L’intelligence artificielle (IA) redéfinit les modèles économiques mondiaux, positionnant certains pays en leaders technologiques tandis que d’autres peinent à suivre. La France, malgré des atouts indéniables, fait face à des défis importants dans cette course à l’innovation. Le rapport de la Direction générale du Trésor explore ces enjeux et met en lumière les forces et faiblesses du pays dans la chaîne de valeur de l’IA.
Comprendre la chaîne de valeur de l’IA
La chaîne de valeur de l’IA se divise en trois segments principaux :
- Les intrants : Cela inclut les capacités de calcul, les données et une main-d’œuvre qualifiée. Ces éléments sont essentiels pour développer des modèles d’IA performants.
- La modélisation : Ce segment englobe le développement et la spécialisation des modèles d’IA.
- Le déploiement : Il concerne l’intégration des modèles dans des applications destinées aux utilisateurs finaux.
Ces étapes sont dominées par des géants technologiques, principalement américains, qui bénéficient d’un avantage concurrentiel grâce à leur intégration verticale et horizontale.
Les atouts et faiblesses de la France dans les intrants
La France dispose d’une main-d’œuvre qualifiée et d’un écosystème d’innovation dynamique. Cependant, elle reste en retrait sur le marché des capacités de calcul et de la fabrication de puces, dominé par des entreprises comme Nvidia. En revanche, des initiatives comme le supercalculateur Jean-Zay et le projet européen Euro-HPC montrent une volonté de renforcer les infrastructures publiques de calcul.
Les données, autre pilier des intrants, posent également un défi. La majorité des données utilisées pour l’entraînement des modèles d’IA sont en anglais, limitant l’efficacité des modèles dans d’autres langues, dont le français. Des initiatives comme le projet Villers-Cotterêts visent à enrichir les bases de données en français.
La France face à la domination des géants de la modélisation
Le développement des modèles d’IA, notamment des modèles de fondation, est largement dominé par des acteurs américains comme Google et Microsoft. En France, des start-ups comme Mistral AI émergent, mais elles manquent de soutien financier pour rivaliser à l’échelle mondiale. Entre 2013 et 2023, 82 % des levées de fonds des scale-ups européennes ont été menées par des fonds extra-européens.
Les défis du déploiement en France
Le déploiement des modèles d’IA nécessite des infrastructures robustes et des canaux de distribution bien établis. Les GAFAM, grâce à leurs plateformes intégrées, maintiennent une position dominante, limitant l’accès des nouveaux entrants. Pour contourner ces obstacles, la France doit encourager des solutions frugales et accessibles.
L’importance de réguler pour garantir une concurrence équitable
La concentration des ressources et la domination des GAFAM soulèvent des questions sur l’équité et la souveraineté. Des initiatives européennes, comme le Digital Markets Act, visent à réguler ces pratiques, mais leur mise en œuvre reste complexe. Une politique proactive en matière de concurrence est essentielle pour garantir l’innovation et la diffusion équitable des bénéfices de l’IA.
