Le rattrapage de l'Europe en matière d'IA : une industrie dédiée à l'IA avec la stratégie « Apply AI » – Entre souveraineté et réalité concurrentielle

1. Une correction de cap tardive en période de turbulences

L'Union européenne se trouve à un tournant de son histoire numérique. Si elle a été pionnière en matière de réglementation dans le domaine de l'intelligence artificielle pendant des années, on constate de plus en plus qu'une approche purement réglementaire ne suffit pas pour survivre dans la course mondiale à l'IA. En octobre 2025, la Commission européenne a présenté sa nouvelle stratégie « Apply AI », qui marque un changement de paradigme fondamental : au lieu de se contenter de réglementer, l'Europe souhaite enfin passer à l'offensive et bâtir sa propre industrie de l'IA.

Cette stratégie intervient à un moment où la dépendance de l'Europe aux technologies américaines et chinoises a atteint des proportions dramatiques. Plus des trois quarts des entreprises européennes cotées s'appuient sur des services cloud américains, et l'Europe accuse un retard important dans les technologies d'IA essentielles. Alors que les États-Unis dominent l'informatique quantique et l'intelligence artificielle, et que la Chine rattrape rapidement son retard dans les semi-conducteurs, l'Europe se classe loin derrière dans ces trois technologies clés.

La nouvelle stratégie repose sur un constat douloureux : l’Europe a largement raté la révolution numérique des deux dernières décennies et risque désormais de prendre également du retard en matière d’IA. Grâce à un milliard d’euros provenant des programmes existants, la Commission européenne entend promouvoir l’utilisation de solutions d’IA européennes dans huit secteurs stratégiques, de la santé et de l’énergie à la défense et à l’industrie automobile. L’objectif affiché est de dépasser la position de « colonie numérique » et d’atteindre la souveraineté technologique.

2. De régulateur à retardataire : l'odyssée numérique de l'Europe

Les origines de la stratégie européenne en matière d'IA remontent à une époque où la transformation numérique en était encore à ses balbutiements. Dès les années 2000, l'UE reconnaissait l'importance des technologies numériques, mais se concentrait principalement sur la mise en place d'un cadre juridique. Alors que des entreprises américaines comme Google, Amazon et Microsoft étendaient leur domination sur le marché et que des entreprises chinoises comme Alibaba et Tencent connaissaient une croissance rapide, l'Europe se concentrait sur la réglementation et la protection des données.

Le tournant décisif a eu lieu avec l'adoption du Règlement général sur la protection des données (RGPD) en 2018, qui a fait de l'Europe un acteur de référence mondial. Ce succès s'est confirmé avec la loi sur l'IA, entrée en vigueur en 2024, première loi globale sur l'IA au monde. L'approche fondée sur les risques de la loi sur l'IA classe les systèmes d'IA en différentes catégories et soumet les applications à haut risque à des exigences strictes, allant des exigences de transparence à la surveillance humaine.

Mais l'accent mis sur la réglementation a eu un prix. Pendant que l'Europe légiférait, d'autres continents créaient des entreprises. Le rapport de Mario Draghi de septembre 2024 résumait sans détour cette situation : l'Europe doit devenir nettement plus innovante pour concurrencer les États-Unis et la Chine. L'UE est prisonnière d'une structure industrielle statique où peu de nouvelles entreprises émergent pour transformer les industries existantes ou développer de nouveaux moteurs de croissance.

Les chiffres parlent d'eux-mêmes : seules quatre des 50 plus grandes entreprises technologiques mondiales sont européennes. En matière d'investissements dans l'IA, 61 % des modèles d'apprentissage automatique classés comme « remarquables » à l'échelle mondiale proviennent des États-Unis, suivis de l'UE avec 21 % et de la Chine avec 15 %. En 2024, l'UE n'a investi que 6 % des plus de 35 milliards de dollars de financement mondial des startups en IA. Ces réalités inquiétantes ont conduit Bruxelles à une réflexion : la réglementation seule ne suffit pas ; l'Europe a besoin d'une réponse politique industrielle au défi de l'IA.

3. Les éléments constitutifs de la nouvelle offensive de l'IA

La nouvelle stratégie européenne « Apply AI » repose sur plusieurs piliers stratégiques qui, ensemble, visent à créer un écosystème cohérent pour l'innovation européenne en IA. Son objectif principal est la transformation des 151 pôles européens d'innovation numérique (EDIH) existants en « centres d'expérience en IA » spécialisés. Ces pôles visent à offrir aux PME un accès privilégié à l'écosystème européen d'innovation en IA et à contribuer à réduire la fracture numérique entre les grandes entreprises et les PME.

Le cœur de l'infrastructure technique sera constitué des usines d'IA et des futures giga-usines. L'UE a déjà sélectionné 19 sites pour accueillir des usines d'IA et prévoit six autres en République tchèque, en Lituanie, en Pologne, en Roumanie, en Espagne et aux Pays-Bas. Ces installations offriront aux startups, aux PME et à l'industrie un accès direct à des supercalculateurs optimisés pour l'IA. Les investissements s'élèvent à plus de 500 millions d'euros pour les seuls nouveaux sites, les giga-usines les plus ambitieuses étant prévues pour un volume total de 20 milliards d'euros.

Un élément clé est la nouvelle alliance Apply AI, un forum de coordination réunissant l'industrie, le secteur public, le monde universitaire, les partenaires sociaux et la société civile. Cette alliance servira d'interface centrale entre les acteurs de l'IA et la Commission et fera progresser le dialogue sur la politique de l'IA dans les secteurs stratégiques de l'UE. Parallèlement, l'initiative Frontier AI sera lancée, réunissant les principaux acteurs industriels et universitaires européens afin d'accélérer les progrès dans les capacités d'IA de pointe.

La stratégie identifie huit secteurs prioritaires pour la mise en œuvre de l'IA : la santé et les produits pharmaceutiques, la mobilité et les transports, la robotique, l'industrie manufacturière et l'ingénierie, le climat et l'environnement, l'énergie, l'agriculture et l'alimentation, ainsi que la défense et la sécurité. Dans le domaine de la santé en particulier, l'UE se concentre sur des applications concrètes telles que les centres de dépistage assistés par l'IA, qui devraient permettre des diagnostics plus précis grâce aux techniques d'imagerie. Dans le domaine scientifique, l'institut européen virtuel RAISE est en cours de création afin de mutualiser les ressources en IA pour le développement et l'application de l'IA à la recherche.

4. Entre ambitions et réalités

La mise en œuvre de la stratégie Apply AI s'inscrit dans un contexte difficile, marqué par des tensions géopolitiques et des dépendances technologiques. Actuellement, seulement 37 % des entreprises allemandes utilisent l'IA, les grandes entreprises étant nettement plus actives (66 %) que les petites entreprises (36 %). En Europe, l'IA ne concerne que 13,5 % des entreprises, alors que l'UE vise un taux de 75 % d'ici 2030.

Le principal défi réside dans la dépendance structurelle aux technologies étrangères. Environ 75 % des entreprises européennes dépendent de fournisseurs de cloud américains, et les fournisseurs américains et asiatiques dominent le marché des composants critiques de l'IA, tels que les semi-conducteurs et les puces. Cette dépendance est exacerbée par les évolutions géopolitiques : avec son Plan d'action pour l'IA, l'administration Trump s'est fixé comme objectif d'atteindre une « domination technologique mondiale » et de rendre ses alliés structurellement dépendants de la technologie américaine.

L'Europe est confrontée au dilemme de devoir mettre en œuvre sa stratégie d'IA sur un marché déjà dominé par d'autres. Même des entreprises européennes prometteuses en IA, comme la française Mistral, dépendent de fournisseurs étrangers pour le matériel, les logiciels et les minéraux critiques. Mistral, considérée comme une lueur d'espoir pour les grands modèles linguistiques européens, est valorisée à un peu moins de 12 milliards d'euros, tandis que ses concurrents américains directs comme OpenAI, Anthropic et xAI sont estimés à des centaines de milliards de dollars.

Le cadre réglementaire, présenté comme un atout par l'Europe, est de plus en plus perçu par l'industrie comme un frein à l'innovation. Ses détracteurs qualifient la loi sur l'IA de « monstre bureaucratique » qui impose des coûts de conformité élevés, notamment aux petites et moyennes entreprises. Les experts juridiques évoquent une « conformité excessive » pour les applications d'IA à haut risque, susceptible de freiner l'innovation. Ces critiques sont renforcées par le fait que seulement 11 % des 383 recommandations du rapport Draghi ont été mises en œuvre à ce jour.

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5. Histoires de réussite et exemples d'apprentissage tirés de la pratique

Malgré les défis structurels, des exemples remarquables de mise en œuvre réussie de l'IA existent déjà dans des entreprises européennes, démontrant les possibilités offertes par la mise en place d'un cadre adéquat. Siemens AG a fait de son usine Digital Lighthouse d'Erlangen un exemple parfait d'applications industrielles de l'IA. En utilisant l'IA, les jumeaux numériques et la robotique dans plus de 100 cas d'utilisation, l'entreprise a enregistré une augmentation de productivité de 69 % et des économies d'énergie de 42 % en quatre ans.

Un autre exemple impressionnant est celui de Zalando, qui offre à 29 millions de clients une expérience d'achat personnalisée grâce à son « Compagnon de mode algorithmique ». Cet outil numérique de recommandation de tenues, basé sur l'IA et l'apprentissage automatique, optimise non seulement l'expérience client, mais aussi les processus internes tels que la chaîne d'approvisionnement et la prévention des fraudes. Particulièrement pendant la Cyber ​​Week, l'IA permet à l'entreprise de créer une expérience client exemplaire avec des options de paiement et de livraison flexibles, ainsi que des réductions hebdomadaires.

Dans le secteur des petites entreprises, l'exemple de Kaput Podcasts illustre comment les technologies d'IA générative peuvent révolutionner les processus créatifs. L'entreprise a réussi à réduire de 75 % le temps consacré aux tâches répétitives de production de podcasts sans compromettre la qualité. Cette étude de cas illustre l'énorme potentiel de l'IA pour la création de contenu et la production médiatique, domaines dans lesquels l'Europe est traditionnellement forte.

Ces réussites illustrent également les atouts stratégiques dont l'Europe peut tirer parti dans la compétition de l'IA. Contrairement aux applications purement logicielles, l'Europe possède un savoir-faire industriel approfondi et des données sectorielles de haute qualité. En intégrant cette expertise dans des applications basées sur l'IA dans des domaines tels que les opérations, les achats ou la finance, la complexité européenne peut se transformer en compétitivité européenne. Grâce notamment aux modèles tabulaires entraînés sur des données structurées, les fabricants peuvent exploiter efficacement leurs données, un avantage particulièrement précieux lorsque l'auditabilité est essentielle.

6. Obstacles structurels et faiblesses systémiques

La mise en œuvre de la stratégie européenne en matière d'IA est entravée par plusieurs problèmes structurels profondément ancrés dans l'ADN de l'écosystème européen de l'innovation. Le problème le plus grave réside dans l'absence de marchés complémentaires, indispensables à la réussite des entreprises d'IA. L'Europe manque de clients d'envergure pour les modèles d'IA générative de pointe, capables de générer des revenus suffisants pour couvrir les énormes coûts fixes de formation des modèles. De même, les infrastructures de cloud computing hyperscale et les financements en capital-investissement pour les startups européennes du secteur de l'IA font défaut.

Les coûts nécessaires pour rattraper le retard des grands centres de calcul d'IA des géants technologiques sont déjà prohibitifs pour les budgets de l'UE et devraient encore augmenter. Si l'UE se concentre sur l'extension de son réseau de supercalculateurs existant avec davantage de matériel d'IA, cette infrastructure informatique n'est pas adaptée à la modélisation de l'IA. Cette focalisation sur le matériel néglige l'absence de marchés européens pour les services complémentaires nécessaires au développement d'une activité d'IA prospère.

Un autre problème systémique réside dans la structure fragmentée du marché unique européen. Malgré une harmonisation théorique, les entreprises doivent encore faire face à des mises en œuvre nationales divergentes et à des obstacles bureaucratiques dans la pratique. Cette fragmentation est encore exacerbée par la loi sur l'IA, car les États membres peuvent développer des interprétations divergentes de la réglementation. La duplication des réglementations entre la loi sur l'IA, la loi sur les données et le RGPD crée une complexité supplémentaire, particulièrement contraignante pour les petites entreprises.

L'accord commercial UE-États-Unis renforce encore davantage la dépendance aux technologies étrangères. Alors que l'Europe importe chaque année plus de 300 milliards d'euros de services numériques des États-Unis, l'UE ne parvient toujours pas à imposer une taxe numérique uniforme sur les ventes des géants technologiques américains sur le marché européen. Parallèlement, l'accord oriente d'importants investissements européens vers l'industrie américaine, au détriment du renforcement des capacités européennes. La situation est aggravée par les politiques erratiques de l'administration Trump, qui traite l'Europe comme une potentielle « colonie de données » et cherche à promouvoir l'impérialisme numérique en exportant l'intégralité de la pile d'IA américaine.

7. Scénarios pour l'avenir de l'IA européenne

L'avenir de la stratégie européenne en matière d'IA dépend de divers facteurs susceptibles d'intervenir selon différents scénarios. Dans le scénario le plus optimiste, l'Europe parviendrait à combiner son expertise industrielle et ses compétences réglementaires pour se positionner sur le marché. Le modèle d'« IA de confiance » pourrait s'imposer comme une norme mondiale, à l'instar de l'influence du RGPD sur la réglementation mondiale relative à la protection des données. Dans ce scénario, les solutions d'IA européennes seraient commercialisées comme particulièrement fiables et éthiques, leur donnant accès à des secteurs sensibles comme la santé et les services financiers.

Un scénario intermédiaire plus probable voit l'Europe émerger comme un « champion mondial des applications », ne rivalisant pas avec des modèles de pointe, mais devenant un leader des applications industrielles spécialisées d'IA. Dans ce modèle, l'Europe se concentre sur les applications d'IA situées en deçà de la frontière technologique, nécessitant une puissance de calcul et des coûts d'investissement bien moindres. En favorisant l'adoption de services d'application d'IA dans un large éventail de secteurs, l'Europe pourrait stimuler significativement la croissance de la productivité sans s'engager dans la course aux frontières, dont les coûts sont prohibitifs.

Le scénario le plus pessimiste voit l'Europe durablement à la traîne, demeurant structurellement dépendante des technologies américaines et chinoises. Les trois stratégies mondiales en matière d'IA – la course aux frontières américaines, la voie réglementaire européenne et les applications terrestres chinoises – pourraient évoluer de telle manière que l'Europe se retrouve coincée entre deux chaises. Alors que les États-Unis maintiennent leur avance technologique grâce à des investissements privés et à une innovation audacieuse, et que la Chine maximise les avantages pratiques grâce à une adoption massive coordonnée par l'État, l'approche réglementaire européenne pourrait freiner à la fois l'innovation et l'adoption.

Les évolutions géopolitiques seront décisives. Si les États-Unis et la Chine entrent dans une nouvelle guerre froide technologique, l'Europe pourrait être contrainte de choisir un camp ou de tenter de maintenir une position neutre. L'« équilibre entre grandes puissances » pourrait bien offrir des avantages à l'Europe si elle navigue habilement entre les camps tout en développant ses propres niches technologiques. L'Europe pourrait également tenter de former une « alliance de puissances moyennes » avec des pays comme l'Inde, le Japon ou la Corée du Sud pour contrer conjointement les grandes puissances.

8. Point tournant ou tournant : une classification critique

La stratégie « Apply AI » de l'Union européenne marque incontestablement un tournant important dans la politique technologique européenne. Après des années d'approche essentiellement réglementaire, cette stratégie témoigne de la volonté d'agir enfin comme un acteur technologique. Le milliard d'euros de financement, la construction d'usines à IA et la transformation des pôles d'innovation numérique démontrent que l'Europe a pris conscience de ses responsabilités.

Néanmoins, des doutes considérables subsistent quant à la capacité de ces mesures à combler les déficits structurels. L'enveloppe financière d'un milliard d'euros paraît modeste comparée aux 58,5 milliards de dollars investis par les États-Unis dans le capital-risque de l'IA en 2024. Même les 20 milliards d'euros, plus ambitieux, destinés aux gigafactories ne représentent qu'une fraction de ce qui serait nécessaire pour un véritable rattrapage. L'appel de Mario Draghi à des investissements annuels supplémentaires de 750 à 800 milliards d'euros illustre clairement les dimensions que l'Europe doit prendre en compte.

Le plus grand défi ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans les structures de marché et les modèles économiques. Tant que les startups européennes d'IA seront contraintes de coopérer avec les géants américains de la technologie pour accéder aux capacités de calcul, aux données et aux marchés, cette dépendance perdurera. La stratégie d'Apply AI ne répond que superficiellement à ces problèmes fondamentaux et repose trop lourdement sur l'interventionnisme public dans un secteur principalement porté par l'innovation privée et le capital-risque.

La meilleure opportunité pour l'Europe ne réside peut-être pas dans une concurrence directe avec les États-Unis et la Chine sur le marché de l'IA de pointe, mais dans l'exploitation judicieuse de ses atouts spécifiques. La combinaison d'un savoir-faire industriel, de données de haute qualité et d'une réglementation fiable pourrait lui conférer une position unique sur le marché. Si l'Europe parvient à faire de l'IA un outil standard dans ses domaines de prédilection traditionnels – de l'ingénierie mécanique à l'industrie chimique en passant par l'automobile –, elle pourrait trouver un créneau rentable dans l'écosystème mondial de l'IA.

La stratégie « Apply AI » est une étape nécessaire, mais insuffisante. Elle démontre que l'Europe a compris le défi, mais laisse ouverte la question de savoir si la volonté politique et les ressources financières seront suffisantes pour concrétiser cette vision. La fenêtre d'opportunité pour une stratégie européenne d'IA réussie se referme rapidement, mais elle n'est pas encore totalement close.

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