La nouvelle ligne de front : du déploiement de l’IA à la domination de ses écosystèmes

En quelques années seulement, l’intelligence artificielle (IA) est passée de l’état de concept théorique à celui de technologie transformatrice aux applications concrètes. Compte tenu des multiples implications de l’IA en matière de productivité, de sécurité nationale, de puissance politique et d’influence, la lutte pour la domination du secteur aura des répercussions et durables dans le monde entier.

L’enjeu ne saurait être surestimé. La maîtrise des infrastructures critiques du XXIe siècle concernant le matériel, les logiciels et les données permettra aux gagnants de changer les règles d’utilisation de l’IA, en définissant les normes et les cadres juridiques auxquels les autres devront se conformer. Le contrôle de la chaîne d’approvisionnement de l’IA constituera un levier stratégique puissant, tant sur les plans commercial, politique que militaire.

Les autres pays risquent de devenir des dépendants économiques des géants technologiques étrangers et des tributaires géopolitiques de l’une ou l’autre des superpuissances de l’IA. Dans ces conditions, les gouvernements accordent une importance croissante au contrôle des technologies et infrastructures d’IA.

Toutefois, la course ne s’arrête pas là. À plus long terme, les pays capables de créer l’écosystème le plus efficace pour une adoption généralisée pourraient bénéficier d’un avantage concurrentiel durable.

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Seuls deux pays sont en lice dans cette course

Pour les États-Unis et la Chine, l’IA est rapidement devenue une lutte pour la puissance et l’influence sur la scène internationale. Cependant, ces deux superpuissances ont adopté des approches très différentes.

États-Unis : une longueur d’avance protégée par la maîtrise de la propriété intellectuelle complexe

• Forces – Les États-Unis ont pris de l’avance en investissant massivement dans les grandes entreprises technologiques et en exerçant leur influence politique sur les principaux maillons de la chaîne d’approvisionnement. La première économie mondiale contrôle une grande partie de l’univers de développement critique, notamment les meilleurs laboratoires de recherche en IA et les stocks de puces haute performance essentielles à l’IA de pointe. Le pays est à la pointe des infrastructures cloud dédiées à l’IA et concentre la majeure partie des investissements privés consacrés aux nouvelles technologies.
• Faiblesses – Les États-Unis dépendent fortement des chaînes d’approvisionnement mondiales pour le matériel lié à l’IA, tandis que les contraintes relatives aux infrastructures de réseau menacent de freiner le déploiement des centres de données. Parallèlement, l’opinion publique est de plus en plus opposée aux grands centres de données.

Chine : une progression rapide facilitée par des modèles open source peu coûteux

• Forces – La Chine a choisi une stratégie d’IA plus ouverte, bénéficiant d’un soutien important du gouvernement, d’un vaste vivier de talents, de données abondantes et de nombreuses ressources en électricité. Le récent lancement du grand modèle de langage « Kimi K3 » de Moonshot AI¹, qui a comblé son écart de performance, a prouvé la pertinence de cette approche.
• Faiblesses – Les États-Unis ayant instauré des restrictions sur l’exportation de puces haute technologie, la Chine ne possède pas les semi-conducteurs garantissant la performance optimale de l’IA. Toutefois, le gouvernement apporte son soutien et a réalisé des investissements dans les secteurs nationaux des puces et de la puissance de calcul afin d’atteindre l’autosuffisance.

L’opportunité d’investissement offerte par les infrastructures d’IA

La lutte pour la domination de l’IA crée des opportunités d’investissement dans les technologies et infrastructures indispensables à l’entraînement et au déploiement des grands modèles de langage à grande échelle. À cette fin, les géants technologiques empruntent des montants records : en juillet 2026, les émissions d’obligations investment grade effectuées par les hyperscalers du secteur depuis le début de l’année, toutes monnaies confondues, rivalisaient globalement avec les émissions de Gilts britanniques enregistrées durant la même période².

Ces emprunts servent à financer les dépenses d’investissement consacrées aux semi-conducteurs, aux centres de données, aux infrastructures cloud, aux réseaux électriques et à la production d’électricité. Parmi les bénéficiaires immédiats figurent de nombreux fabricants d’équipements couvrant la construction et l’aménagement des infrastructures physiques. Parallèlement, la cybersécurité et la résilience digitale prennent rapidement de l’importance dans les domaines d’investissement critiques.

FIGURE 1. Chaque maillon offre une opportunité : derrière chaque réponse apportée par l’IA s’inscrit une chaîne d’entreprises indispensables³

La prochaine étape : qui se démarquera dans la diffusion de l’IA ?

Aujourd’hui, les acteurs de l’IA rivalisent pour développer des modèles toujours plus performants. À plus long terme, en revanche, le haut du tableau dans le secteur technologique sera vraisemblablement déterminé par la capacité à diffuser l’IA de façon efficace, c’est-à-dire à déployer dans l’ensemble de l’économie les applications d’IA concrètes susceptibles de favoriser la productivité et l’innovation.

Cette diffusion de l’IA au sein des économies n’en est qu’à ses balbutiements. Le déploiement commercial de l’IA agentique, qui se caractérise par sa capacité d’interaction, sa connectivité, sa faculté d’apprentissage et son autonomie, inaugure une nouvelle phase de croissance. Cela étant, malgré une adoption croissante, l’offre ne suffit pas à répondre à la demande et la plupart des cas d’utilisation restent nettement sous-exploités. Parallèlement, l’actualité a récemment montré qu’un accès illimité à de puissants modèles d’IA ne se traduit pas systématiquement par une efficacité budgétaire immédiate⁴.

La prochaine phase de développement de l’IA se déroulera donc probablement au rythme d’un marathon plutôt que d’un sprint, le succès dépendant d’une capacité avérée à déployer efficacement l’IA à grande échelle dans l’ensemble des secteurs économiques et des organisations gouvernementales, de façon à maximiser les avantages tout en minimisant les coûts.  

« La prochaine phase de développement de l’IA se déroulera probablement au rythme d’un marathon plutôt que d’un sprint, le succès dépendant d’une capacité avérée à déployer efficacement l’IA à grande échelle. »

Identifier les gagnants économiques de l’IA

En définitive, les gagnants de la révolution de l’IA seront les pays capables de développer et de déployer cette technologie de façon efficace, tout en sécurisant les chaînes d’approvisionnement critiques et en gérant les inévitables perturbations.

La réussite dépendra de divers facteurs interdépendants, à savoir :

• Talents : accès à des chercheurs et travailleurs qualifiés et capacité à développer leurs compétences
• Capital : investissements publics et accès au financement privé
• Ressources : puces de pointe, centres de données, énergie, eau et matières premières
• Soutien gouvernemental : politiques et réglementations efficaces pour accompagner l’adoption
• Soutien du grand public : enthousiasme des électeurs et conviction que l’IA apportera des avantages
• Effectifs : capacité à reconvertir les travailleurs et à gérer les perturbations inhérentes à la main-d’œuvre

En plus des États-Unis et de la Chine, d’autres pays pourraient tirer des avantages économiques et géopolitiques significatifs en contrôlant les principaux intrants de l’IA ou en adoptant la technologie de façon particulièrement efficace.

Europe : bien qu’ayant accusé un retard significatif dans le développement des modèles, l’Europe pourrait tirer partie de son positionnement de second entrant en se concentrant sur l’adoption de l’IA, l’automatisation industrielle, la santé et la réglementation⁵.

Inde : le pays le plus peuplé du monde bénéficie d’une infrastructure digitale robuste, d’un vaste vivier de talents et de larges ressources en matière de données, même si des ressources énergétiques insuffisantes et un développement limité des centres de données sont problématiques⁵.

Émirats arabes unis, Singapour, Norvège, Irlande, France et Espagne : Ces pays ont investi dans les infrastructures numériques et le développement des compétences. À noter que, selon un rapport récemment publié par Microsoft, les États-Unis ont pris du retard sur ces pays en termes d’utilisation de l’IA au sein de la population en âge de travailler⁶.

En plus des États-Unis et de la Chine, d’autres pays pourraient tirer des avantages économiques et géopolitiques significatifs.

Où se trouvent les opportunités non exploitées ?

Les infrastructures critiques sont actuellement en première ligne dans le développement de l’IA, les États-Unis et la Chine étant engagés dans une lutte intense pour la suprématie. La course au développement de modèles toujours plus sophistiqués et à l’augmentation de la puissance de calcul redéfinit le paysage mondial de l’investissement, générant des opportunités dans l’ensemble des secteurs qui alimentent la révolution de l’IA.

À terme, les gagnants de cette course pourraient bien être ceux capables de transformer les avancées technologiques de l’IA en une création de valeur économique à grande échelle.