L’économie et la géopolitique de l’intelligence artificielle -EL HANBALI Aziz

L’intelligence artificielle s’affirme désormais comme l’un des vecteurs les plus déterminants des transformations contemporaines de l’économie mondiale, des systèmes productifs et des rapports de puissance internationaux. Loin de se réduire à une simple innovation technique, elle constitue aujourd’hui un enjeu stratégique majeur, situé à l’intersection de la recherche scientifique, de la compétitivité industrielle, de la souveraineté technologique et de la sécurité nationale. Son développement mobilise un ensemble de ressources matérielles et immatérielles — données massives, puissance de calcul, infrastructures numériques, semi-conducteurs, énergie et capital humain hautement qualifié — qui en font un domaine central de la rivalité entre États et grandes firmes technologiques

Le tournant décisif de l’IA contemporaine est généralement associé à l’essor de l’apprentissage profond à partir de l’année 2012. Les progrès observés dans les tâches de reconnaissance d’images, en particulier à travers la performance d’AlexNet lors des compétitions ImageNet, ont profondément reconfiguré le champ. En réduisant de manière significative le taux d’erreur en classification visuelle, ce modèle a consacré la supériorité empirique des réseaux de neurones profonds et a favorisé leur adoption rapide par la communauté scientifique et industrielle. À la suite d’AlexNet, d’autres architectures telles que VGG, GoogleNet et ResNet ont prolongé cette dynamique en augmentant la profondeur des réseaux, en affinant leurs performances et en consolidant la domination d’une IA fondée sur l’apprentissage statistique

Cette évolution repose sur la convergence de trois facteurs structurels. Le premier réside dans la disponibilité croissante de données à très grande échelle, issues notamment d’Internet, des plateformes numériques, des moteurs de recherche, des réseaux sociaux, des objets connectés et des services en ligne. Le deuxième tient aux avancées algorithmiques qui ont permis d’améliorer les capacités d’apprentissage, de généralisation et de traitement de l’information par les modèles. Le troisième facteur concerne l’augmentation de la puissance de calcul, rendue possible par le développement de processeurs spécialisés et d’infrastructures de calcul intensif. Ainsi, l’essor de l’intelligence artificielle ne peut être compris qu’à partir de l’articulation entre masses de données, innovations logicielles et ressources matérielles

Dans cette perspective, les données occupent une place centrale dans l’économie de l’IA. Elles constituent la matière première indispensable à l’entraînement, à l’évaluation et à l’amélioration continue des modèles. Les flux numériques quotidiens produits par les usages ordinaires du web témoignent de cette centralité : recherches en ligne, contenus audiovisuels, messages instantanés, échanges sur les plateformes, visioconférences, transactions et interactions sociales génèrent en permanence des volumes considérables d’informations exploitables. L’économie numérique apparaît ainsi comme un immense espace de captation et de valorisation des données, au sein duquel les grandes plateformes jouent un rôle structurant. La capacité à collecter, stocker, traiter et transformer ces données en valeur économique est devenue l’un des fondements de la puissance contemporaine

Parallèlement, la production scientifique en intelligence artificielle a connu une croissance particulièrement rapide au cours de la dernière décennie. L’augmentation du nombre de publications en informatique consacrées à l’IA à l’échelle mondiale reflète à la fois la vitalité du champ, son institutionnalisation académique et l’intensification de la concurrence internationale. Cette progression n’est pas seulement quantitative ; elle traduit également l’importance accordée par les universités, les centres de recherche, les agences publiques et les entreprises privées à la maîtrise des connaissances dans ce domaine. La recherche en IA devient ainsi un indicateur de positionnement stratégique, tant sur le plan scientifique que technologique

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle s’est progressivement imposée comme un objet de politique publique et de planification étatique. Depuis 2017, de nombreux pays ont adopté des stratégies nationales de développement de l’IA, révélant la diffusion rapide d’une même conviction : l’intelligence artificielle représente un levier essentiel de modernisation économique, d’innovation industrielle, de compétitivité technologique et d’influence géopolitique. Le Canada, les États-Unis, la Chine, la France, le Royaume-Uni, l’Allemagne, Singapour, la Finlande, le Japon ou encore l’Union européenne ont ainsi élaboré des cadres stratégiques visant à soutenir la recherche, structurer les investissements, former les compétences, renforcer les infrastructures et définir des orientations normatives

Cependant, si la reconnaissance de l’importance stratégique de l’IA est largement partagée, les modalités de son appropriation varient sensiblement selon les contextes politiques et géopolitiques. Aux États-Unis, l’IA s’inscrit dans une tradition de leadership technologique mondial. Elle y est conçue comme un domaine devant garantir la supériorité scientifique, économique et militaire américaine. Sous une approche centrée sur la gouvernance, l’accent est mis sur la nécessité d’encadrer les risques liés à l’IA tout en préservant la capacité d’innovation et le leadership national. À l’inverse, une vision plus offensive et dérégulatrice privilégie l’accélération du développement technologique, l’allégement des contraintes normatives et l’exportation du modèle technologique américain comme standard global. Dans les deux cas, l’intelligence artificielle est pensée comme un instrument de puissance et de domination dans la compétition internationale

La Chine développe pour sa part une stratégie étroitement articulée à des objectifs de souveraineté technologique, d’autonomie stratégique et de stabilité politique. L’ambition de devenir, à l’horizon 2030, le principal centre mondial de l’innovation en intelligence artificielle s’inscrit dans une politique plus large de montée en gamme industrielle et de réduction des dépendances vis-à-vis des technologies occidentales. L’IA y est envisagée à la fois comme moteur de croissance, outil de modernisation économique, instrument de contrôle social et support de la puissance étatique. Cette orientation se traduit par une forte articulation entre planification publique, soutien à l’innovation, développement des grandes firmes nationales et intégration de l’IA dans les dispositifs de gouvernance. La stratégie chinoise illustre ainsi une conception systémique de la technologie, intégrée à un projet global de puissance

En France et, plus largement, en Europe, le discours sur l’intelligence artificielle tend à se situer dans une position intermédiaire entre la dérégulation américaine et le modèle chinois de contrôle étatique. Il cherche à concilier compétitivité, autonomie stratégique et exigences éthiques. La perspective défendue repose sur l’idée d’une IA à la fois performante, encadrée et compatible avec certaines valeurs démocratiques. Dans cette optique, l’innovation technologique ne saurait être dissociée des questions de régulation, de responsabilité et de finalité sociale. L’accent mis sur l’énergie décarbonée, la souveraineté numérique et l’humanisme technologique témoigne de la volonté européenne de construire une voie propre dans la gouvernance mondiale de l’IA

D’autres puissances, comme la Russie, abordent l’intelligence artificielle principalement à travers le prisme de la puissance stratégique. L’IA y est perçue comme un instrument susceptible de renforcer les capacités militaires, informationnelles et politiques de l’État. Dans cette lecture, la maîtrise de l’intelligence artificielle ne renvoie pas prioritairement à des enjeux éthiques ou de régulation, mais à la capacité de peser dans les rapports de force internationaux. Elle devient alors un attribut central de la souveraineté et de la hiérarchie des puissances

L’économie de l’IA repose également sur le rôle déterminant des grandes entreprises technologiques mondiales. Des groupes tels que NVIDIA, Microsoft, Apple, Alphabet, Meta, Amazon, Oracle, TSMC, Broadcom, Alibaba, Tencent, Samsung, AMD ou ASML occupent une position structurante dans cette économie. Leur domination tient autant à leur capitalisation financière qu’à leur maîtrise des infrastructures, des plateformes, des composants critiques et des écosystèmes logiciels. Parmi ces entreprises, certaines occupent une place particulièrement stratégique en raison de leur rôle dans la chaîne matérielle de l’IA, notamment dans la production de puces, d’architectures de calcul et d’équipements avancés. La concentration de la valeur entre un nombre restreint d’acteurs traduit une forte asymétrie dans l’accès aux ressources nécessaires au développement de l’IA

L’importance économique de l’intelligence artificielle se mesure également à travers les projections qui en font l’une des principales sources potentielles de création de richesse dans les prochaines années. Les estimations relatives à sa contribution à l’économie mondiale reposent essentiellement sur les gains de productivité, l’automatisation, l’amélioration de la qualité des services, la personnalisation des offres et l’optimisation des processus de décision. L’IA apparaît ainsi comme une technologie transversale, susceptible de transformer aussi bien les secteurs industriels que les services, la santé, la finance, les transports, le commerce ou encore l’administration. En ce sens, elle s’inscrit dans la lignée des technologies générales qui redéfinissent durablement les structures de l’économie

Toutefois, la compréhension de l’IA comme simple domaine logiciel serait réductrice. Son développement dépend d’une chaîne de valeur complexe et profondément géopolitique. Cette chaîne commence avec l’énergie, indispensable au fonctionnement des centres de données et à l’entraînement des modèles de grande taille. Elle se poursuit avec l’accès aux minéraux rares et aux ressources nécessaires à la fabrication des composants électroniques. Les semi-conducteurs occupent ici une position centrale, en raison de leur caractère critique dans les infrastructures de calcul. La production de puces avancées, l’architecture matérielle des serveurs et la maîtrise des chaînes d’approvisionnement industrielles sont devenues des enjeux de souveraineté. À cela s’ajoutent les infrastructures logicielles, les modèles fondamentaux, les grands modèles de langage, ainsi que les services et applications qui assurent la diffusion économique de l’IA. Ainsi, la géopolitique de l’intelligence artificielle est également une géopolitique des matières premières, de l’énergie, des puces, des plateformes et des standards technologiques

Enfin, l’évolution récente de l’IA doit être replacée dans une histoire intellectuelle plus longue, marquée par la coexistence de deux grandes traditions. D’un côté, l’IA symbolique reposait sur la formalisation explicite des connaissances, les règles logiques et les systèmes experts. De l’autre, l’IA d’apprentissage privilégie l’exploitation des données, les approches probabilistes et l’entraînement de modèles à partir d’exemples. La domination actuelle de l’apprentissage profond ne supprime pas l’intérêt théorique de cette distinction ; elle permet au contraire de mieux comprendre les débats contemporains relatifs à l’explicabilité, à la robustesse, à la fiabilité et à la gouvernance des systèmes intelligents

En définitive, l’intelligence artificielle doit être appréhendée comme un phénomène total, à la fois scientifique, économique, industriel et géopolitique. Elle reconfigure les hiérarchies internationales, redéfinit les conditions de la puissance et intensifie la concurrence entre États, en particulier entre les États-Unis et la Chine. Dans le même temps, elle impose une réflexion renouvelée sur les dépendances technologiques, les formes de souveraineté et les modalités de régulation des innovations contemporaines. Loin d’être un simple secteur d’avenir, l’IA constitue désormais l’un des espaces majeurs à travers lesquels se jouel’avenir de l’économie politique mondiale

EL HANBALI Aziz -Chercheur en Science Politique-