Quels pays gagnent vraiment la course à l'IA ?

Tous les pays affichent des ambitions en IA. Très peu possèdent les ingrédients qui comptent. Mesurer honnêtement la capacité nationale en IA suppose de regarder cinq choses : la fabrication de puces, la capacité de calcul, le développement de modèles, les talents de recherche et le déploiement effectif.

La fabrication de puces :

C'est la couche la plus concentrée et la plus difficile à reproduire. Taïwan fabrique l'écrasante majorité des accélérateurs d'IA avancés. La Corée du Sud domine la mémoire à haute bande passante que ces accélérateurs exigent. Les Pays-Bas sont le seul fournisseur des machines de lithographie qui rendent possibles les puces avancées. Le Japon fournit des matériaux et des équipements critiques.

Les États-Unis conçoivent la plupart des accélérateurs de pointe sans les fabriquer à grande échelle sur leur sol, même si cela change lentement grâce à des investissements subventionnés dans la fonderie. La Chine investit énormément dans une capacité nationale et se heurte aux contrôles à l'exportation d'équipements.

Aucun autre pays n'est réellement présent sur cette couche.

La capacité de calcul :

Les États-Unis hébergent une capacité de calcul en IA bien supérieure à celle de tout autre pays, concentrée chez une poignée de fournisseurs de nuage et de laboratoires d'IA. La Chine arrive deuxième, avec une large marge sur tous les autres.

Au-delà de ces deux pays, les capacités sont modestes. Les États du Golfe achètent leur entrée avec des capitaux souverains. L'Europe dispose d'un calcul public significatif mais d'un calcul commercial limité au regard de son économie. La plus grande partie du monde loue à des fournisseurs américains.

Le développement de modèles :

Le développement de modèles de pointe a lieu dans un très petit nombre d'organisations, très majoritairement américaines et chinoises. La France abrite l'effort indépendant le plus notable d'Europe. Les Émirats, Israël, le Japon, la Corée du Sud et plusieurs pays européens ont des programmes nationaux ou d'entreprise crédibles à plus petite échelle.

L'écosystème des modèles à poids ouverts a modifié ce tableau. Des laboratoires chinois publiant des modèles téléchargeables performants permettent à des pays sans capacité de pointe de déployer malgré tout des systèmes solides, ce qui déplace la question stratégique de la construction de modèles vers le contrôle des infrastructures.

Les talents de recherche :

La capacité de recherche est plus largement répartie que toute autre couche. Les États-Unis, la Chine, le Royaume-Uni, le Canada, la France, l'Allemagne, la Suisse, Israël, Singapour, la Corée du Sud et le Japon produisent tous des travaux d'importance internationale.

Les flux de talents vont durablement vers les institutions et les salaires américains, ce qui explique pourquoi la force de recherche d'un pays devient souvent la valeur commerciale d'un autre. Le Canada, le Royaume-Uni et une grande partie de l'Europe le vivent directement.

Le déploiement :

La dimension la plus sous-estimée. La Chine déploie l'IA dans l'industrie, la logistique et l'administration à une échelle énorme. Les États-Unis mènent l'adoption dans les logiciels d'entreprise. L'Europe du Nord mène l'application industrielle par travailleur. L'Inde déploie à l'échelle de sa population par des infrastructures publiques numériques.

Le déploiement est là où la valeur économique se matérialise réellement, et il n'est que faiblement corrélé au développement de modèles.

Un classement honnête :

Deux pays possèdent une capacité complète : les États-Unis et la Chine. Un deuxième rang détient des goulets d'étranglement critiques sans capacité complète : Taïwan, la Corée du Sud, les Pays-Bas, le Japon.

Un troisième rang possède une recherche et un déploiement solides sans indépendance de calcul : le Royaume-Uni, la France, l'Allemagne, le Canada, Israël, Singapour, et de nouveau la Corée du Sud à un autre titre.

Un quatrième rang achète sa position avec des capitaux : les Émirats arabes unis, l'Arabie saoudite.

Tous les autres sont consommateurs, et cela inclut la plus grande partie du monde.

Pourquoi cela compte :

L'implication inconfortable est que la capacité en IA est plus concentrée que celle de toute technologie d'usage général comparable, et que l'écart entre les deux premiers et tous les autres se creuse plutôt qu'il ne se réduit.

La réponse stratégique, pour la plupart des pays, n'est pas de rivaliser à la frontière mais de sécuriser un accès fiable, de bâtir une capacité nationale en langue et en données, et de bien déployer dans les secteurs où ils sont déjà forts.