Donald Trump a déclaré, après un sommet en Corée du Sud avec son homologue chinois Xi Jinping, avoir convenu de réduire les droits de douane sur les produits chinois à 47 %, en échange de garanties de Pékin concernant l’approvisionnement en terres rares et l’achat de soja américain.
France 24, 30 octobre 2025
Je suis intervenu sur France 24 sur le vide politique français et la petite musique délétère sur l’arrivée du FMI, alors que le débat sur la dette fait l’impasse sur les questions de fond, économiques, technologiques et éducatives. Cliquer sur l’image pour accéder à la vidéo.
Je suis intervenu hier sur France Info TV : Derrière la menace de chaos, Trump parvient à imposer un nouveau paradigme de protection douanière, unilatérale. Ces tarifs sont certes modérés, mais accompagnés d’une litanie d’exigences consistant à creuser les dépendances de ses partenaires en matière numérique, militaire et énergétique. L’Europe brade son avenir technologique pour sauver les meubles de ses exportateurs historiques.
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L’ultraconcentration dans la conception et la production de semi-conducteurs pour l’IA, autour de Nvidia et TSMC, attise la convoitise des géants numériques, ultradépendants à cet égard. Pour autant, le rattrapage s’annonce difficile, malgré la mobilisation d’acteurs étatiques.
L’explosion de l’intelligence artificielle repose sur deux piliers de natures différentes : d’un côté l’élaboration de modèles de langage géants façon GPT et, de l’autre, une puissance de calcul spectaculaire avec des processeurs dédiés. Ceux-ci sont conçus notamment par l’omniprésent géant Nvidia, et fabriqués par une poignée resserrée d’acteurs, avec le taïwanais TSMC en particulier. Modèles d’IA et semi-conducteurs nécessitent des investissements gigantesques et des compétences de pointe. Pour autant, il s’agit de deux mondes qui coopèrent étroitement certes, mais en répondant à des exigences très différentes.
Sur le plan de l’élaboration des modèles, les géants numériques étatsuniens tels que Microsoft, Meta et Google disposent de toutes les ressources technologiques, économiques et politiques pour dominer le secteur, en interne et au moyen d’acquisitions/partenariats. Ce dernier aspect leur permet même de domestiquer la diversification que l’on observe avec l’explosion de l’open source, c’est-à-dire des modèles diffusés librement et réutilisables par tous. Bien que l’open source permette à tout un écosystème de l’IA d’exister, il n’est pas exactement à voir comme l’arme de David contre Goliath, car les géants eux-mêmes y sont très investis. Les modèles de langage LLaMa de Meta sont, par exemple, open source. De plus, le poids financier et l’emprise de la Big Tech sont tels que l’on voit les acteurs indépendants entrer dans leur orbite les uns après les autres. La pépite française Mistral a récemment annoncé entrer dans le giron de Microsoft, en lui confiant la diffusion de son modèle le plus avancé, qui sera donc fermé. Les géants ont ainsi largement les moyens de garder la main sur le développement de modèles.
Pour autant, derrière la domination de ces mastodontes, l’importance des processeurs qui permettent la formation de ces modèles d’IA ne doit pas être sous-estimée. Elle est même le nerf de la guerre technologique actuelle et se trouve entre les mains de géants industriels d’un autre genre. Toute la scène de l’IA reste ultra-dépendante d’une chaîne de conception et de production de semi-conducteurs incroyablement concentrées, autour de Nvidia et de TSMC.
Un boom de la demande de semi-conducteurs dédiés à l’IA, et très peu de fournisseurs
Pour les géants numériques, l’autonomie en matière de semi-conducteurs reste un défi vis-à-vis duquel il reste délicat de se positionner. Après des années d’investissements, Nvidia a une position de quasi-monopole dans la conception de semi-conducteurs dédiés à l’IA. L’entreprise américaine a conçu l’année dernière 80 % de ce type de semi-conducteurs dans le monde.
Une fois la conception réalisée, Nvidia sous-traite leur fabrication à la taïwanaise TSMC, une des dix sociétés capables de les produire dans le monde. Nvidia est dite « fabless ». Dans cette industrie, la fabrication d’un semi-conducteur nécessite une ligne de production avec des caractéristiques propres (équipement de fabrication, test et emballement). Ces nouvelles lignes de production sont extrêmement coûteuses. Une usine flambant neuve (ou fonderie dans la terminologie du secteur) nécessite entre 15 et 20 milliards de dollars et au minimum deux ans de construction. Très peu d’acteurs économiques peuvent investir ces sommes colossales et surmonter la barrière à l’entrée sur ce marché des fonderies (« Fabs »).
Les États s’emparent du sujet au nom de la souveraineté technologique
Malgré l’énormité des investissements, certains acteurs se lancent ou reviennent sur ce marché comme l’américain Intel ou la japonaise Rapidus. Les fabricants déjà dans la course comme TSMC ou la sud-coréenne Samsung poursuivent leurs investissements pour tenter de conserver leurs parts de marchés. À la sortie du Covid-19, après une pénurie dans les semi-conducteurs, des États ont décidé de relancer leur soutien financier au secteur. Les « Chip Acts » se sont multipliés pour augmenter la capacité nationale de fabrication de semiconducteurs, renforcer la sécurité économique et garantir même en cas de crise des approvisionnements pour des usages militaires. Parmi ces pays, on retrouve les États-Unis en 2022 avec le Chips and Science Act (39 milliards de dollars), l’Union européenne avec le Chip Act (43 milliards en 2023), le Japon avec la création du conglomérat Rapidus et un plan de soutien (100 milliards de dollars pour Rapidus et les nouvelles usines TSMC sur 2023-2027), la Chine avec en 2023, le lancement de la phase 3 du fonds de garantie du gouvernement chinois dédié aux semi-conducteurs (46 milliards de dollars pour la période 2023-2027), la Corée du Sud avec un plan du gouvernement de 7,3 milliards de dollars. Du côté des États-Unis, l’effet d’entraînement des subventions publiques dans le secteur est notable. Les 39 milliards de dollars du Chips and Science Act ont encouragé une vague d’investissements privés de 200 milliards de dollars dépensés par des entreprises américaines et étrangères sur le sol américain.
De nouveaux entrants et une nouvelle échelle de financement
Jusqu’à ce que de nouvelles usines produisent plus de puces, l’offre n’arrivera pas à suivre la demande mondiale de puces dédiées à l’IA. D’où une hausse sensible des prix. Une GPU de Nvidia (H100) peut aller jusqu’à 40 000 dollars l’unité. Sa disponibilité est limitée, car, même en augmentant le volume de production, l’entreprise ne répond toujours pas aux besoins du marché. Certains utilisateurs et acheteurs de puces Nvidia s’inquiètent de la dépendance à un seul fournisseur. C’est le cas de Sam Altman, le PDG d’OpenAI, car le manque de puces dédiées à l’IA risque de freiner le développement de sa propre entreprise. Pourquoi ne pas essayer de créer son propre outil industriel pour rétablir ce déséquilibre offre-demande ? C’est la logique de tout nouvel entrant dans un secteur en très forte croissance. Sam Altman a multiplié les rendez-vous auprès des fabricants et des fonds d’investissement depuis plusieurs mois. Dans ses premières estimations, il évoquait une recherche d’investissement (extravagante) de 7 000 milliards de dollars pour construire un nouveau pan de l’industrie des semi-conducteurs. Le projet est toujours en cours. Et Altman n’est pas le seul. Les initiatives fleurissent. Apple travaille avec TSMC pour fabriquer des puces d’IA. Le patron du groupe japonais, SoftBank, Masasyoshi Son, veut transformer son groupe en une puissance de l’IA. Son tout dernier projet est de permettre à sa filiale ARM de créer une nouvelle division de puces IA. Un prototype sera testé au printemps 2025 et la production de masse devrait démarrer à l’automne 2025. De son côté, Nvidia maintient son avance technologique sur un marché en croissance accélérée. Selon le centre de recherche Precedence Research of Canada, le marché mondial devrait atteindre 100 milliards de dollars en 2029 et 200 milliards de dollars en 2032.
Cette pénurie d’un nouveau genre invite les géants numériques à se positionner sur le créneau, suivant des styles différents. Face à ces ambitions, Nvidia continue inlassablement à se positionner pour faire toujours mieux, et notamment mieux que ce que les géants pourront probablement faire en matière de conception de processeurs dédiés à l’IA. Les géants numériques se retrouvent pris dans un étau industriel qui leur sera difficile de surmonter. L’horizon d’une concurrence mondiale équilibrée où toutes les grandes zones parviendraient à se positionner reste encore plus lointain et incertain. Au-delà de leurs intérêts propres, l’ultraconcentration des semi-conducteurs dédiés à l’IA pointe un risque de résilience industrielle très concret pour toute la chaîne jusqu’aux utilisateurs finaux. En cela, la diversification est un enjeu politique majeur.
Cette analyse a été écrite avec Estelle Prin et initialement publiée par l’IRIS.
L’entrée de la startup française Mistral AI dans le giron de Microsoft suscite des critiques politiques en Europe. En championne de l’open source, l’entreprise avait récemment milité pour un assouplissement de l’AI Act, avant d’annoncer son revirement vers un modèle fermé. Pour autant, son succès technique dans le développement de modèles fondamentaux, avec des moyens limités, démontre le potentiel de rattrapage de l’Europe, et de divers acteurs mondiaux. Pour atteindre une certaine autonomie, il resterait cependant à surmonter une difficile équation économique, qui pousse les startups les plus prometteuses dans les bras de la Big Tech.
Le succès de Mistral AI pointe la capacité de rattrapage technique dans la course à l’intelligence artificielle (IA)
De nombreux observateurs avaient tendance à penser que l’Europe devait se cantonner à un rôle d’utilisateurs des modèles d’IA américains pour développer divers types d’usage et d’applications. Sur le plan technique, le succès de Mistral confirme l’opportunité d’une IA relativement économe au regard de ce que fait la Big Tech en termes d’utilisation de données, de moyens financiers et humains.
Mistral AI est parvenu en quelques mois à développer des modèles d’IA qui talonnent en performance ceux d’OpenAI, Google et Meta, avec des moyens certes conséquents, mais incroyablement plus limités que ceux des géants américains. Cela est particulièrement marquant sur le plan des effectifs, avec sa trentaine d’employés. Il s’agit d’une prouesse de la part de cette équipe, mais cela éclaire aussi la nature de la technologie qui sous-tend l’explosion de l’IA générative.
En plus de nouvelles architectures de réseaux de neurones (transformers), les progrès spectaculaires de l’IA depuis une petite décennie sont surtout liés à l’utilisation d’une quantité de données et d’une capacité de calcul phénoménales. Tout en prenant cette vague d’explosion quantitative, Mistral creuse aussi le sillon d’une ingénierie d’IA plus fine, qui lui a permis de s’établir sur la scène mondiale en un temps record.
Dans un contexte de crise éducative et de désindustrialisation aiguë, il reste possible de mobiliser des compétences issues des meilleures formations, pour rivaliser avec les géants technologiques mondiaux. Au-delà même de l’enjeu de l’autonomie européenne, ce constat technique est riche d’enseignements sur la course mondiale dans le domaine. Le rattrapage et la concurrence dans l’IA sont possibles, à condition d’offrir les capacités de financement, mais aussi de débouchés, dans la durée.
L’entrée de Mistral dans le giron de Microsoft illustre la difficile équation économique d’une IA indépendante et ouverte
Après s’être présentés en champions des modèles ouverts, open source, réutilisables par tous, les dirigeants de Mistral ont décidé que leur nouveau modèle le plus performant serait fermé, qui plus est suivant un accord de distribution avec Microsoft, qui prend au passage une participation dans l’entreprise. La voie de l’open source avait propulsé la probabilité de l’entreprise auprès des développeurs, en parallèle d’autres modèles ouverts comme LLaMa de Meta, face au modèle désormais radicalement fermé de la malnommée OpenAI.
D’ailleurs, c’est précisément sur la base de cette évolution qu’Elon Musk, qui avait participé au lancement d’OpenAI, a récemment annoncé poursuivre l’entreprise de Sam Altman en justice. Derrière l’ironie des attaques de l’exubérant milliardaire, il est vrai que, comme en témoigne sa structure labyrinthique, OpenAI présente un fossé entre sa vocation initiale, fondée sur l’open source et la recherche, et sa finalité actuelle, purement commerciale. La question de l’emprise de la Big Tech sur l’IA est particulièrement sensible pour l’Europe mais se pose évidemment aussi aux États-Unis.
Comme pour OpenAI, l’accord de Mistral avec Microsoft entérine son succès technique et sa popularité. L’entreprise française lance d’ailleurs un chabtbot, nommé « Le Chat », sur le modèle de ChatGPT. Cependant, ce partenariat enterre, pour l’heure, le rêve d’une IA européenne open source et indépendante.
Au-delà des attaques virulentes des derniers jours contre les dirigeants de l’entreprise, il convient de s’interroger sur l’environnement économique européen. Le problème reste celui des perspectives de développement, de financement et de débouchés commerciaux nécessaires à un positionnement de pointe dans le numérique. Ces difficultés et la puissance de frappe des géants numériques amènent irrémédiablement les startups qui réussissent à entrer dans leur orbite. C’est cet aspect économique qui a transformé la prouesse technique de Mistral, qui aurait pu marquer un tournant vers l’autonomie, en déconvenue stratégique pour l’Europe.
Au-delà de la défiance face au lobbying, une approche flexible de la réglementation de l’IA reste indispensable
L’AI Act répond à un besoin évident de réglementation et d’encadrement des risques liés à l’IA. Pour autant, sa genèse compliquée a rendu les éléments de l’accord particulièrement tortueux. Ses auteurs avaient manqué la révolution de l’IA générative et se sont lancés dans un travail titanesque d’adaptation l’an dernier.
L’idée de se positionner en gendarme numérique du monde, en se souciant trop peu de l’offre technologique du continent, pose en elle-même un risque existentiel à l’économie européenne et à son autonomie compétitive. Surtout, avec sa difficile application aux évolutions techniques futures, l’AI Act risque plutôt de servir les intérêts de la Big Tech, qui a les moyens d’aborder ces labyrinthes réglementaires. L’entrée de Mistral dans l’orbite de Microsoft semble en fait plutôt le confirmer.
Mistral avait milité fermement, à la fin de l’année passée, pour l’assouplissement de l’AI Act, en particulier en ce qui concerne les modèles fondamentaux d’IA générative open source. On peut naturellement penser que l’entreprise avait alors déjà envisagé son virage vers un modèle fermé, en partenariat avec Microsoft. Pour autant les concessions consenties en réponse aux objections des gouvernements français et allemand, défendant leurs entreprises nationales comme Mistral et Aleph Alpha, concernaient surtout l’open source, qui bénéficiera ainsi d’une plus grande latitude. Bien que l’on puisse déplorer le revirement de Mistral, son lobbying a surtout débouché sur un assouplissement de l’AI Act qui pourrait, à certaines conditions économiques, encourager l’émergence future de ses propres concurrents open source.
Ce texte a été initialement publié par l’IRIS.
Le marché haussier de près de 13 ans semble toucher à sa fin pour les entreprises dans le secteur des technologies. Quelles sont les raisons qui conduisent à l’effondrement des valorisations d’entreprises du secteur de la Tech ?
Le Nasdaq a été multiplié par dix entre début 2009 et fin 2021, le S&P 500 par un peu plus de cinq. Il était difficile d’imaginer, quand la Fed s’est mise à l’ultra relance monétaire (suivie plus ou moins tardivement par ses diverses consœurs des pays développés) que le monde irait de politique de gestion de crise en politique de gestion de crise pendant plus d’une décennie. La méthode de la relance monétaire massive est devenue, au fil des ans, monolithique, en gonflant des bulles considérables. (suite…)
