23 Mai Les États-Unis, la Chine et l’Union européenne dans la course à l’intelligence artificielle

Introduction

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un enjeu stratégique majeur à l’échelle mondiale. Les grandes puissances que sont les États-Unis, la Chine et l’Union européenne (UE) se livrent une course technologique et économique pour le leadership en IA, consciente que cette technologie transformera en profondeur l’économie, la société et la puissance militaire. Le marché global de l’IA connaît d’ailleurs une croissance explosive : il était estimé à 241 milliards de dollars en 2023 et pourrait atteindre 511 milliards en 2027 lehub.bpifrance.fr. Les investissements et efforts de chaque acteur diffèrent cependant considérablement. On résume ci-dessous quelques indicateurs comparatifs :

Tableau 1 : Indicateurs comparatifs de la puissance en IA des États-Unis, de la Chine et de l’UE.

Ces chiffres illustrent l’avance des États-Unis et de la Chine sur l’Europe dans la course à l’IA. L’UE est souvent perçue comme « à la traîne », bridée par ses régulations et un manque d’acteurs de taille mondiale itforbusiness.fr. L’adage selon lequel « les États-Unis innovent, la Chine copie et l’Europe régule » reflète de manière simplifiée cette situation eurotopics.net. Néanmoins, chaque région a développé des stratégies distinctes pour accélérer le développement de l’IA ou combler son retard, en accord avec ses priorités économiques, sociales et géopolitiques. Ce rapport examine comparativement ces approches sous plusieurs angles : capacités technologiques, politiques publiques et industrielles, dynamique de la recherche, régulation et souveraineté numérique, enjeux géopolitiques et impacts économiques sectoriels.

Analyse technologique : modèles, puissance de calcul et infrastructures

Modèles d’IA de pointe (LLM) – Les États-Unis ont pris une longueur d’avance dans le développement des modèles fondamentaux de grande taille, notamment les modèles de langage (LLM) génératifs. Des laboratoires américains comme OpenAI (avec GPT-3 puis GPT-4), Google DeepMind (PaLM, Gemini), Meta AI (LLaMA) ou Anthropic (Claude) ont produit les modèles parmi les plus performants au monde. En 2023, sur l’ensemble des modèles d’IA notables introduits globalement, les entreprises américaines étaient à l’origine de 61 modèles, loin devant la Chine (15) et l’Union européenne (21) svensktnaringsliv.se. La Chine commence toutefois à combler son retard : ses grands groupes tech – Baidu (ERNIE Bot), Alibaba (Tongyi Qianwen), Huawei (PanGu), Tencent (Hunyuan) – ont lancé leurs propres LLM, principalement en chinois. Signe de cette progression, fin 2024 la startup chinoise DeepSeek a publié un modèle de chatbot (R1) présenté comme tout aussi performant mais plus économe en calcul que ChatGPT, faisant chuter les actions de concurrents américains et remettant en cause la course aux modèles toujours plus gigantesques et coûteux eurotopics.net. Du côté européen, on ne compte que quelques initiatives prometteuses mais isolées : par exemple la startup française Mistral AI (modèle Mistral 7B open source) ou l’allemand Aleph Alpha (modèle Luminous) ont développé des modèles respectés, sans toutefois rivaliser encore avec les leaders américains ou chinois frenchweb.fr. L’Europe a également misé sur la collaboration ouverte pour combler son retard : le projet BigScience (porté par HuggingFace et des chercheurs internationaux) a abouti au modèle open source BLOOM en 2022, illustrant le savoir-faire académique européen. En somme, l’avance technologique en matière de modèles d’IA reste dominée par les États-Unis, avec la Chine talonnant de plus en plus près, tandis que l’Europe peine à exister dans ce domaine ultra-compétitif.

Puissance de calcul et hardware – La puissance de calcul (compute) est l’autre pilier de l’IA moderne, nécessaire pour entraîner et faire tourner les modèles. Sur ce plan, l’asymétrie est marquée : plus de 70 % de la capacité mondiale de calcul dédiée à l’IA est déployée aux États-Unis inasp.fr, grâce à la suprématie de leurs fournisseurs de cloud et de leurs supercalculateurs de pointe. Les géants américains (Google, Amazon, Microsoft…) opèrent des fermes de serveurs colossales truffées de GPU et de TPU, offrant un avantage décisif pour entraîner les modèles les plus complexes. La Chine, malgré ses investissements, ne représente qu’une fraction de la puissance brute disponible. En 2023, l’Europe ne comptait ainsi qu’environ 4 % de la puissance de calcul mondiale dédiée à l’IA geopolitique.eu, contre une part écrasante pour les États-Unis – le reste étant notamment en Asie (Japon, etc.) et un peu en Chine. Cette inégalité s’explique par la domination américaine dans les processeurs spécialisés (GPU Nvidia, TPU Google…) et les centres de données, et par les restrictions d’exportation imposées à la Chine. En effet, les puces les plus avancées de Nvidia (A100, H100, etc.) sont désormais interdites de vente en Chine par Washington pour éviter un détournement militaire de l’IA larevuedudigital.com. Ces sanctions freinent considérablement les projets chinois d’entraînement de modèles géants, obligeant Pékin à concevoir des alternatives (puces nationales comme Huawei Ascend, multiplication de puces intermédiaires, etc.). La Chine a bien construit plusieurs supercalculateurs d’envergure (on lui prête même deux machines “exascales” depuis 2021), mais elle n’a pas publié leurs résultats officiels – à tel point qu’elle ne compte officiellement que 2 supercalculateurs dans le top 100 mondial, contre des dizaines pour les États-Unis et plusieurs pour l’Europe legrandcontinent.eu. L’Europe, quant à elle, tente de rattraper son retard en déployant de nouveaux supercalculateurs (LUMI en Finlande, Leonardo en Italie, etc.) et vise son premier système exascale d’ici 2024-2025. Cependant, les acteurs européens soulignent que le manque d’infrastructures de calcul locales est un frein majeur : “La capacité à développer l’IA sur le Vieux Continent passe d’abord par des infrastructures informatiques de puissance de calcul, sans lesquelles rien ne peut se passer”, rappelait le fondateur de Mistral AI lefigaro.fr. En résumé, la puissance de calcul est largement concentrée aux États-Unis, la Chine investit pour gagner en autonomie sous contrainte des sanctions, et l’Europe reste dépendante des importations de matériel et des clouds étrangers pour ses besoins en IA.

Comparaison des stratégies nationales en matière d’IA

Chaque acteur a mis en place une stratégie nationale (ou supranationale pour l’UE) pour développer l’intelligence artificielle, reflétant ses priorités politiques et économiques.

États-Unis – priorité à l’innovation menée par le privé. Aux USA, le moteur de l’IA est avant tout le secteur privé, soutenu par un écosystème de capital-risque dynamique et les géants du numérique. En 2024, les cinq géants américains (GAFAM) cumulaient une capitalisation boursière de 9 000 milliards de $, contre ~4 000 Mds$ seulement pour leurs équivalents chinois (BATX) portail-ie.fr. Cette puissance financière se traduit par des investissements faramineux en R&D. Ainsi, les entreprises américaines ont investi près de 62,5 Md$ dans l’IA en 2023, soit presque 9 fois plus que les entreprises chinoises (7 Md$) portail-ie.fr. Le gouvernement fédéral américain cherche à préserver l’avance du pays en misant sur la recherche ouverte et le soutien indirect plutôt que sur une planification centralisée. Dès 2019, sous Donald Trump, la Maison-Blanche a promulgué l’American AI Initiative afin d’accroître les financements publics en IA, soutenant la recherche académique, les formations et les laboratoires portail-ie.fr. L’administration Biden a prolongé cet effort : en octobre 2023, un décret exécutif baptisé “Safe, Secure, and Trustworthy Development of AI” a été signé pour accélérer l’innovation tout en encadrant les risques de l’IA telecom-paris-alumni.fr. Parallèlement, les États-Unis renforcent le protectionnisme technologique face à la Chine : contrôle des investissements étrangers sensibles, restrictions d’exportation sur les puces avancées, etc., pour protéger leur avantage compétitif et sécuritaire larevuedudigital.com. En 2024, un rapport stratégique (National Security Memorandum) a également défini l’IA comme une priorité de sécurité nationale, appelant à mobiliser des ressources substantielles pour garder la suprématie américaine sur cette technologie telos-eu.com. Enfin, le Congrès a voté des plans massifs comme le CHIPS Act (2022) pour relocaliser la fabrication de semi-conducteurs aux États-Unis, garantissant ainsi l’approvisionnement en composants critiques pour l’IA. L’ensemble de ces mesures visent à « maintenir et renforcer la position dominante de l’Amérique » dans l’IA itforbusiness.fr. Notons qu’en 2025, le nouveau président élu (Donald Trump) a même annoncé un projet nommé “Stargate” prévoyant jusqu’à 500 Md$ d’investissements publics sur 4 ans pour bâtir des data centers et infrastructures dédiées à l’IA aux États-Unis lemonde.fr – un signal de la volonté américaine de consolider un leadership incontesté.

Chine – mobilisation étatique pour rattraper et dépasser. La Chine a fait de l’IA une priorité nationale avec une approche volontariste pilotée par l’État. Pékin a dévoilé dès 2017 un “Plan de nouvelle génération pour le développement de l’IA” (Next Generation AI Development Plan) fixant un cap très ambitieux : « rattraper les États-Unis d’ici 2020, les dépasser en 2025, et devenir le leader mondial d’ici 2030 » telos-eu.com. L’IA est vue comme une « technologie de transformation à la base de la puissance économique et militaire » future de la Chine telos-eu.com. Pour y parvenir, le gouvernement central, en coordination avec les provinces, a investi des sommes colossales dans les laboratoires, les programmes de recherche et l’industrie. Le plan de 2017 visait la création d’un secteur industriel de l’IA de 150 Md$ à l’horizon 2030 telos-eu.com. Depuis lors, les annonces et initiatives se sont multipliées : chaque grande ville chinoise (Pékin, Shanghai, Shenzhen…) a établi son centre d’innovation en IA, avec des financements publics, des incubateurs de startups et des applications pilotes (reconnaissance faciale dans la sécurité publique, véhicules autonomes, villes intelligentes, etc.). Les entreprises du numérique – les BATX et une myriade de licornes locales – sont encouragées via des subventions et la protection du marché intérieur (le Grand Firewall bloque nombre de services occidentaux, donnant un avantage aux solutions domestiques). En 2023, malgré un contexte économique plus tendu, la Chine a encore montré son engagement : la banque publique Bank of China a annoncé une enveloppe de 1 000 Md ¥ (138 Md$) de prêts sur 5 ans pour soutenir l’ensemble de la filière IA (puces, cloud, logiciels) larevuedudigital.com. L’objectif affiché est l’autonomie technologique : Pékin veut réduire sa dépendance aux technologies occidentales, notamment américaines, dans un contexte de sanctions (d’où de gros efforts pour développer des chips maison, des plateformes cloud locales, etc.) larevuedudigital.com. L’approche chinoise se caractérise aussi par un pilotage hiérarchique : les plans nationaux sont déclinés en feuilles de route quinquennales (par ex. le 14ᵉ plan 2021-2025 a réaffirmé le rôle central de l’IA) telos-eu.com, et complétés par des directives éthiques (livre blanc sur l’IA dès 2018, premières réglementations en 2022-2023 sur l’IA générative). En résumé, la Chine mise sur une mobilisation générale de l’État et du secteur privé pour combler son retard et éventuellement surpasser les États-Unis, en s’appuyant sur un vaste marché domestique (1,4 milliard d’habitants générant des données massives) et une tolérance élevée de la population envers les déploiements d’IA (ex : surveillance, notation sociale).

Union européenne – coordination, soutien ciblé et réglementation incitative. Contrairement aux deux superpuissances, l’UE n’est pas un État unifié et ne disposait pas, jusqu’à récemment, d’une stratégie intégrée en matière d’IA. Ce sont d’abord certains États membres qui ont agi individuellement : la France a lancé un plan “France IA” dès 2017, le Royaume-Uni une stratégie la même année, suivis par l’Allemagne, etc. telos-eu.com. Face à ces initiatives dispersées, la Commission européenne a progressivement élaboré une approche commune. En avril 2018, un Plan coordonné sur l’IA a été adopté entre la Commission et les 27 (plus la Norvège), afin de mutualiser les efforts de recherche, d’investissement et de formation telos-eu.com. Ce plan, mis à jour en 2021, vise notamment à mobiliser environ 20 milliards d’euros par an (publics et privés) pour l’IA en Europe, à créer des centres d’excellence reliés en réseau, et à stimuler les applications industrielles de l’IA dans des secteurs clés (santé, transports, industrie manufacturière, énergie…). L’UE a financé de grands projets collaboratifs (par ex. AI4EU en 2019 pour faciliter l’adoption de l’IA par les PME européennes telos-eu.com) et des infrastructures partagées (déploiement de supercalculateurs via l’initiative EuroHPC). Toutefois, malgré ces efforts, l’Europe souffre d’un écosystème morcelé : trois pays (France, Allemagne, UK) concentrent la moitié des acteurs IA du continent telos-eu.com, et le capital-risque disponible reste bien moindre qu’aux US/Chine. Consciente du risque de décrochage, l’UE a récemment nommé une commissaire dédiée à la Souveraineté technologique (Henna Virkkunen) et annoncé en 2025 un “Plan pour faire de l’Europe le continent de l’IA” lefigaro.fr. Présenté comme un moment du « maintenant ou jamais » lefigaro.fr, ce plan d’action vise à muscler les capacités d’innovation du continent : priorité au renforcement des infrastructures de calcul (cloud européens, supercalculateurs), au partage de données industrielles (projets de data spaces sectoriels), à l’augmentation des financements pour les startups deeptech, tout en ajustant la réglementation (assouplissement de certaines règles de l’AI Act jugées trop lourdes, pour ne pas brider l’innovation) lefigaro.fr lefigaro.fr. En résumé, la stratégie européenne cherche un équilibre délicat : soutenir la recherche et l’industrie de l’IA “made in Europe” (via subventions, fonds d’investissement publics comme Horizon Europe, et une meilleure coordination transnationale) tout en maintenant le cap d’une IA éthique et digne de confiance grâce à un cadre réglementaire unifié. L’Europe mise en quelque sorte sur la qualité (fiabilité, respect des valeurs) plutôt que sur la quantité, espérant transformer son retard en avantage concurrentiel dans la durée itforbusiness.fr itforbusiness.fr.

Approches en matière de recherche : publication, collaboration, open source vs privé

Les cultures de recherche et d’innovation autour de l’IA divergent fortement entre les trois zones, que ce soit dans la production scientifique, les collaborations ou l’ouverture des outils.

Dynamique et volume de la recherche – En termes de publications scientifiques, la Chine est désormais le leader mondial en quantité. Elle a dépassé les États-Unis dès 2006 par le nombre d’articles liés à l’IA publiés chaque année bfna.org. En 2022, les chercheurs affiliés à des institutions chinoises ont publié environ 155 487 articles sur l’IA, soit nettement plus que leurs homologues de l’UE (101 455) et des États-Unis (81 130) bfna.org. La Chine représentait ainsi près de 40 % de l’ensemble des publications mondiales en IA en 2021 bfna.org. Longtemps, les Américains ont relativisé cet écart en insistant sur la qualité supérieure de leurs recherches. En effet, jusqu’aux années 2010, les articles chinois étaient moins cités en moyenne que les occidentaux. Mais là aussi, la tendance s’inverse : une étude basée sur les 10 % d’articles les plus cités indique que la Chine a dépassé les États-Unis dès 2019 en nombre de publications à fort impact ; en 2021, les chercheurs chinois ont produit 7 401 des articles les plus cités, soit 70 % de plus que le nombre équivalent côté américain bfna.org. L’Union européenne, de son côté, occupe une place honorable en recherche académique, avec un volume de publications comparable aux États-Unis, et plusieurs centres d’excellence (universités britanniques, françaises, allemandes, etc.) très actifs. Elle excelle notamment dans des domaines comme la robotique, la vision par ordinateur, ou l’IA symbolique. Toutefois, l’Europe peine à convertir ses avancées scientifiques en innovations industrielles : beaucoup de ses chercheurs et ingénieurs les plus talentueux partent aux États-Unis (brain drain) ou travaillent pour des entreprises non-européennes. À noter qu’une part importante des talents chinois de l’IA ont eux aussi été formés ou recrutés aux États-Unis bfna.org, ce qui montre l’attractivité persistante de l’écosystème américain en matière de recherche de pointe.

Ouverture vs fermeture des modèles – Une différence marquante est l’approche vis-à-vis du partage des avancées (code, modèles, données). Sur ce point, la Chine a récemment surpris en adoptant une politique d’ouverture accrue de ses modèles d’IA. De nombreux Large Models chinois sont publiés en open source ou mis à disposition librement ces derniers mois : par exemple les modèles DeepSeek, Yi, Baichuan ou MiniGPT sont téléchargeables librement, avec documentation et poids disponibles frenchweb.fr. Bien sûr, ce n’est pas par altruisme : Pékin suit une logique d’influence. En diffusant massivement ses briques technologiques à travers le monde, la Chine cherche à s’installer au cœur des chaînes de valeur numériques globales frenchweb.fr. Dans de nombreux pays émergents, et même au sein de certaines organisations occidentales, ces modèles chinois ouverts offrent des alternatives crédibles aux solutions américaines fermées, et peuvent être adaptés localement. Cette ouverture technologique sert donc de vecteur d’expansion stratégique : les outils chinois, en se répandant, peuvent façonner progressivement des écosystèmes compatibles avec les standards et valeurs de la Chine frenchweb.fr. En face, les États-Unis privilégient une approche beaucoup plus fermée. Les champions américains de l’IA – OpenAI, Anthropic, Google DeepMind – ont choisi de garder secrets les détails de leurs modèles les plus avancés. L’accès se fait uniquement via des API payantes, les poids des modèles ne sont pas publiés, et les données d’entraînement restent propriétaires frenchweb.fr. Cette approche repose sur deux motifs : protéger la valeur commerciale et les avantages technologiques d’une part, et maîtriser les risques d’usage d’autre part (en évitant que des modèles dangereux ne soient diffusés sans contrôle). Les modèles fermés permettent aux entreprises américaines de conserver une longueur d’avance et de rentabiliser leurs investissements colossaux, mais ils concentrent aussi le pouvoir technologique entre quelques mains et suscitent des critiques sur le manque de transparence. Quant à l’Europe, elle se trouve partagée entre ces deux modèles sans réellement les influencer : historiquement, la recherche européenne est très attachée à l’ouverture (culture du logiciel libre, science ouverte). De nombreux outils open source appréciés en IA sont issus d’équipes européennes ou canadiennes (PyTorch initialement développé par Facebook à Paris, framework Keras par un Français, etc.). L’UE finance également des projets open source (ex : initiative OpenGPT-X visant à développer une alternative ouverte européenne aux GPT d’OpenAI eurotopics.net). Toutefois, faute de grands acteurs capables de diffuser leurs propres modèles à l’échelle mondiale, l’Europe ne bénéficie pas d’une visibilité équivalente. Ses startups publient parfois leurs travaux (Mistral a ouvert le code source de son modèle 7B dès sa sortie), mais peinent à rivaliser en performance absolue. Certains observateurs plaident pour que l’Europe incarne une “troisième voie” : promouvoir un open source “encadré”, avec des standards de publication, des licences responsables et une gouvernance partagée frenchweb.fr. C’est en effet en accord avec les valeurs européennes de transparence et de collaboration. Mais comme le souligne FrenchWeb, “encore faut-il investir dans la production, et pas seulement dans la norme” frenchweb.fr : sans capacité industrielle forte, l’UE risque de rester un consommateur de modèles américains ou chinois, quel que soit le cadre qu’elle édicte.

Culture de collaboration et compétition – La compétition pour les talents et la suprématie technologique n’empêche pas totalement la collaboration internationale, mais celles-ci suivent des logiques distinctes. Les États-Unis conservent une attractivité énorme pour les chercheurs internationaux en IA (salles de recherche de Google Brain/DeepMind ou FAIR de Meta à Paris, laboratoires universitaires comme MIT, Stanford, Berkeley financés par Big Tech…). Cette concentration attire même les élites chinoises : plus de la moitié des meilleurs scientifiques chinois en IA travaillent ou étudient hors de Chine, principalement en Amérique du Nord bfna.org. La Chine, de son côté, mise sur ses propres conférences et revues en mandarin, tout en envoyant chaque année des centaines d’étudiants se former à l’étranger. Les collaborations sino-américaines se sont raréfiées ces dernières années du fait des tensions géopolitiques, tandis que les coopérations intra-européennes restent solides (programmes de recherche UE, réseaux d’excellence). On note aussi une différence d’objectifs de recherche : les publications américaines et européennes accordent une large place aux questions d’éthique, d’explicabilité, de biais etc., encouragées par les financeurs publics, alors qu’en Chine ces problématiques émergent à peine (bien que Pékin ait publié des principes éthiques généraux en 2018). En somme, l’approche de la recherche en IA diverge : les États-Unis misent sur l’excellence concurrentielle et la propriété intellectuelle fermée, la Chine sur une montée en puissance rapide et l’influence via l’ouverture stratégique, et l’Europe sur la coopération ouverte mais avec un support industriel limité.

Politiques de régulation et souveraineté numérique

Face aux promesses et aux risques de l’IA, les trois puissances ont développé des politiques de régulation très différentes, à l’image de leurs systèmes de valeurs et de gouvernance, ainsi que des stratégies visant à assurer leur souveraineté numérique (c’est-à-dire leur contrôle sur les technologies critiques, les données et les infrastructures).

Cadres réglementaires de l’IA – L’Union européenne s’est positionnée en pionnière d’une régulation proactive de l’intelligence artificielle. S’appuyant sur son expérience du RGPD (protection des données) et de la régulation des marchés numériques, l’UE a négocié depuis 2020 un Règlement européen sur l’IA (AI Act), qui devrait entrer en vigueur en 2025. Cet AI Act instaure une approche par les risques (interdiction des usages “inacceptables” comme le scoring social à la chinoise, exigences accrues pour les IA à haut risque comme dans la santé ou la justice, obligations de transparence pour les systèmes comme les chatbots, etc.) frenchweb.fr. L’accord politique trouvé en décembre 2023 sur ce texte – qualifié d’“historique” par le commissaire Thierry Breton – confirme la volonté européenne d’encadrer l’IA avant même sa généralisation telecom-paris-alumni.fr. Cette stratégie est cohérente avec les valeurs de l’UE (droits fondamentaux, éthique) mais comporte un pari : réguler sans brider l’innovation. Certains craignent qu’une régulation trop stricte n’écarte de fait l’Europe de la course internationale eurotopics.net. Les législateurs européens en sont conscients et travaillent à affiner le texte (mises à jour adaptatives, sandboxes réglementaires pour tester des IA en conditions réelles, etc.) telecom-paris-alumni.fr. De plus, l’Europe devra faire preuve de régulation “incarnée” : disposer d’autorités et d’experts capables d’interpréter et d’appliquer ces règles dans un dialogue constant avec l’écosystème (industries, chercheurs, société civile) telecom-paris-alumni.fr. À l’opposé, les États-Unis n’ont pas, à ce jour, de loi fédérale dédiée à l’IA. La régulation y est plutôt menée par des guidelines volontaires et des initiatives sectorielles. L’administration Biden a publié en 2022 une “AI Bill of Rights” – un document de principes sur les droits des citoyens face aux IA – et en 2023 le décret exécutif mentionné plus haut, qui oblige notamment les fournisseurs de modèles d’IA avancés à partager des informations de sécurité avec le gouvernement telecom-paris-alumni.fr. Le Congrès discute de plusieurs projets de loi, mais rien n’est encore adopté. Cette attitude relativement permissive vise à ne pas freiner l’innovation face à la concurrence chinoise. D’ailleurs, Sam Altman (PDG d’OpenAI) lui-même a appelé le Congrès à réguler de manière mesurée, afin d’instaurer la confiance sans étouffer le secteur telecom-paris-alumni.fr. On peut noter que certains États américains (Californie, Illinois…) ont pris des lois locales sur des usages spécifiques de l’IA (reconnaissance faciale policière par ex.), mais rien d’aussi structurant que l’AI Act européen. Enfin, la Chine a déjà commencé à encadrer l’IA à sa manière, centrée sur le contrôle politique. En 2022, elle a édicté des règles encadrant les algorithmes de recommandation (obligeant par exemple à déclarer les algorithmes aux régulateurs, et à intégrer des valeurs socialistes dans les contenus recommandés). Surtout, en juillet 2023, la Chine a mis en place la première réglementation au monde sur les IA génératives telecom-paris-alumni.fr : les services type ChatGPT doivent être licenciés par l’État, le contenu généré doit respecter la censure (pas de propos politiquement sensibles), et les données d’entraînement ne doivent pas violer les lois en vigueur. Cette régulation chinoise, bien que contraignante, a été légèrement assouplie dans sa version finale pour ne pas étrangler l’industrie locale ; elle illustre l’approche de Pékin : permettre l’innovation tout en gardant un contrôle étroit sur les usages et les informations. En somme, trois philosophies se distinguent : l’UE privilégie la régulation préventive pour une IA de confiance, les États-Unis misent sur l’autorégulation encadrée et la responsabilité des acteurs privés, et la Chine impose une régulation autoritaire centrée sur la sécurité de l’État et la stabilité sociale.

Souveraineté numérique et contrôle des technologies – Les enjeux de souveraineté se rattachent étroitement à l’IA, car dominer cette technologie implique de maîtriser toute une chaîne de valeur (données, algorithmes, infrastructures, talents). Sur ce point, chaque bloc cherche à réduire ses dépendances stratégiques vis-à-vis des autres. Les États-Unis, historiquement en position de force, s’efforcent de maintenir leur avance technologique militaire et civile : ils contrôlent les exportations de technologies critiques (les puces AI de Nvidia, par exemple, sont bloquées vers la Chine larevuedudigital.com), et investissent pour rapatrier chez eux la production de composants (via le CHIPS Act). Leur dépendance majeure concerne certains matériaux ou composants fabriqués à l’étranger : par exemple, la fabrication des semi-conducteurs les plus sophistiqués reste concentrée à Taïwan (TSMC) et en Corée, ce qui incite Washington à multiplier les alliances (partenariats avec ces pays, et avec l’Europe via le Trade & Tech Council pour sécuriser les approvisionnements). La Chine, de son côté, a fait de la réduction de sa dépendance aux technologies occidentales un leitmotiv (strategy of dual circulation). Pour l’IA, cela passe par le développement de filières locales pour les puces (fonderies SMIC, startups de design de semi-conducteurs), le lancement de plateformes cloud chinoises (Huawei Cloud, Alibaba Cloud) pour limiter l’utilisation d’AWS/Azure, et l’adoption de standards maison (par ex. remplacements de TensorFlow/PyTorch par des frameworks chinois). Pékin vise l’auto-suffisance dans les domaines clés, d’où l’investissement massif de Bank of China mentionné plus haut pour bâtir une chaîne industrielle nationale de l’IA larevuedudigital.com. L’Europe, quant à elle, s’est réveillée un peu tard sur ces questions mais tente de combler son retard. La notion de “souveraineté numérique” est au cœur de nombreuses stratégies récentes de l’UE. Constatant sa forte dépendance aux fournisseurs étrangers (cloud américains dominants, équipement réseaux chinois, etc.), l’Europe a lancé des initiatives comme le projet de cloud souverain GAIA-X (visant à interconnecter des offres cloud européennes autour de standards communs) et adopté son propre EU Chips Act en 2022 (48 Md€ pour stimuler la production de semi-conducteurs en Europe d’ici 2030). De plus, l’UE réfléchit à favoriser ses propres startups via des clauses de préférence dans la commande publique (Small Business Act à l’européenne, “Bonus souveraineté” en France pour privilégier les solutions locales) siecledigital.fr siecledigital.fr. L’idée est de reconquérir une autonomie sur les briques essentielles : calcul, données, algorithmes. Dans le domaine de la défense, on souligne désormais que disposer de GPU de dernière génération est aussi stratégique que posséder des armes conventionnelles : ces processeurs sont qualifiés de “nouveaux porte-avions numériques”, conditionnant l’accès à la supériorité technologique inasp.fr. L’OTAN et les pays européens investissent donc pour pouvoir héberger chez eux des IA avancées, sans dépendre totalement des clouds américains. Notons toutefois que la souveraineté européenne reste un objectif difficile : par exemple, aucune entreprise européenne ne rivalise encore avec Nvidia ou TSMC, et les géants du web américains dominent toujours le paysage logiciel. Mais l’UE espère qu’en fixant ses propres normes (via la régulation) et en fédérant ses forces (via des alliances intra-UE, partenariats avec des démocraties partageant les mêmes valeurs), elle pourra peser face aux deux superpuissances.

Enjeux géopolitiques : compétition, alliances et dépendances stratégiques

La course à l’IA ne se joue pas qu’en termes économiques ou technologiques – c’est aussi une compétition géopolitique majeure, souvent comparée à une nouvelle guerre froide technologique siecledigital.fr siecledigital.fr. En effet, maîtriser l’IA confère un atout en matière de puissance globale : supériorité militaire (drones autonomes, cyberdéfense algorithmique), influence idéologique (contrôle de l’information, modèles véhiculant certaines valeurs), et domination économique. Les États-Unis et la Chine s’affrontent donc pour être en tête, tandis que l’Europe cherche à ne pas être marginalisée dans ce duel et à promouvoir une troisième voie conforme à ses principes.

Compétition USA-Chine : “qui dominera l’IA dominera le monde”. Cette phrase, attribuée à Vladimir Poutine en 2017, résume la vision qui prévaut à Washington et Pékin. Pour les États-Unis, l’ascension de la Chine en IA est perçue comme une menace directe à leur sécurité et à leur leadership. Un rapport de la Commission nationale sur l’IA (NSCAI) en 2021 a alerté sur le fait que les États-Unis n’étaient pas suffisamment préparés pour l’ère de l’IA, appelant à des efforts massifs pour ne pas se faire dépasser par la Chine telos-eu.com. Les tensions commerciales et technologiques se sont accrues depuis 2018 : restrictions américaines sur Huawei, sur les exportations de puces et de logiciels (par ex. interdiction d’exporter des GPU Nvidia A100 vers la Chine en 2022 lemonde.fr), sanctions contre des entreprises chinoises d’IA figurant sur liste noire, etc. La Chine dénonce ces blocages et y voit une volonté des États-Unis de conserver un monopole technologique. En réponse, elle accélère son propre développement (investissements publics gigantesques, initiatives Made in China 2025 et China Standards 2035 pour établir ses standards internationaux). Sur le plan militaire, l’IA est désormais au cœur des stratégies de défense : la notion de “guerre par algorithme” n’est plus de la science-fiction inasp.fr. Les Américains intègrent l’IA dans leurs systèmes d’armes, leurs renseignements (projets Maven, etc.), tandis que la Chine utilise massivement l’IA pour la surveillance intérieure (Xinjiang) et développe des armes autonomes. Cette course aux armements algorithmiques fait craindre une instabilité stratégique si elle n’est pas encadrée. Pour l’instant, peu de garde-fous existent : en 2023, la première rencontre sur la sécurité de l’IA à haut niveau a eu lieu (sommet organisé par le Royaume-Uni à Bletchley Park, réunissant USA, UE, Chine…), mais ce ne sont que des débuts. En somme, le duopole USA-Chine structure la géopolitique de l’IA : deux superpuissances cherchant à s’assurer que l’autre ne prendra pas un avantage décisif – un équilibre précaire fait de rivalité et, parfois, de coopération minimale sur les risques existentiels de l’IA.

Alliances et alignements – Dans ce contexte binaire, les autres nations doivent choisir un camp ou tenter de naviguer entre les deux. L’Union européenne, en tant que bloc de démocraties proches des États-Unis par les valeurs, s’aligne globalement avec Washington sur les principes (régulation de l’IA “fiable”, refus de la techno-surveillance orwellienne, etc.). Des enceintes multilatérales comme le G7 ont ainsi adopté en 2023 des principes directeurs communs sur l’IA de confiance telecom-paris-alumni.fr, et lancé le Hiroshima AI Process pour discuter de la gouvernance des modèles avancés. L’UE et les USA coopèrent via un Conseil du commerce et des technologies (TTC) pour harmoniser leurs approches (par exemple, en 2023 ils ont proposé un code de conduite volontaire aux entreprises d’IA). Cependant, l’Europe cherche aussi à sortir de l’ombre des États-Unis et de la Chine france24.com en entraînant d’autres partenaires dans sa vision. Par exemple, la France a impulsé avec le Canada la création du Partenariat mondial sur l’IA (GPAI), qui inclut une quinzaine de pays partageant les mêmes valeurs (mais ni la Chine ni la Russie). En 2025, lors du Sommet mondial sur l’IA à Paris, l’UE, la France et l’Inde ont affiché leur volonté commune de promouvoir une IA au service de l’humanité, tentant de fédérer un bloc non-aligné face au duopole sino-américain france24.com. De son côté, la Chine construit ses propres alliances technologiques, notamment via son projet des Nouvelles Routes de la Soie numériques. Elle exporte des technologies d’IA (systèmes de surveillance, reconnaissance faciale, “villes sécuritaires”) vers de nombreux pays d’Asie, d’Afrique et d’Amérique latine, souvent accompagnées de formations et de financements. Cela lui permet de gagner de l’influence et de diffuser ses standards (par ex. normes de reconnaissance faciale chinoises adoptées par certains pays). La Chine et la Russie se rapprochent également sur la vision d’un Internet “souverain” et contrôlé ; ils défendent à l’ONU une conception de la cyber-souveraineté opposée à celle des démocraties occidentales. Dans les enceintes de standardisation (ITU, ISO…), la Chine pousse activement ses propositions liées à l’IA. On voit donc se dessiner deux écosystèmes d’IA concurrents sur la planète : l’un mené par les démocraties (avec interopérabilité, principes éthiques, mais aussi forte mainmise des firmes américaines), l’autre par les régimes autoritaires (avec contrôle étatique et exportation de technologies de surveillance). L’Europe tente de jouer un rôle de “normateur global” en promouvant un cadre international pour une IA éthique (elle espère que son AI Act pourra devenir un standard de facto au-delà de ses frontières, via l’“effet Bruxelles”). Mais son poids géopolitique dépendra aussi de sa capacité à exister technologiquement, sans quoi ses règles resteront théoriques.

Dépendances et rapports de force – Enfin, les interdépendances stratégiques liées à l’IA influencent les rapports de force. Par exemple, la dépendance de la Chine aux semi-conducteurs étrangers est un talon d’Achille que les États-Unis exploitent pour freiner Pékin larevuedudigital.com. À l’inverse, la Chine contrôle l’extraction et le raffinage de nombreux minéraux critiques (terres rares, lithium…) nécessaires aux composants électroniques : elle pourrait s’en servir comme levier (déjà en 2020 elle a menacé de couper l’exportation de terres rares). L’Europe, elle, dépend à la fois des États-Unis (pour le cloud, les processeurs, les services IA dominants) et de la Chine (pour le matériel informatique, certains logiciels à bas coût, et le marché de débouché). Cette situation alimente en Europe un sentiment de vulnérabilité dans un monde où les tensions USA-Chine pourraient l’obliger à choisir un camp. D’où l’importance pour elle de renforcer son autonomie stratégique, comme mentionné plus haut. On peut également citer le cas de Taïwan, au cœur de la chaîne de valeur des puces IA : le sort géopolitique de cette île (que la Chine considère comme une province rebelle) est crucial pour l’écosystème technologique mondial. Une crise à Taïwan aurait des conséquences catastrophiques sur l’approvisionnement en chips pour les trois régions. Ainsi, la course à l’IA ne se joue pas seulement en termes de compétition pure, mais aussi dans un réseau complexe de dépendances industrielles. Chaque bloc s’efforce de réduire sa dépendance aux autres, sans y parvenir totalement dans l’immédiat. Cette situation crée un équilibre instable, où la coopération internationale sur certains sujets (sécurité globale de l’IA, climat…) reste nécessaire malgré la rivalité.

En définitive, la géopolitique de l’IA est un jeu à la fois compétitif et coopératif : compétitif parce que chaque puissance veut s’assurer une position dominante ou au moins ne pas être dominée par les autres, et coopératif parce que les risques globaux (dérives de l’IA, menaces cyber, etc.) exigent un minimum de dialogue et de normes communes pour éviter le chaos.

Analyse économique : marché, secteurs d’application et domination industrielle

Le développement de l’intelligence artificielle s’accompagne d’enjeux économiques considérables. Il s’agit d’une course à la valeur ajoutée : capter le marché de l’IA et ses applications peut booster la croissance et la productivité d’un pays, mais aussi renforcer ses entreprises phares. Les États-Unis, la Chine et l’UE ont des positions bien différentes dans la chaîne de valeur de l’IA et des secteurs d’application privilégiés qui reflètent la structure de leurs économies.

Taille du marché et investissements – Comme indiqué en introduction, le marché mondial de l’IA est en pleine expansion (plus de 500 Md$ attendus d’ici 2027) lehub.bpifrance.fr. Les États-Unis en captent aujourd’hui la plus grande part, grâce à leurs entreprises leaders. Selon une étude couvrant la période 2013-2022, les États-Unis ont investi au total 248,9 Md$ dans l’IA, contre 95,1 Md$ pour la Chine – et seulement 6,6 Md$ pour la France en tant que principal contributeur européen lehub.bpifrance.fr. On voit l’écart vertigineux : plus de 2,5 fois plus d’investissements côté américain que chinois sur la dernière décennie, et un investissement européen (ici illustré par la France) anecdotique à l’échelle globale. En 2023, cette tendance s’est confirmée avec près de 2/3 du financement mondial d’AI startups aux États-Unis portail-ie.fr. Les conséquences se reflètent dans l’écosystème industriel : on dénombrait en 2022 plus de 150 “licornes” (startups valorisées >1 Md$) liées à l’IA aux États-Unis, contre une trentaine en Chine, et seulement quelques-unes en Europe (dont la plupart au Royaume-Uni). La capitalisation boursière combinée des leaders américains (Nvidia, Google, Microsoft, Meta, Amazon…) sur l’IA dépasse de loin celle des champions chinois ou européens. Cette puissance financière permet aux firmes américaines de racheter les startups innovantes dans le monde entier et de maintenir leur avance. La Chine, elle, investit massivement mais souvent de manière plus diffuse (via de multiples fonds publics régionaux, banques d’État – comme le plan de 138 Md$ de Bank of China larevuedudigital.com – et via les BATX qui réinvestissent leurs profits). Quant à l’Europe, elle s’efforce d’augmenter l’investissement privé (par exemple via le programme InvestEU et des fonds comme le European Innovation Council), mais son marché moins intégré et son aversion au risque financière limitent encore les montants disponibles pour ses startups IA.

Secteurs d’application dominants – Les différentes régions ont naturellement des domaines d’excellence ou de prédilection pour l’application de l’IA, en lien avec leur tissu économique. Les États-Unis dominent largement dans les applications d’IA orientées grand public et services en ligne. La publicité ciblée, le commerce en ligne, les réseaux sociaux, les assistants virtuels, les moteurs de recherche – autant de secteurs où des entreprises américaines (Google, Meta, Amazon, Microsoft, Apple…) ont intégré l’IA et capturent la valeur. Par exemple, plus de 60 % des usages de l’IA en entreprise aux US concernent l’automatisation du service client (chatbots, centres d’appel augmentés) lehub.bpifrance.fr, ainsi que l’optimisation des ventes et du marketing. Les États-Unis sont aussi en pointe sur les applications en santé digitale (analyse d’images médicales, biotechnologies IA), grâce à un secteur santé privé dynamique, et sur la fintech (scoring de crédit, détection de fraude). De plus, la puissance de leur industrie du cloud leur permet de proposer des services IA clé-en-main aux autres secteurs (ex : plateformes AI d’AWS, Azure, GCP utilisées par l’industrie manufacturière, la distribution, etc.). La Chine, de son côté, a mis l’accent sur des applications d’IA utiles à la collectivité et au contrôle social. Elle a déployé à grande échelle la vidéo-surveillance intelligente dans les villes, la reconnaissance faciale pour la sécurité (caméras Hikvision, systèmes d’identification dans les aéroports, etc.), les “villes intelligentes” optimisant les flux urbains, ou encore le scoring des citoyens (projets pilotes de crédit social). Le commerce en ligne chinois bénéficie aussi de l’IA (par ex. Alibaba et JD.com utilisent des algorithmes de recommandation ultra-optimisés), de même que le secteur financier (Ant Financial s’appuie sur l’IA pour accorder des micro-prêts en quelques minutes). La Chine excelle également en robotique industrielle – elle est le premier marché mondial de robots et investit dans l’automatisation des usines pour monter en gamme manufacturière. Dans la mobilité, Baidu développe un vaste programme de véhicules autonomes (Apollo), concurrent de Waymo (USA). Enfin, dans les domaines stratégiques, la Chine utilise l’IA pour stimuler l’innovation militaire et spatiale (conception d’armes, drones swarms, logistique militaire optimisée). L’Europe, quant à elle, applique l’IA de façon plus diffuse et souvent orientée B2B (industriel). Ses points forts traditionnels – l’industrie automobile, l’énergie, l’industrie manufacturière, l’agroalimentaire – intègrent progressivement l’IA pour améliorer l’efficacité. Par exemple, des constructeurs auto allemands et français incorporent des systèmes d’IA pour l’assistance à la conduite, la maintenance prédictive, l’optimisation de chaîne logistique. Dans l’industrie 4.0, des groupes comme Siemens ou Schneider Electric proposent des solutions d’IA pour piloter des usines intelligentes. L’Europe est aussi performante en robotique physique (collaborations homme-robot, robotique médicale) grâce à son expertise en mécatronique. Dans la santé, l’IA est utilisée pour la découverte de médicaments (recherche pharmaceutique en Suisse, en UK), la personnalisation des traitements (startups de healthtech). Un secteur où l’Europe est en avance relative est celui de l’IA éthique et de confiance : de nombreuses entreprises européennes développent des offres centrées sur la protection de la vie privée (par ex. IA fédérée, data enclaves sécurisées) et sur l’explicabilité des modèles – ces caractéristiques pourraient devenir des atouts différenciateurs si la demande en IA responsable augmente. Cependant, il faut reconnaître que l’Europe ne domine aucun segment global du marché de l’IA pour l’instant : dans chaque secteur commercial majeur (cloud, e-commerce, électronique grand public, réseaux sociaux, etc.), ce sont soit des acteurs US, soit chinois qui dominent en capitalisation et en parts de marché.

Impact économique et productivité – L’adoption de l’IA est corrélée à des gains de productivité substantiels. D’après certaines études, l’IA pourrait contribuer à +15 700 milliards de dollars au PIB mondial d’ici 2030 (en cumulé) lehub.bpifrance.fr, dont une grande partie au bénéfice de la Chine (qui, par sa taille, capturerait environ 45 % de ce gain) et des États-Unis (environ 25 %). Cela s’explique par l’automatisation des tâches à faible valeur ajoutée, l’optimisation des process, et l’innovation de nouveaux services. On observe d’ailleurs que les entreprises nord-américaines sont beaucoup plus avancées dans l’adoption de l’IA que les européennes : près de 59 % des entreprises en Amérique du Nord exploitent déjà des solutions d’IA, contre seulement 8 % des entreprises de l’UE en 2023 svensktnaringsliv.se. Ce fossé d’adoption signifie que le tissu productif européen risque de perdre en compétitivité si ce retard persiste. C’est pourquoi de nombreuses initiatives (comme le réseau AI4EU mentionné, ou des “chèques IA” pour PME dans certains pays) visent à diffuser l’IA dans les entreprises traditionnelles en Europe. En Chine, l’adoption est inégale : très forte dans le secteur public et les grandes entreprises tech, plus lente dans les PME manufacturières – le gouvernement incite donc ces dernières à se numériser via des programmes de modernisation. Un enjeu socio-économique commun aux trois régions est l’impact de l’IA sur le marché du travail. L’automatisation intelligente pourrait menacer certains emplois (chauffeurs, employés administratifs, etc.) tout en créant de nouveaux métiers (spécialistes data, ingénieurs IA, éthiciens de l’IA…). Les approches diffèrent toutefois : l’Europe met l’accent sur la reconversion et la formation (programmes de “coalitions pour les compétences numériques”), la Chine sur le contrôle social pour éviter le chômage de masse (en maintenant une croissance économique suffisante grâce à l’IA), et les États-Unis sur la dynamique du marché (comptant sur l’innovation pour créer plus d’emplois qu’elle n’en détruit, comme cela s’est produit lors des précédentes révolutions technologiques).

Domination industrielle et chaîne de valeur – En termes de chaîne de valeur de l’IA, on peut distinguer la fourniture d’infrastructures (puces, matériel, cloud), le développement des modèles et logiciels, et l’intégration dans les secteurs utilisateurs. Sur la fourniture d’infrastructures, les États-Unis ont une position quasi-hégémonique via Nvidia (GPU), Intel/AMD, les fournisseurs cloud (Amazon, Microsoft, Google) – la Chine s’efforce de bâtir des alternatives (Huawei développe des puces Ascend et des clouds locaux, Alibaba conçoit des chips IA Hanguang pour ses besoins), mais accuse du retard. L’Europe est largement absente de ce segment, hormis quelques pépites comme Graphcore (UK, concepteur de puces IA encore modestes) ou Atos en supercalculateur (France, en difficulté récente). Sur le développement des modèles et logiciels, les Américains dominent grâce à un écosystème de startups très riche et aux laboratoires de Big Tech. La Chine est également très active, mais ses modèles, bien que nombreux, sont souvent vus comme moins universels (ils ciblent d’abord le marché chinois et la langue chinoise). L’Europe contribue beaucoup via la recherche open source (comme évoqué) mais commercialise peu. Enfin, sur l’intégration dans les industries verticales, chaque zone intègre l’IA dans les secteurs où elle excelle historiquement : l’UE dans ses industries manufacturières et de services publics, la Chine dans la fabrication de masse et les services gouvernementaux, les États-Unis dans l’économie numérique et la haute technologie.

En termes de balance commerciale, l’IA risque d’accroître certains déséquilibres : l’Europe importe massivement des services numériques américains (licences logicielles, services cloud – ce qui creuse son déficit numérique) et du matériel chinois, tandis qu’elle exporte relativement peu dans ces domaines. D’où l’urgence, pour elle, de développer ses propres atouts pour ne pas devenir une simple “colonie numérique”. La Chine, de son côté, veut éviter de rester l’“usine hardware” et le marché de consommation pour les services d’IA étrangers : elle vise à monter en gamme et à exporter à valeur ajoutée. Les États-Unis cherchent à conserver leur domination industrielle en capturant l’essentiel de la valeur dans la chaîne (design des puces, systèmes d’exploitation de l’IA, services à forte marge) et en laissant aux autres les segments moins rémunérateurs (assemblage, extraction minière, etc.).

Conclusion

La course à l’intelligence artificielle se joue sur de multiples fronts – technologique, économique, normatif et géopolitique – où les États-Unis, la Chine et l’Europe déploient des stratégies contrastées. Les États-Unis capitalisent sur leur écosystème d’innovation dynamique, mené par les géants du numérique et soutenu par un État stratège mais libéral, pour maintenir leur avance aussi bien scientifique qu’industrielle. La Chine, avec une coordination étatique et des investissements colossaux, rattrape rapidement son retard et vise explicitement le leadership mondial d’ici la prochaine décennie, tout en imposant son modèle d’une IA au service de la puissance étatique. L’Union européenne, consciente d’être en position intermédiaire, tente de tracer une voie originale : miser sur une IA “digne de confiance”, régulée selon les valeurs démocratiques, et renforcer sa souveraineté technologique afin de ne pas dépendre uniquement des solutions étrangères.

Les défis à venir sont nombreux. Technologiquement, la prochaine étape est celle de l’IA générale et des modèles encore plus performants – qui exigera une puissance de calcul et une base de connaissances que seuls les mieux dotés pourront atteindre. Économiquement, la diffusion de l’IA promet des gains de productivité substantiels, mais aussi une recomposition des marchés au profit des premiers de cordée : sans sursaut, l’Europe risque de voir sa compétitivité décliner dans les secteurs clés. Géopolitiquement, l’IA est devenue un élément de la rivalité sino-américaine ; la stabilité mondiale dépendra de la capacité à établir des garde-fous contre les dérives (usages militaires incontrôlés, violations de droits, etc.) tout en maintenant une saine compétition pour l’innovation.

En définitive, l’IA est à la fois un champ de compétition acharnée – une course à la puissance du XXIᵉ siècle – et un terrain où une coopération internationale minimale sera indispensable pour encadrer les risques globaux et fixer des standards éthiques. Les États-Unis, la Chine et l’Union européenne, forts de leurs approches complémentaires, ont chacun un rôle à jouer dans l’élaboration de l’avenir de l’intelligence artificielle, qu’il s’agisse de breakthroughs technologiques, de définition de règles du jeu ou de gestion des impacts socio-économiques. Leur capacité à conjuguer rivalité et collaboration autour de l’IA déterminera en grande partie la forme du monde numérique de demain.

Sources : Les informations et chiffres présentés proviennent de sources fiables et récentes, notamment d’articles de presse spécialisés (Le Monde, France24, Portail de l’IE), de rapports d’institutions (Commission européenne, Stanford AI Index) et d’analyses d’experts, cités en référence tout au long du texte.