Ce scénario invite l’Europe à troquer sa souveraineté, ses objectifs climatiques et son droit du travail contre un accès aux modèles de pointe, en s’appuyant sur une série d’hypothèses qui sont tout sauf certaines.
Traduction de Europe 2031 is a bet, not a forecast par Frederike Kaltheuner sur Substack – 16 juillet 2026
« Une excellente analyse de l’économie politique des relations entre l’Europe et l’IA, ainsi que des hypothèses cachées derrière les arguments selon lesquels elle doit suivre le mouvement des États-Unis. » – Henry Farrell
Europe 2031 fait le tour des réseaux, et j’ai quelques réflexions à ce sujet.
Pour ceux qui l’auraient manqué : « Europe 2031 » est un scénario quinquennal, rédigé par un groupe d’investisseurs, de chercheurs en IA et d’analystes de groupes de réflexion spécialisés dans la sécurité et les risques, dans lequel l’incapacité de l’Europe à se forger un avantage concurrentiel souverain en matière d’IA la laisse économiquement dévastée et politiquement insignifiante. D’ici 2031, le continent se retrouve réduit à trois options, toutes mauvaises : devenir un protectorat américain, se tourner vers la Chine ou sombrer dans l’insignifiance.
Le récit est captivant. Il transmet un sentiment d’urgence que je partage d’ailleurs : à moins que l’Europe n’agisse de manière décisive, elle risque de perdre sa capacité à façonner son propre avenir. Je partage également son profond sentiment de frustration face à la manière dont la politique de l’UE a réagi jusqu’à présent : trop lentement, de manière trop indécise et en s’appuyant trop souvent sur une pensée magique.
Ce scénario, cependant, n’est que cela : un avenir possible parmi tant d’autres. Il repose sur toute une chaîne d’hypothèses concernant l’IA, l’économie et la géopolitique, qui doivent toutes se vérifier pour qu’il se réalise. Il expose ensuite avec force détails le coût de l’inaction si l’on se base sur ces prémisses. Mais il ne dit absolument rien du coût très réel d’agir en fonction de ces hypothèses si elles s’avéraient fausses : des milliards dépensés, des normes démocratiques suspendues, une dépendance accrue de l’Europe envers trois fournisseurs de services de nuage américains, le tout sur la base d’une hypothèse non vérifiée.
Si j’aborde ce sujet, c’est parce que ses recommandations de grande envergure ont trouvé un écho. Au cours des nombreuses réunions à huis clos sur le sujet auxquelles j’ai assisté depuis, un nouveau consensus semble s’être formé. En l’espace de quelques semaines, le discours (des élites) est passé de « Comment l’Europe peut-elle atteindre la souveraineté? » à « L’Europe a besoin d’un accès exclusif aux modèles de pointe, quel qu’en soit le coût. »
Mais je ne suis pas convaincu que ce consensus apparent soit ce qu’il semble être. Il s’est formé autour d’un récit captivant qui dissimule la plupart de ses hypothèses et dont les recommandations, une fois exposées, sont tout sauf consensuelles. En fait, après presque chaque réunion, quelqu’un m’a discrètement glissé sa carte, en me disant qu’il aimerait mieux comprendre tout cela.
En réalité, il y a au moins deux façons de se tromper : écarter un scénario dangereux alors qu’il est réel, et s’y engager alors qu’il ne l’est pas. « Europe 2031 » met en scène la première de ces erreurs et reste totalement muet sur la seconde. L’élaboration de politiques fondées sur des données probantes ne peut tout simplement pas se permettre cela. C’est pourquoi je vais procéder de deux façons : expliquer en détail pourquoi les recommandations d’« Europe 2031 » s’accompagnent de véritables compromis (et pourraient même ne pas fonctionner), et pourquoi l’ensemble de son raisonnement repose sur une chaîne d’hypothèses, dont aucune n’est certaine.
Ce qui suit est long, et loin d’être aussi captivant qu’une fiction. Mais si vous voulez comprendre les enjeux, je vous invite à me suivre.
Partie I : Une critique de la proposition selon ses propres termes
J’aborderai plus tard les nombreuses prémisses du scénario. Commençons par les accepter toutes et évaluons les recommandations selon leurs propres termes.
Les recommandations radicales du scénario
Si l’on réduit l’histoire à l’essentiel, sa théorie fondamentale se résume à peu près ainsi : L’IA rivalisera avec la révolution industrielle, mais elle se concrétisera en quelques années plutôt qu’en quelques décennies. Les modèles les plus avancés génèrent une valeur économique sans précédent, mais il n’existe aucun raccourci bon marché ou astucieux pour construire des modèles à la fine pointe de la technologie. Les modèles européens sont trop à la traîne pour qu’on puisse s’y fier et, bien que les modèles à poids ouverts offrent une alternative partielle, cette option sera de toute façon exclue dès que Washington et Pékin interdiront purement et simplement les modèles ouverts. L’Europe est donc dépendante sur l’ensemble de la chaîne (puces, puissance de calcul et modèles de pointe sur lesquels reposerait son économie), avec un seul levier : ASML, qui, dans ce scénario, finit par être saisi. Cette dépendance est susceptible de faire l’objet de pressions : l’accès à la pointe de la technologie, ainsi qu’à la puissance de calcul sur laquelle ces modèles fonctionnent, peut être révoqué.
La solution, selon le scénario, réside dans « l’influence par l’indispensabilité » : un déploiement de puissance de calcul à l’échelle d’un temps de guerre (pour l’inférence, c’est-à-dire l’exécution des modèles, et non leur apprentissage) en partenariat avec des fournisseurs de services en nuage américains en échange de « garanties de sécurité » pour l’accès aux modèles de pointe; une coalition de puissances moyennes partageant les mêmes idées afin de mettre en commun leur pouvoir de négociation (non pas l’UE elle-même, mais un regroupement « agile » convoqué par les Pays-Bas, l’Allemagne et la France aux côtés de pays tels que le Royaume-Uni, le Canada, le Japon et la Corée du Sud); un assouplissement des protections du travail; et un virage vers la robotique et l’IA industrielle — tout en ralliant un public profondément sceptique à ces choix difficiles.
Il convient de préciser ce que ces propositions signifient réellement dans la pratique :
Ce déploiement sans précédent de puissance de calcul a un prix
À première vue, la proposition semble modeste. Elle demande simplement que 15 % de la puissance de calcul mondiale en IA soit basée en Europe d’ici 2031. À long terme, les auteurs espèrent que ce chiffre devienne équivalent à la part de l’Europe dans le PIB mondial, soit près de 25 %. Mais ces chiffres reposent sur l’hypothèse que la demande en puissance de calcul hautement spécialisée, nécessaire à l’exécution de grands modèles, augmentera de façon spectaculaire au cours des cinq prochaines années — elle sera multipliée par dix, pour être précis.
Par conséquent, une part modeste de 15 % de la puissance de calcul dédiée à l’IA en 2031 représenterait 55 GW sur le sol européen. En fonctionnement continu, cela consommerait environ 480 TWh d’électricité par année, soit plus que la consommation annuelle totale d’électricité de l’Allemagne en 2024. Pour mettre cela en perspective : aujourd’hui, la capacité de calcul concernée en Europe s’élève à environ 2 GW.
Cette augmentation de 2 GW à 55 GW devrait être entièrement réalisée, pratiquement à partir de zéro, en cinq ans, sur un continent déjà aux prises avec la flambée des prix de l’énergie, une capacité du réseau insuffisante et des objectifs climatiques non atteints.
Il convient de le souligner : nous ne sommes même pas en voie de couvrir la consommation d’électricité actuelle de l’Europe avec des énergies renouvelables dans un avenir proche. Y ajouter la consommation annuelle totale d’électricité de l’Allemagne n’aidera certainement pas. Ce n’est que dans des conditions hypothétiques très strictes, où l’expansion massive des centres de données s’accompagnerait d’un ajout équivalent d’énergies renouvelables et de stockage d’énergie au réseau électrique européen, que cela ne compromettrait pas davantage les objectifs climatiques de l’Europe.
Les hyperscalers américains voudront de véritables concessions
Ce qui m’amène au point suivant. Développer des capacités de calcul pour l’IA avec les hyperscalers américains — Amazon, Microsoft, Google — donne l’impression que l’Europe se contente d’acheter la capacité dont elle a besoin. Mais le matériel nécessaire est limité : l’offre mondiale de micropuces atteint déjà presque ses limites; ainsi, chaque gigawatt construit en Europe est un gigawatt qui n’est pas construit en Virginie, dans le Golfe ou dans les « puissances intermédiaires » avec lesquelles l’Europe est censée négocier — toutes en concurrence pour les mêmes micropuces, avec une électricité moins chère et généralement moins de contraintes d’aménagement du territoire.
Les auteurs du scénario reconnaissent cette réalité et partent du principe qu’une augmentation de la puissance de calcul pour l’IA en Europe entraînera une diminution de celle-ci aux États-Unis. Cependant, pour remporter cette course, l’Europe doit se positionner comme l’endroit le plus attrayant pour s’implanter. Or, sur les facteurs clés — coût de l’électricité, accès au réseau, obtention des permis —, elle part avec un retard; elle devra donc rendre l’offre plus alléchante : allégements fiscaux, assouplissement des règles environnementales, accès garanti à l’électricité. C’est déjà le prix que les hyperscalers imposent pour s’implanter dans les États américains qui se disputent leurs centres de données.
Il ne faut pas s’attendre à moins en Europe. Le scénario lui-même plaide en faveur de « capitaux publics et privés à une échelle que l’Europe n’a jamais tentée en temps de paix », ainsi que de « zones économiques dédiées, d’une politique énergétique ciblée et d’un processus d’autorisation radicalement simplifié ».
La demande de puissance de calcul prévue concerne l’exécution de modèles américains sur une infrastructure américaine
Il est clair qu’augmenter aussi radicalement la capacité de calcul en IA de l’Europe aura un coût. Ce qui soulève la question de savoir à quoi sert exactement ce déploiement.
Il est intéressant de noter que c’est la question qui a fait l’objet du moins d’attention, peut-être parce que la distinction entre la puissance de calcul pour l’IA et la capacité de nuage générique (« centres de données ») est rarement explicitée dans les discussions politiques de l’UE. Le projet de loi de l’UE sur le développement de l’IA et du nuage, par exemple, vise à tripler la capacité des centres de données du continent, sans préciser de quel type de capacité il s’agit. Mais comme je (et d’autres) l’avons fait valoir ailleurs, ces objectifs traitent le nuage comme une capacité générique répondant à une demande générique. Ils confondent deux choses très différentes : la capacité de nuage ordinaire sur laquelle les entreprises et les gouvernements européens opèrent réellement, et la capacité de calcul de pointe nécessaire pour faire fonctionner à grande échelle des modèles toujours plus volumineux.
« Davantage de centres de données » semble correspondre à une infrastructure dont l’Europe sait déjà qu’elle a besoin.
La capacité d’inférence à l’échelle de pointe n’est pas de nature aussi générique.
Pour faire fonctionner de grands modèles à une vitesse utilisable, il faut des puces spécialisées, appelées « accélérateurs », conçues précisément pour cette charge de travail, et hébergées dans des installations adaptées à leurs besoins extrêmes en matière d’alimentation et de refroidissement. Le nuage ordinaire fonctionne sur du matériel différent, acheté à d’autres fins, à une fraction du coût. Il s’agit, en effet, de deux marchés distincts, chacun avec sa propre logique d’offre et de demande.
L’une des raisons pour lesquelles les hyperscalers dominent (actuellement) le marché européen de la puissance de calcul pour l’IA est que les principaux modèles propriétaires leur sont liés : l’accès au modèle passe par l’infrastructure d’un hyperscaler, de sorte que la demande pour ces modèles entraîne avec elle la demande de puissance de calcul (lire une version plus détaillée de cet argument ici : Comment l’IA maintient l’Europe sous la dépendance du nuage américain).
Les routes et les réseaux électriques constituent des infrastructures, car ils desservent tout le trafic qui y circule. Le matériel d’un déploiement à l’échelle de pointe pourrait, en principe, exécuter n’importe quel modèle d’IA de grande envergure. Mais le déploiement envisagé par « Europe 2031 » n’est pas dimensionné pour « n’importe quel modèle de grande envergure » : son envergure repose sur la demande de modèles de pointe propriétaires développés par une poignée d’entreprises, en partenariat avec les services de nuage auxquels ces modèles sont liés. Cela s’apparente moins à la construction de routes qu’à celle d’une usine à dépréciation rapide destinée à fabriquer les autos de quelqu’un d’autre. La question n’est donc pas de savoir si l’Europe a besoin d’infrastructures, mais pour le produit de qui elle les construit.
La recommandation de ce scénario avance trois justifications pour expliquer pourquoi une telle puissance de calcul est nécessaire :
- Une demande future massive pour des modèles de pointe américains exclusifs fonctionnant sur l’infrastructure d’hyperscalers américains sur le sol européen — dans le meilleur des cas, l’Europe devient un locataire très bien équipé.
- La demande en robotique et en IA industrielle européennes — une utilisation réelle, mais qui nécessite bien moins de puissance de calcul, et potentiellement plus spécialisée, qu’un déploiement à l’échelle des modèles de pointe.
- Sinon, la puissance de calcul constitue elle-même un levier : une capacité que les laboratoires américains souhaitent vendre et que l’Europe peut négocier pour obtenir des conditions favorables (une hypothèse très optimiste).
Ces trois arguments se résument donc à une seule question : l’accès à ces modèles de pointe justifie-t-il d’enchaîner encore plus profondément l’économie européenne à une poignée d’hyperscalers américains?
Ou, pour le dire autrement : l’exécution de modèles américains sur une infrastructure de nuage américaine vaudra-t-elle plus que ce que l’on tire de cette dépendance vis-à-vis d’entreprises capables de fixer leurs propres conditions et prix?
Partie II : Les prémisses du scénario
Tout dépend de ce que l’on entend par « frontière ». Il vaut donc la peine de décortiquer ce terme.
La « frontière » désigne la poignée de modèles d’IA les plus performants à un moment donné : aujourd’hui, il s’agit de modèles issus de quelques laboratoires américains, plusieurs laboratoires chinois se situant à la pointe ou juste derrière, selon les critères utilisés. L’idée même d’une frontière de l’IA s’accompagne d’un ensemble d’hypothèses importantes sur ce qu’est l’IA et sur la façon dont elle continuera d’évoluer : une seule ligne de front du progrès, toujours en avance, tout ce qui se trouve derrière étant obsolète ou moins déterminant. La question de savoir si le développement de l’IA fonctionne réellement ainsi est précisément ce qui est en jeu ici.
Prémisse 1 : L’IA rivalise avec la révolution industrielle, mais s’installe en quelques années plutôt qu’en décennies, avec une diffusion sans heurts à l’échelle de la société
Pour que l’argument de ce scénario tienne la route, il ne suffit pas que l’innovation technique arrive rapidement. Son adoption par l’ensemble de la société doit l’accompagner : une diffusion généralisée en quelques années plutôt qu’en décennies, sans friction dans la chaîne d’approvisionnement ni résistance sociétale pour la freiner.
Il convient de noter qu’il s’agit d’une position contestée, et non d’une observation; la thèse largement citée de « l’IA comme technologie ordinaire », défendue par les informaticiens de Princeton Arvind Narayanan et Sayash Kapoor, soutient le contraire : même les technologies transformatrices se diffusent lentement, de manière inégale et avec des frictions. Le scénario de 2031 a peut-être raison, et ces chercheurs ont peut-être tort. Mais la diffusion accélérée est un pari, et ce n’est que le premier d’une série de paris que le scénario doit voir se réaliser simultanément.
Prémisse 2 : l’avance de la pointe technologique est réelle et durable
Il s’agit d’une prémisse technique, qui regroupe en réalité deux affirmations. La première est qu’un véritable écart de capacités sépare la pointe de la technologie du niveau qui la suit immédiatement : les modèles les plus avancés sont capables de faire des choses que les autres ne peuvent pas faire, plutôt que de faire les mêmes choses légèrement mieux. La seconde est que cet écart ne se comble pas derrière le chef de file. Le scénario considère ces deux points comme acquis. La question de savoir si tout cela a une importance économique est distincte, et j’y reviendrai dans les prémisses 3 et 4.
Voici donc à quoi ressemble réellement la frontière aujourd’hui. Au cours des deux dernières années, les capacités qui ont fait leur apparition à la frontière ont systématiquement refait surface dans d’autres modèles en l’espace de quelques mois. L’écart qui subsiste est inégal, large pour certaines tâches, négligeable pour beaucoup d’autres, et il s’est considérablement réduit : passant d’un à deux ans en 2023-2024 à une moyenne de trois à quatre mois aujourd’hui, selon les mesures de l’organisme de recherche indépendant Epoch AI.
Cela a une incidence sur tout ce qui suit : l’idée selon laquelle l’avance de la « frontière » est réelle et durable ne correspond pas à la dynamique actuelle du marché. C’est pourquoi le scénario nécessite des bonds de capacités auto-accélérés, une auto-amélioration récursive et un décollage en force de l’IA. Ce point mérite qu’on s’y attarde : la prémisse n’est pas une extrapolation de la tendance observée, mais un pari sur le fait que cette tendance va s’inverser.
Le scénario exclut également la possibilité que la « frontière » de valeur s’avère étroite, spécialisée ou d’une architecture différente. Ce sont là des questions ouvertes parmi les personnes qui construisent ces systèmes. Le scénario les résout par hypothèse.
Une mise en garde s’applique à l’ensemble de cette discussion : l’avance de la « frontière » est une avance sur les tests de performance, et ces tests constituent le tableau de bord propre à l’industrie. Les laboratoires entraînent leurs modèles en gardant ce tableau de bord à l’esprit, et le lien entre les points obtenus aux tests de référence et les capacités économiquement utiles est affirmé bien plus souvent qu’il n’est démontré.
Hypothèse 3 : la frontière présente une grande valeur pour ses détenteurs
Les deux paris suivants sont d’ordre économique plutôt que technique. Le premier est que les laboratoires qui détiennent la frontière captent une valeur énorme et, en raison de la création du meilleur modèle, enrichissent le pays qui les accueille.
Ce n’est pas ainsi que l’économie de l’IA s’est présentée jusqu’à présent. Les laboratoires eux-mêmes ont collectivement perdu des dizaines de milliards en développant des modèles de pointe. Les récents jalons de rentabilité atteints par certains laboratoires comme Anthropic ne règlent pas la question plus large de savoir à quoi ressemblera le marché à long terme.
Il existe également un nom pour désigner la possibilité que cette prémisse échoue tout simplement : la thèse de la marchandisation. Une fois que les modèles sont interchangeables, ils deviennent des produits de base et sont vendus en fonction du prix plutôt que de leur caractère distinctif. Deux voies différentes mènent à ce résultat : plusieurs laboratoires pourraient proposer des modèles propriétaires très similaires, ce qui permettrait aux acheteurs de changer de fournisseur en fonction du prix. Ou bien des solutions alternatives à poids ouvert pourraient rattraper leur retard et devenir suffisamment performantes. Quelle que soit la voie empruntée, la différenciation des modèles de pointe serait éphémère, et la majeure partie de la valeur pourrait être redirigée ailleurs : vers les fournisseurs de puissance de calcul et vers les entreprises qui déploient les modèles en aval. Cela pourrait se produire ou non. Mais le scénario n’envisage jamais cette possibilité.
Les recommandations du scénario restent également étrangement muettes sur les conditions dans lesquelles les profits colossaux des laboratoires d’IA profiteraient aux économies où ces entreprises ont leur siège social : les profits enrichissent les actionnaires ou les investisseurs, pas automatiquement les pays, et transformer les uns en autres nécessite une fiscalité et une redistribution massive. Le scénario fictif envisage ces aspects, mais les recommandations des auteurs n’en font mention ni de l’un ni de l’autre. Ce qu’ils proposent plutôt, c’est d’affaiblir la protection des travailleurs et de déréglementer, ce qui revient à dire que le transfert s’effectue dans l’autre sens : c’est le public qui fait des concessions aux entreprises, et non l’inverse.
Prémisse 4 : la « frontière » est précieuse pour l’économie nationale de ses utilisateurs
Le deuxième pari économique est celui sur lequel repose tout le scénario, à savoir que les économies qui déploient des modèles de pointe captent de la valeur grâce à l’accès; ainsi, une économie coupée de la « frontière » est coupée de cette valeur (le scénario présente cela en termes dévastateurs, les économies qui s’appuient sur des modèles en retard par rapport à la « frontière » se retrouvant ruinées).
Cette prémisse est la raison principale pour laquelle le scénario soutient que l’Europe devrait abandonner toute ambition de construire son propre modèle de pointe. Cela est considéré à la fois comme futile et, implicitement, comme inutile. Mais même ici, deux questions ouvertes sont traitées comme résolues.
Premièrement, ce que l’Europe conserve, ce n’est pas la valeur que l’IA de pointe génère potentiellement, mais ce qui reste après que les entreprises qui contrôlent les modèles et l’infrastructure ont pris leur part. Et ces entreprises fixent leurs propres conditions et prix. Un meilleur modèle ne vaut la peine d’être exploité que si les capacités supplémentaires justifient le coût plus élevé. Sera-ce le cas?
Voici la question clé : l’exploitation de modèles américains sur une infrastructure américaine générera-t-elle plus pour l’Europe qu’elle n’en tire? Le scénario suppose que la réponse est oui, mais il n’en apporte jamais de justification.
Deuxièmement, le déploiement ne nécessite la « frontière » que si la prime de « frontière » est déterminante. Il ne suffit pas que la « frontière » soit meilleure : le coût supplémentaire lié au déploiement des plus grands modèles doit être justifié par leur valeur ajoutée. Si des modèles « suffisamment bons » sont également nettement moins chers à exploiter, leur déploiement pourrait s’avérer économiquement justifié pour de nombreuses tâches et cas d’utilisation.
Prémisse 5 : L’Europe peut jouer un rôle clé dans la prochaine révolution de l’IA physique
Le dernier pari concerne l’Europe elle-même. Bien que le scénario soutienne que l’Europe ne peut plus rivaliser de manière significative dans le domaine des modèles de langage à grande échelle (LLM), il suppose que le continent peut jouer un rôle clé dans la vague à venir de la robotique et de l’IA industrielle. Ce que le scénario omet d’expliquer, c’est qu’il s’agit précisément d’un domaine où les hyperscalers américains sont déjà en concurrence (Amazon dispose d’une flotte de robots industriels de plus d’un million d’unités, est un chef de file en développement robotique et (par l’intermédiaire d’AWS) le fournisseur d’infrastructure qui investit également dans des startups en robotique, en leur accordant des crédits de nuage AWS pour s’assurer que leurs activités fonctionnent sur le nuage d’Amazon).
Je ne dis pas que l’Europe ne devrait pas investir dans ces domaines. Mais dans le scénario le plus optimiste d’« Europe 2031 », où elle est devenue encore plus dépendante de trois hyperscalers, l’IA industrielle européenne finirait par fonctionner sur une infrastructure appartenant aux entreprises qu’elle est censée surpasser. C’est peut-être pour cette raison que les auteurs recommandent à l’Europe de former également des partenariats avec des entreprises américaines dans ce domaine. La forme que prendraient ces partenariats, et la question de savoir s’ils seraient eux aussi susceptibles de faire l’objet de pressions, restent en suspens.
Partie III : Les garanties de sécurité peu convaincantes du scénario
Toutes ces prémisses doivent tenir la route. Et toutes ces nombreuses concessions n’en valent la peine que si la dépendance profondément enracinée tant à l’égard de l’infrastructure des hyperscalers que des modèles de pointe propriétaires ne peut pas être simplement supprimée, ni utilisée d’une manière qui porterait préjudice aux Européens, à leur économie ou à leur société.
Le scénario admet que la dépendance de l’Europe vis-à-vis de la puissance de calcul en IA et des modèles de pointe peut être instrumentalisée, puis propose que des « garanties de sécurité » négociées avec Washington par l’intermédiaire d’une coalition de « puissances intermédiaires » permettront d’y remédier. Mais comme l’a montré la partie I, ces « puissances intermédiaires » sont également implicitement présentées comme des concurrentes de l’Europe pour les mêmes puces, capitaux et ressources énergétiques limités. La coalition est censée mettre en commun le pouvoir de négociation entre des pays que le développement de ces infrastructures oppose les uns aux autres.
Si l’idée que les investissements régionaux suffisent à eux seuls à garantir l’accès à une technologie vous semble hautement improbable, gardez à l’esprit que c’est précisément ce que le scénario lui-même réfute. Au moment charnière, lorsque l’Europe bascule de la difficulté à la crise, les États-Unis coupent l’accès à la puissance de calcul : la règle de rationnement de l’inférence de 2029 qui relègue l’Europe au niveau 2 et réduit de moitié son allocation de puissance de calcul. Il est révélateur que cela ne soit pas présenté comme une trahison, mais comme une décision exécutive de routine prise en situation de pénurie, ce qui explique précisément pourquoi aucune garantie juridique ne peut l’empêcher. Une garantie qui ne tient que tant qu’elle ne coûte rien à Washington n’est pas une garantie du tout.
Le scénario passe également sous silence les nombreuses autres formes de dépendance auxquelles l’Europe serait confrontée. Supposons que toutes les prémisses du scénario se réalisent : l’Europe se retrouverait à gérer son économie à l’aide de modèles développés et contrôlés ailleurs. Leurs tarifs, leurs conditions d’utilisation, leur sécurité et la possibilité de les soumettre à une vérification indépendante seraient toutes des décisions prises ailleurs ou sujettes à négociation. Le simple fait d’y avoir accès ne signifie pas pour autant pouvoir déterminer comment l’IA peut ou ne peut pas être utilisée. Si la désinformation, les discours haineux ou les publicités politiques sur les médias sociaux vous préoccupent aujourd’hui, un monde où l’économie tout entière fonctionnerait selon un seul modèle américain propriétaire, ou un petit ensemble de tels modèles, devrait vous terrifier. Et attention, il ne s’agit pas là d’un avertissement dystopique d’Europe 2031. C’est le résultat qui se produirait si toutes ses recommandations étaient mises en œuvre et fonctionnaient comme prévu.
Partie IV : Des avenirs alternatifs pour l’IA que le scénario n’envisage jamais
Ce qui devrait désormais être clair, c’est qu’Europe 2031 repose sur un certain nombre d’hypothèses qui ne sont pas uniquement techniques : la géopolitique et l’économie doivent toutes deux concorder pour que la projection ait du sens (et pour que ses recommandations radicales aient un sens).
En réalité, le marché de l’IA pourrait emprunter de nombreuses trajectoires possibles :
Possibilité 1 : Le marché de l’IA subit une forte correction
Commençons par la trajectoire qu’Europe 2031 écarte comme étant le refrain de ceux qui sous-estiment les capacités de l’IA : l’éclatement de la bulle de l’IA. Une correction importante du marché est une possibilité réelle, et pas seulement si l’IA ne tient pas ses promesses. Elle pourrait également résulter de l’inadéquation entre les actifs à long terme liés à l’IA et le financement par emprunt à court terme qui les sous-tend.
En termes simples, le vaste écosystème des fabricants de micropuces et des partenaires d’infrastructure devra voir des retours sur les 4 à 8 billions de dollars américains estimés qui devraient être investis dans l’infrastructure de l’IA d’ici 2031.
Tout le monde, de Goldman Sachs (qui affirme que la viabilité commerciale reste à prouver) à la Banque d’Angleterre, en passant par la Banque des règlements internationaux (connue comme la « banque centrale des banques centrales ») et la Banque centrale européenne, a mis en garde contre le risque d’une correction du marché.
Une hypothèse que j’ai entendue lors de plusieurs de ces réunions est que l’éclatement d’une bulle de l’IA serait en réalité bénéfique pour l’Europe, car cela créerait un espace propice à l’émergence d’alternatives. Cela ne tient pas compte du fait que les fluctuations importantes du marché peuvent avoir de graves répercussions négatives et déstabilisantes sur l’économie, sans parler des pensions et des moyens de subsistance des gens. Les investisseurs peuvent profiter d’une baisse des cours; les banques centrales, quant à elles, sont responsables de la santé de l’économie dans son ensemble. Elles ne soulèvent pas ce genre de risques à la légère.
Cela ne tient pas compte non plus du fait que l’éclatement d’une bulle ne suffira pas à lui seul à faire disparaître comme par magie la concentration du marché. Si certains sont bien placés pour survivre à une correction boursière grave, ce sont les grandes entreprises technologiques américaines (et non les jeunes entreprises européennes émergentes spécialisées en IA). La BCE, en particulier, a averti que la concentration entre les mains d’une poignée de grandes entreprises technologiques basées aux États-Unis expose les marchés publics mondiaux – et, de plus en plus, les marchés privés – aux chocs subis par ces entreprises. Pire encore, comme l’ont déjà fait valoir Amba Kak et Sarah Meyers West, d’AI Now, l’an dernier dans le Wall Street Journal, le public pourrait bien se retrouver à payer les pots cassés, les entreprises d’IA étant considérées comme trop grandes pour faire faillite.
Au contraire, la possibilité réelle d’une correction du marché mérite bien plus d’attention politique en Europe, y compris l’élaboration de scénarios sur la manière d’y répondre.
Possibilité 2 : les modèles d’IA pourraient se banaliser
La deuxième trajectoire est celle que j’ai déjà mentionnée dans la prémisse 3 : un avenir dans lequel les modèles d’IA les plus avancés deviendraient interchangeables et se banaliseraient. Ben Thompson, un analyste de premier plan du secteur, fait partie des nombreuses personnes qui ont défendu cette thèse. Sa version de cet argument repose sur le fait que les modèles à poids ouverts rattraperaient leur retard et deviendraient suffisamment performants pour la plupart des usages; une possibilité que le scénario « Europe 2031 » a écartée en imposant une interdiction mondiale (plus de détails à ce sujet ci-dessous). Lorsqu’un produit devient un produit de base, son prix tend à s’aligner sur son coût de production, et pour les modèles d’IA, ce coût correspond à la puissance de calcul. La valeur revient à ceux qui contrôlent les intrants rares (Nvidia, TSMC, les fabricants de mémoire et ASML en amont), ainsi qu’à ceux qui peuvent faire fonctionner les modèles à très grande échelle et à moindre coût (les hyperscalers). Selon cette logique, la recherche de pointe devient une source de pertes, tandis que les profits sont générés au niveau de l’infrastructure.
Il existe une deuxième branche à cet argument. Dans un nouvel essai, Arvind Narayanan et Akash Kapur (dont j’ai mentionné plus haut la thèse sur « l’IA en tant que technologie ordinaire ») soutiennent que les entreprises d’IA voient venir le piège de la banalisation et remontent la chaîne de valeur, vers des produits d’entreprise et des « travailleurs numériques » IA si profondément intégrés aux flux de travail d’une organisation que leur retrait deviendrait d’un coût prohibitif. Dans cette branche, les modèles se banalisent, mais les laboratoires d’IA dominants (et les hyperscalers) en tirent quand même profit, en fidélisant leurs clients (les entreprises et le secteur public), qui ont du mal à s’en détacher.
Ces deux versions de cette trajectoire sapent les recommandations du scénario. Si les entreprises ne parviennent pas à échapper au piège, les capacités de pointe deviendront bon marché et abondantes, et leur accès — ce pour quoi le scénario propose que l’Europe paie si cher — n’aura plus besoin d’être sécurisé. Si les laboratoires réussissent, ils y parviendront en fidélisant leurs utilisateurs, et les recommandations du scénario feraient de l’Europe cet utilisateur fidélisé à l’échelle continentale. Dans les deux cas, la valeur durable réside dans l’infrastructure, la distribution et la couche d’entreprise. L’Europe renoncerait à ce qui devient précieux. Dans un cas, elle achète ce qui devient bon marché; dans l’autre, ce dont elle ne peut plus se passer.
Possibilité 3 : les modèles à poids ouverts restent suffisamment performants
Une troisième possibilité (partiellement incluse dans la thèse de la banalisation) est que les modèles à poids ouverts restent suffisamment performants, et que la voie menant à eux reste ouverte. Le scénario exclut cette trajectoire à deux reprises : il suppose que les modèles propres à l’Europe sont trop à la traîne pour avoir de l’importance et que tant Washington que Pékin interdisent les modèles ouverts. Il le faut : les poids ouverts traversent les deux versions de la trajectoire de marchandisation.
Une partie de cette hypothèse est justifiée. Tenter de devancer les laboratoires de pointe à la frontière dans un paradigme de type LLM est un défi colossal : les hyperscalers et les laboratoires de pointe contrôlent les intrants (talent, capital, puissance de calcul, données) et les canaux de distribution; entrer dans la course revient à s’engager dans une compétition où les chances sont structurellement défavorables. C’est également une critique courante de l’approche des « gigafactories » de l’UE, qui s’est étroitement focalisée sur la puissance de calcul pour l’entraînement des modèles de pointe, avec des ressources largement insuffisantes pour être réellement concurrentielle.
Mais accepter que l’Europe ne puisse pas remporter la course à la pointe de la technologie n’équivaut pas à accepter tout ce que « Europe 2031 » demande à l’Europe d’abandonner. Dans toutes les trajectoires où l’avance de la « frontière » n’est pas à la fois décisive, durable et précieuse, même les modèles situés derrière cette « frontière » valent la peine d’être développés, et l’Europe pourrait s’en approprier la propriété. Cela n’exige pas non plus de dépenser des milliards pour reproduire ce qu’OpenAI ou Anthropic ont construit. L’Europe pourrait entraîner des modèles plus modestes à partir de zéro. Elle pourrait reprendre des modèles à poids ouverts qui sont déjà proches de la « frontière » et les adapter à ses propres fins, acquérant ainsi le contrôle sur le résultat, ainsi que des compétences et de l’expertise au passage. Ou elle pourrait faire les deux, par mesure de précaution. Le fait est que je ne recommande pas l’une ou l’autre de ces voies en particulier. C’est simplement qu’elles existent, et que la politique de l’inévitabilité de ce scénario repose sur le fait que le lecteur ne les perçoive pas.
Ce qui nous amène à l’interdiction prévue par le scénario. En Europe, en 2031, tant Washington que Pékin interdisent les modèles à poids ouverts, et avec eux les voies que je viens de décrire. Le scénario a besoin de ce dispositif narratif, car sinon l’histoire se terminerait différemment. Aujourd’hui, les modèles à poids ouverts constituent la voie vers des solutions de rechange suffisamment performantes par rapport aux modèles propriétaires américains : leurs poids peuvent être téléchargés par n’importe qui, gratuitement, et exécutés sur le matériel de son choix. Le GLM 5.2, développé par la société chinoise Z.ai, égale ou se situe à quelques points près des offres actuelles d’OpenAI et d’Anthropic sur de nombreux tests de performance. De tels modèles ouverts pourraient être interdits. Mais ils pourraient aussi continuer d’exister.
Les modèles à poids ouverts sont au cœur de la stratégie de diffusion mondiale de la Chine; les interdire reviendrait pour Pékin à se priver de son instrument concurrentiel le plus efficace. Même si une interdiction venait à être imposée, les poids déjà publiés ne pourraient pas être retirés. Ceux-ci ne perdraient leur pertinence que si la frontière continuait de progresser à grands pas (et demeurait ou devenait le lieu où la valeur économique est générée).
Quelle que soit la trajectoire, l’Europe doit façonner ce marché
Ce que toutes ces trajectoires ont en commun, c’est qu’aucune d’entre elles ne rend soudainement l’Europe moins dépendante. Le marché de l’IA est structurellement concentré d’une manière difficile à défaire, quel que soit l’avenir qui se profile. La politique européenne en matière d’IA n’a sérieusement abordé ni l’ampleur de la dépendance de l’Europe, ni l’incertitude technique et économique liée à la trajectoire de l’IA.
Mais la concentration et l’incertitude ne signifient pas que le marché ne puisse pas être façonné.
Comme Leevi Saari le soutient depuis longtemps (et comme nous l’expliquerons également dans un prochain article publié par Tech Policy Press), les hyperscalers fonctionnent presque comme une politique industrielle privée, soutenant leurs écosystèmes grâce à une puissance de calcul subventionnée, à des garanties financières et à l’élargissement de coalitions privées. La question n’est donc pas de savoir si le marché sera façonné, mais par qui. La trajectoire est incertaine précisément parce qu’elle est encore en cours de définition; lequel de ces futurs se concrétisera dépend en partie de choix qui n’ont pas encore été faits. L’Europe devrait être l’un des acteurs qui les feront.
La banalisation des modèles dépend en partie du fait que les gros acheteurs exigent la portabilité ou acceptent le verrouillage (et du fait que la réglementation et son application permettent le changement de fournisseur). La pertinence des modèles à pondération ouverte dépend en partie du fait que des acteurs disposant de ressources continuent de les développer, et du fait que les marchés publics contribuent à créer une demande pour ceux-ci. Que la migration des laboratoires vers les niveaux supérieurs de la pile aboutisse à un enracinement dépend de la question de savoir si les exigences d’interopérabilité interviennent avant ou après le durcissement des barrières à l’entrée. Que la couche d’orchestration — le logiciel qui détermine de plus en plus quel modèle sera appelé — devienne un nouveau goulot d’étranglement dépend de la question de savoir si les entreprises adoptent les piles groupées des hyperscalers et des laboratoires d’IA ou insistent pour utiliser des outils indépendants et multimodèles (et si les autorités de la concurrence traitent ce regroupement comme une vente liée). Quant à savoir si une technologie allant au-delà du paradigme des LLM parviendra un jour à mûrir pour devenir une solution de rechange, cela dépendra de qui financera la recherche à long terme que la course à la mise à l’échelle évince.
Prenons l’exemple du calcul d’inférence. Les fournisseurs de services en nuage européens sont confrontés à un problème de l’œuf et de la poule : sans demande pour l’exécution des modèles à poids ouvert, même les plus volumineux, ils ne peuvent justifier d’investir dans une infrastructure adaptée à l’IA, et sans cette infrastructure, la demande se tourne vers les hyperscalers (voir notre autre article de Tech Policy Press à ce sujet). C’est là un autre exemple de l’importance cruciale des marchés publics pour créer des solutions de rechange européennes sur un marché capturé. Il ne s’agit pas de forcer les entreprises et le secteur public à utiliser une technologie de qualité inférieure; c’est un levier nécessaire, parmi tant d’autres, pour créer les conditions qui réduiront la dépendance de l’Europe à long terme.
L’Europe ne peut évidemment pas dicter l’orientation du marché de l’IA. Mais elle n’en est pas non plus une simple spectatrice.
Partie V : L’IA comme état d’exception permanent
Ce qui me ramène à « Europe 2031 » et à la raison pour laquelle il ne s’agit pas d’un simple pari, mais d’un pari politiquement risqué. Aucune des hypothèses fondamentales sur lesquelles repose ce scénario n’est établie. Et pourtant, le scénario exige des mesures radicales, suspendant les normes, comme si elles l’étaient, et c’est là que son aspect politique commence à me préoccuper. Cela ne fonctionne que si l’on a des convictions très précises quant à la trajectoire de l’IA. Et même dans ce cas, il existe plusieurs façons de réagir.
La frontière est mince entre prendre au sérieux un véritable défi et suspendre toute politique ordinaire. La plupart des lecteurs, bien moins au fait du degré d’incertitude qui sous-tend les prémisses du scénario, n’en retireront que de la peur.
Les mesures préconisées (capital d’État à l’échelle d’un temps de guerre, zones économiques spéciales, simplification des procédures d’autorisation, filtrage des investissements) concentrent le pouvoir exécutif et nécessiteraient sans doute de contourner les processus démocratiques. Le scénario aborde certes cette question, alors que le protagoniste de la Commission se tourmente sur ce qui aurait pu être fait.
Mais la rhétorique du scénario reste conçue pour inspirer des mesures drastiques, notamment l’assouplissement du droit du travail et d’autres protections durement acquises, et alimente un discours plus large selon lequel la progression inévitable de l’IA justifie la suspension de toutes les règles habituelles : un état d’exception permanent. Tout cela risque de créer la crise de légitimité qu’il évoque ailleurs, sans jamais vraiment dire à voix haute ce qui reste tacite. Dans le monde dépeint par ce scénario, l’Europe doit choisir entre la démocratie (lente, inefficace) accompagnée d’un effondrement économique, et une politique par décret qui apporte bienveillamment une certaine valeur économique en accordant à l’Europe un accès à des modèles de pointe. Qui en profite exactement, comment la richesse est-elle répartie, et comment tout cela s’accorde-t-il avec l’énorme coût environnemental d’un déploiement massif de ressources informatiques? Telles sont les questions auxquelles le scénario n’apporte jamais de réponse.
Pour les décideurs politiques dans une démocratie, la volonté du peuple est bien plus qu’un simple projet de communication. Le scepticisme du public n’est pas une erreur de jugement à gérer; l’ignorer risque de saper davantage la légitimité du projet démocratique lui-même. Je crains sincèrement que les milliards dépensés dans un pari sur l’IA qui ne porte pas ses fruits ne renforcent encore davantage la méfiance envers les institutions politiques mêmes dont nous avons le plus besoin en ce moment.
L’élaboration de politiques fondées sur des données probantes ne peut tout simplement pas prendre des décisions de cette ampleur en se basant sur un seul scénario. J’ai récemment entendu des décideurs politiques établir des parallèles avec la COVID-19 (et le scénario recourt précisément à cette analogie dans ses dernières pages). L’idée étant que des mesures décisives et sans précédent étaient également nécessaires pendant la pandémie, sur la base d’informations partielles — même si la population n’était pas toujours pleinement d’accord. Mais l’IA est catégoriquement différente. Il ne s’agit pas ici de virologie ni de santé publique; il s’agit d’hypothèses sur la trajectoire de l’IA et de suppositions quant à la manière dont celles-ci interagissent avec l’économie et la géopolitique. C’est une question profondément politique, et le fait de traiter des suppositions comme des faits dépolitise ce qui devrait en réalité être un débat.
Partie VI : Le radicalisme, mal orienté
Vu sous cet angle, le défaut le plus profond d’Europe 2031 ne réside pas dans une prémisse particulière, mais dans le fait qu’il traite l’évolution du marché comme une force de la nature à laquelle l’Europe ne peut que se soumettre aux meilleures conditions possibles. Il exige alors des mesures extraordinaires comme prix de cette soumission; des mesures que l’Europe n’envisagerait pas en temps normal, ce qui explique pourquoi l’avenir doit être présenté comme s’il était déjà décidé. Tout cela en traitant un public profondément sceptique comme s’il avait simplement besoin de discours plus positifs sur l’IA.
Mon objection ne porte pas sur l’ampleur de l’ambition du scénario. L’Europe devrait être capable d’une action radicale et des années de prudence n’ont manifestement pas porté leurs fruits. L’objection porte sur son orientation : le scénario adopte le langage de l’urgence pour l’achat de puces américaines et le partenariat avec des hyperscalers américains, mais considère qu’une réduction sérieuse de la dépendance vis-à-vis de ces derniers est soit impossible, soit trop perturbatrice pour être tentée. Pourtant, rien n’empêche de faire preuve de radicalisme dans l’autre sens : le ton de guerre propre au scénario, qui met l’accent sur la dépendance de l’Europe plutôt que de l’approfondir, constitue un programme parfaitement cohérent, mais ce n’est tout simplement pas celui que ses auteurs ont choisi de rédiger.
Et puisque nous envisageons déjà l’inédit, pourquoi ne pas consacrer ce capital politique à ce qui est véritablement inédit : une économie dont les gens ordinaires tirent réellement profit, plutôt qu’une économie où la richesse se concentre entre les mains d’une poignée de personnes? Le véritable choix qui s’offre à l’Europe n’est pas entre le pari de ce scénario et l’inaction. Il s’agit d’un choix entre un radicalisme qui accentue la dépendance et un radicalisme qui crée un avenir dont les gens se réjouissent sincèrement, et non un avenir vers lequel ils sont poussés par la peur.
Merci aux très nombreuses personnes brillantes qui ont apporté des commentaires et des critiques précieuses sur les différentes versions de ce texte : Felix Sieker, Soizic Pénicaud, Max von Thun (ne manquez pas cette excellente critique d’Europe 2031), Zuzanna Warso, Alek Tarkowski, Maximilian Gahnz, Johanna Prüssing, Donncha, Julia Heckman, ainsi que les nombreuses conversations avec Leevi Saari. Toutes les erreurs sont de mon fait.
Et merci à l’AI Renaissance de cette année de m’avoir offert un espace de réflexion et de débat.
Liste évolutive des articles traduits par Gilles en vrac
Les caractères gras dans le texte sont de l’auteur.e et de Gilles