L’UE a fini par prendre conscience que pour améliorer la compétitivité des entreprises européennes, il devenait urgent de combler leur retard dans l’adoption de l’intelligence artificielle (d’Land, 13.02.2026). C’est pourquoi la Commission européenne a présenté début octobre 2025 sa stratégie « Apply AI » destinée à mieux diffuser l’IA dans l’économie, mais aussi à rendre l’Europe moins dépendante des technologies américaines et chinoises. Vaste chantier.
Le constat de départ est alarmant. En Europe, seules quatorze pour cent des entreprises utilisent actuellement l’IA, selon une étude du FMI, contre 83 pour cent en Chine. Un sérieux handicap pour la compétitivité. En avril 2025, la Commission avait présenté un plan d’action pour faire de l’UE un « continent de l’IA ». La stratégie « Apply AI » l’a précisé en listant les dix secteurs d’activité, où, en plus de l’administration, une adoption massive de l’IA est attendue, avec un focus sur les PME. Il s’agit de la santé, de l’industrie manufacturière, de l’énergie, des transports, de la défense, de l’agroalimentaire, des télécoms, de la robotique, le secteur de la culture et des médias, et celui du climat et de l’environnement étant également couverts.
La Commission a prévu de mobiliser environ un milliard d'euros via divers programmes existants : Horizon Europe, Digital Europe, EU4Health, Creative Europe, etc. Elle compte sur cet « amorçage » pour faire jouer un effet de levier sur les financements privés et publics, qui pourraient être cinq à vingt fois supérieurs, selon les secteurs. Parallèlement, l’exécutif européen a mis en place la stratégie « AI in Science » pour faire de l’Europe une référence mondiale en matière de recherche scientifique sur l’IA, et a pour cela lancé en novembre 2025 l’institut virtuel RAISE (Resource for AI Science in Europe), chargé de mettre en commun et de coordonner les moyens (compétences, outils, données, centres de calcul).
Pour réaliser ses objectifs, l’UE s’appuie sur un certain nombre de textes, notamment le Digital Services Act (DSA, adopté en octobre 2022), le Digital Markets Act (DMA, 2022) et l’AI Act (2023) qui suscitent la colère de Donald Trump et des géants américains de la tech, qui lui ont fait allégeance au moment de son retour à la Maison-Blanche contre la promesse d’une vaste dérégulation de leurs activités. Tout ce petit monde accuse l’Europe de freiner l’innovation et d’empêcher ainsi les utilisateurs d’accéder aux technologies les plus avancées. En réalité, si cette réglementation gêne autant les grands acteurs d’outre-Atlantique, c’est surtout parce qu’elle réduit leur liberté de modeler « à leur main » le marché européen, qu’elle augmente fortement leurs coûts de conformité et qu’elle ouvre la porte à plus de concurrence locale.
Sur ce dernier point leurs craintes ne sont pas dénuées de fondement car l’Europe entend bien affirmer sa « souveraineté numérique » en favorisant l’émergence d’acteurs significatifs, notamment dans le domaine de l’IA générative. L’IA générative est un sousensemble de l’IA spécialisé dans la création de données nouvelles (textes, images, sons, données synthétiques). Elle complète les autres types d’IA (prédictive ou de classification) par sa capacité à produire des contenus originaux au lieu de seulement analyser des données existantes. Elle est devenue le moteur principal, et surtout le plus visible, de l’IA depuis fin 2022 grâce à des outils que le grand public s’est d’autant plus rapidement approprié que leur accès est en grande partie gratuit.
Les plus connus sont les « assistants conversationnels généralistes » comme le pionnier ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Microsoft Copilot et Perplexity. Mais il en existe bien d’autres selon l’usage envisagé, plus ou moins complexe ou spécialisé. Dans les entreprises, l’IA générative est désormais un « bloc de base » intégré dans de nombreux produits (assistants, solutions bureautiques, CRM, design, développement), au même titre que l’IA prédictive qui est plus ancienne.
Le point commun entre les outils les plus importants est d’avoir été conçus aux États-Unis, qui concentrent près de la moitié des investissements privés en IA dans le monde, grâce notamment à la possibilité d’y lever facilement les énormes capitaux nécessaires. Car la course à l'IA coûte de plus en plus cher : selon les données de Reuters, Amazon, Alphabet, Microsoft et Meta investiront 630 milliards de dollars en 2026 soit deux fois plus que l'année passée, seul Apple ayant diminué ses investissements. Même les start-up non cotées trouvent aisément à se financer, les cas les plus connus étant Anthropic (valorisée environ 180 milliards de dollars) et surtout OpenAI (730 milliards).
« Si l'infrastructure devient le cœur du pouvoir économique de l'IA alors les entreprises qui investissent massivement aujourd'hui pourraient prendre une avance difficile à rattraper demain », estime un expert. Une opinion qui rejoint celle du patron d'Alphabet, Sundar Pitchai, qui avait affirmé en juillet 2025 que « le risque de sous-investir est considérablement plus élevé que celui de surinvestir ». Malgré cela, plusieurs pays, notamment en Asie, ont cherché à faire émerger leurs propres solutions d’IA générative. C’est le cas de la Chine avec DeepSeek, qui compte 120 à 130 millions d’utilisateurs actifs mensuels. Créé en 2023, il développe de grands modèles de langage et un chatbot du même nom, destinés à rivaliser avec les solutions des grands groupes américains. Le Japon, la Corée et l’Inde sont sur la même ligne.
L’Europe compte déjà plusieurs centaines de start-up, principalement localisées en France. Plusieurs d’entre elles sont devenues des « licornes » avec chacune une valorisation supérieure à un milliard d’euros. Très largement en tête figure la française Mistral AI (12 milliards d'euros) suivie de sa compatriote Poolside avec environ 3 milliards, tandis que les Allemandes DeepL et Aleph Alpha dépassent respectivement 2 milliards et 1,5 milliards. Hors UE, la britannique Stability AI vaut autour d’un milliard de dollars. Mistral AI apparaît comme le véritable portedrapeau européen face aux géants américains, avec dans son sillage un solide « bataillon » de spécialistes (LightOn, PhotoRoom, Bioptimus, Black Forest Labs, etc.).
Ces start-ups européennes, de taille dérisoire par rapport aux mastodontes américains, parviennent néanmoins à s’en différencier, en jouant moins sur la nature des services proposés que sur d’autres facteurs. Ainsi, Mistral a bâti sa notoriété sur des modèles puissants publiés en « open source » (quand le code source d’un logiciel est rendu accessible au public, sous une licence qui permet au moins sa consultation) là où OpenAI ou Anthropic par exemple s’appuient sur des modèles « propriétaires » (code source et paramètres confidentiels, non consultables ni modifiables). Mistral met aussi en avant son « européanité » : hébergement des solutions en Europe, projet de data center propre, adaptation à différentes langues, alignement revendiqué avec le RGPD et avec les attentes des autorités numériques européennes, ce qui rassure les entreprises publiques et les secteurs sensibles. Pour sa part, Lumo, assistant IA développé par la société suisse Proton, a misé sur la confidentialité, se distinguant des acteurs américains par son chiffrement strict et son refus d'exploiter les données utilisateurs.
L’UE entend soutenir massivement ses quelques champions pour qu’ils atteignent une taille critique en capacités de calcul, de R&D et de pénétration du marché. Par exemple, dans le cadre de la « préférence européenne » on peut envisager que les solutions IA financées par l’argent public (dans l’éducation, la santé, la justice, les services administratifs) s’appuient en priorité sur des modèles et infrastructures européens. On pourrait aussi aller au-delà de la mise à disposition « brute » d’un LLM (Large Language Model, comme Mistral) en favorisant des offres « packagées » pour les entreprises et les administrations (chatbots, suites bureautiques) fondées sur des modèles européens.
Pour héberger et entraîner ces derniers, il est nécessaire de s’appuyer sur des « clouds » européens de confiance, privés mais aussi publics, sur le modèle d’Apertus, un LLM qui se veut une « alternative souveraine et éthique » aux modèles américains, développé en Suisse par des institutions universitaires. L’Europe veut se doter de nouveaux supercalculateurs. Elle en a déjà quatre dans le Top 10 mondial contre deux en 2020 et des travaux sont en cours pour créer au moins 4 à 5 giga-fabriques supplémentaires. Les ambitions de l’Europe sont-elles crédibles ? L’avenir le dira.