OPINION. « L’Europe ne doit pas déléguer son intelligence »

Par Laurent Benarousse, Managing Partner France et Maroc de Roland Berger, cabinet européen de conseil en stratégie et management (*)

Alors que les tensions commerciales redessinent les équilibres mondiaux et que les grandes puissances investissent massivement dans l’intelligence artificielle, l’Europe reste dépendante de technologies qu’elle ne maîtrise pas. Cette dépendance menace sa souveraineté économique.

Construire une IA européenne n’est plus un choix technologique, mais une nécessité industrielle. Le risque pour l’Europe est de déléguer son intelligence, sa capacité à décider, produire et innover.

La mise en place d’une IA souveraine pourrait générer jusqu’à 330 milliards d’euros de valeur ajoutée à l’échelle européenne. Or, la souveraineté industrielle ne repose plus seulement sur les chaînes physiques : elle dépend désormais des systèmes numériques et des algorithmes qui les gouvernent. À défaut, plusieurs millions d’emplois seront fragilisés.

Une dépendance qui s’accentue

Plus de 80 % des produits, services et infrastructures numériques utilisés dans l’UE proviennent d’acteurs non européens. En matière d’IA, le constat est net. En 2024, trois modèles majeurs (Aleph Alpha, Mistral AI et EuroLLM) ont été développés en Europe, contre près de quarante aux USA et quinze en Chine. Ce déséquilibre traduit une perte de maîtrise sur les technologies qui structureront les processus industriels et la chaîne de valeur.

Des atouts uniques à valoriser

L’UE dispose pourtant d’un réservoir de talents scientifiques et d’ingénieurs de premier plan, d’une culture de la standardisation qui favorise qualité et traçabilité, ainsi que d’un cadre réglementaire solide en matière de protection des données. Elle bénéficie en outre d’un marché profond et diversifié, avec plus de 450 millions de consommateurs et un tissu dense d’entreprises industrielles capables d’adopter des solutions européennes. En France, par exemple, 800 000 emplois sont automatisables et 1,4 M pourront être augmentés par l’IA : un gisement pour déployer des cas d’usage à grande échelle.

C’est en mobilisant cette profondeur de marché, ses talents et la confiance de ses citoyens que l’Europe pourra bâtir un écosystème compétitif.

Quatre leviers pour bâtir une IA souveraine

Pour que l’Europe reste maîtresse de la valeur industrielle, une mobilisation collective des entreprises, pouvoirs publics et acteurs technologiques est indispensable. Quatre leviers sont prioritaires :

1. Faire de la confiance un avantage compétitif. Les systèmes européens seront explicables, auditables et conformes à l’AI Act - non comme une contrainte, mais comme une promesse de qualité et de transparence, à l’image d’un “marquage CE” de l’IA.
2. Sécuriser les actifs critiques et l’infrastructure de calcul. L’Europe doit investir dans des infrastructures souveraines de stockage et de calcul. Cela implique de soutenir de grands projets dans le domaine des semi-conducteurs, de la cybersécurité et du calcul intensif afin de réduire sa dépendance.
3. Adapter les solutions d’IA aux spécificités industrielles. La logique des grands acteurs américains reste celle de modèles génériques adaptés a posteriori aux usages métier. L’Europe a l’opportunité de développer des modèles réellement ancrés dans les réalités industrielles, c’est-à-dire entraînés sur des données issues des processus de production, de maintenance ou de contrôle qualité.
4. Assurer la compatibilité avec les infrastructures existantes. L’IA souveraine doit pouvoir s’intégrer sans rupture dans les systèmes déjà en place. Cette approche décentralisée permet non seulement d’améliorer la rapidité et la résilience des systèmes, mais aussi de renforcer la sécurité des données sensibles en limitant leur transfert hors des sites de production.

Penser déjà l’étape suivante : les super-intelligences

Cette trajectoire n’est pas théorique : elle préparera l’Europe à la prochaine vague, celle des super-intelligences. Par rapport aux IA actuelles, ces systèmes généraliseront leurs compétences entre domaines, planifieront sur des horizons longs, raisonneront de manière plus fiable, apprendront en continu avec moins de données, coordonneront des agents/outils pour exécuter des tâches complexes et découvriront des solutions inédites. Ils dépasseront nos systèmes actuels par leur autonomie décisionnelle, leur transfert entre tâches et leur capacité d’action multi-étapes.

Pour y être prête, l’Europe devra financer la recherche fondamentale, construire des capacités partagées de calcul et de données fiables (“data commons” industriels), et renforcer les standards d’évaluation. 

L’Europe doit désormais passer d’un rôle d’adoptant passif à celui de bâtisseur actif en matière d’IA pour éviter une dépendance et une perte d’influence.

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Selon le Rapport “IA Sovereignty” de Roland Berger. 

(*) Laurent Benarousse est associé chez Roland Berger depuis 2004. Il est Managing Partner des bureaux de Paris et de Casablanca, pilotant les activités du cabinet en France et au Maroc au sein d’une équipe de direction composée de plusieurs associés. Il dirige la practice Économie Civile à Paris, qui couvre divers sujets allant des stratégies d’entreprise et nationales de long terme à l’amélioration de la performance, en passant par la démocratie participative et l’optimisation de l’innovation. Il a également fondé le bureau de Casablanca en 2008, avec pour objectif de développer les activités de Roland Berger en Afrique. Il possède plus de 30 ans d’expérience professionnelle, dont une large part dans le conseil en stratégie auprès de directions générales. Il a débuté sa carrière au ministère français de la Défense comme chef de projet, chargé du développement et de la promotion de systèmes de reconnaissance vocale pour l’armée française. Il a ensuite rejoint un grand cabinet français de conseil en management, où il a approfondi son expertise dans les secteurs de l’énergie et de l’environnement. Laurent Benarousse est titulaire d’un Master of Science en mathématiques appliquées et intelligence artificielle de l’Université Pierre et Marie Curie (Paris), ainsi que de diplômes de Master of Science de l’École Polytechnique et de l’École Nationale de la Statistique et de l’Administration Économique (ENSAE).