II. EXTRAIT DU COMPTE RENDU DE LA RÉUNION DU 30 AVRIL 2026 PRÉSENTANT LES CONCLUSIONS DE L'AUDITION PUBLIQUE
M. Stéphane Piednoir, sénateur, président de l'Office. - Mes chers collègues, nous en venons aux conclusions de l'audition publique du 2 avril dernier sur l'intelligence artificielle, présentées par les corapporteurs Alexandre Sabatou et Corinne Narassiguin.
M. Alexandre Sabatou, député, corraporteur. - L'intelligence artificielle est un domaine en constante évolution. Depuis le rapport de l'Office de novembre 2024, plusieurs innovations ont bouleversé le secteur. Cette audition publique, s'inscrivant dans le suivi attentif de l'Office sur ces questions, a notamment mis en lumière les grandes tendances de l'IA qui accompagnent l'amélioration exponentielle de ses performances.
La première innovation d'ampleur est celle des modèles de raisonnement, expression trompeuse puisqu'elle ne correspond qu'à une illusion de raisonnement mathématique. C'est une évolution des grands modèles de langage (LLM) qui leur fait écrire en temps réel et en arrière-plan un très long texte, constitué de « chaînes de pensée ». C'est une sorte de monologue intérieur du LLM. Cette méthode permet d'obtenir des résultats beaucoup plus robustes, comme le montrent les tests de performance qui valorisent la capacité des LLM à réfléchir à des problèmes inédits. Je pense en particulier aux tests ARC-AGI, dans lesquels les modèles de raisonnement battent tous les autres de plusieurs ordres de grandeur.
La deuxième évolution, l'IA argentique, avait été repérée dans le rapport de novembre 2024 comme une perspective à surveiller. Elle constitue un pas supplémentaire vers plus d'autonomie des IA. L'idée est d'utiliser une IA comme intermédiaire d'autres agents. Le LLM avec lequel on interagit décompose le problème posé en tâches plus simples et demande à d'autres outils de les résoudre. Il devient donc semi-autonome.
D'autres technologies ont un avenir prometteur, en particulier les innovations qui pourraient révolutionner le domaine de la robotique. Les modèles multimodaux prennent appui sur les grands progrès de l'IA dans le traitement et la production de son, d'image, de musique, de vidéo. C'est un sujet en pleine effervescence. Il y a aussi de grands espoirs dans les modèles de monde, qui visent à donner aux IA une meilleure compréhension de leur environnement.
Les prouesses de ces innovations sont enthousiasmantes. À l'inverse, la course au gigantisme est de nature à assombrir le tableau. Les meilleurs modèles d'IA sont américains, ou éventuellement chinois, parce que c'est là où se trouvent les plus gros investissements. Il est difficile de s'extraire de la corrélation entre les capacités de calcul, la taille des modèles et leurs performances. Les gros modèles généralistes semblent faire la course en tête, grâce à leurs centaines de milliards de paramètres entraînés à partir d'immenses quantités de données. Les conséquences négatives de ce paradigme sont claires : une consommation énergétique intense et croissante qui risque d'affecter les trajectoires climatiques, et une concentration des capacités entre un petit nombre d'acteurs, les seuls capables d'assumer les investissements financiers massifs nécessaires.
Or il existe une autre voie, celle de l'IA frugale. C'est une voie de recherche privilégiée en France, à savoir faire mieux avec moins de paramètres des modèles, moins de centres de données, moins de consommation énergétique. Moins ne veut pas dire aucun, et l'accès aux moyens de calcul reste un facteur de compétitivité et d'innovation essentiel. Mais l'idée est de mieux adapter les modèles à leurs usages. Plutôt que de mobiliser un grand modèle généraliste pour effectuer une tâche précise, un modèle spécialisé peut faire aussi bien en termes de performances.
Ce n'est pas une voie par défaut. La recherche est très active et les contraintes posées ont le mérite de stimuler les chercheurs. Surtout, les domaines de l'IA embarqué et de la robotique ont besoin de ces modèles plus légers pour tenir dans leurs vecteurs. Il n'est pas question de faire tenir les processeurs d'un superordinateur dans un téléphone portable ou un drone.
Si la frugalité vise à diminuer la consommation énergétique des modèles, d'autres outils d'IA pourraient participer directement à la lutte contre le réchauffement climatique, en optimisant la production énergétique ou les trajectoires des avions, pour ne citer que deux possibilités.
Pour s'assurer que le bilan net est positif, il faut mesurer l'impact énergétique de l'IA et, plus largement, du numérique, les deux étant difficilement distinguables. Le secteur avance sur ces sujets complexes, en tout cas en France. Des entreprises essaient déjà de mesurer leur bilan. La recherche s'interroge sur les méthodes à employer et des programmes soutenus par l'État vont dans ce sens.
L'IA frugale serait donc une alternative aux grands modèles des superpuissances de l'IA. La France semble bien positionnée dans ce domaine, qui est susceptible de lui assurer une forme d'indépendance, voire de souveraineté numérique.
Une autre controverse technologique mise en évidence par l'audition porte sur la dichotomie entre IA connexionniste et IA symbolique. La première est à la base des LLM. Elle a pourtant toujours suscité la méfiance des experts, à cause de son fonctionnement statistique. Ses outils n'ont effectivement pas le même niveau de vérifiabilité que des outils d'IA symbolique, qui utilisent des règles logiques et dont on peut valider théoriquement le fonctionnement. La recherche essaie d'hybrider ces deux approches, pour bénéficier des performances de l'IA connexionniste et de la vérifiabilité de l'IA symbolique. Il est difficile de prédire les prochaines innovations d'un domaine avec autant d'incertitudes, mais réussir ce défi serait un grand pas vers une IA « de confiance ».
Mme Corinne Narassiguin, sénatrice, corapporteure. - La deuxième table ronde de l'audition publique portait sur la diffusion des innovations dans les usages de l'IA. Il est intéressant de noter un consensus assez fort parmi les décideurs politiques et les acteurs du secteur numérique quant à l'intérêt de développer des outils d'IA avancés et de soutenir la filière. Ce consensus se traduit par des appels à diffuser l'IA dans la société, en particulier dans l'entreprise. Il faudrait même pour cela transformer la société et l'entreprise.
Toutefois, il est important de s'interroger sur la place de l'humain dans ces évolutions et de commencer ces discussions en rappelant que l'intelligence artificielle trouve son utilité sociale dans l'augmentation des êtres humains, individuellement et collectivement. C'est le sens des travaux autour de l'intelligence artificielle centrée sur l'humain. L'importance de cette notion ne doit pas être perdue de vue.
L'IA s'est aujourd'hui largement diffusée dans la société. Les entreprises ont suivi cette tendance, mais à un rythme moins soutenu. On constate d'abord que les grandes entreprises ont eu plus de facilité à le faire que les TPE, PME et ETI. Les équipes de data scientists et les moyens qu'elles avaient déjà investis dans le numérique ont joué en leur faveur. Les modèles d'IA généralistes ont tout de même abaissé les barrières à l'entrée pour les entreprises de taille plus modeste.
L'enjeu pour celles-ci est de trouver les cas d'usage pour lesquels l'IA serait pertinente. Ceci nécessite une certaine compréhension des outils d'IA, qu'elles n'ont pas forcément, et une analyse adaptée à leur situation. Un deuxième frein est la réticence des équipes face à l'incorporation non concertée de l'IA. La crainte de se voir remplacé par un algorithme aboutit souvent à son rejet par les personnels.
En pratique, l'IA est déjà utilisée par de nombreuses entreprises, de manière visible, avec les agents conversationnels qui servent d'intermédiaire pour la relation client, ou moins visible, dans les processus internes. Les outils d'IA chargés de missions d'assistance juridique permettent des gains de productivité. Les inspections d'infrastructures et de matériels peuvent être facilitées par l'IA. Il est difficile de faire des prédictions sur les gains de productivité dus à l'IA. Philippe Aghion et Simon Bunel ont proposé une estimation de 0,7 point de croissance annuelle pendant dix ans, mais son effet à venir sur l'économie et sur les emplois reste incertain.
Face à la diffusion progressive de l'IA dans l'économie et au sein de l'entreprise, il convient d'assurer la disponibilité d'outils souverains, en mesure de répondre efficacement aux cas d'usage. C'est l'un des objectifs de la stratégie nationale pour l'IA.
L'intégration d'outils d'IA dans les entreprises fait courir le risque d'une augmentation de la dépendance aux acteurs extérieurs, notamment étrangers, qui est déjà très élevée dans le domaine du numérique en général. Les outils en source ouverte sont intéressants, mais ne répondent pas suffisamment au problème. Leur gouvernance échappe de toute façon aux acteurs européens, alors que c'est le sujet clef.
L'écosystème français de l'IA est dynamique, fort de plusieurs centaines de start-up. Elles sont soutenues par différents mécanismes, notamment France 2030. L'AI Factory France vise à assurer la cohérence d'ensemble du secteur, en fournissant des capacités de calcul, des données d'entraînement, ainsi qu'un support technique. Elle aide à faire le lien entre les entreprises innovantes et les cas d'usage souhaités par les entreprises clientes. En parallèle, une politique industrielle du logiciel doit être mise en place, afin d'éviter la prolifération désordonnée des briques technologiques et de garantir l'adaptation des solutions aux usages.
Dans ce domaine en constante évolution, il est indispensable de favoriser le développement de nouvelles technologies. Il est difficile de prédire dans quelle voie les prochains bouleversements de l'IA emmèneront le secteur. La diversité des recherches menées en France promet une adaptabilité qui peut se révéler précieuse dans la compétition internationale.
Le dernier point que je vais aborder concerne les risques qui peuvent résulter de la diffusion de l'IA : ils ne sont pas à négliger. L'adoption de l'IA par la société est encore plus rapide que celle du numérique à ses débuts. Elle ne fait d'ailleurs que s'amplifier. Tout porte à croire que les étudiants actuels se servent massivement d'outils d'IA dans le cadre de leurs études. L'arrivée dans l'emploi de générations complètement acclimatées à ces usages devrait interroger les entreprises, qui seront obligées de s'adapter à ces publics et ces employés.
Certaines entreprises font preuve d'une certaine réticence à adopter des outils d'IA, par peur des risques associés. Mais les dangers des usages cachés de l'IA, ou shadow AI, sont encore plus grands.
Tous les secteurs sont concernés par le risque de fuite de données et les risques juridiques qui leur sont associés. Pour endiguer ce problème, il ne suffira pas d'imposer des restrictions au sein des entreprises. La formation continue peut être un moyen d'acculturer les personnels, mais elle est encore trop rare et peu encadrée. Empêcher durablement le shadow AI passera par l'adoption volontaire et organisée par les entreprises d'outils d'IA de confiance.
L'utilisation d'IA dans la vie quotidienne est aussi porteuse de risques. Des contenus générés artificiellement inondent internet, ce qui favorise la mésinformation, voire la diffusion de fake news et la désinformation. Les cyberattaques sont aussi facilitées par les LLM. En réponse, certains demandent la mise en place d'une formation à l'IA et à ses risques dès le plus jeune âge. Mais les utilisateurs ne sauraient être tenus pour seuls responsables des dangers que font peser les outils d'IA sur la société. Les entreprises d'IA ne peuvent échapper à leur propre responsabilité. L'Union européenne s'est dotée d'un cadre règlementaire parmi les plus avancés au monde. La protection de la société invite à l'appliquer de façon rigoureuse et à sanctionner les entreprises qui ne s'y conformeraient pas.
M. Alexandre Sabatou, député, corraporteur. - À la suite des deux tables rondes, nous avons formulé sept recommandations.
La première recommandation vise à renforcer le soutien à l'écosystème de recherche public-privé en IA, et à mettre en relation les entreprises utilisatrices de solutions d'IA avec les start-up innovantes pour favoriser le passage aux applications.
La deuxième recommandation prend acte de la difficulté à prédire l'avenir de l'IA. Le rythme élevé auquel se succèdent les innovations technologiques est un facteur d'incertitude. Face à cela, il faut encourager la diversité des recherches fondamentales en IA pour assurer l'adaptabilité du secteur.
Notre troisième recommandation s'inscrit dans la perspective de mettre au point une IA souveraine, en tenant compte des points forts de l'écosystème français et de la situation internationale. Dans ce contexte, il faut encourager le développement d'IA frugales et efficaces.
Mme Corinne Narassiguin, sénatrice, corapporteure. - Notre quatrième recommandation vise l'impact énergétique du numérique, en appelant à mieux estimer l'impact climatique des outils d'IA. Nous recommandons aussi de favoriser les cas d'usage de l'IA qui bénéficieraient à la transition énergétique et d'en faire un avantage de différenciation face à la concurrence.
Notre cinquième recommandation porte sur la formation des personnels et des élèves et étudiants à l'IA, qu'il faut accompagner et professionnaliser.
Notre sixième recommandation appelle à la mobilisation des entreprises contre les usages cachés de l'IA et les risques qu'ils font peser.
Enfin, notre septième recommandation insiste sur l'importance d'assurer un strict respect de la règlementation française et européenne en matière d'IA pour protéger les Français face aux nouvelles menaces amplifiées par l'IA.
M. Stéphane Piednoir, sénateur, président de l'Office. - En tant que professeur, j'ai vécu l'émergence d'Internet et les réticences de certains collègues envers ses sources. Selon eux, il fallait interdire aux élèves d'utiliser Wikipedia et les obliger à continuer de consulter les encyclopédies papier. Quelques années plus tard, nous avons compris que ce n'était pas l'enjeu. Nous avions trouvé la parade. Grâce aux travaux personnels encadrés, nous parvenions à détecter des pans entiers plagiés, « pompés » sur des sites Internet.
L'enjeu est le même avec l'IA : il s'agit de repérer avec certitude ce qui ne relève pas d'un travail personnel pour pouvoir le rejeter. On doit parvenir à persuader les élèves que l'on attend d'eux un travail personnel et qu'un professeur n'est pas là pour noter des machines.
M. Arnaud Saint-Martin, député. - Les recommandations sur l'IA frugale sont tout à fait justifiées et confortent une politique publique d'encouragement à des pratiques du numérique différentes. Recommandées depuis longtemps par l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (INRIA) mais insuffisamment mises en avant, ces pratiques sont pourtant bien moins coûteuses et souvent beaucoup plus performantes sur le plan scientifique.
J'attire l'attention sur la stratégie industrielle de développement du numérique et de l'IA et sur les paradoxes de l'action publique en la matière. Dans le nord de ma circonscription, le plus grand data center d'Europe, Campus IA, est en cours d'installation. En partenariat avec NVidia et Mistral, 35 milliards d'euros de fonds souverains d'Abou Dhabi seront littéralement injectés dans la terre, puisque 70 hectares de terres arables seront artificialisés et des prélèvements opérés dans une nappe phréatique fragile. Après l'agrégation et la montée en puissance de data centers modulaires, la consommation d'énergie sera équivalente à la production de la centrale de Flamanville. Les impacts environnementaux sont majeurs. Le bâtiment, haut d'une trentaine de mètres et long de plusieurs centaines de mètres, sera construit à côté d'une méga-prison et d'une super déchetterie. Or ces super capacités de calcul seront loin d'être souveraines, puisqu'elles sont en partie financées par le fonds MGX, qui veut construire une sorte de soft power grâce au numérique. On doit conduire une réflexion sur les modèles industriels et sur la façon de monter en capacité sur le front du capitalisme numérique.
Concernant les impacts climatiques, un rapport prospectif de qualité a été publié en 2025 par le Shift Project. Des collectifs de chercheuses et de chercheurs du numérique, tels que « Le nuage était sous nos pieds », soutiennent les modèles d'IA frugale. Nous avons besoin de data centers pour développer le numérique, mais le gigantisme reste un sujet essentiel. Certains paradoxes doivent interroger. Derrière Campus IA se profilent des usages potentiels non mis en avant, comme l'IA générative et les cryptomonnaies, ainsi que l'installation des GAFAMX sur le territoire national.
Mme Corinne Narassiguin, députée, corapporteure. - Les remarques qui ont été formulées sur les élèves et les enseignants renvoient à la question plus générale de la formation. On voit que les « usages cachés » de l'IA se trouvent aussi dans le monde de l'enseignement. La question posée aux enseignants est celle de la formation des jeunes à un usage approprié de l'IA. La maîtrise des outils de l'IA aussi bien par les étudiants que dans le monde économique, le monde de l'entreprise ou même dans la vie de tous les jours est aussi un enjeu de démocratie. L'IA ne doit pas devenir une béquille dispensant de penser par soi-même et de développer la capacité d'analyse, de réflexion et de structuration de la pensée que l'on attend d'un étudiant.
Si la seconde table ronde était centrée sur les entreprises, nous avons également abordé l'incidence de l'IA sur la société et la façon d'accompagner les bouleversements technologiques de la société par l'éducation et la formation continue. Au vu du rythme d'évolution de l'IA, ce travail d'interrogation permanente est toujours à recommencer, ce qui n'était pas le cas d'autres révolutions technologiques.
Concernant l'IA frugale et la préservation des ressources, l'IA n'est pas la seule application numérique grosse consommatrice d'eau, d'énergie et d'espace. Au demeurant, notre appel à diversifier la recherche pour aller vers une meilleure adaptabilité, pour conforter la transition écologique, etc. doit aller au-delà de l'IA. Par exemple, la recherche qui vise à réduire la consommation d'énergie résultant de l'usage de processeurs graphiques vaut pour toutes les machines et tous les processeurs. Puisque l'on ne sait pas d'où va venir la prochaine innovation, il est essentiel d'investir dans différentes directions de recherche.
M. Alexandre Sabatou, député, corapporteur. - Les Américains et les Chinois ont tellement de moyens qu'ils ne se posent pas les mêmes questions que nous. Néanmoins, l'IA frugale n'est pas une solution par défaut, mais une très bonne solution en tant que telle. Nous devons faire de la frugalité un élément différenciant et développer une IA souveraine, en introduisant dans les marchés publics des clauses de mieux disant en matière de pollution et de consommation énergétique, favorisant ainsi nos solutions face aux acteurs américains.
Je partage la remarque d'Arnaud Saint-Martin sur le gigantisme. Dans le nucléaire, l'avenir semble être aux petits réacteurs ; de la même manière, on pourrait envisager d'installer dans les villes des serveurs et des data centers, ce qui permettrait, au moyen d'échangeurs de chaleur, de chauffer à moindre coût nos concitoyens et de faciliter la maintenance des installations.
M. Stéphane Piednoir, sénateur, président de l'Office. - N'est-il pas prévu de récupérer la chaleur générée par Campus IA, ne serait-ce qu'en raison de la proximité d'une prison et d'autres bâtiments ?
M. Arnaud Saint-Martin, député. - Ce n'est pas envisagé, pour des raisons de sécurité.
M. Maxime Laisney, député. - Compter sur les SMR pour alimenter les data centers risque de nous faire attendre longtemps et c'est aussi une très mauvaise idée. Cette remarque est un peu à la marge du sujet, mais pas totalement puisque les uns comptent beaucoup sur les autres et réciproquement.
Dans vos recommandations, il manque peut-être la dimension, moins scientifique mais très politique, du choix des technologies que l'on va laisser se développer. Est-ce la main invisible du marché, les investissements des uns et des autres qui conduiront à investir dans du frugal plutôt que dans de l'énergivore, et pour en faire quoi ? Mon collègue Arnaud Saint-Martin disait : si c'est pour faire du bitcoin, si c'est pour les GAFAM, si c'est pour des vidéos de chats, comment pourrait-on en décider ? Néanmoins, l'acteur politique et le citoyen doivent avoir leur mot à dire sur ce que l'on construit, compte tenu des impacts connus, et sur les usages.
M. Alexandre Sabatou, député, corapporteur. - Les entreprises qui veulent implanter l'IA chez elles font face à une situation compliquée. Après s'être appuyées sur une technologie, les progrès sont tels trois mois plus tard qu'elles sont obligées d'opérer une mise à jour. Lorsque le processus de décision prend trois à six mois, l'entreprise discute en fait d'une technologie qui est déjà en retard. L'IA est un domaine d'innovation, voire de rupture, et il est très difficile de savoir a priori quelle solution il faudra développer ; c'est l'usage qui servira de guide.
Le rapport de l'Office de novembre 2024 estimait que le rôle du politique était de légiférer sur les conséquences de l'IA, quitte à en restreindre l'utilisation. Par exemple, face au deep fakes qui commencent à toucher certains collègues, le pouvoir politique doit fixer une direction au développement de l'IA.
Mme Corinne Narassiguin, sénatrice, corapporteure. - Ces choix sont éminemment politiques, sachant que l'évolution de l'IA est très rapide. L'audition publique visait justement à compléter le rapport fait il y a moins de deux ans, dont certaines parties sont déjà obsolètes. C'est pour nous, responsables politiques, un défi d'être capables d'anticiper. La question est moins de réguler des applications que de s'interroger sur les usages et sur les investissements de recherche public-privé qu'il faut encourager. Plus les entreprises seront accompagnées en fonction de l'utilité des usages, plus les choix tendront à de l'IA frugale. Nous avons donc intérêt à soutenir la recherche européenne en général et la recherche française en particulier dans ces développements, en appui d'une politique publique globale.
M. Arnaud Saint-Martin, député. - Parmi les innovations de rupture dans les usages figure celle des armes autonomes, pilotées ou augmentées par l'IA. En commission de la défense, nous avons été alertés sur le pilotage automatisé des drones, avec correction de trajectoire en vol pour toucher la cible. Les fabricants de drones disent discrètement que cela va trop vite. Or la tendance est à l'accélération du déploiement des armes autonomes. Nous l'avons vu en Iran, où des cibles sont « construites » par modélisation et simulation numérique. C'est un usage sur lequel il faut se pencher, parce qu'il est potentiellement très destructeur. Je pense que, lors du salon Eurosatory, de nombreux exposants chercheront à montrer que c'est devenu le nec plus ultra et l'avenir des systèmes d'armes. Le débat qui doit s'ouvrir sur ce sujet est essentiellement politique.
Mme Corinne Narassiguin, sénatrice, corapporteure. - Monsieur le président, le sujet pourrait faire l'objet d'une étude de l'Office. Aux États-Unis, l'entreprise Anthropic a décidé de cesser de collaborer avec le département de la Défense pour un problème d'utilisation non éthique de ses outils. Si l'on commence à se reposer sur le sens de l'éthique des entreprises sur des sujets aussi importants, cela va devenir compliqué.
M. Stéphane Piednoir, sénateur, président de l'Office. - Je prends bonne note de votre remarque.
Chers collègues, je vous propose d'adopter le rapport et les recommandations.
L'Office adopte à l'unanimité les conclusions de l'audition publique sur « Où va l'IA ? Quelles innovations pour quels usages ? » et autorise la publication, sous forme de rapport, du compte rendu de l'audition et des conclusions.