Entretien avec Atlantico sur les investissements dans les infrastructures physiques de l’IA en France, à l’occasion des annonces du sommet Choose France 2026 (extraits).
Les annonces faites à Choose France sont-elles le signe que la France est en train de gagner la bataille de l’IA, ou seulement celle des data centers ? Derrière le total de 93 milliards d’euros annoncés, que représente réellement, pour le volet IA, la création de technologies, de modèles et de propriété intellectuelle, par rapport aux infrastructures ?
Ces investissements ne signent pas une victoire décisive de la France dans la course de l’IA, mais ils la placent au cœur des infrastructures qui la sous-tendent en Europe. Ils s’accompagnent de retombées industrielles, même si la création de propriété intellectuelle reste largement entre les mains de ces acteurs internationaux. Le défi sera de transformer cette attractivité en leviers pour développer l’industrie nationale.
En pleine crise énergétique, avec son électricité largement décarbonée et son réseau électrique stable, la France devient un centre européen pour les infrastructures d’IA, attirant des acteurs comme SoftBank en particulier, Brookfield ou Ardian, qui investissent dans les data centers et suscitent des partenariats industriels. Schneider Electric mobilise son expertise en efficacité énergétique, refroidissement et automatisation. Ces projets contribuent au développement de compétences dans l’exploitation et la gestion de centres de données haute performance.
Pour autant, le volet lié au développement de technologies clés et de modèles reste limitée. Malgré le projet Bull/Foxconn sur les cartes mères, il s’agit plus d’infrastructures que de laboratoires de R&D ou a fortiori de production de cartes graphiques. Or c’est bien dans les semi-conducteurs que repose une immense partie de la valeur réelle du secteur. L’Europe reste très en retrait sur ce plan, malgré des initiatives intéressantes.
Il faut par ailleurs garder à l’esprit l’exubérance financière généralisée autour de l’IA, notamment dans le financement d’infrastructures. Il convient de ne pas bâtir une stratégie nationale sur ces seules promesses. De plus, comme le montrent de nombreuses initiatives dans le monde, il est important de développer les sources locales de financement et de préserver l’intégrité des entreprises technologiques, sur le plan de la propriété intellectuelle et de la résilience du capital.
On distingue souvent les data centers d’inférence, qui exécutent les requêtes, et les data centers d’entraînement des LLM, où sont développés les grands modèles d’IA. Sommes-nous en train d’accueillir en France les infrastructures les plus stratégiques de la chaîne de valeur ou principalement des data centers qui profitent de notre avantage énergétique ?
Dans l’ensemble, les projets concernent les deux types mais sans distinction toujours très claire sur la répartition. Le cas qui semble tendre le plus vers l’entraînement est « l’AI gigafactory » Ardian/Verne combinant calcul intensif et activités de recherche. L’entraînement est plus stratégique sur le plan géopolitique et industriel. Ces centres nécessitent des ressources colossales (énergie, refroidissement, GPU) et sont difficiles à délocaliser.
Les data centers d’inférence sont moins stratégiques, car ils reposent sur des modèles déjà entraînés et des puces plus limitées, optimisées pour cet usage. Cependant, ils complètent l’offre française en permettant de déployer des services d’IA à grande échelle, avec une latence réduite pour les utilisateurs européens. Leur valeur réside dans leur proximité avec les marchés finaux.
L’enjeu consiste à ne pas être un simple hébergeur. La France doit capitaliser sur ces infrastructures pour développer des partenariats technologiques, attirer des centres de R&D (en conditionnant son soutien à des engagements en matière de transfert de technologie), créer des liens avec l’industrie locale (pour des modèles dédiés à des secteurs stratégiques), pour ne pas être un simple fournisseur d’électricité et de terrain.
Arthur Mensch a expliqué devant l’Assemblée que l’IA est avant tout une industrie énergétique lourde. Est-ce que la France réalise vraiment que la bataille de l’IA ne se jouera pas seulement sur les talents ou les logiciels, mais d’abord sur la capacité à produire et acheminer de l’électricité ? La France peut-elle relever le défi de l’électrification face à la demande et aux besoins de l’IA ?
Mensch a rappelé à juste titre aux responsables politiques que l’IA n’est pas qu’une question de modèles mais aussi d’infrastructure matérielle et énergétique. Derrière chaque modèle, il y a des centres de données, des semi-conducteurs, du refroidissement, des réseaux électriques. En plus de mieux capitaliser sur nos ingénieurs et chercheurs polyvalents suivant la tradition de créativité mathématique, il s’agit aussi de tirer profit d’une électricité abondante, stable et compétitive. Sur ce point, la France conserve un avantage avec le nucléaire, bien que le parc ait été fragilisé par des hésitations stratégiques et que sa mise à contribution souffre d’un cadre européen de tarification aberrant.
Pourquoi la France est-elle confrontée à une fenêtre de tir décisive de deux ans dans le domaine de l’IA ? Est-on en train de vivre l’équivalent d’une révolution industrielle où les positions prises aujourd’hui détermineront les rapports de puissance pour plusieurs décennies ?
Nous entrons dans une phase de consolidation. Les premières années de l’IA générative étaient encore relativement expérimentales, en termes de développement de modèles ou de tarification. Désormais, les acteurs qui contrôlent le calcul, les données, les talents et l’énergie commencent à verrouiller les positions. On peut faire le parallèle avec les révolutions industrielles. Ceux qui maîtrisent les infrastructures structurantes imposent ensuite leurs standards technologiques, financiers et géopolitiques.
Mais il faut aussi garder une certaine prudence face au discours dominant. Nous sommes dans une phase de valorisations excessives, avec des mécanismes de financement circulaires entre entreprises de semi-conducteurs, « hyperscalers » et fournisseurs de modèles. Une partie des usages reste encore peu rationalisée. Les marchés anticipent des revenus futurs gigantesques alors que des modèles sont appelés à rester déficitaires.
Ne copions pas mécaniquement la stratégie américaine, centrée sur une logique d’hypercroissance financée par des marchés de capitaux très profonds. L’Europe n’aura ni les mêmes volumes financiers ni la même tolérance au déficit. Elle doit donc chercher des trajectoires plus sélectives, plus industrielles et efficaces.
L’open source constitue un levier stratégique important : mutualisation des coûts, diffusion des capacités, moindre dépendance aux plateformes américaines et possibilité de développement de modèles spécialisés sans engager des dizaines de milliards de capital. Comme le rappelle Yann LeCun, les premiers développements de Llama chez Meta ont été largement réalisés depuis Paris. Le problème réside surtout dans l’incapacité à transformer cette capacité conceptuelle en puissance industrielle.
Selon les estimations citées, l’IA pourrait nécessiter jusqu’à 40 gigawatts supplémentaires en France. Faut-il considérer le nucléaire comme la condition absolue de notre souveraineté numérique, ou bien un mix plus pragmatique – nucléaire, solaire, renouvelables et réseaux – devient-il incontournable ?
Le nucléaire est essentiel si la France veut conserver une électricité pilotable, décarbonée et compétitive à grande échelle. Une IA industrialisée ne peut pas dépendre excessivement d’énergies intermittentes. Pour autant, l’enjeu concerne l’ensemble du système énergétique : réseaux, stockage, hydraulique, efficacité énergétique, capacités de refroidissement…
Dans le même temps, la Chine développe des approches souvent plus pragmatiques : infrastructures moins coûteuses, modèles plus économes en calcul, optimisation matérielle agressive. De plus, Pékin cherche à reproduire les capacités de Nvidia face aux restrictions américaines à l’exportation.
La compétition mondiale sur l’IA se joue désormais à des vitesses incompatibles avec notre montagne bureaucratique, sur le plan énergétique et au-delà. Il faudrait redévelopper des zones franches industrielles et technologiques : simplification réglementaire et fiscalité adaptée pour l’innovation et les infrastructures critiques. Le paradoxe français est d’avoir longtemps disposé d’un des systèmes énergétiques et scientifiques les plus compétitifs puis d’avoir organisé sa propre désindustrialisation.
Est-ce que la France est en train de rater la montée en gamme de la chaîne de valeur de l’IA, en laissant les logiciels et les modèles partir aux États-Unis pendant que nous fournissons seulement l’énergie ?
Le risque est effectivement de rester cantonné à une partie limitée de la chaîne de valeur : fournir l’énergie, les infrastructures ou les talents expatriés pendant que la captation de valeur se concentre aux États-Unis. Mais il est essentiel pour se repositionner de comprendre l’état actuel du secteur, avec ses failles et les nouvelles opportunités qui émergent.
En plus des limites intrinsèques aux LLM, une partie du secteur fonctionne aujourd’hui sur des anticipations financières extrêmement spéculatives. Beaucoup d’usages restent difficiles à monétiser, alors même que les besoins en calcul et en capital explosent à l’ère de l’IA agentique. Une partie importante de la prochaine vague pourrait venir d’IA davantage intégrées aux systèmes industriels réels : robotique, automatisation, maintenance, défense, logistique, simulation industrielle, santé. Il ne s’agit pas seulement d’imiter OpenAI mais aussi d’orienter le développement pour augmenter la productivité industrielle, avec une intégration aux chaînes de production et aux systèmes physiques.
Les futures introductions en bourse d’OpenAI à 850 milliards, Anthropic à 900 milliards, SpaceX à 2 000 milliards vont permettre aux géants américains d’investir et de verrouiller les capacités de calcul et les ressources énergétiques. Est-ce qu’il existe encore une possibilité réaliste pour la France et l’Europe de combler une partie du retard dans le domaine de l’IA face aux Etats-Unis et à la Chine dans cette fenêtre de tir de deux ans ? La robotique peut-elle être une des solutions pour la France ?
Les valorisations évoquées montrent surtout la puissance financière américaine. Ces entreprises peuvent lever des montants capables de sécuriser des semi-conducteurs, des centres de données et des contrats énergétiques à une échelle inaccessible pour l’Europe.
L’Europe s’est aussi enfermée dans une approche réglementaire labyrinthique, notamment avec l’AI Act. Plusieurs États et entreprises européennes ont demandé en vain des ajustements pour préserver la compétitivité industrielle. Donald Trump pour sa part n’a eu qu’à exiger, pour qu’Ursula von der Leyen s’exécute, dans le sens des intérêts américains.
La France et l’Europe peuvent encore construire des positions fortes dans des domaines où elles disposent d’avantages industriels, scientifiques ou même énergétiques. La robotique combine logiciels, capteurs, mécanique, électronique de puissance et industrie, même sans nécessairement couvrir tous ces domaines.
L’IA physique offre un angle alternatif aux usages très orientés vers la consommation et les chatbots. Une robotique industrielle avancée produit des gains directs de compétitivité, de productivité et de réindustrialisation. C’est probablement là que nous avons le plus de chances de créer des synergies avec notre tissu industriel.
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