Comment l'Europe rattrape son retard en matière d'IA modulaire : Le piège des prix des principaux modèles de langage américains – Image : Xpert.Digital
L'architecture de la liberté : pourquoi l'Europe doit s'appuyer sur des modèles linguistiques modulaires
Celui qui contrôle les modèles contrôle le savoir – et l’Europe reste les bras croisés
Le marché mondial des modèles de langage à grande échelle s'apparente à un oligopole, suivant un schéma bien connu. Quelques entreprises technologiques américaines déterminent les modèles disponibles, leurs conditions d'utilisation et les architectures d'information compatibles. Sur le segment des entreprises, trois fournisseurs se partageaient la part du lion en 2025 : Anthropic contrôlait environ 40 % des dépenses des entreprises en modèles de langage, OpenAI 27 % et Google 21 %. Le marché américain de l'IA générative pour les entreprises a triplé pour atteindre environ 37 milliards de dollars. Les fournisseurs européens ne jouent aucun rôle significatif dans ces statistiques.
Cette concentration n'est pas seulement un problème économique ; c'est un problème pour la démocratie. Les modèles de langage monolithiques fonctionnent comme des boîtes noires pour leurs utilisateurs. Leurs données d'entraînement, leurs pondérations internes, leurs structures de biais et leurs logiques de décision restent opaques. Dans une société ouverte qui repose sur la diversité des opinions, la vérifiabilité et le contrôle institutionnel, ce manque de transparence représente un risque systémique. Les régimes autocratiques peuvent utiliser des architectures d'IA centralisées comme instruments de surveillance et de contrôle de l'information. Les démocraties ont besoin de l'inverse : transparence, modularité et capacité d'autocorrection.
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Le conte de fées de l'IA ouverte venue d'outre-mer
On répond souvent au problème de la souveraineté en Europe en s'inspirant des modèles de souveraineté ouverts des États-Unis ou de la Chine. Cette approche est naïve et, stratégiquement, à courte vue pour plusieurs raisons.
Les modèles d'IA open source, tels que la famille Llama de Meta, fonctionnent sous des licences communautaires unilatérales qui peuvent être modifiées, restreintes ou révoquées à tout moment. Les entreprises à l'origine de ces modèles n'agissent pas par altruisme, mais bien par calcul stratégique. En juillet 2025, Meta a démontré son mépris des intérêts européens en refusant de signer le Code de bonnes pratiques de l'UE en matière d'IA, pourtant volontaire. Joel Kaplan, vice-président de Meta en charge des affaires internationales, a publiquement déclaré que l'Europe faisait fausse route concernant l'IA et a critiqué le code, le jugeant trop réglementaire et étouffant l'innovation. Ce point est d'autant plus important que Meta prévoit simultanément de déployer activement ses modèles d'IA sur le marché européen, notamment en les intégrant aux smartphones Qualcomm et aux lunettes Ray-Ban.
Les modèles chinois comme DeepSeek sont technologiquement impressionnants. DeepSeek V3 a été entraîné pour la modique somme de 5,6 millions de dollars, tandis que GPT-4 a coûté entre 78 et 191 millions de dollars. Cependant, pour les applications critiques en matière de sécurité, industrielles ou publiques en Europe, les modèles chinois sont souvent inadaptés, que ce soit pour des raisons réglementaires, géopolitiques ou de protection des données.
Le véritable problème réside dans la stratégie de l'économie des plateformes : les entreprises américaines attirent les clients avec des prix d'entrée bas et une tarification transparente. Elles intègrent ces modèles à leurs processus, remplacent les travailleurs humains par des machines et deviennent dépendantes. Une fois cette dépendance installée et les modèles matures, les prix augmentent. Les clients doivent répercuter ces coûts, sans aucune garantie que leurs propres clients accepteront ces hausses. OpenAI peut se permettre des stratégies tarifaires agressives car les abonnements à ChatGPT génèrent à eux seuls 3,6 milliards de dollars par an, subventionnant ainsi les prix de l'API. Les entreprises européennes ne disposent pas d'un tel pouvoir de négociation.
Le déficit d'investissement : le déficit structurel de l'Europe
Les chiffres parlent d'eux-mêmes. En 2023, on estimait à 8 milliards de dollars les investissements dans l'IA au sein de l'UE. Aux États-Unis, ce montant s'élevait à 68 milliards de dollars, et en Chine à 15 milliards. Les startups européennes spécialisées en IA n'attirent que 6 % des financements mondiaux dans ce domaine, contre 61 % pour les startups américaines. La Commission européenne a annoncé un programme de 200 milliards d'euros, l'initiative InvestAI, dont 50 milliards proviendront de fonds publics et 150 milliards d'investisseurs privés. Reste à savoir si ces sommes seront effectivement mobilisées. À titre de comparaison, l'administration Trump avait à elle seule promis 500 milliards de dollars pour des programmes de développement de l'IA comparables.
Dans ce contexte de fiabilité transatlantique en déclin, l'Europe est confrontée à un choix stratégique fondamental. Jusqu'à présent, il n'a pas été possible de mutualiser les données, les compétences et les ressources financières de manière à créer des modèles de base comportant plusieurs centaines de milliards de paramètres dans de nombreuses langues européennes. Les obstacles institutionnels entre les pays, les institutions de recherche et les entreprises sont considérables. Les jeux politiques, le cloisonnement des modes de fonctionnement et les exigences réglementaires empêchent souvent même la fusion de volumes de données relativement modestes.
Intelligence modulaire : l’avantage asymétrique de l’Europe
Si l'Europe ne peut remporter la course au modèle monolithique le plus imposant, elle doit changer les règles du jeu. Les architectures modulaires offrent précisément cette possibilité. Elles nécessitent beaucoup moins de ressources en termes de GPU, de données et de personnel qualifié, et peuvent être développées de manière décentralisée. C'est un aspect crucial en période d'incertitude des marchés et de budgets de recherche souvent limités à court terme.
L'élément central des approches modulaires est l'architecture de mélange d'experts (MoE). De grands modèles comme ChatGPT, DeepSeek et Mistral utilisent déjà des mécanismes MoE en interne. Pour chaque entrée, seuls des experts spécialisés sont activés, optimisant ainsi l'utilisation des ressources de calcul. L'Allen Institute for AI a considérablement perfectionné cette approche avec FlexOlmo, disponible en tant que solution open source commerciale. FlexOlmo utilise une architecture 7x7B avec un total de 33 milliards de paramètres, où chaque expert est entraîné indépendamment sur des jeux de données locaux et non partagés. Les résultats sont remarquables : une amélioration relative de 41 % par rapport aux modèles purement publics et une supériorité de 10,1 % par rapport aux méthodes de fusion précédentes, confirmées sur 31 jeux de données de référence et présentées à NeurIPS 2025.
La clé de FlexOlmo réside dans son paradigme de collaboration de données sans partage. Chaque propriétaire de données crée son expert localement, à partir d'un modèle de base public partagé. Un routeur identifie les experts les plus pertinents pour chaque requête. Les experts peuvent être activés ou désactivés à tout moment, et lors d'une attaque par reconstruction ciblée, seulement 0,7 % des données d'entraînement pourraient être récupérées. Grâce à des mesures de pseudonymisation, ce pourcentage pourrait être réduit à moins de 0,1 %, ce qui répondrait même aux exigences strictes de protection des données européennes. Ce concept convient aussi bien à une utilisation au sein d'une entreprise, entre différentes divisions, qu'à l'apprentissage distribué entre plusieurs sociétés.
Une nouvelle dimension de la transformation numérique avec l'IA managée (Intelligence Artificielle) - Plateforme et solution B2B | Xpert Consulting
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Projet SOOFI : l’usine à IA allemande développe la réponse européenne à ChatGPT
Modèles de raisonnement : la logique plutôt que la taille
Un deuxième élément crucial est constitué par les grands modèles de raisonnement. Des modèles comme ChatGPT-o3, DeepSeek R1 ou OLMo 2 sont conçus pour résoudre des problèmes complexes par un raisonnement logique étape par étape, en créant des chaînes d'argumentation cohérentes. Ils utilisent des techniques telles que l'incitation à la chaîne de pensée pour décomposer les problèmes en étapes individuelles et le raisonnement symbolique pour analyser les relations logiques. L'année 2025 a été largement qualifiée d'« Année du raisonnement », une année durant laquelle RLVR et GRPO ont placé l'enseignement des modèles de raisonnement logique au cœur de leurs efforts de développement.
L'intérêt de ces modèles réside notamment dans leur faible coût. L'entraînement de DeepSeek R1 à partir de DeepSeek V3 n'a engendré qu'un surcoût de 294 000 $. Les modèles de raisonnement exploitent et enrichissent les connaissances des modèles de base, ce qui permet leur développement même avec une infrastructure informatique limitée. Des modèles de raisonnement spécifiques à un domaine existent déjà pour la programmation, les mathématiques et la médecine. Le projet SOOFI prévoit explicitement de développer un modèle de raisonnement en parallèle du modèle linéaire de base.
Cela ouvre des perspectives commerciales concrètes pour les entreprises : les demandes clients, les analyses d’erreurs, les vérifications juridiques et les évaluations médicales préliminaires peuvent être traitées automatiquement et en toute transparence. Ce processus permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire les coûts liés aux erreurs. Les PME et les services spécialisés peuvent ainsi développer des solutions d’IA personnalisées sans investissements importants, initialement basées sur des modèles open source existants, puis migrées vers un modèle de base européen.
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Agents en phase de test : calculs à l'exécution
Le troisième élément des systèmes modulaires est constitué d'agents chargés du calcul lors des tests. Dans cette approche, un modèle de langage génère initialement des réponses potentielles lors de l'inférence. Des agents hautement spécialisés vérifient ensuite ces réponses de manière indépendante. L'avantage principal : les coûts de calcul lors des tests ont considérablement diminué au fil des ans, et les ajustements du modèle pendant l'entraînement sont superflus.
L'exemple le plus impressionnant de la puissance de cette approche a été fourni par Microsoft avec son orchestrateur de diagnostic par IA (MAI-DxO). MAI-DxO utilise cinq agents d'IA spécialisés, chacun remplissant un rôle médical différent : générateur d'hypothèses, sélecteur de tests, interprète de données, facilitateur de consensus et diagnostiqueur final. Lors d'une comparaison portant sur 304 cas complexes issus du New England Journal of Medicine, le système a atteint un taux de diagnostic de 85,5 %, tandis que des médecins expérimentés, dans des conditions limitées, n'ont diagnostiqué correctement que 20 % des cas. Parallèlement, le système a réduit de 28 % le recours aux analyses de laboratoire et aux examens d'imagerie.
Ce modèle générateur-vérificateur peut être mis en œuvre par les entreprises elles-mêmes, même avec leur propre équipe informatique. Les agents peuvent être développés indépendamment, ce qui permet un développement distribué. De nombreuses entreprises peuvent désormais se permettre cette approche car elle ne nécessite aucun ajustement complexe du modèle.
Le projet SOOFI : la réponse européenne prend forme
Le projet SOOFI démontre que l'Europe est non seulement capable, en théorie comme en pratique, d'agir. SOOFI (Sovereign Open Source Foundation Models) est l'un des projets les plus ambitieux visant à renforcer la souveraineté européenne en matière d'IA. Un consortium de six institutions de recherche allemandes, dont Fraunhofer IAIS, Fraunhofer IIS, DFKI et les universités de Wurtzbourg, Hanovre et Darmstadt, développe, en collaboration avec deux start-ups, un modèle de langage ouvert comportant environ 100 milliards de paramètres.
Le ministère fédéral allemand de l'Économie et de l'Énergie finance le projet à hauteur de 20 millions d'euros jusqu'en juillet 2026. Le modèle est entraîné sur la plateforme Industrial AI Cloud de T-Systems, l'une des plus grandes plateformes d'IA d'Europe, dotée de plus de 10 000 GPU, d'une puissance de calcul de 0,5 exaFLOPS et d'une capacité de stockage d'environ 20 pétaoctets. SOOFI est destiné à remplacer le modèle Teuken-7B actuel, développé par l'institut Fraunhofer en 2024. Ce modèle européen multilingue comporte sept milliards de paramètres. Outre le modèle de base, un modèle de raisonnement capable de pensée structurée et de résoudre des problèmes à plusieurs étapes est également en cours de développement.
Le financement est assuré par l'initiative 8ra, créée par douze États membres de l'UE. Parallèlement, l'Allemagne et la France ont lancé une autre initiative, le Dialogue franco-allemand des dirigeants en IA, qui réunit des entreprises européennes de premier plan telles que Siemens Energy, Deutsche Telekom, Arte et Schwarz Digits. L'objectif est d'élaborer une feuille de route européenne pour l'IA, axée sur l'industrie et la mise en œuvre, pilotée par Fraunhofer, Inria et l'Institut Mines-Télécom, partenaires clés.
La triade de la souveraineté européenne
Les éléments technologiques de base aboutissent à un plan concret en trois étapes, réalisable dans le cadre européen existant.
La première étape consiste à promouvoir un modèle de référence européen, fruit d'une initiative pluridisciplinaire, conçu comme une mesure d'infrastructure ouverte. Le développement d'un modèle ouvert et performant est l'équivalent numérique des réseaux électriques ou de transport. SOOFI et Teuken en constituent le point de départ. Ce modèle de référence peut être progressivement enrichi de données de haute qualité, spécifiques au domaine, et s'appuyer sur une architecture de type « Modèle d'Entreprise » (MoE).
La deuxième étape consiste à élaborer des modèles de raisonnement spécialisés, avec le soutien d'entreprises. Ces projets sont nettement moins complexes que l'entraînement de modèles de base. Les modèles de raisonnement s'appuieraient initialement sur des modèles de base open source existants, provenant des États-Unis ou de Mistral, avant de migrer vers un modèle de base européen. Des équipes restreintes pourraient obtenir des résultats substantiels avec des budgets de l'ordre de six à sept chiffres.
La troisième étape consiste à étendre l'utilisation des agents dans le calcul en temps réel, en créant modularité, boucles de rétroaction et écosystèmes. Les entreprises peuvent enrichir leurs modèles avec des agents en parallèle. Les données de rétroaction ainsi obtenues améliorent les modèles de raisonnement, qui à leur tour enrichissent les modèles de base de connaissances supplémentaires. Il en résulte un système circulaire qui s'améliore à chaque nouvel expert intégré au modèle de base. Cet écosystème d'apprentissage serait ouvert aux entreprises, aux établissements d'enseignement supérieur et aux communautés open source.
La fenêtre se referme : l'action plutôt que l'espoir
La situation stratégique est claire. Tant que l'accès aux modèles ouverts est maintenu, l'Europe peut poursuivre sa transition vers des modèles de langages modulaires. Les conditions préalables sont réunies : un haut niveau d'intégration verticale dans l'industrie, un vivier de talents important dans les universités et les instituts de recherche, et un cadre réglementaire exigeant transparence et protection des données, ce qui, avec les architectures modulaires, constitue un atout concurrentiel plutôt qu'un désavantage.
Cependant, cette opportunité n'est pas illimitée. Si la tendance aux modèles de langage régionaux et spécialisés s'accentue à l'échelle mondiale, la domination des fournisseurs américains se consolide trimestre après trimestre. D'ici 2026, une transition nette des modèles de langage monolithiques vers des agents d'IA spécialisés et autonomes sera manifeste. Les entreprises européennes qui ne développeront pas leur propre expertise dès maintenant seront entièrement dépendantes des prestataires externes d'ici quelques années, à l'instar de ce qui s'est passé pour les services cloud, où l'Europe est devenue une simple utilisatrice de technologies étrangères.
Les technologies nécessaires existent, les concepts ont été testés et les premiers projets sont en cours. Ce qui manque, ce n'est pas la faisabilité technique, mais la volonté politique et entrepreneuriale de généraliser ces approches. L'Europe est confrontée à un choix : l'autonomie technologique grâce à une architecture intelligente ou une dépendance perpétuelle due à l'inaction. Il est urgent de prendre cette décision.
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