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Les restrictions américaines sur Anthropic poussent les grands groupes européens, d’Orange à Siemens, à diversifier leurs modèles… quitte à intégrer des IA chinoises open source exécutées sur des serveurs installés en Europe.
Généré par IA (Gemini/NanoBanana)
Un vendredi soir, le 12 juin, Anthropic a annoncé devoir couper brutalement l’accès à ses nouveaux modèles Fable 5 et Mythos 5 pour l’ensemble de ses clients, après une directive américaine de contrôle à l’export visant tous les ressortissants étrangers, y compris ceux qui travaillent dans l’entreprise. La décision, prise au nom de la sécurité nationale, transforme un service d’IA critique en simple variable des relations extérieures de Washington. Du point de vue des comex européens, c’est un coup de semonce : l’IA « as a service » n’est plus un gadget, c’est un risque de coupure extraterritoriale qui rappelle les leçons apprises avec le gaz russe ou les puces taïwanaises.
Dans les jours qui ont suivi, Siemens, Renault, Orange ou ChapsVision ont tous livré le même message auprès de Reuters en marge de VivaTech : ils ne veulent plus dépendre d’un seul fournisseur ni d’un seul pays pour leurs briques d’IA générative. Les grandes entreprises européennes combinent désormais des modèles américains, chinois et européens dans leurs architectures internes. L’Europe politique parle de « souveraineté numérique », avec son AI Act et ses stratégies pour 2030 ; l’Europe des salles serveurs, elle, cherche surtout à ne plus se réveiller un matin avec un modèle désactivé par décision américaine.
Car ce jour-là le gouvernement américain a utilisé ses pouvoirs de contrôle à l’export pour ordonner à Anthropic de suspendre l’accès à Fable 5 et Mythos 5 pour tout ressortissant étranger, où qu’il se trouve, au motif que ces modèles offriraient des capacités de cybersécurité jugées trop sensibles. La start-up a expliqué n’avoir d’autre choix que de couper purement et simplement ces deux modèles pour l’ensemble de ses clients afin de rester conforme. Dans les faits, une simple lettre du Commerce Department a suffi à effacer, en une nuit, les modèles les plus avancés d’un fournisseur critique pour des milliers d’entreprises.
Jusqu’ici, le risque principal identifié par les DSI européens sur l’IA générative concernait la fuite de données sensibles ou la qualité des réponses. L’épisode Anthropic ajoute une dimension géopolitique : un modèle peut devenir inopérant du jour au lendemain pour des raisons qui n’ont rien à voir avec le contrat, les performances ou la conformité européenne. C’est exactement ce que Bruxelles dit vouloir éviter dans ses textes sur la souveraineté numérique, alors même que l’AI Act doit devenir pleinement applicable à partir d’août.
La Commission a multiplié depuis trois ans les initiatives pour réduire la dépendance technologique vis-à-vis des États-Unis, de la stratégie numérique à horizon 2030 aux plans pour les semi-conducteurs, le cloud et l’IA. Le règlement sur l’intelligence artificielle, entré en vigueur en 2024, encadre les usages à risque et doit être pleinement applicable en 2026. Mais dans l’intervalle, les grands groupes ne peuvent pas attendre une hypothétique base industrielle européenne : ils bricolent déjà leurs propres garde-fous techniques, souvent en avance sur le cadre politique.
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Lors de VivaTech, le patron de Digital Industries chez Siemens a résumé ce fossé entre discours et pratique.
Le groupe allemand dit utiliser les modèles chinois DeepSeek et Qwen d’Alibaba, ainsi que Nemotron de Nvidia, en complément d’autres modèles américains et européens. Pour Siemens, la souveraineté se joue surtout sur la capacité de changer de modèle sans faire s’effondrer toute la chaîne de production numérique.
Orange tient un discours similaire, mais avec un accent plus marqué sur l’infrastructure. L’opérateur explique que son infrastructure peut faire tourner tous les modèles open source, y compris ceux venus de Chine, et qu’exécuter un modèle chinois sur un data center européen revient, à ses yeux, à acheter un tableau en Chine et à l’accrocher chez soi. Le tableau peut être d’origine étrangère, mais il ne « renvoie » aucune information à l’extérieur une fois accroché au mur.
Renault, de son côté, revendique une approche encore plus éclectique. Le constructeur travaille avec Google, Microsoft, Mistral, DeepSeek et Dataiku, en mélangeant modèles propriétaires accessibles via API et modèles open source qu’il peut déployer sur ses propres infrastructures. Ce foisonnement est une forme d’assurance multirisques face aux aléas réglementaires américains, à l’évolution rapide des performances des modèles et à la pression croissante sur les coûts.
Le pivot discret vers les modèles chinois « open-weight » (c'est-à-dire dont les paramètres internes appris lors de l’entraînement, sont rendus accessibles publiquement) est sans doute le signal le plus dérangeant pour les capitales européennes. DeepSeek et Qwen, proposés en « open weight », permettent aux entreprises de télécharger les paramètres du modèle et de l’exécuter sur leurs propres serveurs. Aux yeux des services informatiques des entreprises, cela change tout : tant que les données ne sortent pas d’Europe et que l’exécution reste sous leur contrôle, le risque principal ne vient plus de Pékin, mais de la dépendance contractuelle à des API américaines soumises au droit extraterritorial.
L’entreprise peut ainsi, si nécessaire, débrancher un fournisseur et en rebrancher un autre sans mettre en péril sa continuité d’activité. Dans ce cadre, un modèle chinois opéré dans son propre environnement (on-premises) peut apparaître plus « souverain » qu’un modèle américain inaccessible du jour au lendemain pour des raisons de sécurité nationale.
Ce réalisme contraste avec le récit officiel d’une « troisième voie » européenne purement domestique. L’Union se fixe l’objectif de bâtir des capacités industrielles propres en IA et de promouvoir des acteurs locaux, et quelques noms émergent, comme Mistral pour les modèles généralistes ou DeepL pour la traduction. Mais la masse critique, tant en volume de calcul qu’en capital, reste aujourd’hui largement du côté des groupes américains et chinois, ce qui pousse les entreprises à une forme de souveraineté « hybride » : origines multiples des modèles, mais contrôle européen sur les données, l’hébergement et l’orchestration.
La dépendance à un fournisseur unique n’est pas le seul sujet qui inquiète les comex. Orange prévient que ses dirigeants seront « obsédés par le coût par token » d’ici à la fin de l’année, citant Uber comme exemple d’entreprise ayant consommé son budget de tokens IA pour 2026 en… quatre mois. La montée des agents logiciels capables d’enchaîner des tâches, d’appeler des outils et de multiplier les requêtes fait en effet exploser la facture d’IA quand l’architecture n’a pas été pensée pour limiter les échanges inutiles.
Renault reconnaît déjà mener une réflexion de fond sur cette « facture de tokens ». Le constructeur admet que le coût des jetons a « fortement augmenté » et qu’il doit adapter sa stratégie, ce qui plaide pour une combinaison de modèles propriétaires de pointe sur des usages critiques et de modèles plus légers, souvent open source, pour des tâches standardisées. Pour des acteurs comme Celonis, qui équipent BMW ou Siemens, la clé consiste à fournir aux agents IA un « modèle contextuel » riche : plus le contexte est structuré en amont, moins l’IA a besoin de « rebalayer » les données et de consommer des jetons à chaque interaction.
Cette contrainte budgétaire renforce mécaniquement l’attrait des modèles open-weight, qu’ils soient américains, européens ou chinois. Nvidia met en avant sa famille Nemotron, présentée comme conçue pour alimenter des agents à long terme avec un débit élevé et une fenêtre de contexte étendue. DeepSeek revendique de son côté des modèles capables de rivaliser avec les meilleures offres occidentales tout en restant déployables sur des infrastructures locales. Dans ce nouveau calcul, le prix par token compte autant que la provenance du modèle.
Peu à peu, les stratégies des grands groupes dessinent une carte du marché de l’IA en trois blocs. Une « zone américaine » qui donne accès aux modèles d’OpenAI, Anthropic, Google ou Microsoft, sous réserve des décisions de Washington ; une « zone chinoise » où des acteurs comme Alibaba, DeepSeek ou Baidu proposent des modèles puissants, souvent ouverts, mais politiquement sensibles ; et, entre les deux, une poche européenne qui tente de se structurer autour de quelques acteurs de modèles, des clouds locaux et des politiques publiques de soutien.
Pour l’instant, les entreprises européennes ne parient pas sur un découplage brutal, mais sur une diversification systématique : garder les modèles américains là où ils sont incontournables, intégrer des modèles chinois open-weight quand le rapport coût/risque le justifie, et pousser les acteurs européens là où ils offrent une alternative crédible. La « boussole numérique 2030 » fixe des objectifs de capacités et d’adoption de solutions européennes, mais les choix techniques faits aujourd’hui dans les usines logicielles des groupes pèseront durablement. Une fois les architectures figées et les coûts de migration élevés, il sera plus difficile pour de nouveaux acteurs européens de s’imposer face aux géants américains et chinois.
(Avec Reuters)
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