisant la concurrence entre les sociétés de gestion. Il est possible qu'elle ait permis l'arrivée d'acteurs qui ne réussiront pas leur levée, mais on constate que les fonds successeurs de fonds homologués ont levé davantage que leurs prédécesseurs.
Une mission de l'Inspection générale des finances qui a évalué l'initiative en octobre 2025 recommande la poursuite de l'initiative et la préparation d'une troisième phase, qui pourrait débuter début 2027. Les phases précédentes ayant indéniablement participé au développement des fonds français et au financement des entreprises du secteur technologique, il est important de consolider ces acquis et de les dépasser.
b) Valoriser les atouts français de l'IA
(1) L'IA de confiance
(a) Un programme français (2021-2025)
Si l'IA a le potentiel de révolutionner de nombreux aspects de notre vie, cette révolution ne peut cependant se faire sans confiance. Cette dernière conditionne l'acceptabilité de l'IA par la société et l'adoption des systèmes intelligents par nos citoyens, entreprises et administrations.
Lancé en 2021, le programme « IA de confiance » de la Stratégie nationale pour l'intelligence artificielle financé par France 2030, doté de 45 millions d'euros sur 4 ans, a été précurseur au niveau mondial. Il a été piloté par Bertrand Braunschweig253(*).
Né de l'ambition de faire de la France un des pays leaders de l'IA industrielle et responsable, en développant un environnement méthodologique et technologique souverain, ouvert, interopérable et pérenne, qui favorise l'intégration d'une IA industrielle (explicable, robuste, etc.) et responsable (de confiance, éthique, etc.) dans les secteurs industriels stratégiques. Il a suscité une véritable dynamique et permis de fédérer, notamment par le biais de plusieurs appels à manifestation d'intérêt (AMI), un riche écosystème composé de près d'une cinquantaine de partenaires (laboratoires et instituts de recherche, startups, et grands groupes).
Pour relever ces défis, les partenaires du programme se sont concentrés sur six premiers cas d'usage : la compréhension de scène à partir d'une caméra, l'inspection par vision de soudure, la prédiction de demande en air liquide, l'interprétation de photos aériennes, le contrôle industriel visuel, ou encore l'évitement des collisions aériennes pour les systèmes d'aéronefs téléguidés.
Ces cas d'usages pratiques ont permis d'évaluer la pertinence de 20 premiers composants technologiques ou briques méthodologiques (ex : évaluation de la robustesse de réseau de neurones, quantification d'intervalle de confiance de prédictions, génération des modèles robustes à certaines perturbations, méthodes pour construire et caractériser les jeux de données, etc.), d'ores et déjà intégrés dans la première version de l'environnement de confiance développée et qui sera mise à la disposition des partenaires d'ici la fin de l'année. Cet environnement a vocation, à terme, à offrir une plateforme d'outils logiciels souveraine, ouverte, intéropérable et pérenne au service de la conception, de la validation, de la qualification, du déploiement et de la maintenance de produits et services critiques à base d'IA.
Confiance.ai s'inscrit dans une démarche ouverte et intégrative. Le programme développe et fédère aujourd'hui l'écosystème national autour de l'IA de confiance et s'est ouvert à de nombreux partenaires associés.
Ce programme doit permettre ainsi de créer un environnement technique (sur la certification, la fiabilité, l'évaluation, la transparence et l'auditabilité des algorithmes et des systèmes) qui garantira, demain, un haut de niveau de confiance dans les technologies d'IA.
Conçue comme un véritable guide de bout en bout à destination des industriels, cette méthodologie outillée permet de caractériser et qualifier la confiance d'un système intelligent dirigé par les données et de l'intégrer dans leurs produits et services industriels. Elle est applicable à tout secteur d'activité.
Pour Bruno Bonnell, secrétaire général pour l'investissement, en charge de France 2030 : « les projets de R&D qui en résultent nous permettent de bâtir dans les meilleures circonstances nos stratégies industrielles, mais aussi de restaurer un climat de confiance et d'acceptabilité autour d'une technologie structurante pour notre économie de demain ».
L'une des grandes réussites des acteurs du programme est d'être parvenus à transversaliser les approches entre industries. La méthodologie outillée de bout en bout mise au point permet de traiter les mêmes problématiques technologiques, quel que soit le contexte d'application et l'industrie visés.
À l'occasion de Confiance.ai Day de 2024, la méthodologie mise au point ainsi que des composants open source associés ont été ouvertes aux communautés scientifiques et industrielles.
Les composants ont été regroupés en neuf ensembles fonctionnels correspondant à des processus d'ingénierie bien précis : ingénierie de bout en bout, gestion du cycle de vie de la donnée, gestion du cycle de vie des modèles et des composants, évaluation des composants d'IA, déploiement des composants IA, gestion des systèmes d'IA en opération, robustesse, explicabilité et quantification de l'incertitude.
Quelques exemples de résultats de cas d'usage industriel de Confiance.ai
Air Liquide s'est appuyé sur les approches d'IA générative pour améliorer la robustesse et la fiabilité de fonctionnement de ses modèles de comptage automatique de bouteilles utilisés pour la gestion de son inventaire, dans des conditions météorologiques défavorables (exemples : pluie, neige). Elle a notamment permis de réduire de moitié l'erreur de comptage de nuit, pour arriver à des performances de précision supérieures à 98 %. Grâce à un prétraitement des données consistant à éliminer les gouttes de pluie et les flocons de neige, à la transformation des images de nuit en jour, le système a pu traiter, sans entraînement supplémentaire, ces données comme en condition normale d'apprentissage. Une meilleure maîtrise de nouvelles données (étude, visualisation, caractérisation) et la complétion de la base de scénarios d'entraînement sont à l'origine de ces performances.
Conscient de la nécessité de revisiter les ingénieries classiques (ingénierie algorithmique, ingénierie logicielle et ingénierie système) au regard des exigences posées par leur intégration dans des systèmes critiques, Thales s'est fortement impliqué dans la définition de la méthodologie d'ingénierie de bout en bout, approche rigoureuse et interdisciplinaire, compatible avec les usages métier, permettant de garantir un déploiement et un maintien en condition opérationnelle « safe & secure », de par la conception et la validation de ces systèmes. Cette approche va permettre une plus grande fluidité sur l'ensemble de la chaîne d'ingénierie d'un système critique doté d'IA. Par exemple, dans le cadre de son cas d'usage sur la « détection d'objets d'intérêts à partir d'images aériennes », Thales a pu vérifier la correction de ses algorithmes, améliorer la qualité des données d'apprentissage par un enrichissement avec des images synthétiques, caractériser, évaluer et monitorer les performances grâce aux attributs et scores de confiance proposés par la méthodologie de bout en bout. Ces premières étapes sont nécessaires pour un déploiement industriel d'un composant doté d'une capacité d'apprentissage dans un système critique.
Renault Group a soumis au programme Confiance.ai le cas d'usage « Welding » qui porte sur la vérification par un système d'IA de la qualité des soudures sur le châssis d'un véhicule. La faisabilité en avait été démontrée avant le début du projet, mais les responsables qualité de l'usine hésitaient à la déployer sur des postes où le contrôle est aujourd'hui effectué par un opérateur, en particulier sur des soudures critiques. Les méthodes et outils du programme Confiance.ai s'appliquaient donc parfaitement à ce cas d'usage qui a été très largement traité par les partenaires du programme, avec des composants pour évaluer en particulier la robustesse de l'IA, son explicabilité et des fonctions de monitoring notamment. Ce cas d'usage a été le premier sur lequel une évaluation de bout en bout de la méthode a été effectuée. Les outils et méthodes proposés par Confiance.ai arrivent à point nommé pour accompagner le programme AI@Scale de Renault Group, qui déploie une organisation, des ressources humaines, matérielles, logicielles et méthodologiques pour accélérer et sécuriser le passage à l'échelle de l'IA dans toute la chaine de valeur du groupe.
(b) Un standard mondial ?254(*)
L'ambition est de faire de la méthodologie outillée un standard au niveau mondial255(*).
Dans cet objectif, le collectif Confiance.ai a signé plusieurs accords avec le Québec (Centre de Recherche en Informatique de Montréal), l'Allemagne (avec VDE256(*), avec le projet ZERTIFIZIERTE KI, dirigé conjointement par le Fraunhofer IAIS257(*), l'Institut allemand de normalisation (DIN) et l'Office fédéral allemand de la sécurité de l'information (BSI), avec CERTAIN, initiative collaborative du DFKI258(*)), l'Australie259(*).
Créée en avril 2025, la Fondation européenne Trustworthy (AI European trustworthy AI foundation)260(*), fédère les fabricants, les chercheurs et les acteurs engagés autour de l'IA industrielle et responsable. Adhérer à la fondation signifie contribuer à un écosystème open source, répondre aux exigences réglementaires telles que la loi sur l'IA et façonner les normes de demain. Il offre un cadre collaboratif pour la construction de solutions de confiance adaptées aux besoins de l'industrie.
Des initiatives de structuration utilisent les résultats du programme Confiance.ai, pour offrir aux fabricants des solutions concrètes pour accélérer l'intégration de composants d'IA fiables dans leurs systèmes.
Par le biais de cette fondation, les acteurs contribueront à maintenir ce « bien commun numérique » en conditions opérationnelles, à le faire gagner en maturité via les retours et propositions d'améliorations.
L'ambition visée à travers cette démarche est la création et la mise à disposition d'outils de compétitivité tenant compte des spécificités propres à chaque entreprise en matière de typologie, de données et de cas d'usage.
Elle vise également à faire de cette méthodologie « un standard de facto » et bénéficiant du label « AI Trust », qui compte développer des solutions d'IA plus transparentes, équitables et explicables, et donc plus acceptables. Mieux comprendre ce qu'il se passe dans ces boîtes noires, et s'assurer qu'elles ne produisent pas des résultats biaisés, est essentiel pour que les utilisateurs s'y fient.
Les travaux traiteront de l'IA générative, l'objectif étant qu'elle puisse assister de manière fiable un technicien sur le terrain ou un ingénieur dans un bureau d'études, mais également de l'IA hybride, qui combine les connaissances et un modèle basé sur l'apprentissage automatique, de la collaboration entre humain et machine et de la cybersécurité.
Dans le cadre de son implication dans l'AI Trust Alliance261(*), écosystème collaboratif qui accélère l'IA digne de confiance, la fondation a comme ambition d'unifier les référentiels de labélisation existants, depuis leurs critères d'évaluation jusqu'au calcul de scores de confiance. In fine, la méthodologie et les outils de la fondation pourront être utilisés par les entreprises comme solution pour mettre en place ce référentiel unifié dans leurs pratiques.
(2) La filière mathématique
Les mathématiques, avec l'informatique, forment aujourd'hui le coeur de l'intelligence artificielle. Elles permettent de formaliser, modéliser et améliorer les systèmes d'IA. Dans les grands modèles de langage, l'entraînement sur des corpus de théorèmes mathématiques joue un rôle clé pour développer leurs capacités de raisonnement.
« Les mathématiques ne sont donc pas seulement un outil d'analyse, mais aussi un vecteur pour repousser les limites actuelles des modèles d'IA. Cela transforme également le métier de mathématicien, en proposant des outils pour automatiser la certification des théories et en offrant une aide à la découverte de nouvelles techniques de preuve. Cette interaction entre mathématiques et IA est en train de redéfinir les stratégies d'entraînement et les pratiques scientifiques. Nous vivons un moment charnière à la fois pour les mathématiques et pour l'IA » a indiqué dans un entretien Gabriel Peyré, mathématicien et directeur du Centre Sciences des Données de l'ENS-PSL262(*).
Si la performance des élèves français en primaire est très moyenne, La France se distingue particulièrement dans le classement de l'université Jiaotong de Shanghai en mathématiques, avec l5 établissements classés dont deux dans le top 5 (Paris-Saclay 2e et Sorbonne Université 4e).
Depuis que les médailles Fields sont régulièrement décernées (tous les quatre ans à partir de 1950), treize mathématiciens français (dont deux doubles-nationaux) ont été distingués. De même, la sélection très prestigieuse des orateurs des séances plénières des congrès internationaux de mathématiques, qui se tiennent tous les quatre ans depuis 1893, place la France au deuxième rang, mais loin derrière les États-Unis.
(3) Le coût de l'énergie
Les interactions avec des IA comme ChatGPT pourraient consommer 10 fois plus d'électricité qu'une recherche Google classique, d'après l'Agence internationale de l'énergie263(*).
En 2026, la hausse, par rapport à 2022, de la consommation électrique des centres de données, des cryptomonnaies et de l'IA pourrait s'élever à l'équivalent de la consommation électrique de la Suède ou de l'Allemagne.
L'Autorité de la concurrence a publié, le 17 décembre 2025, une étude sur les questions concurrentielles relatives à l'impact énergétique et environnemental de l'IA264(*), sujet qui fera l'objet d'une mission d'information de la commission de l'aménagement du territoire et du développement durable sur l'empreinte environnementale de l'intelligence artificielle265(*).
Les centres de données consomment déjà 1,5 % de l'électricité mondiale. Cette part devrait au minimum doubler d'ici 2030, avec un pic à 945 térawattheures en raison du développement de l'IA, ce qui correspond à la consommation annuelle de plusieurs pays européens.
En France alors qu'au début des années 2020, les centres de données français consommaient 10 TWh d'électricité, d'ici 2035, cette consommation pourrait atteindre entre 19 et 28 TWh, soit près de 4 % de l'électricité du pays. Pour anticiper cette explosion des besoins, les hyperscalers américains du secteur signent déjà des contrats d'approvisionnement en énergies renouvelables et nucléaire. Ils pourraient utiliser leur puissance financière pour obtenir tous les contrats d'électricité avantageux, conduisant EDF à favoriser certains clients dans l'attribution de ces contrats d'électricité d'origine nucléaire.
La France bénéficie d'un avantage comparatif, à savoir le coût de son électricité, et la part de cette énergie décarbonée dans le mix énergétique, qu'il convient de préserver et d'amplifier.
2. Renforcer nos points faibles
a) Doper le capital-risque trop frileux d'un fonds souverain
(1) Adapter le marché des capitaux européens aux besoins du financement de l'IA
Le déploiement de l'IA aux États-Unis s'appuie sur une profondeur de marché du capital-risque sans équivalent.
Selon le baromètre EY du capital-risque en 2025, les États-Unis ont concentré 89 % des opérations en valeur, avec 97 milliards de dollars, soit une hausse de +154 %, et la moitié des opérations en volume. Si l'Europe ne capte encore que 5 % des investissements en IA (5,9 milliards de dollars), elle affiche néanmoins une progression de 43 %. Le reste du monde doit se contenter d'une petite part de gâteau avec 4 % (4,7 milliards de dollars), mais affiche une progression de +312 %, la Chine ne se contentant que d'1 % des opérations en valeur.
En France, les investissements reculent de 5 % avec 7,4 milliards d'euros levés pour 618 opérations, mais sans la levée de fond record de Mistral représentant 1,7 milliard d'euros, la baisse en valeur des investissements aurait atteint 26 %.
Le marché européen du capital-risque reste dramatiquement insuffisant en retrait par rapport aux États-Unis. Entre 2014 et 2023, les investissements en capital-risque ont ainsi atteint au total 89 milliards d'euros dans l'Union européenne contre plus de 1 000 milliards d'euros aux États-Unis, soit un rapport de plus de dix. L'écart ne s'est que marginalement réduit. Ce retard affecte uniformément toutes les étapes de financement des startups.
Compte tenu des investissements colossaux à réaliser, le financement d'un « écosystème » de l'IA ne peut se réaliser qu'au niveau européen même si la France peut en constituer le moteur.
En effet, si entre 2018 et 2022, les autorisations d'engagement publiques en faveur de la stratégie nationale de recherche en intelligence artificielle, ont connu une nette progression, passant de 94 millions d'euros en 2018 à 377 millions d'euros par an entre 2020 et 2022, pour un total de 1,5 milliard d'euros sur la période, « ces investissements ont atteint un plateau entre 2020 et 2022, sans augmentation significative des crédits annuels montrant les limites posées par le manque de marges de manoeuvre budgétaires de l'État français »266(*).
La seconde phase française, engagée à partir de 2021, annonce une enveloppe totale de 2,22 milliards d'euros sur cinq ans, dont 1,5 milliard d'euros de financements publics et 506 millions de cofinancements privés. Cependant, cette progression apparente masque une forme de stagnation : les engagements publics annuels n'ont pas connu de croissance significative depuis le pic de 2020, avec seulement 329 millions d'euros prévus pour la période 2023-2025 par le Programme d'investissements d'avenir (PIA4).
Par ailleurs, « les ambitions affichées pour la recherche fondamentale - à peine 10 % des enveloppes - contrastent avec les défis internationaux dans le domaine, ce qui soulève des interrogations sur la capacité française à maintenir une position compétitive dans un paysage global en rapide mutation ».
Il faut créer un environnement permettant aux startups de l'IA d'accéder à suffisamment d'opportunités d'investissement dans l'UE, afin de conserver les emplois, les brevets, les talents, les recettes fiscales et les retombées économiques qu'elles génèrent.
Face à cette fuite des fleurons de la tech européenne, Startup Verband, European Startup Network et France Digitale, trois associations majeures représentant l'écosystème des startups et scale-ups en Europe, ont adressé, en septembre 2024, une lettre ouverte aux décideurs politiques267(*) afin de les enjoindre d'adapter le marché des capitaux en Europe afin d'éviter de perdre ses futurs champions économiques de la tech. Ils préconisent en particulier de :
1. Renforcer le financement pour les scale-ups et de construire un écosystème européen du capital-risque mieux intégré. Des initiatives comme le Wachstumsfonds allemand et l'initiative Tibi en France montrent qu'il est possible de mobiliser des fonds publics et privés à grande échelle. Toutefois, le manque de coordination à l'échelle européenne reste un frein. Les fonds de croissance européens doivent être renforcés et mieux reliés aux marchés de capitaux pour faciliter les introductions en bourse en Europe, plutôt que d'inciter les entreprises à aller chercher des fonds ailleurs.
2. Créer des incitations fiscales et mobiliser l'épargne européenne : chaque année, environ 300 milliards d'euros d'épargne européenne sont investis dans des actions américaines. La création de fonds paneuropéens dédiés à l'investissement dans les entreprises technologiques en phase de croissance pourrait aider à rediriger une partie de ces fonds vers l'économie locale. Une meilleure harmonisation fiscale entre les États membres de l'UE pourrait également favoriser les investissements transfrontaliers, qui sont aujourd'hui freinés par des régimes fiscaux complexes et disparates.
3. Simplifier les régimes fiscaux pour les transactions transfrontalières, car actuellement, acheter une action européenne peut coûter plus cher à un investisseur européen que d'acheter une action américaine en raison de la complexité des régimes de taxes à la source. Une solution consisterait à harmoniser ces régimes et à simplifier les procédures de récupération des taxes, un obstacle majeur pour les investisseurs transfrontaliers.
4. Renforcer la culture financière chez les particuliers européens dont l'insuffisance freine les investissements dans des actions plus risquées comme celles des scale-ups technologiques. Aujourd'hui, 72 % des citoyens européens ne possèdent aucun produit d'investissement en actions, contre environ 50 % aux États-Unis. Des campagnes d'éducation financière pourraient souligner les opportunités offertes par l'investissement dans les entreprises innovantes, ainsi que pour des incitations fiscales qui privilégient les investissements à long terme plutôt que les dépôts à court terme.
Le développement des startups européennes devrait être bientôt favorisé par le 28e régime, qui vise à créer un nouveau statut unique pour les PME et en particulier les entreprises innovantes268(*), et est réclamé par France Digitale depuis octobre 2024269(*). Elles pourraient ainsi se lancer et opérer avec un cadre commun, sans avoir à composer avec 27 systèmes administratifs différents. Concrètement, avec ce nouveau statut, elles pourraient se développer partout en Europe sans devoir forcément créer de filiale.
(2) Orienter l'épargne française vers l'IA par un fonds stratégie souverain
Alors que l'enveloppe de France 2030 sera entièrement consommée en 2027 et que les budgets de soutien à l'innovation se sont réduits ces dernières années, Bpifrance et l'État cherchent à mobiliser davantage les fonds publics et privés européens.
Bpifrance270(*) considère, à juste titre, que « l'Europe ne peut ni copier le modèle américain ni s'aligner sur le modèle chinois. Elle doit affirmer le sien, en s'appuyant sur ses caractéristiques intrinsèques : excellence académique, densité industrielle et puissance publique structurante. Les startups deeptech sont le liant entre ces trois piliers ».
Mais plusieurs leviers restent à activer :
« Connecter l'Europe. Les startups les plus avancées opèrent déjà à l'échelle transnationale (sièges, antennes, investisseurs, partenariats commerciaux). Cette dynamique doit s'amplifier.
« Rapprocher industrie et startups. Généraliser les prises de participation stratégiques, activer la commande publique et privée, et consolider les filières.
« Mobiliser les capitaux privés ».
Les besoins de financement de la deeptech en France ont été évalués à 30 milliards d'euros d'ici à 2030, dont une partie sera consacrée à l'IA. Cette somme devra combiner :
- L'apport des acteurs institutionnels traditionnels ;
- Le capital-risque traditionnel (venture capital ou VC) par la prise de participation d'un ou de plusieurs investisseurs, généralement minoritaire(s), au capital de sociétés non cotées. L'objectif de l'investisseur est de participer financièrement au développement d'entreprises innovantes à fort potentiel de croissance et de réaliser une plus-value substantielle lors de la cession de ses titres ;
- Les Corporate Ventures, également connues sous l'acronyme CVC (pour Corporate Venture Capital), fonds de capital-risque atypiques : ce n'est pas un fonds d'investissement traditionnel qui déploie les liquidités qu'il a lui-même levées auprès de ses propres investisseurs, mais plutôt une entreprise établie qui choisit d'investir dans des startups ou des sociétés à la pointe de l'innovation. Cette stratégie d'investissement offre à l'entreprise mère une double opportunité : celle d'injecter du capital dans des entreprises naissantes prometteuses, tout en se garantissant un accès privilégié à des technologies de rupture, à des produits innovants, ou encore à de nouveaux segments de marché ;
- les family offices, organisation privée destinée à détenir et contrôler le patrimoine d'une famille ;
- la private equity qui consiste à prendre des participations au capital de sociétés non cotées271(*) par des professionnels spécialisés ayant comme principal objectif la réalisation de plus-values substantielles dans un délai relativement court.
Annoncé à l'occasion du sommet pour l'action sur l'intelligence artificielle (IA) de Paris de février 2025, InvestAI doit mobiliser 200 milliards d'euros d'investissements dans l'IA à l'échelle européenne, dont un nouveau fonds européen de 20 milliards d'euros pour les gigafabriques d'IA.
Pour sa part, Sam Altman, co-fondateur d'OpenAI, a récemment proposé, en avril 2026272(*), la création d'un fonds de richesse publique en partenariat avec des entreprises d'IA, dans lequel chaque citoyen détiendra une participation directe. Ce fonds investira dans d'autres entreprises technologiques et d'IA, permettant ainsi aux citoyens de bénéficier de la hausse de productivité liée à l'adoption de ces technologies.
L'État français doit prolonger et amplifier cet effort en créant un fonds stratégique pour l'IA, avec un soutien politique au plus niveau de l'État afin d'européaniser l'initiative, l'élargissement à des partenaires européens de l'accès aux capitaux faciliterait la mobilisation de nouveaux investisseurs institutionnels au bénéfice des fonds d'investissement français, facilitant le financement de fonds de plus grandes tailles.
L'objectif, prôné par le rapport de l'Inspection générale des finances, sur la poursuite de l'initiative Tibi, est de faire émerger des véhicules de grande taille, incluant des fonds supérieurs à 1 milliard d'euros et de renforcer l'offre de fonds pour accompagner la montée en puissance des entreprises technologiques. Ce rapport prône par ailleurs une obligation de recrutement de spécialistes du secteur deeptech par les fonds demandant l'homologation, afin de dynamiser la formation.
Par ailleurs, l'épargne populaire doit se voir proposer un véhicule simple d'utilisation, permettant à tous les Français de s'intéresser au développement de l'IA. Actuellement, seuls les investissements dans des Exchange-Traded Fund dédiés à l'intelligence artificielle (ETF IA), qui sont des fonds indiciels cotés en Bourse, permettent d'investir dans un panier d'entreprises actives dans le développement, l'intégration ou l'exploitation de l'intelligence artificielle. Ces fonds répliquent la performance d'un indice qui inclut des sociétés spécialisées dans les nouvelles technologies.
Cependant, compte tenu de la volatilité extrême des sociétés d'un secteur dont les entreprises ne dégagent pas encore de profit, il semble prématuré de projeter la création d'un livret d'épargne dans l'IA, sûr et fiable.
Recommandation : créer un fonds stratégique souverain alimenté par les investisseurs institutionnels français, et en particulier les compagnies d'assurance permettant d'investir dans des fonds homologués et spécialisés dans le financement par fonds propres des entreprises de l'IA.
b) Une formation académique trop timide
Il s'agit de notre point faible. La France doit rapidement et massivement former sa jeunesse à l'IA.
Selon le rapport de la commission de l'intelligence artificielle de mars 2024, le besoin de main-d'oeuvre en IA sera de l'ordre de 56 000 postes par an en développement d'IA et de 25 000 postes par an en déploiement d'IA.
En 2021, un rapport de la Cour des comptes estimait à 16 687 le nombre de places dans des formations spécialisées en IA au niveau bac+3. Pour répondre aux besoins en développement d'IA, il faudrait donc au moins tripler ce chiffre d'ici 2035.
Pour déployer l'IA dans l'économie, le besoin de 25 000 personnes par an en 2034, correspond à former chaque année environ 1,5 % de l'ensemble des étudiants du supérieur à des compétences en déploiement de l'IA.
S'y ajouteraient 20 000 profils « MLOps »273(*), chargés de l'infrastructure du système d'information disposant de connaissances indispensables à l'IA, notamment sur la collecte et le traitement des données, pour tirer le meilleur parti du déploiement des solutions d'IA au sein des entreprises, soit une augmentation de 25 % des chiffres actuels. En 2023, Pôle Emploi chiffrait ce besoin de main-d'oeuvre à 12 180 postes dans les services informatiques qualifiés, 16 959 étudiants étant inscrits en cycle ingénieur dans le domaine « informatique et sciences informatiques ».
Des chercheurs en IA pourraient être accueillis dans le cadre de la plateforme « Choose France for Science », opérée pour le compte de l'État par l'Agence Nationale de la Recherche dans le cadre de France 2030, et doté d'un budget de 100 millions d'euros.
La stratégie numérique pour l'éducation 2023-2027 repose sur une série de mesures pour renforcer les compétences numériques des élèves et accélérer l'usage des outils numériques pour la réussite des élèves.
La prochaine stratégie numérique pour l'éducation après 2028 doit fixer un objectif ambitieux de formation annuelle de 100 000 étudiants en compétences approfondies pour l'IA à l'horizon de 2030.
L'augmentation du flux d'élèves formés au numérique a été recommandée274(*) dès novembre 2024 dans un rapport de l'Inspection générale de l'éducation, du sport et de la recherche275(*), et la stratégie numérique pour l'éducation 2023-2027276(*) pose les bases d'un développement de l'usage de l'IA dans l'éducation nationale277(*).
Recommandation : fixer, dans la prochaine Stratégie du numérique pour l'éducation, un objectif de 100 000 formations universitaires annuelles à l'IA à partir de 2030.
Les établissements d'enseignement supérieur doivent se saisir des opportunités offertes par l'IA.
Ce message du rapport « IA et enseignement supérieur : formation, structuration et appropriation par la société », publié le 10 juillet 2025278(*), souligne le rôle majeur des établissements d'enseignement supérieur dans l'adoption massive de l'IA en France.
Pour aider les établissements à se mobiliser, le rapport propose six grandes actions et évalue le financement nécessaire à leur mise en oeuvre entre 300 et 500 millions d'euros, pour les cinq premières années.
Les six recommandations du rapport
1. Mutualiser les ressources (infrastructures, contenus, bonnes pratiques) pour limiter les inégalités. Cette mutualisation se fera notamment grâce à des financements pour le développement de communs et pour la création d'une plateforme de partage, accessibles à tous, et à des incitations à l'utilisation des communs. Elle doit permettre également d'éviter d'accroître les inégalités entre établissements, voire idéalement de les réduire.
2. Former massivement tous les acteurs (étudiants, enseignants, personnels) à et avec l'IA. Les personnels devront être accompagnés sur les usages spécifiques de l'IA dans leur métier. Il faudra également ajuster l'offre de formation par discipline aux nouveaux besoins en compétences dans l'ensemble des métiers et former une partie des étudiants, en fonction des besoins, à l'IA coeur. L'éducation émotionnelle et sociale devra également s'approprier l'IA pour améliorer la réussite étudiante et repenser en profondeur les modalités d'évaluation.
3. Encourager l'appropriation par la recherche-action, l'expérimentation et la formation continue. Un programme de recherche-action sur l'appropriation et les usages de l'IA dans l'enseignement supérieur, que ce soit pour la formation ou pour l'administration, devra être mis en place. Le rôle à venir des EES dans la formation et l'utilisation de l'IA pourrait constituer "une opportunité pour qu'ils améliorent et étendent leur offre de formation continue à l'heure de l'IA.
4. Transformer les établissements d'enseignement supérieur en tirant parti de l'IA pour favoriser inclusion, démocratie et innovation. L'IA doit contribuer à rendre les établissements plus inclusifs, renforcer la démocratie universitaire, et développer un nouveau modèle d'enseignement qui redéfinisse le rôle de l'enseignant et des étudiants. Le rapport appelle à la création de tiers lieux dans lesquels tous les citoyens, de tous âges, seraient invités à se former et à utiliser l'IA devra être encouragée.
5. Développer des data centers orientés en enseignement et des solutions techniques souveraines. En attendant de disposer d'une infrastructure souveraine, il faut financer l'accès à des modèles IA, de préférence européens et frugaux, pour tous les personnels des EES, et autoriser, dans un cadre défini par les établissements, l'accès à des modèles IA pour tous les étudiants. Les initiatives déjà mises en place, comme le partage de capacité de calcul ou les plateformes sécurisées, doivent être encouragées et étendues à d'autres acteurs.
6. Porter une politique nationale de l'adoption de l'IA dans l'éducation. Les cinq premières actions ne seront réalisables que si le ministère de l'Éducation se dote d'une politique nationale d'adoption de l'IA. En parallèle, les établissements doivent intégrer l'IA dans leur stratégie, dans une perspective transversale, pour préciser les règles d'usages et les objectifs de développement et d'appropriation. Le rapport plaide pour la création d'un « institut national IA, éducation et société » pour fédérer les cinq actions proposées et surtout mettre en oeuvre la politique du ministère de l'Éducation en matière de formation, développement, déploiement, et d'adoption de l'IA.
Comme l'a souligné le rapport de la délégation à la prospective du Sénat sur l'IA et l'éducation279(*), « malgré les efforts réalisés pour intégrer l'IA dans l'éducation, l'appropriation des outils par les acteurs du système éducatif - enseignants, élèves, établissements -, loin d'être systématique, apparaît encore très inégale ». Il considère que l'intégration de l'IA dans les formations universitaires doit « s'inscrire dans une approche interdisciplinaire et faire son entrée partout en France » et préconise, dans ce but :
§ d'inclure dans les cursus de premier cycle (niveau licence) un module obligatoire sur l'IA dans la formation de tous les étudiants de premier cycle de l'enseignement supérieur et de la recherche ;
§ d'intégrer un module d'IA au programme d'acquisition de la certification PIX, dont l'obtention est obligatoire pour les collégiens de 3e , les élèves en classe de terminale et ceux en dernière année d'études post-bac suivies en lycée280(*) ;
§ de renforcer les efforts de formation à l'IA, initiale et continue, des formateurs.
La première génération « native de l'IA » vient de faire son entrée dans le monde du développement -- sommes-nous prêts ?
Ils sont entrés sur le marché du travail en compagnie d'algorithmes. Pour eux, les machines intelligentes ne constituent pas une disruption ; elles font partie du décor. Ces jeunes professionnels, âgés de 25 à 35 ans, font leur entrée dans le monde du développement international en tant que première véritable génération native de l'IA (...)
Cette génération a atteint l'âge adulte alors que les machines pensantes devenaient des outils courants. L'automatisation ne les émerveille pas. Ils s'y attendent. Ils ne craignent pas que l'IA leur prenne leur emploi ; ils craignent que les bureaucraties y résistent et continuent de gaspiller le potentiel humain.
Elle pense en termes d'incitations, pas de plans. Sa relation avec l'IA est fluide et confiante. Elle la sollicite, la questionne, teste ses limites et construit avec elle. Mais elle ne l'anthropomorphise pas. Elle voit ses biais, ses hallucinations et son utilité. Et dans ce miroir, elle voit autre chose : à quel point de nombreuses institutions de développement sont encore lentes, peu adaptatives et humainement irrationnelles.
Pour eux, l'IA ne remplace pas la réflexion. Elle redéfinit ce qui compte comme réflexion. Elle fait s'effondrer ce qui était autrefois vertical (les hiérarchies) pour le transformer en ce qui est désormais horizontal (les réseaux). Elle rend explicite ce qui est tacite, dynamique ce qui est statique, collaboratif ce qui est individuel. Elle révèle que les systèmes peuvent apprendre, mais que les institutions, souvent, ne le peuvent pas (...)
Ils ne pensent pas en termes de cadres logiques. Ils pensent en boucles. Et surtout, ils ne voient pas le « développement » comme une course vers le sommet. Ils le voient comme un réseau à reconfigurer : relationnel, adaptatif et profondément contextuel. Là où les générations précédentes pourraient demander : « Qu'avons-nous livré ? », ils demandent : « Qu'avons-nous rendu possible ? »
Ils croient que l'impact n'est pas une fin en soi ; c'est une propriété émergente des bonnes conditions. À bien des égards, ils incarnent déjà ce que j'ai précédemment appelé le « réflexe de résultat » : une orientation instinctive vers la pertinence, l'itération et l'apprentissage en temps réel que les institutions de développement doivent adopter de toute urgence.
Quel genre de managers seront-ils ? Moins hiérarchiques, plus facilitateurs. Ils privilégient la parole au statut. L'influence à l'instruction. Moins cloisonnés, plus synaptiques. Ils passent d'un domaine à l'autre avec aisance et attendent des organisations qu'elles en fassent de même. Moins axés sur la planification, plus obsédés par l'itération. Pour eux, un bon plan est un plan flexible, et l'échec est une boucle de rétroaction, pas une menace pour la réputation (...)
Ils ne s'émerveillent pas devant l'IA. Ils attendent d'elle qu'elle élimine le superflu afin qu'ils puissent se concentrer sur l'essentiel. Pour eux, la lenteur n'est pas synonyme de prudence ; c'est une perte de pertinence. Ce qu'ils apportent de plus disruptif, ce n'est pas la technologie ; c'est une nouvelle perception de ce qui est évident. Les jeunes professionnels développent des copilotes IA internes pour rédiger, résumer et améliorer les documents de projet, coupant court à la bureaucratie à une vitesse sans précédent. Ils remplacent les cadres logiques rigides par des théories du changement adaptatives et centrées sur l'utilisateur, alimentées par un retour d'information continu. En matière d'évaluation, ils conçoivent des tableaux de bord en temps réel qui privilégient l'apprentissage plutôt que le reporting. Ils intègrent des incitations comportementales dans les programmes, numérisent à grande échelle les retours des bénéficiaires et co-créent des indicateurs qui reflètent l'expérience vécue, et non les modèles des bailleurs de fonds.
L'avenir du développement (....) sera façonné, que cela nous plaise ou non, par ceux qui n'ont jamais connu un monde sans machines qui pensent.
Lisandro Martin, directeur, Département des résultats, Groupe de la Banque mondiale, 26 mai 2025
Depuis ce rapport, le cadre d'usage sur l'IA et l'éducation281(*) de juin 2025 du ministère de l'Éducation nationale recommande que, « au cours de leur scolarité, les élèves reçoivent une formation obligatoire aux IA et à leurs enjeux, au moins en 4e, seconde des voies générales, technologiques et professionnelles, et en première année de CAP sur la plateforme Pix ». Il convient d'étendre cette obligation à l'enseignement supérieur et d'intégrer la formation à l'IA dans la certification de compétence numérique PIX, qui pourrait être rebaptisée « numérique et IA ».
Enfin, l'institut DATAIA ambitionne de former une génération « native IA » avec BREVET AI282(*) à partir de septembre 2026, plateforme basée sur un principe d'apprentissage « par le faire » (Learning-by-Doing), qui propose une alternance de contenus pédagogiques textuels, des interviews d'experts et d'activités ludiques et interactives et sera accessible à tous publics et en distanciel.
Recommandation : Intégrer un module obligatoire sur l'IA dans la formation de tous les étudiants de premier cycle et faire de l'IA un domaine du certificat de compétence numérique PIX.
c) Un partenariat entre recherche et entreprise à faciliter
L'un des atouts de la tech américaine en matière d'IA sont les liens décomplexés entre la recherche fondamentale et ses applications en entreprises. Quelques semaines peuvent s'écouler entre la publication d'un article scientifique et la création d'une startup qui le déploiera. Les chercheurs des universités et centres de recherche aux États-Unis peuvent conserver leur poste dans le secteur public et les cumuler sans difficulté avec la création d'une entreprise.
En France, tout agent public est soumis à une obligation d'exclusivité. Aux termes de l'article L. 121-3 du Code général de la fonction publique, « l'agent public consacre l'intégralité de son activité professionnelle aux tâches qui lui sont confiées » et selon l'article L. 123-1, « l'agent public ne peut exercer, à titre professionnel, une activité privée lucrative de quelque nature que ce soit ».
Il est en principe interdit au fonctionnaire de créer ou de reprendre une entreprise. La création d'entreprise est soumise à une demande d'autorisation préalable de l'autorité hiérarchique. Celle-ci examine si l'activité risque de compromettre ou de mettre en cause le fonctionnement normal, l'indépendance ou la neutralité du service, de méconnaître tout principe déontologique ou de placer l'intéressé dans la situation de commettre l'infraction prévue à l'article 432-13 du code pénal. Ce dernier interdisant à tout fonctionnaire « d'assurer la surveillance ou le contrôle d'une entreprise privée, soit de conclure des contrats de toute nature avec une entreprise privée ou de formuler un avis sur de tels contrats, soit de proposer directement à l'autorité compétente des décisions relatives à des opérations réalisées par une entreprise privée ou de formuler un avis sur de telles décisions, de prendre ou de recevoir une participation par travail, conseil ou capitaux dans l'une de ces entreprises avant l'expiration d'un délai de trois ans suivant la cessation de ces fonctions », le cumul est en pratique quasi impossible. En outre, l'autorisation de cumul est limitée à un mi-temps et ne peut durer que quatre années au maximum.
Une exception doit être créée au profit de l'IA afin de garder les talents qui, sinon, risquent de s'expatrier et pour développer les synergies entre recherche fondamentale et développement d'applications concrètes, afin de favoriser l'innovation.
Recommandation : créer une exception au cadre juridique restrictif afin de permettre aux chercheurs, lorsqu'ils sont agents publics, de créer leur entreprise dans le secteur de l'IA.
d) Une commande publique trop frileuse
Le récent rapport de la commission d'enquête du Sénat sur les coûts et les modalités effectifs de la commande publique et la mesure de leur effet d'entraînement sur l'économie française283(*), a exhorté, à juste titre, l'État à « piloter la commande publique au service de la souveraineté économique ». Les États-Unis mènent pour leur part une politique protectionniste active et décomplexée.
La commission d'enquête a déploré « une forte dépendance aux offres étrangères qui s'exprime en matière de suites bureautiques et d'informatique en nuage, à rebours des doctrines officielles », estimant que « des données publiques sensibles ne sauraient être hébergées par le biais d'une offre de cloud commerciale exposée à des règlementations extraterritoriales étrangères ». Elle a rappelé que le respect de la doctrine « cloud au centre », qui a valeur législative284(*), selon laquelle les données sensibles de l'État doivent être hébergées en interne ou par des solutions disposant de la qualification SecNumCloud, faisait obstacle à l'utilisation de l'offre Office 365 de Microsoft par les services de l'État. Cela n'a pas empêché le ministère de l'Éducation nationale et de la jeunesse de passer un accord-cadre pour le renouvellement de ses licences Microsoft en mars 2025 pour un montant estimé à 75 millions d'euros HT sur quatre ans.
La commission a préconisé de « rendre obligatoire, dans les plus brefs délais, l'insertion d'une clause de non-soumission aux lois extraterritoriales étrangères dans tous les marchés publics comportant des prestations d'hébergement et de traitement de données publiques en cloud » et a recommandé que l'État fixe à l'Union des groupements d'achats publics (UGAP) des « lignes directrices visant à favoriser le recours à des solutions véritablement souveraines en matière de logiciels et d'hébergement en cloud afin que l'établissement contribue à la structuration de ces filières en France et en Europe et à la souveraineté de notre économie en général ».
Ces recommandations conservent leur pleine actualité.
La commission d'enquête a par ailleurs mis en lumière le « parcours du combattant » des startups pour accéder à la commande publique. Ils ne recueillent qu'entre 1 % et 1,3 % des marchés en dépit de dispositifs spécifiques pour soutenir l'innovation, comme le partenariat d'innovation ou le disposition « achats innovants » pour les petits marchés de moins de 100 000 euros HT285(*), lesquels demeurent encore largement insuffisants. Elle propose de relever ce seuil à 143 000 euros pour les pouvoirs adjudicateurs centraux, à 221 000 euros pour les autres pouvoirs adjudicateurs et à 443 000 euros pour les entités adjudicatrices et les marchés de défense ou de sécurité.
Les startups de l'IA ont davantage besoin de commandes que de subventions publiques.
Le programme « Je choisis la French Tech », lancé en juin 2023 et piloté par la mission French Tech, administration de l'État rattachée à la direction générale des entreprises (DGE) et chargée de déployer les politiques publiques à destination des startups et de fédérer l'écosystème des startups en France et à l'international, qui rassemble plus de 600 entreprises et de 90 partenaires institutionnels autour d'un objectif central : le doublement des achats des acteurs publics et des grands groupes auprès des startups à l'horizon de 2027. Il ne vise cependant que les marchés de l'État. L'ensemble des acheteurs publics devrait être invité à se fixer des objectifs chiffrés d'achat auprès de startups de l'IA.
Une clarification a été récemment opérée par la circulaire relative à la commande publique numérique du 5 février 2026286(*) et par le décret du 13 février 2026 modifiant le décret n° 2019-1088 du 25 octobre 2019 relatif au système d'information et de communication de l'Etat et à la direction interministérielle du numérique.
Ce dernier renforce le contrôle de la DINUM s'agissant des projets stratégiques. Les marchés publics portant sur des suites collaboratives ou des logiciels à la demande, ayant recours à un service d'hébergement en nuage (cloud) fourni par un prestataire privé, qui concourent aux missions des services de l'État et des organismes placés sous sa tutelle répondant à des caractéristiques, notamment de coût prévisionnel, sont soumis pour avis conforme au directeur interministériel du numérique. Cette obligation de contrôle s'applique aux commandes ou marchés publics dont le montant prévisionnel global annuel est susceptible d'être égal ou supérieur à deux millions d'euros toutes taxes comprises, selon l'arrêté du 18 mars 2026.
Recommandation : favoriser le recours à des solutions souveraines dans les marchés publics d'IA afin de contribuer à la structuration de cette filière en France.
e) Une formation professionnelle des salariés encore insuffisante
Les enjeux de formation ont été intégrés à la stratégie nationale en IA, notamment à travers les volets dédiés des programmes IA Clusters et de l'appel à manifestation d'intérêt Compétences et Métiers d'Avenir (CMA) de novembre 2024. Ce dernier a permis de mettre en place des offres de formation intégrant l'IA pour plus de 50 000 personnes par an auxquels s'ajoutent des MOOCs287(*) avec un public potentiel plus large. Il s'adressait cependant à la formation à tous les métiers d'avenir, avec des objectifs très ambitieux (« former 400 000 personnes par an à horizon 2030 et 1 million de nouveaux diplômés d'ici 2030 sur tout le territoire ») et ne priorisait pas la formation à l'IA288(*).
La formation professionnelle à l'IA doit être transversale et s'adresser à tous les salariés de toutes les branches professionnelles.
Comme le souligne le think tank Compétences++ qui a publié en janvier 2025 une note pour accompagner l'écosystème de la formation dans le déploiement de cette technologie, en se penchant sur le financement et la sécurisation juridique : « À l'heure actuelle, France Compétences, l'instance de régulation, identifie dans le cadre des travaux de sa commission de la certification professionnelle, des métiers en évolution ou émergents afin de permettre aux porteurs de projets de bénéficier d'une procédure accélérée pour l'enregistrement de leurs certifications professionnelles au RNCP. Cette démarche, centrée sur le lien entre métiers et certifications, vise à anticiper et à répondre rapidement aux mutations du marché du travail ».
Cependant, l'émergence de l'IA « génère des besoins en compétences qui transcendent les métiers, car ses applications touchent pratiquement tous les secteurs et domaines professionnels. Pour répondre à cet enjeu transversal, il serait pertinent de créer une commission dédiée à l'IA au sein de France Compétences, dont l'objectif serait de structurer une offre de formation adaptée et cohérente, indépendamment des métiers et des certifications professionnelles. Une telle commission permettrait de rendre ces formations éligibles aux financements publics, accélérant ainsi l'appropriation des compétences en IA par les salariés et renforçant leur capacité à s'adapter aux transformations technologiques ».
Il apparaît ensuite nécessaire d'incorporer une culture de l'IA chez tous les salariés, c'est-à-dire « un ensemble de compétences permettant aux individus d'évaluer de manière critique les technologies de l'IA, de communiquer et de collaborer efficacement avec l'IA et d'utiliser l'IA comme outil en ligne, à la maison et sur le lieu de travail »289(*).
Cette culture commune devrait prendre assise dans des connaissances de base tant sur l'utilisation de l'IA que sur le fonctionnement de l'IA en général. Cette « approche par acquisition » devra éviter une logique trop cloisonnée, visant à ne développer que les compétences requises pour un métier donné, risquant de renforcer la rigidité du marché du travail. Elle devra se focaliser sur le « prompt engineering », à savoir le processus par lequel l'utilisateur formule ses requêtes à une IA afin d'obtenir un résultat optimal.
En effet, pour un même besoin, deux utilisateurs vont obtenir un output, une réponse, d'une qualité très variable en fonction de la formulation exacte de leur requête.
Dès lors, Compétence ++ estime que l'initiation des apprenants à des techniques de base telles que le « Chain-of-Thought Prompting » (fournir dans la requête un raisonnement à suivre étape par étape) ou le « Few-Shot Prompting » (donner quelques exemples de réponses pertinentes à l'IA dans la requête) « devrait leur permettre de gagner en efficacité dans l'utilisation de l'IA générative ».
La maîtrise de l'IA générative pourrait ainsi reposer sur un parcours structuré en trois phases d'apprentissage :
- niveau débutant : s'initier à l'importance de l'IA en développant une compréhension des enjeux qu'elle représente et en s'acculturant à ses impacts sur les métiers ;
- niveau intermédiaire : explorer et expérimenter des outils spécifiques, tout en apprenant à les intégrer de manière pertinente dans son domaine professionnel ;
- niveau avancé : acquérir une maîtrise approfondie des outils, développer une capacité d'innovation et élargir les usages en concevant de nouveaux cas d'application.
La formation à l'IA est également devenue très rapidement un nouveau marché de la formation continue qui devra être étroitement régulé afin d'éviter que certains ne se limitent à « reproduire, à l'aide de l'IA, des interventions humaines pour les mettre à disposition des apprenants sur une plateforme numérique », ce qui ne pourrait être qualifié comme « action de formation », mais comme « prestation de service ».
Recommandation : proposer à tous les salariés une formation continue à l'IA, axée sur la culture de l'IA et centrée sur l'apprentissage de la formulation des requêtes.
f) Une présence insuffisante dans la robotique
La Chine domine actuellement le marché de la robotique.
Le marché mondial des robots collaboratifs pèse environ 20 milliards de dollars (17,1 milliards d'euros) aujourd'hui et pourrait dépasser les 50 milliards de dollars d'ici à 2032290(*) voire 5 000 milliards de dollars d'ici 2050 lorsqu'un milliard de robots humanoïdes auront été déployés à cette échéance.
Quatre-vingt-dix pour cent d'entre eux seraient probablement utilisés pour des tâches simples et répétitives, principalement à des fins industrielles et commerciales. La Chine devrait en compter environ 300 millions, contre 77 millions aux États-Unis.
En 2024, les demandes de brevets robotiques chinoises ont représenté les deux tiers du total mondial. La même année, la Chine est devenue le premier producteur mondial de robots industriels, mais également, et de très loin, le premier acheteur avec 54 % des robots installés dans le monde en 2024.
La France se classe parmi les dix premiers pays au monde en termes de densité de robots industriels, avec près de 177 robots pour 10 000 employés en 2024291(*).
En 2024, le marché français de la robotique a atteint 4,5 milliards d'euros, soit une croissance de 12 % par rapport à 2023. Les investissements dans la robotisation industrielle continuent de croître. Les entreprises prévoient de consacrer 25 % de leur capital à l'automatisation d'ici 2029. Le marché des robots équipés d'IA devrait atteindre 1 milliard de dollars en 2024 avec une croissance annuelle de 32,9 %.
La France dispose d'une soixantaine de laboratoires de recherche sur la robotique, qui sont connus comme étant les meilleurs du monde. Citons, à titre d'illustrations, le LAAS-CNRS (Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes) de Toulouse, ou le CEA-List (Commissariat à l'Énergie atomique et aux Énergies alternatives) de Grenoble ou récemment le CRIIF reprit récemment par l'entrepreneur Alexandre ICHAI. Par ailleurs, la France possède de nombreux grands acteurs ou startups oeuvrant dans la robotique, pour ne citer que le fabricant de robots Stäubli, ECA Robotics, RECIF Technologies, Aldébaran, Robosoft, parmi tant d'autres. Récemment, le Robolution Capital fut créé, un fonds d'investissement de 80 millions d'euros pour soutenir les projets de robotique les plus innovants.
Les entreprises françaises comme Staübli Robotics et Sepro Group jouent un rôle important dans le développement de solutions robotiques industrielles, avec des systèmes avancés qui combinent automatisation et IA. Ces robots accomplissent des tâches variées, allant de la manipulation de matériaux à l'assemblage de pièces complexes, et renforcent ainsi la compétitivité et la résilience des usines françaises face à la concurrence internationale.292(*)
La démocratisation de la robotique favorise son adoption par les PME. Avec l'automatisation de la production à moindre coût, les entreprises sont plus compétitives face aux grands groupes.
Malgré sa croissance, le marché français de la robotique fait face à plusieurs défis avec des coûts d'investissement initiaux encore jugés élevés pour les PME, un manque de compétences disponibles en robotique, IA, mécatronique, un temps d'intégration293(*) et un ROI parfois longs selon les secteurs, ainsi qu'une concurrence internationale intense, notamment asiatique.
Les technologies robotiques intelligentes permettent de créer des emplois qualifiés dans les domaines de la programmation, de la maintenance robotique ou de l'analyse de données.
La robotique est identifiée comme secteur stratégique par les autorités françaises avec France 2030 et le programme Horizon Europe, qui finance de nombreux projets robotiques collaboratifs à l'échelle continentale.
Plusieurs clusters ont été créés : « Robotics Valley »294(*) depuis 2018 en Bourgogne, « COBOTEAM »295(*) à Lyon, « Robotics Place »296(*) qui fédère, principalement autour de Toulouse, les entreprises du secteur médical.
En juin 2025, trois nouveaux dispositifs d'accompagnement du laboratoire à l'usine dédiés la convergence entre intelligence artificielle et robotique ont été annoncés avec le lancement d'un nouveau programme de recherche de 30 millions d'euros sur la robotique, d'un appel à manifestation d'intérêt « Robotique et machine intelligente » et d'un futur dispositif « Pionnier de l'IA » dédié au financement d'innovation de rupture par l'IA dans des domaines scientifiques, dont la robotique.
Cependant, si la robotique « augmentée » grâce à l'IA est la clé de la réindustrialisation de la France297(*), force est de constater que les aides publiques sont encore très insuffisantes.
* 248 OCDE, Manuel de Frascati. Lignes directrices pour le recueil et la communication des données sur la recherche et le développement expérimental, 7e édition, octobre 2015.
* 249 Ce crédit d'impôt avait été réintroduit dans la loi au travers d'un sous-amendement adopté au Sénat, avant d'être supprimé en commission mixte paritaire.
* 250 Chercheurs et techniciens de recherche qui sont directement et exclusivement affectés aux opérations de recherche et développement ; personnel titulaire d'un doctorat ou d'un diplôme d'un niveau équivalent, les dépenses sont prises en compte pour le double de leur montant pendant les 2 premières années de CDI. L'effectif du personnel ne doit pas avoir diminué par rapport à l'année précédente.
* 251 Loi n° 2025-199 du 28 février 2025 de financement de la sécurité sociale pour 2025.
* 252 https://www.impactfrance.eco/nos-actus/plf-2026-jeii-une-avancee-inedite-et-structurante-pour-la-reconnaissance-de-linnovation-a-impact
* 253 Audition du 13 janvier 2026.
* 254 « Confiance.ai va créer une fondation open source en vue d'accélérer l'intégration de l'IA de confiance dans les systèmes industriels », Francois Gauthier, Newsletter Embarqué 9 avril 2025.
* 255 « IA de confiance pour l'industrie : Confiance.ai prend un nouveau départ et aspire à devenir un référent international » (L'Usine Nouvelle, 10 avril 2025).
* 256 « Fédération allemande des industries de l'électrotechnique, de l'électronique et de l'ingénierie de l'information » Verband der Elektrotechnik Elektronik und Informationstechnik e.V..
* 257 Faisant partie de l'une des principales organisations de recherche appliquée, l'Institut Fraunhofer pour les systèmes intelligents d'analyse et d'information (IAIS), basé à Sankt Augustin/Bonn et disposant d'un site à Dresde, est l'un des principaux instituts scientifiques dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique et du big data en Allemagne et en Europe.
* 258 Deutsches ForschungsZentrum für Kunstlische Intelligenze / Centre de recherche allemand pour l'intelligence artificielle.
* 259 Avec l'initiative « Opérationnalisation de l'IA responsable » (CSIRO) de Data61.
* 260 Portée par l'IRT SystemX et cinq entreprises fondatrices du programme Confiance.ai : Air Liquide, Naval Group, Safran, Sopra Steria et Thales
* 261 https://www.aitrustalliance.com/
* 262 « Nous vivons un moment charnière à la fois pour les mathématiques et pour l'IA », site ENS-PSL, 6 février 2025.
* 263 « IA générative : la consommation énergétique explose », Anne-Laure Ligozat, professeure en informatique à l'ENSIIE et au LISN, Alex De Vries, doctorant à la School of Business and Economics à l'Université d'Amsterdam, Polytechnique Insights, 13 novembre 2024.
* 264 Voir : https://lasuite.numerique.gouv.fr/
* 265 Voir : https://www.senat.fr/travaux-parlementaires/commissions/commission-de-lamenagement-du-territoire-et-du-developpement-durable/controle-en-clair/empreinte-environnementale-de-lintelligence-artificielle.html
* 266 Institut Montaigne, « France 2040, projections pour l'action politique », juillet 2025.
* 267 https://media.francedigitale.org/app/uploads/prod/2024/08/30184017/Open-Letter-Europe-needs-to-keep-its-best-Tech-IPOs-at-Home.docx.pdf
* 268 Trois critères permettraient de définir une « entreprise innovante » : une entreprise dont au moins 10 % des dépenses de fonctionnement sont consacrés à la recherche et au développement ; ou qui reçoit des financements de fonds de capital-risque ; ou encore, qui se fixe pour objectif de commercialiser des produits ou services « nouveaux ou nettement meilleurs que la pointe de la technologie dans leur industrie ».
* 269 https://francedigitale.org/publications/pour-un-28e-regime-europeen
* 270 « Bilan annuel du plan Deeptech », 16 mars 2026.
* 271 En opposition au « public equity » qui consiste à investir dans des sociétés cotées en bourse (autrement dit, dont le capital est ouvert au public).
* 272 « Industrial Policy for the Intelligence Age : Ideas to Keep People First », avril 2026.
* 273 MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles d'apprentissage automatique en production de manière fiable et efficace. Ce terme est composé du terme machine learning, ou « apprentissage automatique » et de la pratique de développement continu de DevOps dans le domaine des logiciels. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, le MLOps est pratiqué entre les scientifiques des données, les DevOps et les ingénieurs en apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme aux systèmes de production. Semblable aux approches DevOps ou DataOps, MLOps cherche à accroître l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commerciales et réglementaires.
* 274 « Augmenter le flux d'élèves formés à l'informatique pour répondre aux capacités d'accueil dans les formations de ce domaine dans l'enseignement supérieur : en favorisant le maintien de la spécialité NSI en classe de terminale grâce à une mise en valeur de la variété des poursuites d'études dans le domaine de l'informatique ; en revoyant la structure des enseignements de spécialité de la voie technologique pour renforcer les enseignements liés à l'informatique ».
* 275 « La préparation aux formations et aux métiers du numérique et de l'informatique : parcours, programmes, pédagogie, mixité des cursus dans les lycées généraux et technologiques et dans les lycées professionnels », novembre 2024.
* 276 https://www.education.gouv.fr/sites/default/files/document/Strat%C3%A9gie%20du%20num%C3%A9rique%20pour%20l%26%23039%3B%C3%A9ducation%202023-2027-515573.pdf
* 277 Il cite : « une pratique réfléchie qui mobilise le potentiel de l'intelligence artificielle peut servir d'appui pour concevoir des activités pédagogiques adaptées aux besoins et au rythme de progression de chaque élève, dans le respect du cadre d'usage de l'IA publié par le ministère en juin 2025 ».
* 278 Ce rapport est le fruit du travail de la mission sur l'intelligence artificielle dans les pratiques pédagogiques que Patrick Hetzel, alors ministre, avait confiée, en décembre 2024, à François Taddei, président du Learning Planet Institute, et à Frédéric Pascal, directeur de l'institut DataIA de l'université Paris-Saclay. Voir https://www.vie-publique.fr/rapport/299594-ia-et-enseignement-superieur-formation-structuration-et-appropriation
* 279 Rapport d'information n° 101 du 30 octobre 2024 sur « IA et éducation », Christian Bruyen et Bernard Fialaire.
* 280 Il est également accessible à tout autre public (étudiants de l'enseignement supérieur, agents publics...).
* 281 https://www.education.gouv.fr/sites/default/files/2025-06/l-ia-en-ducation---cadre-d-usage-440685.pdf
* 282 https://www.dataia.eu/formations/acculturation-lia-brevetai
* 283 Rapport n°830 du 8 juillet 2025.
* 284 Article 31 de la loi n° 2024-449 du 21 mai 2024 visant à sécuriser et à réguler l'espace numérique.
* 285 Dans le cadre de l'examen du projet de loi de simplification de la vie économique, un amendement du Gouvernement visant à donner une valeur législative au dispositif « achats innovants » et à relever le montant en deçà duquel celui-ci peut être utilisé au niveau du seuil européen de procédure formalisée applicable aux marchés de fournitures et de services passés par les pouvoirs adjudicateurs centraux, soit 143 000 euros HT, un montant qui doit d'ailleurs être révisé au 1er janvier 2026, à compter du 1er juillet 2025. Au surplus, les députés ont adopté un amendement gouvernemental insérant dans le code de la commande publique un article L. 2113-17, lequel permet aux acheteurs publics, lorsqu'ils passent un marché alloti portant sur des travaux, des fournitures ou des services innovants et répondant à un besoin dont la valeur estimée est inférieure au même seuil de 143 000 euros HT, de réserver 15 % du montant total des lots de ces marchés à de jeunes entreprises innovantes (JEI). Ce taux a ensuite été porté à 30 % en séance publique.
* 286 Voir : https://www.legifrance.gouv.fr/download/pdf/circ?id=45649
* 287 L'acronyme MOOC signifie « Massive Open Online Course », c'est-à-dire en français « cours en ligne ouverts et massifs » (CLOM) ou encore : « formation en ligne ouverte à tous » (FLOT).massification
* 288 Voir le catalogue de France 2030 « La formation aux métiers de demain : un enjeu de souveraineté économique, CMA-SAISONS 1 & 2 ».
* 289 « What Is AI Literacy ? Competencies and Design Considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems », Association for Computing Machinery, Long, D & Magerko, B. (2020).
* 290 Selon le cabinet de conseil américain Fortune Business Insights, cité par « En Chine, l'industrie du robot est mise en ébullition par les promesses d'un marché à 5 000 milliards de dollars », Vincent Fagot et Jordan Pouille, Le Monde, 16 août 2025.
* 291 Selon les chiffres de l'International Federation of Robotics (IFR).
* 292 « Le Futur de la Robotique en France », RobotMag
* 293 Pour garantir une adoption réussie de la robotique intelligente, les entreprises doivent investir dans des programmes de formation. Les employés doivent se familiariser avec ces technologies pour les utiliser efficacement.
* 294 https://www.robotics-valley.eu/
* 295 https://www.coboteam.fr/
* 296 https://www.robotics-place.com/
* 297 « Intelligence artificielle et robotique : les clés de la réindustrialisation en France », Big Média, Bpifrance, 29 août 2024.