Stratégies d'IA dans une comparaison mondiale : une comparaison (États-Unis vs UE vs Allemagne vs Asie vs Chine)

Un pari de 400 milliards de dollars : pourquoi les États-Unis investissent dans l’IA par pure panique et non par stratégie.

Les cinq plus grandes régions économiques ont des philosophies très différentes quant à l'opportunité de développer une stratégie en matière d'IA. Ces différences révèlent de profondes contradictions entre ambition technologique, réalité économique et nécessité stratégique.

États-Unis : « Définir les règles du jeu » (Déréglementation plutôt que stratégie)

Perception régionale

Pour les États-Unis, une « stratégie d'IA » isolée n'est pas l'enjeu principal. L'administration Trump privilégie une approche de déréglementation radicale qui fait de l'IA une arme stratégique contre la Chine. Les États-Unis fondent leur stratégie sur trois piliers : l'accélération de l'innovation, le développement des infrastructures et l'affirmation d'un leadership mondial.

Le paradoxe

Avec 400 milliards de dollars d'investissements prévus dans l'IA d'ici 2025 de la part d'Amazon, Meta, Microsoft et Google, l'IA est de facto devenue un enjeu national. Cependant, au niveau des entreprises, cette décision n'est pas motivée par une stratégie d'IA concertée, mais par un impératif de capitaux : la Deutsche Bank avait averti dès 2024 que sans investissements massifs dans l'IA, les États-Unis seraient déjà en récession. Il ne s'agit pas d'un choix, mais d'une question de survie économique.

Les États-Unis illustrent parfaitement l'erreur du « boom sans valeur ajoutée ». 95 % des entreprises américaines n'ont toujours pas obtenu de retour sur investissement mesurable dans leurs technologies d'IA générative. Parallèlement, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a mis en garde contre une bulle spéculative autour de l'IA. Le système fonctionne néanmoins car il repose sur la domination de l'infrastructure, et non sur un retour sur investissement rationnel.

Convient à:

• Un boom étrange aux États-Unis : une vérité choquante montre ce qui se passerait réellement sans le battage médiatique autour de l'IA

UE : « L’IA d’abord, avec une demande de contrôle » (stratégie plutôt que marge de manœuvre)

Perception régionale

L’UE adopte une position contre l’hypercroissance, tout en élaborant l’une des stratégies en matière d’IA les plus complètes jamais conçues. La stratégie « Appliquer l’IA » d’octobre 2025 associe une approche privilégiant l’IA aux principes de l’achat européen.

Le conflit fondamental

L’UE reconnaît que l’IA est une technologie transversale, mais l’intègre par le biais d’une gestion stratégique : « L’introduction de l’IA dans dix secteurs clés – de la santé et de la mobilité à la défense – sera spécifiquement encouragée. » Un milliard d’euros de fonds publics sera alloué à la création de « centres d’expérience en IA » afin d’accompagner les petites et moyennes entreprises (PME) dans leur mise en œuvre.

L'UE commet l'erreur inverse des États-Unis : elle bureaucratise à outrance. Au lieu de privilégier la simplicité, elle mise sur une accumulation de stratégies et de réglementations. La loi sur l'IA, les réglementations nationales, la stratégie « Appliquer l'IA », la stratégie « L'IA dans la science » : tout cela est orchestré jusqu'à la paralysie. Le fardeau de la conformité est particulièrement lourd pour les PME.

Bitkom prévient : sans « une réglementation plus favorable à l’innovation, des spécialistes de l’IA et des prix de l’électricité compétitifs », l’UE perdra la course.

Allemagne : « Paralysie due à la suranalyse » (stratégie, mais sans clarté)

Perception régionale

L'Allemagne est un pays de compromis, et donc d'indécision. Officiellement, elle a inscrit sa « Stratégie allemande pour l'IA » dans l'accord de coalition de 2025 et a fait de l'IA un projet prioritaire. En pratique, cependant, l'IA reste une énigme pour les PME allemandes, sans apporter de réponses claires.

La situation des données est catastrophique.

• 36 % des entreprises utilisent l’IA (2024 : 20 %), mais seulement 21 % ont une véritable stratégie en matière d’IA.
• Parmi les PME de 20 à 49 employés, le taux de stratégie d'IA n'est que de 9 %.
• 68 % des PME ne disposent pas d'une feuille de route détaillée en matière d'IA.
• 53 % considèrent les obstacles juridiques comme le principal frein, 82 % signalent des lacunes en matière d'expertise.

La correspondance critique

•  Obsession technologique sans vision commerciale : la technologie est présentée comme la solution aux problèmes de l’entreprise, et non comme la réponse à ses questions. On entend « Il nous faut une stratégie d’IA » au lieu de « Comment optimiser notre ratio de coûts de processus de 12 % ? »
• Stratégies fragmentées au lieu d'une orchestration : tout le monde parle de stratégie IA, de RPA parallèle, de stratégie de données, d'informatique de périphérie – mais rarement d'intégration. C'est précisément l'« erreur de cloisonnement des sous-stratégies » évoquée initialement.
• Paralysie due à l'incertitude : la combinaison de la loi européenne sur l'IA, des idées réglementaires nationales et de l'hypervigilance en matière de protection des données fait que, tandis que 47 % des entreprises planifient ou discutent, 43 % n'ont AUCUNE stratégie concrète.

L’accord de coalition de 2025 laisse entendre que les choses seront désormais « favorables à l’innovation ». Mais la réalité pour les PME reste celle d’un bac à sable réglementaire – elles expérimentent sous observation au lieu d’opérer sur le marché.

Asie (Japon et Corée du Sud) : « Mobilisation nationale sans hypocrisie »

Perception régionale

L'Asie est radicalement différente : ici, les stratégies d'IA ne sont pas des outils marketing, mais des plans de mobilisation nationale.

• La Corée du Sud a mis en œuvre la stratégie M.AX (Transformation de l'intelligence artificielle dans le secteur manufacturier) de manière concertée : plus de 1 000 entreprises, instituts de recherche et le gouvernement œuvrent de concert pour atteindre cet objectif : figurer parmi les trois premières nations en matière d'IA. Il ne s'agit pas d'une stratégie au sens européen du terme (réglementation et lignes directrices), mais plutôt d'une conquête coordonnée de nouveaux marchés, notamment dans les secteurs des semi-conducteurs, des énergies renouvelables et de la défense.
• Le Japon, quant à lui, a adopté une approche pragmatique : une stratégie en matière d’IA depuis 2017, des lignes directrices pour les entreprises en 2024 et une loi sur l’IA en 2025 – plus stricte que celle des États-Unis, mais plus souple que celle de l’UE. Le Japon mise sur ses atouts en science des matériaux et en génie mécanique pour développer des applications d’IA spécialisées.

L'Asie contredit implicitement les DEUX positions :

• Contre la « simple valeur commerciale » : Sans coordination nationale (Corée du Sud) ou sans atouts spécialisés (Japon), les entreprises individuelles ne peuvent pas rivaliser avec la Chine et les États-Unis.
• Contre la « surréglementation » : la Corée du Sud et le Japon privilégient une réglementation ciblée et non fragmentée. M.AX s’appuie sur des secteurs et des indicateurs clés de performance clairement définis, et non sur un labyrinthe de conformité interminable.

Chine : « Intégration totale plutôt que réflexion stratégique » (l’IA comme système d’exploitation, et non comme technologie)

Perception régionale

La Chine a dépassé le stade de la pensée stratégique traditionnelle. Avec le plan « IA+ Action » (2025), l’IA n’est plus considérée comme une technologie spécialisée, mais comme un nouveau système d’exploitation pour l’économie.

Le plan en 14 points vise à

• D’ici 2027 : intégration poussée de l’IA dans 6 domaines clés (recherche, industrie, consommation, secteur public), avec un taux d’adoption des agents d’IA supérieur à 70 %.
• D’ici 2030 : l’IA comme moteur économique clé
• D’ici 2035 : Achèvement de l’« économie et de la société intelligentes »

87 % des entreprises chinoises prévoient d'accroître leurs investissements dans l'IA d'ici 2025. Il ne s'agit pas de planification, mais de mobilisation pour une guerre économique.

La correspondance critique

• L'IA, en tant que technologie, est obsolète. La Chine ne met pas en œuvre l'IA ; elle se transforme pour l'intégrer. Il ne s'agit pas d'une stratégie, mais d'une transformation systémique.
• Le principe du « moins, c'est plus » ne s'applique pas à la concurrence mondiale. La Chine n'investit pas rationnellement en fonction du retour sur investissement ; elle investit pour sa survie même. Sans cette stratégie offensive, la Chine perdra la course face aux États-Unis et aux puissances réglementaires occidentales.
• La réglementation évolue constamment. La Chine a publié 30 normes nationales en matière d'IA, et 84 autres sont en cours d'élaboration – non pas comme un obstacle, mais comme un outil de contrôle et de normalisation pour faciliter le passage à l'échelle et l'uniformisation.

Le dilemme

Une « stratégie en matière d'IA » isolée ne fonctionne pas non plus pour la Chine, car celle-ci l'a depuis longtemps érigée en doctrine d'État.

Comparaison des stratégies mondiales en matière d'IA : qui se concentre sur la transformation, qui sur la réglementation ?

Aux États-Unis, l'intelligence artificielle est avant tout perçue comme une infrastructure plutôt que comme une stratégie à part entière. Malgré des investissements d'environ 400 milliards de dollars, elle sert principalement la survie économique, 95 % des projets ne parvenant pas à générer de retour sur investissement, sous l'effet de pressions systémiques. L'Union européenne, quant à elle, privilégie une stratégie axée sur l'IA, dotée d'un cadre de gouvernance clair et d'investissements publics d'un milliard d'euros. Cependant, la surréglementation et la pénurie de main-d'œuvre qualifiée freinent l'innovation. L'Allemagne souffre d'une paralysie stratégique due à une analyse excessive : si 36 % des entreprises utilisent l'IA, seules 21 % le font selon une stratégie clairement définie. Il en résulte des sous-stratégies fragmentées et un manque de coordination. En Asie, des pays comme la Corée du Sud et le Japon déploient l'IA à l'échelle nationale et se concentrent sur des niches spécialisées – la Corée du Sud avec une offensive coordonnée, le Japon avec une excellence ciblée – mais restent fortement dépendants des technologies américaines et chinoises. La Chine, de son côté, conçoit l'IA non seulement comme une stratégie, mais comme une transformation globale et investit massivement, notamment à travers un plan directeur en 14 points. Pour 2025, 87 % des entreprises de cette région prévoient d'augmenter leurs dépenses, mais sont confrontées à des tensions géopolitiques et à des dépendances technologiques dans le secteur des semi-conducteurs.

Tensions régionales – mais seulement pour l'Allemagne

« La valeur ajoutée plutôt que la technologie », « l’orchestration plutôt que les outils individuels », « la stratégie plutôt que les sous-stratégies » : ces approches conviennent à l’Allemagne. Mais :

1. Pour les États-Unis et la Chine : sans objet. Là-bas, l’IA n’est plus une « option stratégique », mais une nécessité économique. Le principe « moins, c’est plus » fonctionne lorsqu’on n’est pas engagé dans une guerre technologique mondiale.
2. Pour l'UE : Paradoxalement, elle privilégie la stratégie (réglementation) au détriment des infrastructures. La stratégie « Appliquer l'IA » est bien conçue (sectorielle et non technologique), mais la fragmentation interne de l'UE (législation nationale sur l'IA, localisation des données, complexité des procédures de conformité) la fragilise.
3. Pour l'Asie : la coordination nationale (Corée du Sud) associée à une excellence spécialisée (Japon) constitue une troisième voie : une orientation stratégique sans surréglementation, mais avec une coordination étatique.
4. Pour la Chine : l’initiative IA+ n’est pas une stratégie au sens de la littérature managériale occidentale, mais une transformation systémique. La Chine applique déjà le principe initial (la valeur commerciale avant la technologie), mais à une échelle macroéconomique.

Conclusion pour l'Allemagne (et l'Europe) : Le risque de médiocrité

La position critique de l'Allemagne est méthodologiquement correcte :

• N'utilisez pas l'IA à outrance.
• Valeur ajoutée avant la technologie
• L'orchestration plutôt que l'isolement

Mais à l'échelle régionale, c'est une position de luxe.

L’Allemagne et l’Europe ne peuvent se permettre le principe du « moins c’est plus » que si elles :

1. Souveraineté des infrastructures de construction (gigafactories d'IA, capacité de calcul) – actuellement à la traîne
2. Stabiliser le vivier de travailleurs qualifiés – 82 % des PME se plaignent de pénuries de compétences
3. Simplifier la réglementation en passant de la complexité à une clarté pragmatique – et non en multipliant les stratégies.
4. Mettez l'orchestration en œuvre – ne vous contentez pas de prêcher.

Le dilemme

Alors que l'Allemagne s'interroge encore sur la pertinence d'une stratégie en matière d'IA, la Chine (objectif d'adoption de 70 % d'ici 2027), les États-Unis (400 milliards de dollars) et la Corée du Sud (mobilisation de MAX) accélèrent leurs efforts. La question n'est plus « avons-nous besoin d'une stratégie en matière d'IA ? » mais « à quelle vitesse pouvons-nous définir les bonnes priorités ? »

Parfois, moins, c'est plus. Mais parfois, « trop tard » est la stratégie la plus coûteuse de toutes.

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Le luxe dangereux de l'indécision : pourquoi la prudence de l'Allemagne conduit l'Europe à l'insignifiance

La question de la nécessité d'une stratégie d'IA autonome est passée, ces deux dernières années, d'un débat académique à un enjeu existentiel pour les États. Tandis que consultants en management et analystes économiques s'interrogent encore sur l'utilité réelle de stratégies d'IA isolées pour les entreprises, ou sur la pertinence d'une intégration aux processus métiers existants, les principales régions économiques ont depuis longtemps pris des mesures concrètes. Cette action révèle une fracture fondamentale au sein de l'ordre économique mondial : d'un côté, certains pays considèrent l'IA comme une nécessité économique et mobilisent des ressources considérables en conséquence ; de l'autre, d'autres s'enlisent dans des documents stratégiques, débattant de la structure de gouvernance optimale, tandis que leur souveraineté technologique leur échappe.

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• Ai Revolution Overnept? Pourquoi l'Allemagne menace de perdre des liens avec les États-Unis et la Chine

L'impératif américain : la domination par la déréglementation et le capital

Les États-Unis ont choisi une voie qui, à première vue, semble paradoxale. L'administration Trump poursuit une politique de déréglementation radicale et positionne explicitement l'IA comme une arme stratégique face à la Chine. En juillet 2025, la Maison Blanche a publié un plan d'action détaillé pour le leadership américain en matière d'IA, comprenant plus de quatre-vingt-dix mesures concrètes. Celles-ci s'articulent autour de trois piliers : accélérer l'innovation en supprimant les obstacles réglementaires, développer massivement les infrastructures et mener une diplomatie internationale pour établir des normes américaines. Il apparaît clairement que les États-Unis ne considèrent pas l'IA comme une question technologique isolée, mais bien comme une composante essentielle de leur sécurité nationale et de leur domination économique.

L'ampleur de cette stratégie n'apparaît clairement qu'à la lumière des sommes investies. Les quatre géants de la tech – Amazon, Meta, Microsoft et Google – ont annoncé des dépenses d'investissement d'environ 400 milliards de dollars pour 2025, dont la majeure partie sera consacrée à l'infrastructure de l'IA. Ces investissements ne relèvent ni d'une volonté libre ni d'une vision entrepreneuriale, mais d'une nécessité de survie économique. Une analyse de la Deutsche Bank, datant de l'automne 2024, a révélé un constat alarmant : sans ces investissements massifs dans l'IA, les États-Unis seraient déjà en récession, ou au bord de l'entrée en récession. L'intelligence artificielle sauve littéralement l'économie américaine, comme l'a déclaré le responsable mondial de la recherche sur les changes chez Deutsche Bank. Entre le quatrième trimestre 2024 et la mi-2025, la contribution de la construction de centres de données au PIB américain a même dépassé celle de la consommation privée.

Le risque à un milliard de dollars : le développement des infrastructures sans garantie de retour sur investissement

Cette dépendance révèle cependant la faiblesse fondamentale de l'approche américaine. 95 % des entreprises américaines n'ont pas encore obtenu de retour sur investissement mesurable dans l'IA générative. Une étude du prestigieux Massachusetts Institute of Technology (MIT), datant de l'été 2025, a démontré que 95 % des projets pilotes d'IA générative en entreprise échouent et ne génèrent aucun retour sur investissement. Même Sam Altman, PDG d'OpenAI, a lancé un avertissement alarmant en août 2025 concernant une bulle spéculative autour de l'IA, établissant un parallèle explicite avec l'éclatement de la bulle Internet à la fin des années 1990. Altman a déclaré que, lors des bulles spéculatives, les personnes intelligentes ont tendance à s'enthousiasmer excessivement pour un fond de vérité. Son constat était sans équivoque : oui, nous sommes dans une phase où les investisseurs, dans leur ensemble, sont surexcités par l'IA.

Les États-Unis illustrent ainsi parfaitement l'erreur même que dénoncent les critiques de la stratégie de prolifération de l'IA : un engouement excessif sans une vision cohérente de la valeur ajoutée mesurable. Le système fonctionne néanmoins car il repose sur la domination des infrastructures plutôt que sur un retour sur investissement rationnel. La stratégie américaine part du principe que celui qui contrôle le plus vaste écosystème d'IA établira les normes mondiales et obtiendra des avantages économiques et militaires considérables. Il ne s'agit plus d'une décision commerciale, mais bien d'une stratégie de survie économique à l'échelle de l'État-nation.

Forteresse Europe : La sécurité et la réglementation au cœur de la marque

L’Union européenne se positionne délibérément comme une alternative à cette approche déréglementée. Le 8 octobre 2025, la Commission européenne a publié sa stratégie « Appliquer l’IA », qui associe une approche privilégiant l’IA aux principes de l’achat européen. Cette stratégie vise à introduire systématiquement l’IA dans dix secteurs clés, dont la santé, la mobilité, l’industrie, l’énergie et la défense. Grâce à un milliard d’euros de financements publics provenant de programmes tels qu’Horizon Europe, Europe numérique, EU4Health et Europe créative, des centres d’expérience en IA seront créés pour accompagner notamment les petites et moyennes entreprises (PME) dans leur utilisation de l’IA. Les pôles européens d’innovation numérique existants seront transformés en centres d’expérience en IA, complétés par des « usines à IA », des environnements de test et d’expérimentation, ainsi que des bacs à sable réglementaires.

La stratégie européenne reconnaît ainsi que l'IA est une technologie transversale, mais l'intègre par le biais d'une gestion et d'une réglementation stratégiques et exhaustives. Cela marque une différence fondamentale avec l'approche américaine : tandis que les États-Unis privilégient une liberté d'innovation maximale, l'Europe a opté pour un développement orchestré dans un cadre juridique strict. La loi sur l'IA, entrée en vigueur en août 2024, instaure un système de réglementation fondé sur les risques, considéré comme la première loi mondiale exhaustive sur l'IA. Ce règlement prévoit une mise en œuvre progressive, les interdictions relatives à certaines pratiques en matière d'IA étant déjà en vigueur depuis février 2025 et les dispositions relatives à la gouvernance et aux sanctions pleinement applicables depuis août 2025.

L'association numérique Bitkom a salué la stratégie « Appliquer l'IA » comme une avancée majeure dans la prise de conscience de l'importance de l'intelligence artificielle. L'engagement en faveur d'une approche prioritaire de l'IA, qui l'intègre pleinement à la création de valeur économique, à l'administration publique et à la recherche, constitue un pas important vers le renforcement de la compétitivité européenne. L'association a toutefois souligné que les programmes et les stratégies, à eux seuls, ne suffisent pas. D'autres pays, notamment les États-Unis et la Chine, ont prévu des projets d'infrastructures d'IA d'une ampleur bien plus importante, s'élevant à 500 milliards d'euros. L'Europe ne pourra atteindre ses objectifs ambitieux que si les investissements publics sont complétés par des capitaux privés. Cela requiert une réglementation favorable à l'innovation ainsi qu'un environnement commercial optimal, allant d'une main-d'œuvre qualifiée en IA à des prix de l'électricité compétitifs.

Le paradoxe allemand : des objectifs ambitieux se heurtent à une mise en œuvre hésitante

Cette référence aux spécificités locales révèle la contradiction fondamentale de la stratégie européenne : l’UE surdimensionne ses stratégies. Au lieu du principe « moins, c’est plus », le mot d’ordre est « stratégie sur stratégie sur réglementation ». La loi sur l’IA, les réglementations nationales, la stratégie « Appliquer l’IA », la stratégie « IA dans la science », les diverses lois nationales de transposition de la loi sur l’IA : tout cela est orchestré jusqu’à la paralysie. Pour les petites et moyennes entreprises (PME), le fardeau de la conformité représente un obstacle considérable. Seules 13,5 % des entreprises européennes et 12,5 % des PME utilisent actuellement des technologies d’IA, selon les chiffres de la Commission européenne du printemps 2025.

L'Allemagne occupe une position paradoxale en Europe. Ce pays de modération est ainsi devenu une terre d'indécision. En avril 2025, le nouvel accord de coalition a inscrit l'intelligence artificielle parmi les priorités du gouvernement allemand et a formulé l'objectif de faire de l'Allemagne la nation leader en IA en Europe. La coalition prévoit des investissements massifs dans les infrastructures numériques et le développement des capacités en IA. Parmi les mesures clés figurent la création d'une gigafactory nationale d'IA dotée d'un parc d'au moins 100 000 processeurs graphiques destinés aux instituts de recherche et aux universités, la mise en place de laboratoires d'IA en conditions réelles pour tester des applications innovantes, et une application favorable à l'innovation de la loi européenne sur l'IA afin d'alléger les contraintes pesant sur les entreprises.

En pratique, un fossé important subsiste entre les aspirations politiques et la réalité opérationnelle. En septembre 2025, l'association numérique Bitkom a publié une enquête représentative menée auprès de 604 entreprises allemandes de 20 employés ou plus. Les résultats révèlent une progression significative : 36 % des entreprises utilisent désormais l'IA, soit près du double du chiffre de 20 % enregistré un an auparavant. Par ailleurs, 47 % envisagent ou discutent actuellement de son utilisation. À l'inverse, seules 17 % déclarent aujourd'hui que l'IA ne les concerne pas, contre 41 % l'année précédente.

Constat pour les PME : pénurie de main-d’œuvre qualifiée et incertitude juridique

Ces chiffres positifs ne doivent toutefois pas masquer le fait que seulement 21 % des entreprises disposent d'une véritable stratégie d'IA. Une étude exhaustive sur l'IA pour les PME, menée jusqu'en 2025, a révélé l'ampleur du problème : 68 % des entreprises interrogées n'ont pas de feuille de route IA bien définie. 81 % ne mesurent pas systématiquement le retour sur investissement de leurs initiatives IA. Seules 19 % ont mis en place un responsable ou une équipe IA dédiée. 54 % ignorent même quels cas d'usage de l'IA sont pertinents pour leur activité.

Le déficit de compétences représente le principal obstacle. 82 % des entreprises font état d'importantes lacunes en matière de compétences en IA. Une étude menée par le Stifterverband et McKinsey en janvier 2025 a révélé que 79 % des entreprises interrogées déclaraient ne pas disposer des compétences nécessaires en IA. Fait particulièrement alarmant : 82 % des répondants reprochent aux universités allemandes de mal préparer les étudiants au monde du travail actuel, fortement influencé par l'IA. Le fossé entre la formation académique et les exigences pratiques de l'économie semble particulièrement important dans le domaine de l'IA.

Les incertitudes juridiques complexifient la situation. 53 % des entreprises considèrent les obstacles juridiques comme le principal frein aux investissements dans l'IA. La combinaison de la loi européenne sur l'IA, des propositions réglementaires nationales et du contrôle de la protection des données explique que 44 % des entreprises citent l'incertitude réglementaire comme un frein à l'innovation. 43 % n'ont aucune stratégie concrète en matière d'IA, tandis que 47 % planifient et discutent, mais ne passent pas à l'action.

L'Allemagne souffre donc des deux défauts que dénoncent les critiques d'une stratégie d'IA isolée : d'une part, on observe une obsession technologique généralisée, dénuée de toute perspective métier. La technologie est présentée comme la solution miracle, et non comme la réponse aux problèmes concrets des entreprises. Ces dernières se demandent : « Il nous faut une stratégie d'IA », au lieu de se demander : « Comment optimiser notre ratio coûts/processus de douze pour cent grâce à des interventions technologiques ciblées ? » D'autre part, la fragmentation en sous-stratégies déconnectées est omniprésente : stratégie d'IA, stratégie RPA, stratégie de données et stratégie d'informatique de périphérie coexistent, mais rarement de manière intégrée. Cela correspond précisément à l'erreur de cloisonnement des sous-stratégies contre laquelle les experts en management mettent en garde.

La combinaison d'une mauvaise coordination et d'une surcharge réglementaire engendre une paralysie due à l'incertitude. Si l'accord de coalition de 2025 laisse entrevoir une orientation plus favorable à l'innovation, la réalité pour les petites et moyennes entreprises (PME) reste marquée par des environnements réglementaires opaques : expérimenter sous surveillance plutôt que d'opérer sur le marché. Tandis que les décideurs politiques débattent encore de la structure optimale de l'autorité nationale de surveillance du marché dans le cadre de la loi sur l'IA et de la question de son implantation (fédérale ou régionale), d'autres pays investissent des centaines de milliards dans les infrastructures nécessaires.

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La troisième voie : la mobilisation industrielle pragmatique de l'Asie

Les économies asiatiques du Japon et de la Corée du Sud poursuivent des approches fondamentalement différentes. En septembre 2024, la Corée du Sud a adopté la stratégie M.AX (Manufacturing Artificial Intelligence Transformation). Il ne s'agit pas d'une stratégie au sens européen du terme, c'est-à-dire d'un ensemble de réglementations et de lignes directrices, mais plutôt d'un plan de mobilisation national impliquant plus d'un millier d'entreprises, d'instituts de recherche et d'organismes gouvernementaux. L'objectif est clair : la Corée du Sud ambitionne de devenir l'une des trois nations leaders mondiales en intelligence artificielle.

En août 2025, le gouvernement sud-coréen a fait de l'investissement dans l'IA sa priorité politique absolue. Au cours des cinq prochaines années, trente projets d'IA seront mis en œuvre grâce à un fonds d'investissement public-privé de 76 milliards de dollars américains. Le gouvernement ambitionne de favoriser l'émergence de jeunes entreprises spécialisées dans les services et solutions d'IA et de voir naître cinq licornes mondiales du secteur. D'ici 2028, le plus grand centre de données d'IA au monde, d'une capacité de trois gigawatts, sera construit, grâce à un financement pouvant atteindre 35 milliards de dollars américains. Les objectifs sont chiffrés : d'ici 2030, un taux d'adoption de l'IA de 70 % dans l'industrie et de 95 % dans le secteur public doit être atteint.

La stratégie M.AX ne se limite pas aux semi-conducteurs de nouvelle génération produits par des entreprises comme Samsung et SK Hynix ; elle englobe également la promotion des énergies renouvelables, le développement de nouveaux médicaments, la défense et d’autres produits de l’industrie lourde. On parle d’une base de données nationale sur l’IA, bien qu’aucun détail supplémentaire ne soit encore disponible. Le constat est clair : la Corée du Sud se mobilise et les concurrents coopèrent, au moins en partie, pour contribuer à façonner l’essor de l’IA. Il s’agit d’une conquête coordonnée de nouveaux marchés, et non d’une simple déclaration d’intention réglementaire.

Le Japon adopte une approche pragmatique et nuancée. Le pays a élaboré une stratégie technologique en matière d'IA dès 2017 et a formulé la Stratégie IA 2022 en 2022, visant à tirer parti des atouts du Japon dans les domaines des matériaux, de la pharmacie et du génie mécanique pour les applications d'IA. Des lignes directrices sur l'IA à destination des entreprises ont suivi en avril 2024. En mai 2025, le Parlement japonais a adopté une loi sur l'IA obligeant les entreprises à utiliser l'IA de manière responsable et à coopérer avec le gouvernement. Ces règles sont plus strictes qu'aux États-Unis, mais plus souples qu'au sein de l'Union européenne.

Le Plan d'infrastructure numérique 2030, publié en juin 2025, définit des priorités de financement précises : centres de données d'IA, câbles sous-marins, réseaux optiques, infrastructures de télécommunications post-5G et communications par cryptographie quantique. Ce plan est complété par une stratégie d'expansion mondiale. Les entreprises japonaises devraient déployer plus de 35 % de la longueur totale des nouveaux câbles sous-marins dans le monde entre 2026 et 2030. Elles devraient également s'assurer plus d'un cinquième du marché mondial des centres de données d'ici 2030.

Le Japon et la Corée du Sud s'opposent donc implicitement aux deux positions du débat européen. Face à l'argument selon lequel seule la valeur commerciale compte, ils prônent une coordination nationale. Sans orchestration étatique, les entreprises individuelles ne pourraient rivaliser avec la Chine et les États-Unis. Contre la surréglementation, ils défendent une gestion ciblée plutôt que des labyrinthes de conformité fragmentés. M.AX définit clairement les secteurs d'activité et s'appuie sur des indicateurs de performance mesurables, et non sur des procédures réglementaires interminables. La Corée du Sud et le Japon tirent parti de leurs atouts respectifs dans des créneaux spécialisés : la Corée du Sud dans l'industrie des semi-conducteurs et l'industrie lourde, le Japon dans les sciences des matériaux et l'ingénierie de précision.

Convient à:

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L'approche holistique de la Chine : l'IA comme système d'exploitation systémique

La Chine, cependant, a dépassé le stade de la réflexion stratégique. En septembre 2025, la République populaire a officiellement lancé son initiative IA Plus, un plan directeur en quatorze points visant à intégrer profondément l'IA dans tous les aspects de l'économie, de la société et de la gouvernance. Il ne s'agit pas d'un document stratégique au sens occidental du terme, mais d'une feuille de route concrète pour une transformation systémique. Ce plan s'articule autour de six axes d'action clés, soutenus par huit mesures destinées à renforcer les capacités fondamentales.

Les objectifs sont précisément définis dans le temps : d’ici 2027, l’intégration profonde de l’IA doit être atteinte dans six domaines clés : la recherche, l’industrie, la consommation, la prospérité générale, l’administration et la coopération internationale. Le taux de pénétration des agents d’IA et des objets connectés doit dépasser 70 %. D’ici 2030, l’IA doit devenir le principal moteur de l’économie, avec un taux de pénétration supérieur à 90 %. L’économie intelligente deviendra alors le principal moteur de la croissance. D’ici 2035, la transition complète vers une économie et une société intelligentes est visée. L’IA sera alors une pierre angulaire de la modernisation nationale.

Une enquête menée par le cabinet de conseil international Accenture en février 2025 a mis en lumière le rythme de la transformation de la Chine : 87 % des entreprises chinoises interrogées prévoient d’accroître leurs investissements dans l’IA en 2025. 58 % des dirigeants interrogés en Chine estiment que le développement de l’IA au sein de leur entreprise progresse plus rapidement que prévu. 58 % d’entre eux anticipent un déploiement à grande échelle de leurs solutions d’IA générative d’ici 2025, soit une hausse de 32 points de pourcentage par rapport à 2024.

La Chine perçoit l'IA non comme une simple technologie, mais comme un nouveau système d'exploitation pour son économie. Les investissements actuels des entreprises chinoises dans l'IA générative se concentrent principalement sur les infrastructures technologiques et les données essentielles, telles que les plateformes d'IA, le cloud et la gestion des données, ainsi que le développement des talents et des compétences. L'adoption de l'IA générative devrait se concentrer sur trois grands domaines d'ici 2025 : les technologies de l'information, l'ingénierie et la production, et la recherche et le développement.

La Chine a également publié trente normes nationales en matière d'IA, et quatre-vingt-quatre autres sont en cours d'élaboration. Il ne s'agit pas d'un obstacle, mais d'un outil de contrôle et de normalisation pour le déploiement à grande échelle. Une stratégie d'IA isolée serait également inefficace pour la Chine, car le pays a depuis longtemps inscrit l'IA dans sa doctrine d'État. En juillet 2025, le gouvernement chinois a proposé la création d'une organisation mondiale de coopération en intelligence artificielle. Il a souligné l'importance de renforcer la coordination entre les pays afin de créer un cadre internationalement reconnu pour le développement et la sécurité de l'IA. La Chine ambitionne de jouer un rôle de premier plan dans le débat mondial sur cette technologie.

Dissonance stratégique : pourquoi les théories occidentales du management échouent à l’échelle mondiale

Cette comparaison régionale révèle une tension fondamentale. L'argument initial – selon lequel les entreprises devraient privilégier la valeur ajoutée à la technologie, orchestrer des stratégies plutôt que de déployer des outils isolés, et poursuivre des stratégies intégrées plutôt que des sous-stratégies fragmentées – est méthodologiquement solide et particulièrement pertinent pour l'Allemagne. L'Allemagne doit en effet éviter une approche uniforme de l'IA ; elle devrait privilégier la valeur ajoutée à la technologie et privilégier l'orchestration à l'isolement.

Pour les États-Unis et la Chine, cependant, cette recommandation est sans objet. Dans ces pays, l'IA n'est plus une option stratégique, mais une nécessité économique. La stratégie du « moins, c'est plus » ne fonctionne pas dans une guerre technologique mondiale. Les États-Unis n'investissent pas 400 milliards de dollars par an dans l'infrastructure de l'IA en se basant sur des calculs rationnels de retour sur investissement, mais parce que, sans ces investissements, leur économie sombrerait dans la récession. La Chine n'investit pas selon des critères commerciaux, mais par pure nécessité. Sans cette approche offensive, elle perdrait la course face aux États-Unis et aux puissances occidentales qui exercent une réglementation stricte.

Un paradoxe se pose pour l'Union européenne : elle privilégie la stratégie, notamment la réglementation, au détriment des infrastructures. La stratégie « Apply AI » est conceptuellement solide, car elle est axée sur les secteurs plutôt que sur les technologies. Cependant, la fragmentation interne de l'UE la fragilise : lois nationales sur l'IA, localisation des données et complexité des procédures de conformité dans les différents États membres. Chaque État membre doit désigner ou créer trois types d'autorités : une autorité nationale compétente comme point de contact central, une autorité de notification pour l'accréditation des organismes d'évaluation de la conformité et une autorité de surveillance du marché pour le contrôle effectif des produits d'IA. En Allemagne, l'Office fédéral de la sécurité de l'information (BSI) et l'Agence fédérale des réseaux (BNetzA) devraient assumer ces rôles. La question de savoir si la supervision doit être organisée au niveau fédéral ou régional reste en suspens.

Pour l'Asie, la coordination nationale constitue une troisième voie : une orientation stratégique sans surréglementation, mais avec une coordination étatique. Le programme M.AX de la Corée du Sud ne relève pas d'une stratégie réglementaire européenne, mais plutôt d'une mobilisation économique coordonnée. L'approche pragmatique du Japon allie excellence technique et soutien gouvernemental ciblé, sans régime de conformité contraignant.

Le dilemme final : la perte de souveraineté par le perfectionnisme

L'Allemagne et l'Europe sont donc confrontées à un dilemme fondamental. La recommandation de privilégier la valeur ajoutée pour l'entreprise, de mettre en œuvre une stratégie d'orchestration et de poursuivre des stratégies intégrées plutôt que fragmentées demeure normativement pertinente. Cependant, l'Allemagne et l'Europe ne peuvent se permettre d'adopter une approche minimaliste que sous certaines conditions : premièrement, le développement d'une souveraineté infrastructurelle grâce à des gigafactories dédiées à l'IA et à une capacité de calcul suffisante. L'Allemagne accuse actuellement un retard dans ce domaine. En novembre 2025, la capacité installée de l'ensemble des centres de données allemands s'élevait à 2 980 mégawatts. Les centres de données dédiés à l'IA représentaient 15 % de cette capacité, soit 530 mégawatts. Ce chiffre devrait quadrupler pour atteindre 2 020 mégawatts d'ici 2030. À titre de comparaison, les États-Unis et la Chine prévoient des projets d'infrastructures d'IA de l'ordre de 500 milliards d'euros.

Deuxièmement, l'Allemagne a besoin d'un flux constant de main-d'œuvre qualifiée. 82 % des PME allemandes déplorent un manque de compétences, et seulement 21 % ont mis en place une formation structurée en IA. 73 % ne forment pas systématiquement leurs employés aux thématiques de l'IA. 89 % éprouvent des difficultés à recruter des talents en IA. Il ne s'agit pas d'un problème passager, mais d'une menace structurelle pour la compétitivité.

Troisièmement, la réglementation doit être simplifiée, passant de la complexité à une clarté pragmatique, et non par l'ajout de nouvelles couches stratégiques. En octobre 2025, le groupe parlementaire des Verts au Bundestag a insisté pour que la législation nationale de transposition du règlement européen sur l'IA soit présentée au Bundestag avant la fin de l'année 2025. L'objectif était d'établir des responsabilités claires et de garantir des ressources suffisantes. La chambre de surveillance du marché de l'IA, prévue dans le cadre du projet, doit être organisée de manière à fonctionner en toute indépendance. La faisabilité d'un regroupement de la supervision des différentes lois numériques de l'UE au sein d'un organe de coordination unique doit être examinée. Toutes ces mesures sont nécessaires. Cependant, elles sont prises alors que d'autres pays ont depuis longtemps déjà mis en œuvre des solutions concrètes.

Quatrièmement, l'orchestration doit être mise en œuvre concrètement, et non pas seulement prônée. La plupart des entreprises allemandes parlent d'une stratégie d'IA, mais mènent parallèlement des stratégies RPA, de données, d'informatique de périphérie et autres, sans cohérence entre elles. Cette fragmentation empêche les synergies et engendre des structures dupliquées et une allocation inefficace des ressources.

Le dilemme central est le suivant : tandis que l’Allemagne débat encore de la pertinence d’une stratégie en matière d’IA et de la manière de la concevoir de façon optimale, la Chine accélère ses efforts avec son objectif d’un taux d’adoption de l’IA de 70 % d’ici 2027, les États-Unis investissent 400 milliards de dollars par an et la Corée du Sud déploie son programme M.AX. La question n’est plus de savoir si nous avons besoin d’une stratégie en matière d’IA, mais à quelle vitesse nous pouvons définir les bonnes priorités.

L'argument initial reste valable, mais il s'agit d'un idéal normatif, et non d'un guide pratique pour le présent. Moins, c'est parfois mieux. Mais parfois, arriver trop tard est la stratégie la plus coûteuse. L'Allemagne et l'Europe ne risquent pas de perdre des marchés ou des secteurs technologiques particuliers. Elles risquent de sombrer dans l'insignifiance économique durant cette décennie cruciale du XXIe siècle, tandis que d'autres définissent les normes, les infrastructures et, par conséquent, les rapports de force des décennies à venir.

La différence cruciale ne réside pas dans la nécessité ou non d'une stratégie d'IA, mais dans la rapidité, la cohérence et la mobilisation des ressources nécessaires à sa mise en œuvre. Du fait de logiques systémiques différentes, les États-Unis et la Chine ont tous deux reconnu que l'IA n'est plus un enjeu de gestion, mais une question de survie. L'Europe et l'Allemagne, quant à elles, continuent de considérer l'IA comme un simple projet d'optimisation parmi d'autres. Cette erreur d'appréciation pourrait s'avérer historique et irréversible, une fois la souveraineté technologique définitivement transférée à d'autres régions économiques.

Konrad Wolfenstein

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