La voie stratégique de l'Europe dans le développement de l'IA : privilégier le pragmatisme à la course aux technologies – Commentaire sur Eva Maydell (députée européenne)

La réalité plutôt qu’une course – Les giga-usines plutôt que le battage médiatique : la voie pragmatique de l’IA qui distingue l’Europe des États-Unis et de la Chine

Le débat sur le rôle de l'Europe dans la course mondiale à l'intelligence artificielle a pris un tournant significatif avec la déclaration de l'eurodéputée bulgare Eva Maydell . Sa position illustre une approche stratégique qui positionne l'Europe non pas comme un retardataire dans la course technologique, mais comme un pionnier du développement d'une IA concrète et axée sur la valeur.

La vision d'Eva Maydell pour l'Europe

Eva Maydell, qui a joué un rôle clé dans la politique européenne en matière d'IA en tant que l'une des principales négociatrices de la loi européenne sur l'IA et de la loi sur les puces électroniques, défend une position nuancée sur la stratégie européenne en matière d'IA. Membre de la commission de l'industrie, de la recherche et de l'énergie du Parlement européen et experte reconnue en innovation numérique, elle possède une longue expérience en politique technologique.

Leur thèse fondamentale est à la fois pragmatique et visionnaire : l’Europe ne doit pas poursuivre l’objectif illusoire de développer une alternative européenne à ChatGPT ou de remporter la course à la superintelligence. Le continent devrait plutôt se concentrer sur le développement d’outils d’IA réellement utilisables par les entreprises et les industries européennes et offrant des avantages mesurables.

Selon Eva Maydell, notre attention devrait être portée sur :

• Développer des modèles d’IA de niche spécialisés qui répondent spécifiquement aux besoins de l’entreprise – plutôt que de participer à la course mondiale.
• Construire une infrastructure robuste avec une capacité de calcul puissante, une connectivité stable et des cadres d’IA centrés sur l’humain.
• Assurez-vous que l’IA reste un outil : elle doit soutenir les humains et non les remplacer.

La réalité de l'adoption de l'IA en Europe

Les chiffres actuels sur l'utilisation de l'IA en Europe corroborent clairement l'argument de Maydell. Malgré le battage médiatique autour de l'intelligence artificielle, les données dressent un tableau inquiétant : seulement 13,5 % des entreprises européennes ont adopté au moins une technologie d'IA d'ici 2024. Ce faible taux d'adoption révèle un écart important entre les capacités technologiques et leur mise en œuvre concrète en entreprise.

Cet écart est particulièrement flagrant lorsqu'on examine la taille des entreprises. Alors que les grandes entreprises de plus de 250 salariés affichent un taux d'adoption supérieur à 40 %, seulement environ 12 % des PME utilisent les technologies d'IA. Ces chiffres sont particulièrement significatifs étant donné que les PME constituent l'épine dorsale de l'économie européenne, représentant 90 % de l'ensemble des entreprises européennes.

La répartition sectorielle de l'utilisation de l'IA révèle d'autres tendances intéressantes. Le secteur de l'information et des communications arrive en tête avec un taux d'adoption de 48,7 %, suivi des services professionnels, scientifiques et techniques avec 30,5 %. Dans tous les autres secteurs économiques, le taux d'utilisation est bien inférieur à 16 %, ce qui souligne la pénétration limitée des technologies de l'IA dans l'économie en général.

Obstacles à l'adoption de l'IA

Les raisons de l'hésitation à adopter l'IA sont diverses et systématiques. Les entreprises sont confrontées à des obstacles importants qui entravent la réussite de leur mise en œuvre. La complexité et les coûts élevés de la mise en œuvre de l'IA constituent des obstacles insurmontables, en particulier pour les petites entreprises.

La pénurie de spécialistes qualifiés dans le domaine de l'IA complique encore la situation. De nombreuses entreprises ne disposent pas du savoir-faire nécessaire pour mettre en œuvre et exploiter efficacement des systèmes d'IA. De plus, les cas d'utilisation clairs démontrant les avantages concrets de l'IA pour des processus métier spécifiques font souvent défaut.

L'incertitude réglementaire, notamment concernant la mise en œuvre de la législation européenne sur l'IA, contribue également à la réticence à adopter l'IA. Les entreprises hésitent à investir dans des technologies dont les cadres réglementaires ne sont pas encore totalement clarifiés.

L'approche européenne : la spécialisation plutôt que la généralisation

La proposition de Maydell de se concentrer sur des modèles d'IA de niche correspond aux atouts et aux besoins de l'économie européenne. Au lieu de chercher à concurrencer les grandes entreprises technologiques américaines et chinoises dans le domaine de l'IA générale, l'Europe devrait s'appuyer sur son expertise industrielle et son savoir-faire réglementaire pour développer des solutions d'IA spécialisées.

Cette stratégie offre plusieurs avantages. Les modèles d'IA spécialisés nécessitent nettement moins de puissance de calcul et d'investissement que les modèles génériques, ce qui les rend plus accessibles aux entreprises européennes. Parallèlement, ils peuvent être adaptés plus précisément aux besoins spécifiques de secteurs et de cas d'utilisation spécifiques.

Le marché européen offre de nombreuses opportunités pour ces applications spécialisées. Dans des domaines tels que l'agriculture de précision, la réparation automobile, la santé et l'industrie manufacturière, des solutions d'IA peuvent être développées pour résoudre des problèmes concrets et apporter des améliorations mesurables.

Infrastructures et capacités de calcul

Le développement d'une infrastructure robuste est un élément central de la stratégie européenne en matière d'IA. Le plan d'action « AI Continental », présenté en avril 2025, prévoit la création d'un réseau d'usines d'IA s'appuyant sur les meilleurs supercalculateurs européens. Ces usines sont destinées à soutenir les start-ups, l'industrie et les chercheurs européens dans le développement de modèles et d'applications d'IA.

Les futures usines géantes d'IA, équipées d'environ 100 000 puces d'IA de pointe, devraient quadrupler la capacité actuelle de production de puces. Ces installations permettront non seulement le développement de modèles d'IA complexes, mais aussi de renforcer l'autonomie stratégique de l'Europe dans des domaines industriels et scientifiques clés.

L'initiative InvestAI vise à mobiliser 20 milliards d'euros d'investissements privés pour construire jusqu'à cinq méga-usines d'IA dans l'UE. Parallèlement, une loi sur le développement du cloud et de l'IA est proposée afin de stimuler l'investissement privé dans le cloud computing et les centres de données.

Développement de l'IA centrée sur l'humain

Un aspect clé de la vision de Maydell réside dans l'accent mis sur le développement d'une IA centrée sur l'humain. Elle souligne que l'IA doit être un outil au service de l'humain, et non le remplacer. Cette philosophie reflète les valeurs européennes et se distingue sensiblement des autres approches principalement axées sur la domination technologique.

Plus précisément, l'approche centrée sur l'humain implique que les systèmes d'IA doivent être développés pour compléter et améliorer les capacités humaines plutôt que pour les remplacer. Cela nécessite une conception rigoureuse des interactions homme-machine et la garantie que l'humain conserve toujours le contrôle des décisions clés.

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Cadre réglementaire et confiance

La loi européenne sur l'IA, à l'élaboration de laquelle Maydell a joué un rôle clé, incarne l'approche européenne en matière d'IA fiable. Elle repose sur une approche fondée sur les risques, classant les systèmes d'IA en quatre catégories : risque inacceptable, risque élevé, risque limité et risque minimal.

Cette approche différenciée permet de promouvoir l'innovation tout en garantissant des garanties appropriées. Les systèmes d'IA présentant un risque inacceptable, tels que les technologies d'évaluation sociale ou d'ingénierie cognitivo-comportementale, sont totalement interdits. Les systèmes à haut risque sont soumis à des exigences strictes, notamment en matière de gestion des risques, de transparence et de supervision humaine.

La mise en œuvre de la loi sur l'IA exige une étroite collaboration entre les entreprises, les régulateurs et les autres parties prenantes. Des définitions claires et des exemples de catégories de risques liés à l'IA sont essentiels pour que les entreprises se conforment à la réglementation.

Éducation et développement des compétences

Un facteur essentiel de succès pour la stratégie européenne en matière d'IA réside dans le développement des compétences pertinentes au sein de la population et de la main-d'œuvre. Maydell souligne la nécessité de faire de la maîtrise de l'IA une compétence fondamentale, comparable à la lecture, à l'écriture et au calcul.

La plupart des jeunes Européens utilisent l'IA au quotidien, mais rares sont ceux qui en apprennent le fonctionnement, les risques qu'elle présente ou comment influencer son développement. Ce déficit d'éducation doit être comblé pour garantir que la prochaine génération acquière les compétences nécessaires à un avenir axé sur l'IA.

Les programmes AI Skills Academy, Talent Pool et MSCA Choose Europe sont tous conçus pour attirer des professionnels de l'IA de renommée mondiale en Europe tout en perfectionnant les talents locaux dans des domaines tels que l'IA générative. Ces efforts permettront non seulement d'inverser la fuite des cerveaux, mais aussi de créer des voies d'immigration légales pour les experts non européens.

Perspectives économiques et augmentation de la productivité

Une étude du McKinsey Global Institute estime que l’IA générative pourrait aider l’Europe à atteindre un taux de croissance annuel de la productivité allant jusqu’à 3 % d’ici 2030. Cette prévision souligne l’énorme potentiel économique des technologies de l’IA si elles sont mises en œuvre avec succès.

Des études récentes démontrent déjà les effets positifs de l'adoption de l'IA sur la productivité. 90 % des utilisateurs européens d'IA constatent une augmentation de leur productivité, et 75 % affirment que l'IA a transformé leurs méthodes de travail. Ces résultats démontrent le potentiel pratique des technologies d'IA, au-delà du battage médiatique.

L'adoption réussie de l'IA est particulièrement importante pour les PME, piliers de l'économie européenne. Des études montrent que 39 % des PME utilisent désormais des applications d'IA, contre 26 % en 2024. Plus précisément, 26 % utilisent l'IA générative, contre 18 % l'année précédente.

Applications sectorielles

L'accent mis sur les applications sectorielles de l'IA reflète les atouts de l'Europe dans divers secteurs. Dans le domaine de la santé, les systèmes d'IA peuvent contribuer à améliorer les diagnostics et à personnaliser les traitements. Dans l'industrie manufacturière, ils peuvent optimiser les processus de production et améliorer le contrôle qualité.

L'IA offre des opportunités uniques dans le domaine du développement durable et de la protection du climat. Des initiatives allemandes telles que « Phares de l'IA pour l'environnement, le climat, la nature et les ressources » illustrent comment l'IA peut être utilisée pour résoudre les problèmes environnementaux. Doté de 40 millions d'euros, ce programme soutient des projets de recherche appliquée dans des domaines tels que l'efficacité énergétique, l'utilisation rationnelle des ressources et la préservation de la biodiversité.

Coopération internationale et partenariats stratégiques

La stratégie européenne en matière d'IA bénéficie de la coopération internationale, notamment avec des partenaires démocratiques partageant les mêmes valeurs. Le rôle de Maydell au sein de la Délégation pour les relations avec le Japon et les États-Unis souligne l'importance de tels partenariats. Ces collaborations permettent l'échange de bonnes pratiques, l'élaboration conjointe de normes et la coordination des approches réglementaires.

La collaboration est particulièrement importante compte tenu de la dimension mondiale du développement et du déploiement de l'IA. Les startups européennes sont souvent contraintes de collaborer avec des géants technologiques américains pour accéder aux services complémentaires nécessaires. Au lieu d'entraver ces collaborations, l'Europe devrait les faciliter tout en développant ses propres capacités.

Accès et qualité des données

L'accès à des données de haute qualité est un élément clé du succès des applications d'IA. La stratégie d'Union des données, dont le lancement est prévu en 2025, soutiendra ces efforts en établissant un marché unique des données. Cela permettra aux entreprises et aux chercheurs de déployer plus facilement des solutions d'IA au-delà des frontières, tout en respectant les normes européennes en matière de protection des données.

Les laboratoires de données des usines d'IA sont conçus pour collecter et organiser des ensembles de données provenant de sources diverses, créant ainsi les bases de l'entraînement et de l'expérimentation en IA. Cette infrastructure sera particulièrement importante pour le développement de modèles d'IA spécialisés s'appuyant sur des données de haute qualité et spécifiques à un domaine.

Financement et investissements

Le financement de l'innovation en IA demeure un enjeu majeur pour l'Europe. Le continent connaît un déficit de financement des investissements en IA qui nécessite un meilleur accès au financement, un meilleur soutien au capital-risque et un renforcement des partenariats public-privé.

L'initiative InvestAI et d'autres mécanismes de financement visent à combler ce déficit. Parallèlement, il est important de promouvoir le développement des marchés européens du capital-risque et du capital-investissement afin de créer des sources de financement durables pour les startups en IA.

Gigafactories d'IA contre mini-modèles efficaces : le dilemme stratégique de l'Europe

Malgré des plans ambitieux, la stratégie européenne en matière d'IA fait face à des défis majeurs. Ses détracteurs affirment que l'accent mis sur la construction d'infrastructures informatiques massives via des « gigafactories » d'IA pourrait ne pas correspondre aux tendances émergentes vers des modèles d'IA plus petits et plus rentables. Inspirées par le succès de DeepSeek, les startups européennes mettent déjà en œuvre des techniques d'entraînement qui permettent d'atteindre l'efficacité sans nécessiter une puissance de calcul importante.

La complexité réglementaire du projet de loi sur l'IA pourrait freiner l'innovation. Des définitions trop larges des termes « à haut risque » et « à usage général » pourraient freiner les entreprises et les instituts de recherche européens, notamment dans un contexte de concurrence mondiale intense.

La vision de Maydell : une IA axée sur la valeur pour les citoyens et les entreprises

L'avenir du développement de l'IA en Europe dépend de la réussite de l'équilibre entre innovation et réglementation. La vision de Maydell, celle d'un développement de l'IA pragmatique et axé sur la valeur, offre un guide pour cet équilibre. L'Europe peut assurément réussir sans remporter la course mondiale à l'IA, en créant des technologies accessibles, applicables et transparentes, et conformes aux valeurs démocratiques du continent.

Le succès se mesurera en définitive à l'aune de la capacité des entreprises et des citoyens européens à tirer profit des avancées de l'IA. Cela nécessite une adaptation continue des stratégies à l'évolution des conditions technologiques et économiques, ainsi qu'une étroite coopération entre toutes les parties prenantes.

Les années à venir seront cruciales pour concrétiser cette vision. L'Europe doit relever le défi d'utiliser son leadership réglementaire pour développer une nouvelle forme de souveraineté technologique, fondée non pas sur la puissance de calcul brute ou la domination du marché, mais sur la capacité à développer et déployer des technologies d'IA au service des citoyens et du progrès sociétal.

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