IA souveraine : pourquoi la France doit apprendre à choisir ses dépendances
L’article IA souveraine : pourquoi la France doit apprendre à choisir ses dépendances est apparu en premier sur Maddyness - Le média pour comprendre l'économie de demain..
La souveraineté numérique désigne la capacité d'un pays à maîtriser les technologies clés pour son indépendance et sa sécurité. Elle ne signifie pas une autosuffisance totale, mais plutôt une gestion des dépendances : il faut choisir ses combats stratégiques. Cette souveraineté s'articule autour de plusieurs dimensions comme la production, le capital, les savoir-faire et le stockage des données. Par exemple, la France ne peut pas être souveraine dans tous les domaines technologiques, mais doit prioriser ses efforts. David Chekroun, professeur à l'ESCP, a souligné que la résilience, c'est-à-dire la capacité à absorber un choc (comme une rupture d'approvisionnement), est un concept plus opérationnel pour les décideurs. Un indice de résilience numérique est en cours de développement pour mesurer ces capacités.
L'intelligence artificielle (IA) repose sur une chaîne complexe de produits et services, allant des métaux rares nécessaires à la fabrication des composants électroniques jusqu'aux LLM (Large Language Models, modèles de langage avancés) qui alimentent les outils comme les chatbots. La France dépend aujourd'hui de solutions étrangères pour ces technologies, ce qui pose des risques stratégiques. Par exemple, les alternatives souveraines aux LLM, comme Mistral AI (acteur français), restent limitées en nombre et en qualité. Bpifrance a investi dans Mistral AI depuis 2023 et collabore avec l'entreprise pour intégrer ses solutions, comme l'assistant conversationnel Le Chat, au sein de ses équipes. Julien Tanguy, CEO du groupe Lefebvre, a présenté GenIA-L, un logiciel conversationnel utilisant uniquement les données internes du groupe, représentant désormais 2 ventes sur 3 et 120 millions d'euros de revenus annuels récurrents (ARR) sur un total de 600 millions d'euros.
L'État français joue un rôle central dans la construction de la souveraineté numérique en combinant trois fonctions : client, financeur et régulateur. Depuis 2019, l'IA est classée parmi les technologies critiques soumises à un contrôle des investissements étrangers (IEF). Ce mécanisme permet à l'État d'autoriser ou non des opérations impliquant des investisseurs étrangers dans des secteurs sensibles, comme l'IA. Ces autorisations peuvent inclure des engagements sur le maintien en France des activités stratégiques, des savoir-faire ou des organes de gouvernance. L'État agit aussi comme financeur via Bpifrance, la Caisse des Dépôts (avec le plan Horizon numérique 2030 de 18 milliards d'euros débloqués en 2026) et l'Agence des participations de l'État (APE). Enfin, il réglemente les exportations de biens à double usage (civils et militaires) et protège le potentiel scientifique de la Nation (PPST).
Pour construire des champions nationaux dans l'IA, trois leviers sont identifiés : une commande publique ciblée, des capitaux significatifs et des partenariats industriels. Bpifrance a fléché 10 milliards d'euros vers l'écosystème IA dans le cadre du programme France 2030, avec une participation minoritaire pour ne pas prendre le contrôle des entreprises accompagnées. Cassandre Gosselin, responsable chez Bpifrance, a souligné la difficulté à trouver des fournisseurs français solides et pérennes, mais a confirmé que les partenariats sélectionnés doivent respecter les réglementations françaises et européennes, excluant souvent les acteurs américains. Julien Tanguy a rappelé que l'échelle européenne est indispensable, car aucun État membre ne peut rivaliser seul face aux investissements américains ou chinois. Par exemple, Mistral AI a vu son premier actionnaire devenir le néerlandais ASML lors d'une levée de fonds en 2025.
L'Union européenne joue un rôle clé dans la souveraineté numérique via des réglementations comme le RGPD (Règlement général sur la protection des données), le Cloud Act (loi américaine sur l'accès aux données stockées dans le cloud) et l'AI Act (règlement sur l'IA). Ces textes encadrent l'utilisation des données et des technologies, mais créent aussi des tensions entre souveraineté nationale et coopération européenne. Par exemple, le Cloud Act permet aux autorités américaines d'accéder à des données stockées dans des clouds européens, ce qui pose des questions de dépendance technologique. La France et l'Europe doivent donc trouver un équilibre entre attractivité pour les investisseurs étrangers (comme lors des sommets Choose France) et protection de leurs intérêts stratégiques.
La *résilience* dans le domaine de l'IA se mesure par la capacité à maintenir des services essentiels en cas de rupture d'approvisionnement ou de crise. Julien Tanguy a mis en avant l'importance de la *maîtrise de la qualité des réponses* dans les outils d'IA, notamment via la technique *RAG* (*Retrieval-Augmented Generation*). Le RAG combine un modèle de langage (LLM) avec une base de données spécifique pour contextualiser les réponses, réduisant ainsi les erreurs et les biais. Cette approche permet de limiter la dépendance aux solutions étrangères en s'appuyant sur des données locales et maîtrisées. Par exemple, le groupe Lefebvre utilise cette méthode pour son outil *GenIA-L*, qui s'appuie exclusivement sur ses propres données internes.
