La bataille de l’IA aura bien lieu

Et si la véritable menace de l’IA n’était pas Skynet ? Derrière les mises en garde des géants américains se joue une bataille beaucoup plus immédiate : celle de l’argent et de la concurrence chinoise.

Par Christopher Dembik, Senior Investment Adviser

La bataille de l’IA ne se jouera pas seulement sur la technologie, mais aussi sur son coût. Et sur ce terrain, le modèle américain est désormais directement concurrencé par la Chine.

Jouer à se faire peur

Ces dernières semaines, plusieurs grands noms de l’IA, parmi lesquels Dario Amodei, patron d’Anthropic, Sam Altman, patron d’OpenAI, et Elon Musk, ont mis en garde contre les risques liés au développement trop rapide de l’intelligence artificielle. Certains chercheurs sont allés encore plus loin en évoquant ouvertement un risque pour la survie de l’humanité.

De quoi faire craindre un scénario à la Skynet, du nom de l’intelligence artificielle militaire fictive de la saga Terminator qui devient autonome, échappe au contrôle de ses créateurs et déclenche une guerre contre l’humanité. Faut-il paniquer ?

Les problèmes de sécurité liés à l’IA sont bien réels. Mais, pour l’instant, les modèles restent largement dépendants de l’intelligence humaine, et cela devrait encore être le cas pendant un bon bout de temps.

Selon nous, derrière ces inquiétudes se cachent surtout des considérations beaucoup plus terre à terre : l’argent et la concurrence. Jusqu’à présent, les géants de l’IA parviennent sans difficulté majeure à financer leurs gigantesques besoins en capitaux, qui sont nécessaires pour construire des centres de données, notamment en s’endettant sur le marché obligataire. La demande des investisseurs est là, et c’est assez logique. Pourquoi acheter un bon du Trésor américain rapportant 5 % lorsqu’à maturité comparable, une entreprise comme Meta (ex-Facebook) peut offrir 6 à 7 %, avec un risque perçu comme relativement faible ?

Mais à partir de 2027, la situation pourrait se tendre. Nous allons assister à une véritable course à la liquidité. Nous estimons que les hyperscalers pourraient devoir emprunter près de 440 milliards de dollars sur le marché obligataire – soit environ deux fois plus qu’aujourd’hui. Dans le même temps, les États auront eux aussi des besoins de financement considérables. Pour les États-Unis, il est question de plusieurs milliers de milliards de dollars de dette arrivant à maturité. Cette concurrence pour attirer les capitaux risque de faire grimper le coût du financement. Les géants de la tech ont donc tout intérêt à ralentir quelque peu la course aux investissements.

La concurrence chinoise

D’autant que les acteurs américains sont désormais confrontés à la montée en puissance du modèle chinois. Celui-ci repose sur une logique relativement simple : mettre les acteurs locaux en concurrence afin de favoriser l’émergence de modèles toujours plus performants et moins coûteux. Les résultats sont là : les modèles open source chinois sont en moyenne 20 à 30 % moins chers que les modèles propriétaires américains, pour des performances souvent assez proches du point de vue de l’utilisateur. C’est notamment le cas de DeepSeek 4.1 Flash, dont les capacités sont comparables à celles de Fable 5.1 d’Anthropic.

Cette dynamique fait écho aux travaux de Philippe Aghion sur l’innovation et à la relation en U inversé entre concurrence et innovation. Une concurrence insuffisante favorise la création de rentes et réduit progressivement les incitations à innover. À l’inverse, une concurrence excessive peut également décourager l’innovation en réduisant trop fortement les bénéfices que les entreprises peuvent espérer en tirer.

C’est précisément l’une des différences entre les modèles chinois et américain. L’essor technologique de la Chine repose sur un environnement dans lequel les entreprises sont soumises à une pression concurrentielle permanente et disposent d’une capacité limitée à extraire durablement des rentes. Les États-Unis sont de plus en plus confrontés au problème inverse : une forte concentration du marché permet aux entreprises dominantes de dégager des profits considérables – pour le plus grand bénéfice des actionnaires – mais potentiellement au prix d’une moindre pression concurrentielle.

Troisième voie européenne

Entre le modèle américain et le modèle chinois, il existe probablement un espace pour les entreprises européennes d’intelligence artificielle.

L’Europe ne gagnera vraisemblablement pas la bataille de l’IA en cherchant à reproduire à l’identique ce que les États-Unis font. L’écart de moyens est tout simplement trop important. Les États-Unis concentrent l’essentiel des investissements privés mondiaux dans l’IA et disposent d’une infrastructure sans équivalent. Selon le Stanford AI Index 2026, ils comptent plus de 5 400 centres de données – soit plus de dix fois le nombre de n’importe quel autre pays.

La course aux modèles propriétaires toujours plus puissants est également devenue extraordinairement capitalistique. Le développement des capacités de calcul mondiales s’accélère. Elles ont progressé en moyenne de 3,3 fois par an depuis 2022. Dans ce contexte, vouloir concurrencer frontalement les hyperscalers américains sur la taille des modèles, des centres de données et des investissements reviendrait pour l’Europe à entrer dans une course où elle part avec plusieurs longueurs de retard.

Mais l’évolution technologique pourrait justement rendre cette stratégie moins indispensable. Les modèles ouverts progressent rapidement et réduisent l’écart avec les modèles propriétaires. La Chine en apporte déjà la démonstration. Malgré des investissements très inférieurs à ceux des États-Unis et les restrictions d’accès aux puces les plus avancées, ses meilleurs modèles se rapprochent désormais des performances des leaders américains, tout en mettant beaucoup plus l’accent sur l’efficacité et le coût. Cette pression concurrentielle montre qu’en matière d’IA, dépenser toujours davantage n’est peut-être pas la seule voie possible.

C’est précisément là que l’Europe peut trouver sa place : des modèles ouverts, moins coûteux, spécialisés et facilement adaptables aux besoins des entreprises. L’objectif ne serait pas nécessairement de construire le modèle généraliste le plus puissant au monde, mais de développer des modèles suffisamment performants pour répondre aux besoins concrets de l’industrie, de la finance, de la santé ou encore de l’automobile.

Cette approche correspond d’ailleurs davantage à la structure de l’économie européenne. L’Europe dispose de grands groupes industriels, de données sectorielles de qualité et d’un tissu important de PME et d’ETI qui n’ont pas forcément besoin d’un modèle à plusieurs centaines de milliards de paramètres. Elles ont surtout besoin de modèles fiables, peu coûteux, personnalisables et capables d’être déployés sur leurs propres infrastructures afin de conserver la maîtrise de leurs données.

L'essentiel à retenir

• Le modèle américain de l’IA devient extrêmement capitalistique : à partir de 2027, les hyperscalers pourraient être confrontés à une compétition beaucoup plus forte pour attirer les capitaux.
• La Chine oppose un modèle fondé sur la concurrence, les modèles ouverts et la maîtrise des coûts, capable de réduire progressivement l’écart avec les modèles propriétaires américains.
• L’Europe peut chercher une troisième voie, davantage tournée vers des modèles ouverts, spécialisés et moins coûteux, adaptés aux besoins concrets des entreprises.

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