L’Union Européenne sait qu’elle ne peut pas gagner la course à l’intelligence artificielle la plus performante. Elle cherche alors à peser tout en restant fidèle à ce qu’elle est : une démocratie libérale fondée sur la protection des citoyens. Elle vise à se positionner entre le modèle américain (miser sur les Big Tech et dominer la chaîne de valeur) et le modèle chinois (l’IA comme outil de projection étatique) pour proposer une troisième voie fondée sur la confiance, les droits fondamentaux et les normes.
Mais cette stratégie ne pourra pas fonctionner si elle reste aussi dépendante des deux géants américains et chinois. C’est pourquoi l’Union européenne tente de mettre également en place une stratégie d’investissements et d’adoption mais est confrontée à de nombreux freins, pour la plupart liés à la capacité à établir des politiques communes.
La dépendance pour des technologies clefs
La dépendance aux puces. Dans la chaîne de valeur ultra intégrée de la fabrication des puces, l’Europe n’a qu’une seule place : celle de la production des machines de lithographie indispensable à la création des puces haut de gamme (ASML). Mais l’Union Européenne peine à se faire une place dans l’industrie et représente moins de 10% des parts de marché. L'European Chips Act ambitionne de capter 20 % de la production mondiale de semi-conducteurs d'ici 2030, avec quatre usines lancées, mais l'objectif reste lointain. Plusieurs éléments de réponse déjà couverts ici sur l’infographie intéractive GeoContext : La Guerre des Semi-conducteurs.
La dépendance au cloud américain. Les achats annuels de services de cloud-logiciel (Google, Amazon, Microsoft…) des entreprises de l’Union européenne qui bénéficient à l’économie américaine s’élèvent à 264 milliards d’euros⁷. Ceci représente des risques de coupure d’accès ou d’utilisation des données par des agences américaines.
La dépendance aux data centers - l’infrastructure physique de l’IA. En dessous de la dépendance au cloud se trouve une dépendance encore plus fondamentale : celle aux infrastructures physiques qui font tourner l'IA. Les États-Unis dominent le marché mondial avec près de 3 000 data centers. L'Europe reste fragmentée : 456 au Royaume-Uni, 487 en Allemagne, environ 300 en France¹².
La dépendance aux modèles. Enfin, les modèles d'IA eux-mêmes. ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, presque tous les grands modèles sont américains ou chinois. Mistral est l'exception européenne, mais elle reste marginale en taille et en ressources face aux géants. L'Europe est la région qui utilise le plus l'IA générative, mais ces outils sont quasiment tous américains ou chinois.
Les difficultés de financement, non inéluctables
Nous avons vu que les investissements européens dans l'IA sont abyssalement inférieurs à ceux des États-Unis et de la Chine, qu'il s'agisse de fonds publics ou privés. Pourquoi ?
Montant ou priorité ? Il semblerait qu’en plus d’être une question de montant, c’est aussi une question d’orientation du capital. D’après la Commission Européenne⁹, “les entreprises européennes détiennent 25 % du capital de capital-risque investi dans l’UE, mais seulement 15 % dans l’IA”. Pourtant, l'Europe est très forte dans les secteurs industriels qui auraient le plus à gagner de l'IA : mobilité, fabrication avancée, énergie, santé. Siemens, Airbus, Michelin, Volkswagen sont des leaders mondiaux dans des domaines où l'IA est un levier de productivité considérable, ils auraient tout intérêt à investir plus. Pourquoi ne le font-ils pas davantage ? Qu’est-ce qui concurrence l’IA dans l’orientation du capital ? On en profitera pour établir les différentes sources et mécanismes de financements de l’IA.
InvestAI : l’investissement commun sera-t-il efficace ? L'Europe a lancé en février 2025 son plan le plus ambitieux à ce jour : l'initiative InvestAI, annoncée par Ursula von der Leyen au Sommet IA de Paris, vise à mobiliser 200 milliards d'euros, incluant un nouveau fonds européen de 20 milliards d'euros pour les giga-usines d'IA. Qu’en est-il ? Quelle est la part de financement de chaque État ? Deux jours avant l’annonce d’Ursula Von der Leyen, Emmanuel Macron annonçait 109 milliards d’investissements en France dans l’intelligence artificielle. Cela reflète bien la fragmentation des capitaux et les logiques nationalistes qui empêchent l’émergence de véhicules d’investissement à la hauteur. Le Rapport Draghi est explicite sur ce point : sans union des marchés de capitaux réelle, l'Europe ne pourra pas mobiliser son épargne abondante vers l'investissement technologique.
Un problème de scale et de culture du risque ? Deux problèmes semblent venir s’ajouter aux points précédents. D’abord, les start-ups manquent de financements européens pour leur permettre de grossir et sont ainsi rachetées par des fonds étrangers, principalement américains. Ensuite, les analystes alertent sur un manque de culture du risque : l’épargne des européens est conséquente mais est orientée vers de placements sécurisés plutôt que vers le capital-risque technologique.
L’adoption : la bonne bataille ?
L'Europe est en tête mondiale pour l'adoption de l'IA générative par les individus, devant les États-Unis et la Chine selon le rapport du Microsoft AI Economy Institute (2026). Mais seules 13,5 % des entreprises européennes utilisent l'IA selon la Commission européenne. L'Europe consomme donc massivement une IA qu'elle ne produit pas, dans une sphère privée qui ne transforme pas encore son économie.
Lorsque l’on parle de la course à l’IA, on pense tout de suite à OpenAI, Anthropic, Mistral et aux grands modèles de langage, soit à l’IA générative. Mais est-ce la bonne bataille à mener ? L'IA prédictive et agentique, appliquée à des secteurs industriels où l'Europe est déjà solide (santé, énergie, mobilité, fabrication avancée) ne pourrait-il pas offrir un terrain plus favorable et un vrai levier de souveraineté ? Tandis que la Chine affiche un taux d’usage de l’IA générative parmi les plus faibles des grandes puissances (seulement 16%), elle intègre l’IA directement dans ses processus industriels pour gagner en productivité et en compétitivité. Robotique, logistique, manufacture, énergie… L'IA y est déployée à grande échelle dans le tissu productif, avec le soutien actif de l'État.
Cette réflexion a mené au programme ApplyAI, “une stratégie sectorielle globale de l’UE en matière d’intelligence artificielle”, annoncé en octobre 2025, qui vise 10 secteurs industriels clés tels que la santé et l’industrie pharmaceutique, la mobilité, les transports et l’automobile, la robotique, la production manufacturière, l’ingénierie et la construction, le climat et l’environnement, l'énergie, l'agroalimentaire ou la défense. “Elle promeut également une approche « acheter européen » , notamment pour le secteur public, en mettant l'accent sur les solutions d'IA open source.” (Commission Européenne).
Quelles sont les chances de l’Union Européenne d’atteindre ces objectifs d’adoption et quels sont ses freins ?
L’AI Act : outil de puissance régulatrice ou balle dans le pied ?
Si l’Europe ne peut pas directement concurrencer les États-Unis et la Chine, elle cherche à devenir une puissance régulatrice. Tout comme le RGPD en 2018 qui visait à protéger les données des utilisateurs, qui s’est d’ailleurs bien exporté dans le monde, l’AI Act, entré en vigueur le 1er août 2024 est le premier cadre juridique mondial dédié à l'intelligence artificielle. Le règlement classe les systèmes d'IA en quatre niveaux de risque : les pratiques interdites (notation sociale, reconnaissance faciale en temps réel), le haut risque (recrutement, crédit, diagnostic médical), le risque limité (chatbots, transparence obligatoire), et le risque minimal.
Mais l’AI Act ne fait pas l’unanimité. Tandis que les promoteurs considèrent la confiance comme un avantage compétitif, les détracteurs y voient un frein à l’innovation. On fait le point sur le débat : comment se positionnent les États européens et les entreprises ? Et ce levier sera-t-il suffisamment solide face à l’administration Trump qui ne cesse de fustiger les régulations européennes ?