La course mondiale dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA) semble de plus en plus dominée par deux acteurs majeurs : la Chine et les États-Unis. Ce duopole soulève une question cruciale : où est l’Europe, le continent historiquement réputé pour ses prouesses technologiques et son innovation ? Pourquoi l’Europe semble-t-elle avoir pris du retard dans la révolution de l’IA ?
Un Passé Riche
Un examen plus approfondi révèle que les contributions de l’Europe à l’IA sont profondément ancrées et s’étendent sur des siècles. Des philosophes antiques aux informaticiens modernes, les penseurs européens ont jeté des bases cruciales pour le domaine. La logique syllogistique d’Aristote, exposée dans son “Organon”, est considérée comme une exploration pionnière du raisonnement mécanique. Plus tard, l’”Ars Magna” de Ramon Llull visait à créer une langue universelle et un système de connaissances, représentant une première tentative de construction d’un cadre d’IA complet.
À l’époque moderne, les scientifiques et chercheurs européens étaient à l’avant-garde du développement de l’IA. Alan Turing, un mathématicien britannique, a conceptualisé bon nombre des idées fondamentales sous-jacentes à l’IA moderne. Son test de Turing reste une référence pour évaluer la capacité d’une machine à présenter un comportement intelligent indiscernable de celui d’un humain. De plus, les premières recherches en IA ont été principalement menées en Europe. En 1964, le Royaume-Uni a créé la Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour (AISB), peut-être la plus ancienne société d’IA au monde. Édimbourg a accueilli des symposiums sur l’IA pendant six années consécutives, consolidant le leadership précoce de l’Europe. La Conférence Européenne sur l’Intelligence Artificielle (ECAI), qui s’est tenue pour la première fois en 1988, a marqué un moment charnière en séparant l’IA en tant que discipline distincte de l’informatique. DeepMind, une entreprise européenne, a développé AlphaGo, qui a vaincu le champion du monde Lee Sedol et a marqué une étape importante pour l’IA. Notamment, Google a acquis DeepMind en 2014.
Mythes Réglementaires
Malgré son histoire pionnière, le paysage actuel de l’IA en Europe dresse un tableau différent. Une explication courante du retard de l’Europe dans le développement de l’IA est une réglementation excessivement stricte. Le sentiment “L’Amérique innove, la Chine copie et l’Europe réglemente” circule dans divers médias, suggérant que l’environnement réglementaire de l’Europe étouffe l’innovation. Certains critiques plaisantent même en disant que le rôle de l’Europe dans la révolution de l’IA se limite à organiser des réunions pendant que les États-Unis créent et que la Chine fabrique.
Cependant, un examen plus attentif révèle que les réglementations européennes en matière d’IA ne sont pas aussi restrictives qu’on le perçoit généralement. L’Artificial Intelligence Act de l’UE, finalisé après trois ans de débat, est souvent présenté comme le dernier clou dans le cercueil de l’IA européenne. En réalité, l’AI Act est principalement un cadre pour régir l’utilisation de l’IA plutôt que de restreindre son développement. L’acte classe les technologies d’IA en quatre niveaux de risque : inacceptable, élevé, moyen et faible. Plus le risque posé par une application d’IA est élevé, plus les exigences en matière d’examen et de conformité sont strictes. Les contrevenants pourraient écoper d’amendes allant jusqu’à 7 % de leur chiffre d’affaires mondial. Blâmer la réglementation pour les difficultés de l’Europe en matière d’IA est une simplification excessive.
Les Fantômes de l’Ère Internet
Les défis de l’Europe à l’ère de l’IA sont plus profondément enracinés dans ses expériences historiques, en particulier à l’ère d’Internet. Depuis l’aube d’Internet, les entreprises européennes ont eu du mal à concurrencer leurs homologues américaines. Les startups européennes, après avoir montré une promesse initiale, se retrouvent souvent acquises par des entreprises américaines, transférant ainsi efficacement des technologies et des talents précieux de l’autre côté de l’Atlantique.
L’acquisition de DeepMind par Google en est un excellent exemple. Datakalab, une entreprise française spécialisée dans la compression d’algorithmes et l’IA embarquée, a été acquise par Apple. Brighter AI, qui se concentrait sur l’anonymisation des données personnelles dans les images et les vidéos, a également été acquise par une entreprise américaine. Même Mistral, présenté par le président Macron comme la réponse européenne à OpenAI, a une implication américaine significative. Les fonds de capital-risque et les géants de l’industrie américains ont massivement financé les premières phases de financement de Mistral. Elle s’appuie également sur les services cloud Azure de Microsoft et a un accord avec Amazon pour être un développeur de modèles de fondation pour Amazon Bedrock.
L’entrepreneur français de l’Internet Xavier Niel a averti que si l’Europe peut actuellement développer des modèles d’IA prometteurs, il est incertain que ces talents et ces entreprises soient débauchés dans les années à venir. Cela soulève la question : que font les investisseurs européens pendant que les talents européens sont rachetés ? Pourquoi ne soutiennent-ils pas leurs propres startups ?
Le Déficit d’Investissement
Cette situation met en évidence un problème historique qui a frappé l’Europe depuis le boom d’Internet. Selon un rapport de l’OCDE publié en mai 2024, les États-Unis sont en tête des investissements privés dans les domaines liés à l’IA, avec environ 300 milliards de dollars. La Chine se classe deuxième avec environ 91 milliards de dollars, tandis que l’UE est loin derrière avec moins de la moitié de l’investissement de la Chine, à 45 milliards de dollars. Les investisseurs européens semblent préférer les succès établis aux jeunes entreprises.
Aux États-Unis et en Chine, une trajectoire de démarrage courante implique qu’une équipe développe une démo, obtienne un financement initial et se développe de manière agressive pour conquérir le marché, souvent tout en opérant à perte. Ce modèle, qui s’est avéré fructueux au cours des deux dernières décennies, est considéré comme une phase nécessaire à la domination du marché. Cependant, les investisseurs européens exigent souvent une rentabilité immédiate, une croissance stable du cours des actions et des dividendes, même de la part des startups technologiques. Cela oblige les entreprises à privilégier la rentabilité à la croissance rapide. Les startups européennes mettent généralement deux à trois ans pour obtenir leur premier investissement, tandis que des startups similaires en Chine peuvent échouer si elles ne reçoivent pas de financement dans un délai d’un an.
Cette différence de philosophie d’investissement a un impact sur l’enthousiasme pour l’entrepreneuriat, en particulier dans les secteurs émergents comme l’IA. Un manque de financement oblige les entreprises à réduire leurs coûts, ce qui entraîne une pénurie de talents en IA et entrave davantage le développement rapide de l’IA en Europe.
La Fuite des Cerveaux
La pénurie de talents en IA en Europe n’est pas nécessairement due à un manque d’aptitude, mais plutôt aux effets persistants de la révolution des technologies de l’information, où l’Europe a été laissée pour compte par les États-Unis et la Chine. De nombreux ingénieurs en IA sont essentiellement des ingénieurs en logiciels Internet transformés. L’écart de rémunération entre l’Europe et les États-Unis se creuse. Selon Builtin, le salaire moyen des ingénieurs en IA aux États-Unis dépasse 170 000 dollars, la rémunération totale atteignant plus de 210 000 dollars avec les primes. Les données de Jobicy montrent que le salaire annuel moyen des ingénieurs en IA au Royaume-Uni n’est que de 110 000 dollars, légèrement plus élevé en Allemagne à 120 000 dollars, et inférieur à 110 000 dollars en France.
Reconnaissant cette lacune en matière de talents, les États-Unis ont pris des mesures pour attirer les professionnels de l’IA. En 2023, le président Biden a signé un décret assouplissant les règles d’immigration et élargissant les catégories de visas pour les experts en IA et en technologies émergentes, facilitant ainsi l’obtention de visas de travail ou de cartes vertes aux États-Unis pour les professionnels de l’IA.
Malgré la perception que les Européens privilégient les loisirs et les prestations sociales élevées, de nombreux professionnels européens de l’informatique sont prêts à échanger des vacances plus longues contre des salaires nettement plus élevés. Le choix entre conduire une voiture de luxe et vivre dans un manoir sur la côte ouest américaine, voyager en première classe ou rester en Europe et se soucier des dépenses quotidiennes n’est pas difficile pour beaucoup. Les forums en ligne regorgent d’histoires d’ingénieurs européens qui votent avec leurs pieds.
La Nécessité d’une Force Unificatrice
En fin de compte, les difficultés de l’Europe en matière d’IA peuvent provenir de l’absence d’une force unificatrice. Bien que l’UE compte une population de 500 millions d’habitants et une économie comparable à celle des États-Unis, le marché européen est fragmenté. Les États membres de l’UE et le Royaume-Uni présentent des différences significatives en termes de langue, d’écriture et de culture. L’UE compte 24 langues officielles. Les entreprises doivent naviguer sur chaque marché individuellement, ce qui rend difficile une mise à l’échelle rapide. Les géants technologiques américains peuvent rapidement dominer le marché avant que les entreprises européennes ne puissent s’implanter.
Pour les grands modèles linguistiques modernes, une puissance de calcul robuste et des ensembles de données unifiés sont essentiels. Bien que le financement puisse résoudre le problème de la puissance de calcul, l’acquisition d’ensembles de données unifiés et de haute qualité constitue un défi plus important.
En substance, la position de retard de l’Europe dans la révolution de l’IA reflète son expérience à l’ère de l’Internet.
Initiatives et Investissements
Les gouvernements européens reconnaissent ces défis et ont lancé diverses initiatives en matière d’IA. L’initiative EU AI Champions vise à accélérer le développement de l’IA en se concentrant sur les grandes entreprises qui mènent la charge. Le programme Horizon Europe alloue 1 milliard d’euros par an à la recherche et au développement en matière d’IA, soutenant ainsi le développement et le déploiement de l’IA. À partir de cette année, un montant supplémentaire de 1,3 milliard d’euros sera affecté aux grands modèles linguistiques et au développement du vivier de talents. L’initiative InvestAI vise à lever 200 milliards d’euros pour de nouveaux investissements dans l’IA. L’EU AI Act assouplit même les réglementations pour les petites et moyennes entreprises.
Cependant, ces efforts pourraient être insuffisants pour surmonter les défis structurels profonds. Une force unificatrice pourrait être nécessaire pour véritablement libérer le potentiel de l’Europe en matière d’IA.