Le 12 juin, le ministčre américain du Commerce a notifié ā Anthropic que lentreprise devait ob-tenir une licence dexportation pour que toute personne étrangčre, quelle se trouve ou non sur le sol américain, puisse accéder ā ses deux modčles dIA les plus avancés. La société na dčs lors eu dautre choix que de désactiver Fable 5 et Mythos pour tous ses clients et usagers étrangers, et ce sans préavis. Les États-Unis ont levé la mesure le 30 juin, apparemment convaincus quAnthropic avait remédié au risque de sécurité ; les entreprises, les gouvernements et les chercheurs européens venaient alors de passer 18 jours sur des modčles plus anciens, sans savoir quand ils retrouve-raient laccčs ā Fable 5 et Mythos.
Alors que l’Europe prenait conscience que son accès à l’IA de pointe pouvait lui être retiré à tout moment, un autre événement envoyait un tout autre message. Mi-juillet, le laboratoire chinois Moonshot AI a lancé Kimi K3 – un modèle de 2 800 milliards de paramètres dont les poids sont désormais téléchargeables gratuitement –, laissant entrevoir que des capacités proches de l’IA de pointe pourraient bientôt ne coûter presque rien. Faute de savoir lequel de ces signaux contradictoires se révélera prophétique, les responsables politiques européens doivent désormais bâtir une stratégie qui intègre deux scénarios technologiques : l’augmentation exponentielle des capacités des IA de pointe, au nombre très restreint, ou la banalisation des modèles les plus avancés.
Les discussions actuelles sur la stratégie européenne en matière d’IA reposent en grande partie sur le postulat qu’il faudrait choisir l’une des deux hypothèses et s’y engager sans réserve. Certains veulent parier sur le signal chinois : les capacités de l’IA atteindront un plateau, l’écart entre les modèles de pointe et leurs poursuivants se réduira, et l’IA deviendra une ressource banalisée, achetable à bas prix, comme l’électricité. Ce camp prône une forme de résignation optimiste : admettre que l’Europe n’a ni la puissance de calcul, ni les capitaux, ni les talents nécessaires pour remporter la course à l’IA, mais ne pas trop s’en inquiéter, car tenter aujourd’hui d’atteindre la frontière technologique serait un gaspillage budgétaire.
En face se trouvent ceux qui veulent que l’Europe se lance dans un sprint vers cette frontière, au moyen d’une initiative sur fonds publics qui éclipserait tout programme industriel européen depuis la reconstruction d’après-guerre. Ce camp parie sur l’idée que les capacités des LLM continueront d’augmenter rapidement et que l’écart entre les modèles de pointe et les autres ne cessera de se creuser. Dans ce scénario, préviennent-ils, la résignation équivaut à un suicide économique.
Chaque position est cohérente dans le cadre de l’avenir qu’elle postule. Nul, pourtant, ne peut prédire ce qui adviendra réellement, et aucun des deux camps n’a de plan si son hypothèse sur l’avenir se révèle fausse. La théorie de la décision veut que, lorsque deux scénarios radicalement différents sont tous deux plausibles et qu’on ne peut leur attribuer de probabilités fiables, la conduite rationnelle consiste à choisir la ligne d’action qui évite la catastrophe dans les deux cas – consentir un investissement partiel et acheter une option, plutôt que de prendre un engagement irréversible.
Pour l’Europe d’aujourd’hui, une stratégie efficace doit reconnaître que les composantes de la souveraineté en matière d’IA s’inscrivent dans des calendriers différents. Les puces peuvent être acquises en 18 mois une fois les capitaux réunis. L’énergie décarbonée, les centres de données, l’expertise en entraînement de modèles et les institutions de décision demandent entre cinq et dix ans. Ainsi, concentrer d’emblée les dépenses sur la puissance de calcul revient à placer la mise la plus lourde précisément là où l’incertitude est la plus grande. Une meilleure approche commencerait par ce qui exige le plus de temps. Les actifs ainsi créés auront de la valeur quel que soit l’avenir qui se réalisera.
Certes, les risques liés à la dépendance aux modèles étrangers sont bien réels. L’IA de pointe fonctionne sur une puissance de calcul rationnée. Les laboratoires américains servent d’abord les contrats du gouvernement américain, ensuite leurs entreprises clientes, et le reste du monde en dernier. Lorsque la capacité d’inférence vient à manquer, les utilisateurs étrangers sont les premiers à perdre l’accès, et les restrictions à motivation géopolitique constituent un risque supplémentaire. Une Europe dépourvue de capacité d’inférence sur son sol ou de moyens d’entraîner de grands modèles est une Europe sans plan de repli.
Reste que, si le risque est de perdre l’accès aux modèles de pointe, la solution ne consiste pas nécessairement à chercher à dépasser les laboratoires qui les ont créés. Il s’agit plutôt de se doter des moyens de survivre à cette perte d’accès. Cela suppose de sécuriser l’accès à l’électricité et à des terrains raccordés au réseau ; d’ériger des centres de données sur le sol européen, exploités par des entreprises européennes ; et de bâtir des capacités d’entraînement, avec des contrats d’approvisionnement pluriannuels garantissant que l’expertise locale suit le rythme des progrès techniques.
Rien de tout cela n’exige l’effort budgétaire hors norme que certains prônent aujourd’hui. Au contraire, le coût total de notre plan s’élèverait à quelques milliards d’euros par an, et pourrait être financé en grande partie par des capitaux privés adossés à des actifs productifs, plutôt que par des engagements publics fondés sur une hypothèse technologique incertaine.
Si les performances des modèles plafonnent et que l’IA se banalise, ces fondations permettront à l’Europe de rivaliser sur la diffusion et l’intégration – des terrains où ses éditeurs de logiciels d’entreprise détiennent de véritables avantages. Si les capacités continuent de s’accumuler et que l’accès se restreint, l’Europe serait bien placée pour se lancer dans un sprint vers la frontière, à un coût bien inférieur à celui qu’elle aurait supporté en partant de zéro, et selon un calendrier qu’elle maîtriserait.
Pour un continent resté largement en retrait pendant que la Silicon Valley bâtissait l’économie numérique, la tentation d’agir vite et fort cette fois-ci est compréhensible. L’ordre des étapes, pourtant, importe davantage que leur ampleur. La dissuasion nucléaire française, souvent invoquée par les partisans d’un sprint vers l’IA, n’a pas commencé par une ogive balistique : il a fallu 15 ans, et le programme a procédé par étapes. La même logique vaut pour l’IA.
Bâtir une base industrielle qui ne ferme aucune porte, ne ruine pas les finances publiques et ne requiert aucune autorisation des États-Unis n’est pas une approche timide. C’est au contraire la seule stratégie qui ne repose pas sur l’anticipation de la trajectoire d’une technologie que ses créateurs eux-mêmes avouent ne pas savoir prédire.
Eric Hazan, Lenny Benbara et Baptiste Lefort
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