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Laurent Lafaye, co-CEO de Dawex
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Le débat sur la compétitivité européenne est partout. Les rapports d’Enrico Letta et de Mario Draghi convergent ; si l’Europe veut rester dans la course, elle doit investir massivement dans toute la chaîne de valeur de l’IA : réseaux, cloud, données, puissance de calcul, compétences.
Mais une question, plus prosaïque, conditionne toutes les autres : sommes-nous capables d’apporter la preuve, de bout en bout, de quoi dépendent réellement nos systèmes d'IA en termes de données et de logiciels ?
Le mot « souveraineté » est devenu un réflexe : énergétique, alimentaire, industrielle, numérique, et désormais en matière d’IA. Plutôt que d’en faire un slogan, une IA souveraine repose sur trois piliers : le contrôle des dépendances pour connaître l'origine des données, des infrastructures et des logiciels, l'auditabilité et la contestation afin d’être en mesure d'expliquer et de contester les actions de l'IA, comme l'exige l'AI Act, et le choix des dépendances pour garder le pouvoir de décider avec qui coopérer, sur quelles données, et selon quelles règles et gouvernance.
Le rapport Letta souligne la nécessité d’investir dans les infrastructures numériques, y compris les espaces de données. Une « IA souveraine » n’émergera pas en finançant seulement davantage de modèles ou de processeurs graphiques. Le verrou est celui de la traçabilité : la capacité d’apporter la preuve, à tout moment, sur quoi repose l’IA, et ce qu’elle implique en matière de droits, de risques et de dépendances.
Distinguer deux couches est essentiel, souvent traitées séparément, mais indissociables en IA : la traçabilité des données et la traçabilité de la chaîne d’approvisionnement logicielle.
La traçabilité des données est autant juridique et économique que technique. Elle suppose une contractualisation explicite : qui fournit les données, selon quelles conditions, pour quelles finalités, avec quelles limites de durée, de territoire et de réutilisation.
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Or, dans les écosystèmes d’IA, ces obligations restent trop souvent enfouies dans des documents « lisibles par l’humain », impossibles à vérifier en continu. Une bascule est en cours : passer de clauses décrites à des spécifications exécutables. Concrètement, lorsque les règles d’usage deviennent automatisables, les espaces de données peuvent vérifier et appliquer des contrôles : accès, finalités, durée, zones géographiques, conditions de partage.
En pratique, lier chaque transaction de données à des règles d’usage, exécutoires et vérifiables, est l’un des rares moyens de garantir la conformité contractuelle et d’établir une responsabilité juridique robuste dans des chaînes IA complexes. C’est aussi la logique européenne des espaces de données : une architecture où la gouvernance et les droits d’usage ne sont pas un « add-on », mais un principe de conception.
Deuxième pilier : la chaîne logicielle. L’IA moderne s’appuie sur une multitude de composants, open-source ou non, à tous les étages : cloud, données, machine learning. La souveraineté suppose ici un réflexe simple : savoir de quel code dépend un système, qui le maintient, et dans quelles juridictions se situent les communautés et organisations dont dépend sa feuille de route.
D’où la nécessité d’un lignage logiciel, en miroir du lignage des données : un inventaire structuré et traçable des dépendances, utile à la fois pour la sécurité et pour la politique industrielle. L’enjeu est de décider dans quelles couches de la pile logicielle investir : celles qui structurent réellement la dépendance, pas seulement celles qui font le plus de bruit.
Une IA de confiance ne se réduit pas à « l’explicabilité ». Elle exige une preuve simultanée sur les données, les sources identifiées, les règles d’usage respectées tout au long de la chaîne, et sur les logiciels, les composants identifiés, leurs gouvernances connues, la maintenance observée, les risques de dépendance ou de verrouillage détectés.
L’exigence commune est claire : rendre automatisables les règles qui encadrent les données et les logiciels, leurs contrats, licences et brevets, pour que la traçabilité devienne auditable et opposable.
La souveraineté est aussi un enjeu économique : on ne pilote que ce que l’on mesure. L’Indice de Résilience Numérique (IRN), initiative française lancée en 2025 par notamment le think tank Digital New Deal, est une proposition inspirante : cartographier à 360° les dépendances numériques, logiciels, données, infrastructures, compétences, gouvernance, et en faire un outil de pilotage au niveau des conseils d’administration et des comités de risques.
Transposée à l’IA, cette démarche de mesure appelle des indicateurs de dépendance utilisables comme instruments de pilotage. D’abord, la dépendance aux données : part des données critiques reposant sur des acteurs non européens, et existence de scénarios de substitution. Ensuite, la dépendance logicielle : composants non substituables dans les pipelines IA, et exposition à des changements unilatéraux de licence, de gouvernance ou de maintenance. Enfin, la dépendance institutionnelle : juridictions, normes et cadres contractuels auxquels les schémas de gouvernance des données et de l’IA sont structurellement arrimés.
L’IA souveraine est un défi d’architecture institutionnelle. Si l’Europe investit massivement, une part de cet effort doit aller aux espaces de données, aux outils de traçabilité des données et des chaînes logicielles, et plus largement à ce qui accélère la résilience numérique.
Les espaces de données sont à la fois des points d’observation (transactions de données, contrats, règles) et des leviers d’action (règles d’usage exécutables, exigences de conformité, indicateurs de résilience intégrés dans l’infrastructure). Dawex, comme acteur technologique, travaille sur une pièce de ce puzzle : l’infrastructure d’échange de données et les espaces de données.
Mais l’enjeu dépasse toute entreprise : il suppose aussi la recherche (économie, informatique, droit) pour formaliser dépendance et résilience, concevoir des incitations et des gouvernances viables, et orienter les investissements vers les maillons réellement stratégiques.
Si nous parvenons à relier vision macroéconomique (Letta, Draghi), diagnostics de résilience (comme l’IRN) et infrastructures concrètes (espaces de données, traçabilité des données et des logiciels), alors, d’ici la fin de la décennie, nous parlerons peut-être moins d’« IA souveraine » comme d’un slogan, et davantage comme d’un choix assumé : construire et opérer l’IA en Europe, preuves à l’appui.
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