L'UE relance la souveraineté numérique avec la stratégie d'application à
L'Union européenne a l'intention de promouvoir des plateformes d'intelligence artificielle développées à la maison et de réduire la dépendance à l'égard des fournisseurs étrangers, compte tenu du lancement d'un nouveau plan pour rivaliser avec les États-Unis et la Chine dans la race mondiale vers l'IA.
Selon un projet de proposition, la nouvelle stratégie de la Commission – appelée «Appliquer à la stratégie» – vise à promouvoir des outils auprès des Européens pour garantir la sécurité et la résilience et en même temps améliorer la compétitivité industrielle du blocage dans les secteurs de la santé, de la défense et de la fabrication. (Source: Financial Times)
Le plan vise à « renforcer la souveraineté de l'IA dans l'UE » accélérant le développement et l'utilisation des technologies aux serviteurs, également avec des politiques qui « accélèrent l'adoption de solutions génératives aux évolutives européennes et reproductibles dans les administrations publiques », indique le projet.
Les principales lignes stratégiques et les risques identifiés
Dépendances externes et risques géopolitiques
Le projet avertit les « dépendances externes de la pile AI » – l'infrastructure et les logiciels nécessaires pour créer, former et gérer les applications – qui peuvent être « exploitées » par des acteurs étatiques et non étatiques, représentant un risque de chaînes d'approvisionnement.
Les tensions géopolitiques récentes, y compris le retour de Donald Trump, ont ravivé les craintes concernant la dépendance technologique européenne des États-Unis et ont alimenté les demandes d'indépendance numérique dans l'ancien continent.
Dans le même temps, la Chine remet en question les États-Unis en tant que leader mondial dans le développement de l'IA, accentuant les craintes que l'Europe pourrait avoir peu d'influence sur l'évolution future de ces technologies.
Rôle des administrations publiques et des critères d'achat
Le projet attribue un rôle central aux administrations publiques, ce qui devrait « aider les start-ups à croître grâce à une plus grande demande de solutions à l'open source européenne » (source: Financial Times). En d'autres termes, la Commission vise à utiliser les contrats publics comme un effet de levier pour encourager les produits européens par rapport aux solutions étrangères.
En outre, la stratégie a l'intention d'améliorer l'IA non seulement en tant qu'outil de productivité, mais comme un « atout stratégique » à intégrer strictement dans les systèmes institutionnels, industriels et de sécurité de l'UE.
Fonds et objectifs opérationnels
Pour mettre en œuvre des initiatives telles que l'adoption de l'IA dans les secteurs industriel et de la santé, la Commission mobilisera 1 milliard d'euros des programmes de financement existants.
Une importance particulière est accordée au secteur défensif: l'UE a l'intention de « accélérer le développement et la distribution des compétences européennes permettant le commandement et le contrôle (C2) », les systèmes de coordination militaire sur lesquels les forces armées européennes dépendent actuellement beaucoup des États-Unis via l'OTAN.
En parallèle, Bruxelles propose de « soutenir le développement de modèles de frontière souverain » pour les technologies spatiales et la défense.
Intégration avec le plan des politiques du continent et européennes
La stratégie d'IA applique est inscrite dans le plus grand au plan d'action du continent présenté par la Commission en avril dernier, qui vise à transformer l'Europe en un « continent » compétitif et souverain. (Source: CSI)
Ce plan est divisé en cinq piliers:
L'objectif est de tripler la capacité de calcul de l'UE d'ici 2027 et de s'accumuler jusqu'à cinq « au Gigafactory » avec des dizaines de milliers de GPU chacun.
Dans le même temps, la Commission a déjà approuvé la réglementation de l'IA (AI Act).
Une mesure d'assistance est la « Loi sur les services de service AI », un centre d'information qui aidera les opérateurs à s'orienter dans la législation. (Source: Strabbe)
En outre, la Commission a ouvert la consultation publique pour la demande aux stratégies, avec la participation des parties prenantes de divers secteurs pour façonner les priorités et les défis du plan.
Enfin, le 7 octobre 2025, l'approbation d'une stratégie AI pour la science est attendue, qui comprendra la création d'une infrastructure de style liée à une « CERN pour l'IA » (augmentation) connectée aux usines existantes. (Source: Science | Business)
Défis, critiques et perspectives
Critiques réglementaires et fragmentation
Certains observateurs indiquent que l'idée de «l'autonomie» ne doit pas se transformer en «aide»: la stratégie européenne de l'autonomie numérique devrait équilibrer le développement interne et les partenariats externes.
Il existe un risque que la souveraineté technologique européenne devienne trop centrée sur le marché interne, négligeant la dimension démocratique du numérique: selon certains, la priorité des contrôles et de l'autonomie technique pourrait mettre la participation civique et la transparence numérique en arrière-plan.
De plus, l'industrie a présenté des observations: par exemple Orgalim (Association européenne de technologie) a proposé huit recommandations pour rendre la stratégie efficace tout en maintenant l'attention aux défis spécifiques des différents secteurs.
Digestibilité pour les entreprises et obstacles à l'adoption
Un nœud critique consiste à réduire les obstacles à l'adoption de l'IA par les entreprises européennes. Selon certains commentateurs, l'UE devrait se concentrer sur les applications concrètes à court terme qui augmentent la productivité et réduisent les barrières bureaucratiques. (Source: itif.org)
Le succès du plan dépendra également de l'efficacité de la mise en œuvre de la loi: des règles trop rigides ou non très compréhensibles pourraient limiter l'innovation, en particulier pour les PME.
La fragmentation réglementaire nationale dans l'UE reste un obstacle: par exemple, l'Italie a récemment adopté une loi nationale qui réglemente l'utilisation de l'IA dans la sphère civile (avec pénalités, restrictions pour les mineurs, etc.).
Ressources et compétences
Un autre défi est la rareté des talents: l'Europe doit intensifier les efforts pour former des chiffres spécialisés et mettre à jour les compétences de la main-d'œuvre existante.
L'objectif de construire des infrastructures de calcul (usines d'IA et Gigafactory) nécessite d'énormes investissements et des compétences techniques avancées, une entreprise qui risque de ralentir si elle ne trouve pas un grand soutien public-privé.
Opportunités stratégiques pour l'Europe
S'il est bien mis en œuvre, la stratégie offre à l'Europe la possibilité de récupérer du terrain dans le panorama mondial de l'IA, qui n'est plus un simple consommateur d'algorithmes développé ailleurs, mais en tant qu'acteur capable de créer, réguliers et gouverner les technologies frontalières.
Des secteurs tels que la santé, la défense, la mobilité, l'environnement et les services publics offrent de grandes marges d'innovation et de valeur concurrentielle si elles sont intégrées au pays.
L'adoption stratégique de l'IA dans les forces armées européennes, par exemple pour le commandement et le contrôle, pourrait réduire la dépendance transatlantique dans le contexte né et renforcer la sécurité européenne autonome.
Conclusions
La stratégie «appliquer l'IA» de l'Union européenne représente une étape ambitieuse vers la souveraineté numérique, mais révèle également les contradictions d'un projet encore plus politique que technologique. L'objectif de réduire la dépendance aux États-Unis et en Chine est compréhensible dans une clé géopolitique, mais les risques se heurtent à la réalité industrielle européenne: carence des investissements, fragmentation réglementaire et rareté des infrastructures de calcul avancées.
Mobiliser un milliard d'euros est un signal important, mais insuffisant par rapport aux investissements de Washington ou de Pékin, qui évoluent sur des ordres plus élevés. L'accent mis sur la sécurité et la défense montre une UE de plus en plus attentive à la dimension stratégique de l'IA, mais pourrait sacrifier la vitesse de l'innovation civile et la compétitivité des start-ups.
En fin de compte, l'application de l'IA est un manifeste d'ambition plutôt que par un plan opérationnel: une première étape nécessaire, mais qui doit être soutenue par des décisions concrètes et des ressources beaucoup plus importantes pour transformer la rhétorique de la « souveraineté technologique » en une autonomie industrielle réelle.
