Intelligence artificielle - L’Europe court-elle après un mirage ?

Nous sommes en 2026 et si vous suivez un peu l’actualité tech ici en France et en Europe, vous avez sûrement l’impression que nous vivons une véritable ruée vers l’or. L’Europe injecte des milliards dans le développement et l’infrastructure de l’intelligence artificielle. Le postulat de départ semble d’une logique implacable, augmentez la puissance de calcul et vous augmenterez vos capacités. Mais en creusant un peu les chiffres et la dynamique actuelle, je me rends compte que la réalité est beaucoup plus nuancée, pour ne pas dire inquiétante.

L’industrie des semi-conducteurs traverse une période de croissance explosive, portée par l’appétit insatiable des systèmes d’IA, de la robotique et de l’automatisation. Ce marché devrait atteindre les 975 milliards de dollars de chiffre d’affaires cette année, dont près de 500 milliards générés uniquement par les puces dédiées à l’IA générative.

Au cœur de cette révolution se trouvent les fameux GPU (les processeurs graphiques). Autrefois cantonnés à l’affichage de nos jeux vidéo, ils sont devenus la colonne vertébrale de l’IA moderne grâce à leur faculté à traiter des calculs en parallèle. C’est ce qui permet d’entraîner et de déployer les grands modèles de langage et les systèmes d’IA agentiques. Pour faciliter l’accès à cette puissance, le modèle du “GPU-as-a-Service” (GPUaaS) a explosé. Sur le papier, c’est génial, n’importe quelle startup peut louer cette puissance à la minute ou à l’heure, réduisant les coûts de manière drastique.

Pourtant, c’est exactement là que se trouve le problème. Nous sommes presque totalement dépendants de GPU conçus par des acteurs non européens, comme NVIDIA et AMD, et fabriqués par des fonderies asiatiques (principalement le Taïwanais TSMC). Soyons honnêtes, à court terme, l’Europe n’a absolument aucune chance d’atteindre l’indépendance sur ces composants.

Une guerre d’investissements perdue d’avance ?

La commission européenne n’est pas restée les bras croisés. Avec des initiatives comme le plan d’action “AI Continent”, l’ambition est de renforcer nos capacités à tous les niveaux. On parle de 20 milliards d’euros pour construire jusqu’à cinq gigafactories de l’IA, s’inscrivant dans un objectif global de 200 milliards d’investissements publics et privés via InvestAI. Nous exploitons déjà 14 supercalculateurs et 19 usines sous l’égide de l’entreprise commune EuroHPC.

Des acteurs de chez nous comme OVHcloud, Deutsche Telekom ou encore notre pépite française Mistral, qui a d’ailleurs confirmé un plan de dépenses d’investissement (CapEx) d’un milliard d’euros pour 2026 et l’ouverture d’installations équipées de milliers de puces NVIDIA, poussent fort vers un cloud souverain.

Mais regardons la réalité en face. Les dépenses de Google, Amazon, Meta et Microsoft en infrastructures atteignent environ 725 milliards de dollars rien que pour cette année. C’est un bond de 77% par rapport à 2025, un montant qui dépasse allègrement le PIB de nombreux pays européens ! En comparaison, les dépenses européennes pour des infrastructures cloud souveraines devraient péniblement atteindre les 12,6 milliards de dollars. Nous ne jouons tout simplement pas dans la même cour.

Ces géants américains contrôlent aujourd’hui environ 70% des revenus des infrastructures cloud en Europe. En utilisant le GPUaaS, nous ne faisons qu’externaliser notre souveraineté. Nous restons à la merci de leurs tarifs, de leurs allocations de capacités et, pire encore, de cadres juridiques et géopolitiques US sur lesquels nous n’avons aucune prise.

Le grand gaspillage et l’illusion de la rareté

Il y a un autre aspect qui m’exaspère, la contrainte n’est pas uniquement liée à l’offre. L’utilisation moyenne des GPU dans les clusters Kubernetes n’est que de 5%. Et 71% des entreprises reconnaissent que cette inefficacité est un frein majeur. En pratique, la peur de manquer pousse les organisations à sur-provisionner leurs besoins.

Nous créons nous-mêmes une illusion de pénurie tout en détruisant notre retour sur investissement à cause d’une allocation inefficace. Pour l’Europe, le danger est double. Même si nous arrivons à contrôler davantage nos infrastructures, une mauvaise gestion de ces ressources transformera nos investissements en actifs sous-performants.

Notre véritable carte à jouer

Faut-il pour autant jeter l’éponge et qualifier nos investissements d’illusoires ? Je ne le crois pas. Construire notre propre capacité de calcul crée des options tangibles. Cela forme nos ingénieurs, nous donne un poids réglementaire sur les flux de données et prépare le terrain pour le jour où des puces alternatives européennes verront enfin le jour.

Notre compétitivité à long terme ne passera pourtant pas par une copie imparfaite de l’infrastructure américaine. Nous devons sécuriser des positions stratégiques là où nous avons un véritable levier. Je pense aux couches d’orchestration où Mistral AI excelle, aux infrastructures ultra-spécialisées comme celles du Néerlandais ASML (le seul fabricant au monde de systèmes de lithographie avancée indispensables à la production de puces), ou encore à notre pouvoir de façonner le marché par la régulation. Explorer des modèles plus rentables via des fournisseurs “neocloud” comme Nscale et Nebius est également une voie pragmatique.

L’accès n’est pas la souveraineté

Il faut se le dire de manière claire, l’Europe ne prend pas de retard parce qu’elle manque d’accès à la puissance de calcul, mais parce qu’elle ne la contrôle pas. Le GPUaaS abaisse la barrière à l’entrée, mais il fige les rapports de force.

Aujourd’hui, notre trajectoire risque d’approfondir notre dépendance plutôt que de la réduire. La véritable question est de savoir si nous sommes capables de transformer cette dépendance gérée en une véritable autonomie stratégique. La souveraineté technologique ne sera pas livrée par camion avec l’inauguration de la prochaine gigafactory. Elle émergera peut-être le jour où nos propres puces le feront. Et gardons à l’esprit que la dépendance au calcul n’est que la face émergée de l’iceberg, la souveraineté des données et notre autonomie politique globale sont déjà les prochains défis gigantesques qui nous attendent.