L’IA n’est plus une application, mais le nouveau cloud
Arthur Mensch n’a pas décrit l’intelligence artificielle comme une technologie parmi d’autres. Il a défendu une thèse plus structurante : les services numériques de demain se confondent désormais avec l’IA. Le cloud moderne n’est plus seulement une infrastructure de stockage et d’exécution ; il devient l’espace où tournent les modèles, les agents, les applications métiers et les systèmes automatisés. Dans cette logique, perdre la bataille de l’IA revient à perdre celle du cloud, donc une part décisive de l’infrastructure numérique.
Cette lecture sort l’IA du registre des usages visibles. Les assistants conversationnels, les générateurs de texte, les outils de code ou les agents métiers ne sont que la façade. La bataille se joue plus bas, dans les couches matérielles et économiques : accès au calcul, capacités électriques, semi-conducteurs, data centers, contrats publics, marchés de capitaux, gouvernance des modèles. L’Europe ne joue donc pas une simple course à l’innovation logicielle. Elle affronte une recomposition industrielle du numérique.
Transformer l’électron en token
La formule la plus éclairante de l’audition tient dans cette économie de transformation : l’IA convertit de l’énergie en tokens. Derrière l’apparente immatérialité des modèles, une chaîne de production très physique s’impose. Il faut de l’électricité, des machines, des bâtiments, des puces, des ingénieurs, des capitaux, puis des clients capables d’acheter cette intelligence automatisée à grande échelle.
Selon la synthèse de l’audition, le token (fragment de texte, de code, de chiffre ou d’image) devient l’unité économique de base, facturée autour de 1 à 3 euros par million. À l’autre extrémité de la chaîne, les besoins se comptent en gigawatts et en dizaines de milliards d’investissements, avec un ordre de grandeur de 50 milliards de dollars sur cinq ans pour un gigawatt de capacité.
L’IA rejoint ainsi les logiques de l’industrie lourde. La matière première change, mais la mécanique demeure : énergie, transformation, infrastructures, capitaux fixes, amortissement, débouchés commerciaux. Une économie qui importera demain massivement ses tokens importera aussi une partie de sa productivité, de sa sécurité et de ses marges.
L’avantage français peut devenir une dépendance organisée ailleurs
Dans cette nouvelle industrie du calcul, la France possède un atout rare : une électricité largement décarbonée, appuyée sur le nucléaire. Selon la synthèse, Arthur Mensch évoque environ 90 TWh par an de surplus nucléaire mobilisable. Dans un monde où les modèles d’IA consomment toujours plus de calcul, cet avantage ne relève plus seulement de la politique énergétique. Il devient une ressource stratégique.
L’alerte porte sur le calendrier. La synthèse rapporte une fenêtre d’investissement d’environ deux ans, avant que les capacités électriques disponibles ne soient réservées ou captées par d’autres acteurs. Les entreprises américaines, confrontées à des tensions sur leurs propres capacités énergétiques, regardent vers l’Europe. Sans décision rapide, l’électricité française risque d’alimenter des infrastructures dont la gouvernance, la valeur et les marges seront contrôlées ailleurs.
Le scénario serait absurde, mais parfaitement plausible : la France fournirait l’énergie, accueillerait les data centers, assumerait les contraintes locales et les débats environnementaux, tandis que d’autres conserveraient les modèles, les clients, les profits et la position de force. Dans cette hypothèse, l’avantage énergétique ne construirait pas la souveraineté numérique. Il financerait sa dépendance.
La commande publique dira si l’Europe est sérieuse
Arthur Mensch insiste sur un levier souvent cité, rarement utilisé à la hauteur des enjeux : la commande publique. Selon la synthèse, elle représente environ 50 % du PIB européen, mais elle ne sert pas encore suffisamment à structurer une offre technologique locale. Mistral AI réalise déjà une partie de son chiffre d’affaires avec le secteur public, mais l’adoption par les administrations centrales reste lente.
Le sujet n’est pas une préférence nationale déguisée. Dans l’IA, un acteur industriel a besoin d’un marché, de revenus récurrents, de cas d’usage critiques et de références solides. Les États-Unis ont bâti une partie de leur puissance technologique avec l’appui de la commande publique, de la défense et de la recherche fédérale. L’Europe continue souvent d’acheter les solutions dominantes tout en dénonçant la domination qu’elle entretient.
La souveraineté numérique se mesure moins dans les communiqués que dans les bons de commande. Une administration qui choisit par réflexe les fournisseurs déjà installés réduit son risque apparent à court terme, mais renforce sa dépendance à long terme. Le choix d’un logiciel, d’un cloud ou d’un modèle n’est plus seulement un achat informatique. Il devient un arbitrage industriel.
Réguler un marché dominé par d’autres ne suffit pas
Le diagnostic de Mensch vise aussi la fragmentation européenne. Les entreprises technologiques doivent composer avec des cadres fiscaux, sociaux et réglementaires éclatés, des cycles d’achat publics lents et des marchés de capitaux moins profonds. À ces obstacles s’ajoute l’empilement des règles : RGPD, droit d’auteur, AI Act. Certaines protections sont nécessaires, mais leur coût pèse plus lourdement sur les nouveaux entrants que sur les géants déjà installés.
Le paradoxe européen tient là : plus la conformité devient complexe, plus les grands acteurs disposent d’un avantage. Ils ont les équipes juridiques, les moyens financiers, les infrastructures et les clients captifs. Les jeunes entreprises, elles, avancent dans un marché fragmenté où chaque pays ajoute ses procédures, ses habitudes et ses seuils de prudence.
L’enjeu n’est donc pas d’opposer régulation et innovation. Il consiste à éviter une situation où l’Europe encadre très finement un marché qu’elle ne maîtrise pas. Une règle protège lorsqu’elle s’accompagne d’un marché, d’une demande publique, d’un accès au capital et d’une capacité de passage à l’échelle. Sans cela, elle devient une barrière de plus pour ceux qui tentent d’émerger.
Le risque touche déjà la défense et la cybersécurité
L’audition rappelle que l’IA n’est pas seulement un sujet de compétitivité. Elle entre dans les centres opérationnels, le renseignement, la cyberdéfense, l’analyse de vulnérabilités et les systèmes militaires. Selon la synthèse, Arthur Mensch insiste notamment sur la nécessité de maîtriser l’IA de bout en bout pour garantir une dissuasion conventionnelle, dans un contexte marqué par l’usage massif de drones par la Russie.
Cette dimension change la nature du choix technologique. Dépendre de modèles étrangers pour analyser du code sensible, détecter des failles ou assister des décisions critiques ne revient pas à sélectionner un fournisseur parmi d’autres. Cela introduit une dépendance au cœur de fonctions régaliennes, là où l’État ne peut pas se contenter d’être client.
La question culturelle s’ajoute à la question militaire. Les modèles portent des représentations, des arbitrages éthiques, des biais politiques et des normes implicites. Importer exclusivement des modèles américains ou chinois revient aussi à importer des visions du monde, intégrées dans des outils appelés à écrire, classer, décider, orienter et automatiser.
Deux députés pour entendre une alerte de cette ampleur
Dans ce contexte, la faible présence parlementaire rapportée n’est pas le centre du sujet, mais elle devient difficile à ignorer. Une commission d’enquête consacrée aux vulnérabilités numériques entend le dirigeant d’un des rares acteurs européens crédibles dans l’IA, sur des enjeux d’énergie, de commerce extérieur, de défense, de commande publique et d’indépendance industrielle. Selon le constat transmis, seuls deux députés étaient présents en plus des représentants de la commission.
L’image embarrasse parce qu’elle révèle un écart entre l’importance proclamée de l’IA et l’attention accordée à ses conditions matérielles. Les débats publics s’enflamment lorsque l’IA touche l’école, les artistes, l’emploi ou les deepfakes. Ils deviennent plus rares lorsqu’il faut parler de gigawatts, de permis de construire, de contrats publics, de marchés de capitaux ou de dépendance aux fournisseurs.
Or la puissance numérique se construit précisément dans ces zones peu spectaculaires. Celui qui contrôle les centres de calcul, l’énergie, les modèles et les canaux de distribution ne contrôle pas seulement une technologie. Il contrôle les conditions économiques de son usage.
L’Europe a des atouts, mais pas le luxe de temporiser
La synthèse de l’audition débouche sur un agenda clair : unifier les marchés européens, accélérer les infrastructures de calcul, réserver des capacités énergétiques pour les acteurs stratégiques, utiliser la commande publique comme levier de R&D, alléger les obstacles qui freinent le passage à l’échelle et maintenir la valeur ajoutée en Europe. Rien de cela ne relève d’un supplément d’âme numérique. Il s’agit du socle industriel de l’économie à venir.
Arthur Mensch a formulé une alerte froide : l’Europe dispose encore de talents, d’énergie et d’un début d’écosystème, mais le temps joue contre elle. Si elle ne transforme pas rapidement ces atouts en infrastructures, en commandes et en capitaux, elle importera demain une part croissante de son intelligence automatisée. Elle ne perdra pas seulement des parts de marché. Elle perdra une capacité à décider.
Le message central de l’audition tient en une équation simple : l’IA devient le nouveau cloud, le cloud devient une industrie énergétique, et l’énergie européenne attire déjà les puissances qui manquent de capacités. La France aime rappeler qu’elle a de l’électricité décarbonée. Encore faut-il qu’elle serve à autre chose qu’à faire tourner la dépendance des autres.
Augustin GARCIA
