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IA : le retard européen s’est construit bien avant ChatGPT
Les moteurs de recherche, le cloud, les GPU et les réseaux sociaux ont préparé le terrain de l’intelligence artificielle. En laissant leurs marchés se concentrer autour de quelques géants, nous avons accumulé une dépendance qui pèse aujourd’hui sur notre autonomie.
Avons-nous perdu la « guerre de l’IA » il y a quarante ou cinquante ans ? La formule exprime une inquiétude légitime, mais elle simplifie trop l’histoire. Par « nous », j’entends ici la France et, plus largement, l’Europe. Les quatre tournants évoqués se sont surtout imposés dans les années 1990 et 2000.
Nous avons inventé, cherché et entrepris. Le Web lui-même est né au CERN en 1989. Ce que nous avons moins bien réussi, c’est transformer ces compétences en plateformes et en infrastructures capables de s’imposer à l’échelle mondiale. À mes yeux, notre retard dans l’IA se comprend en partie à travers ces occasions industrielles insuffisamment saisies.
1. Les moteurs de recherche : organiser l’accès au savoir
Google, créé en 1998, a fait de la recherche une porte d’entrée majeure du Web. Un moteur ne se contente pas de trouver des pages : il les indexe, les classe et capte une intention, celle de l’utilisateur qui cherche quelque chose.
198,1 milliards de dollars : les revenus mondiaux de la rubrique « Google Search & other » en 2024. Il s’agit d’une rubrique publicitaire d’Alphabet, pas du chiffre d’affaires de tout le groupe ni d’une mesure du marché de l’IA. [1]
Le lien avec l’IA : la recherche a permis de développer des savoir-faire en traitement du langage, en classement de l’information et en exploitation de grandes infrastructures. Ses revenus donnent aussi au groupe les moyens d’investir. Les assistants peuvent désormais répondre directement, mais retrouver des sources pertinentes reste essentiel pour fournir des réponses vérifiables.
2. Le cloud : disposer des machines à grande échelle
Le cloud permet de louer du stockage et de la puissance de calcul à distance, puis d’augmenter les capacités selon les besoins. Le lancement des services S3 et EC2 d’Amazon en 2006 constitue un jalon important de cette transformation.
63 % du marché mondial des services d’infrastructure cloud au quatrième trimestre 2024 : Amazon en détenait 30 %, Microsoft 21 % et Google 12 %, selon Synergy Research Group. Sur le marché européen, les fournisseurs européens représentaient environ 15 %, contre 29 % en 2017, selon son étude publiée en juillet 2025. [2] [3]
Le lien avec l’IA : entraîner de grands modèles et répondre à des millions d’utilisateurs réclame des serveurs, des réseaux et de l’électricité. Le cloud facilite cet accès et le passage à grande échelle. La présence d’acteurs européens ne suffit donc pas à effacer notre dépendance à des infrastructures contrôlées par d’autres.
3. Les GPU : accélérer les calculs de l’IA
Les GPU, ou processeurs graphiques, ont d’abord servi à l’affichage et aux jeux vidéo. Leur capacité à effectuer de nombreux calculs simultanément convient aussi à l’apprentissage des réseaux de neurones. NVIDIA présente CUDA en 2006 : cette plateforme permet de programmer ses GPU pour d’autres usages que le graphisme.
115,2 milliards de dollars : les revenus de l’activité « Data Center » de NVIDIA pour l’exercice clos le 26 janvier 2025, en hausse de 142 % sur un an. Cette activité inclut notamment les équipements de calcul et de réseau ; ce chiffre ne correspond donc pas aux seules ventes de puces GPU. [4]
Le lien avec l’IA : les accélérateurs réduisent le temps nécessaire pour entraîner les modèles et les faire fonctionner. La force industrielle vient aussi des logiciels, des outils et des compétences accumulées autour du matériel. Développer un modèle performant suppose ainsi de pouvoir accéder à tout un écosystème de calcul.
4. Les réseaux sociaux : réunir les usages et les audiences
Les réseaux sociaux ont installé des habitudes quotidiennes : publier, regarder, commenter, partager. Leur force repose sur l’effet de réseau : une plateforme devient plus attractive quand les personnes avec lesquelles nous voulons échanger s’y trouvent déjà.
3,35 milliards de personnes actives par jour : l’estimation moyenne de Meta en décembre 2024 pour l’ensemble Facebook, Instagram, Messenger et WhatsApp. Ce chiffre concerne cette famille d’applications, et non Facebook seul ni la totalité des réseaux sociaux. [5]
Le lien avec l’IA : les recommandations de contenus sont déjà des applications de l’intelligence artificielle. L’audience offre aussi un canal immense pour diffuser de nouveaux assistants. Les interactions aident à adapter les services, mais leur existence ne signifie pas que toutes les données, notamment les conversations privées, sont librement utilisables pour entraîner des modèles.
Une dépendance construite par étapes
Ces quatre domaines se renforcent : les moteurs organisent l’information, le cloud fournit l’infrastructure, les GPU accélèrent les calculs et les réseaux sociaux réunissent les audiences. Les entreprises qui maîtrisent plusieurs de ces leviers disposent d’avantages importants pour développer et diffuser l’IA.
Ces chiffres illustrent une concentration économique. Ils ne prouvent pas, à eux seuls, que l’Europe aurait « manqué de foi » dans la technologie. Le financement, la taille des marchés, les choix industriels et la capacité à faire grandir les entreprises doivent aussi entrer dans l’explication.
Je reformulerais donc mon inquiétude ainsi : nous n’avons pas définitivement perdu la bataille de l’IA dans les années 80 ; nous abordons cette bataille avec une dépendance accumulée au fil de plusieurs décennies. Pour retrouver de l’autonomie, il faut soutenir durablement la recherche, les infrastructures et les entreprises, tout en formant les citoyens à comprendre et à choisir leurs outils.