L'Europe a légiféré. La Chine a construit.

L’Europe a rédigé la réglementation sur l’IA la plus complète au monde et a appelé cela du leadership. Ce qu’elle a réellement fait, c’est imposer des coûts aux entreprises qui doivent concurrencer à l’échelle mondiale, sans obtenir d’engagements équivalents de qui que ce soit d’autre, tout en ne faisant presque rien pour construire la base industrielle qui donnerait à ces réglementations le moindre levier.

L’instinct derrière l’AI Act européen est sain. Exiger de la transparence pour les systèmes d’IA à haut risque, imposer une supervision humaine, interdire certaines applications - ce sont des positions raisonnables, et quelqu’un devait les prendre. Le problème, c’est le séquencement et la portée. On ne peut pas régir une course à laquelle on ne participe pas. Et on ne peut pas définir des standards mondiaux depuis une position de dépendance.

Le piège de la coordination

La réglementation unilatérale sur un marché mondial fait une chose de manière fiable : elle crée de l’arbitrage. Les entreprises qui construisent les systèmes les plus capables les bâtiront là où les règles sont les plus permissives, les déploieront là où le marché est le plus grand, et proposeront aux clients européens une version conforme - généralement le même produit avec des conditions d’utilisation plus épaisses et un centre de données à Dublin.

Les utilisateurs européens et les entreprises européennes se retrouvent à choisir entre la version régulée - limitée en capacité, parfois maladroitement contrainte - et ce à quoi le reste du monde a accès. C’était prévisible. C’est ce qui s’est passé avec le RGPD : une décennie de charges de conformité pour les entreprises technologiques européennes, une génération de startups européennes brûlant des ressources d’ingénierie sur des bannières de consentement plutôt que sur des produits - tandis que les plateformes que le RGPD visait vraiment absorbaient les amendes comme coût des affaires et continuaient.

La Commission européenne le sait. La réponse a été de positionner l’AI Act comme un modèle que le monde adoptera éventuellement - l’Effet Bruxelles, l’argument selon lequel la taille du marché européen impose des standards mondiaux. Cette théorie est bien fondée pour les biens de consommation. Dans le logiciel, où la distribution est instantanée et l’arbitrage juridictionnel ne coûte presque rien, elle est beaucoup plus faible.

À son crédit, l’UE a construit l’infrastructure diplomatique : la Convention du Conseil de l’Europe sur l’IA, le Code de conduite de Hiroshima du G7, le Sommet d’action sur l’IA de Paris. Les résultats parlent d’eux-mêmes. L’administration Biden a signé la Convention du Conseil de l’Europe en septembre 2024 - puis Trump a révoqué tout le cadre exécutif sur l’IA de Biden le premier jour de son mandat et n’a envoyé personne signer la déclaration de Paris deux semaines plus tard. La Chine n’a rejoint ni l’un ni l’autre. Rien de contraignant n’a émergé avec l’une ou l’autre des deux puissances qui déterminent réellement où se déplace la frontière mondiale de l’IA. L’UE a construit un processus et n’en a rien obtenu. Cela pointe vers un problème de levier, et le levier vient du fait d’avoir quelque chose à apporter à la table.

Ce que l’Europe n’a pas fait

Écrire des règles et développer des capacités sont des activités différentes, et l’Europe a massivement investi dans la première en négligeant la seconde. Les États-Unis ont un environnement chaotique, souvent brutal pour les entreprises technologiques, mais ils en produisent à grande échelle. Les talents, le capital et l’ambition se concentrent autour d’un petit nombre d’endroits qui sont devenus autosuffisants. L’Europe produit des chercheurs en IA de classe mondiale - Hinton a fait son doctorat à Cambridge, LeCun à la Sorbonne, DeepMind a été fondé à Londres - puis les regarde prendre des emplois à San Francisco ou créer des entreprises qui finissent rachetées par des géants américains.

Les États membres de l’UE n’ont pas compensé cela par un soutien industriel sérieux. La France a fait la tentative la plus crédible, avec une stratégie nationale d’IA et un soutien à des entreprises comme Mistral. Mais l’effort d’un seul pays dans une union de 27 membres est une erreur d’arrondi par rapport à l’échelle de ce que la commande publique fédérale américaine et les dépenses de défense déploient couramment. Le modèle Mittelstand allemand, excellent dans la fabrication, ne se traduit pas dans l’intensité capitalistique et la rapidité que le développement de logiciels requiert.

L’UE doit soutenir les entreprises d’IA prometteuses à une échelle qui corresponde à l’ambition des règles qu’elle écrit à leur sujet. En ce moment, les règles ont bien de l’avance sur tout le reste.

Ce que la Chine fait réellement

L’Europe continue de déposer la mauvaise plainte. Alléguer des subventions déloyales et engager des litiges commerciaux capture peut-être un tiers des raisons pour lesquelles les entreprises d’IA chinoises sont compétitives - et répondre à ce tiers en ignorant le reste, c’est la façon de perdre l’argument.

L’avantage de la Chine passe par l’infrastructure, le regroupement industriel et un horizon de planification que la plupart des gouvernements européens ne peuvent pas égaler. Le gouvernement chinois a passé deux décennies à construire l’environnement physique dans lequel les entreprises technologiques peuvent opérer à grande échelle - centres de données, réseaux 5G, infrastructure logistique, production d’énergie. Il a cultivé la spécialisation régionale : le delta de la Rivière des Perles pour la fabrication d’électronique, le delta du Yangtsé comme principal hub de production de semi-conducteurs et d’IA du pays, des clusters autour de Pékin et Shanghai pour la recherche en logiciels. Transformer un modèle d’IA en produit physique - un robot, un capteur, un équipement industriel - est dramatiquement moins coûteux dans cet écosystème qu’ailleurs dans le monde.

La proximité et la profondeur expliquent l’avantage de coût mieux que les subventions. Les entreprises de matériel d’IA chinoises sont moins chères parce que leurs chaînes d’approvisionnement, fabricants de composants, réseaux logistiques et bassins de main-d’œuvre qualifiée sont tous situés à quelques centaines de kilomètres les uns des autres. Le rôle du gouvernement était de construire et maintenir cet environnement ; une fois qu’il existe, il se renforce sans intervention continue. L’Europe serait mieux servie en l’étudiant qu’en le rejetant comme de la triche.

La question des talents

La Chine gère des programmes actifs pour ramener des chercheurs distingués chez elle et attirer des talents mondiaux vers les institutions chinoises. Les États-Unis - malgré leur dysfonctionnement en matière d’immigration - restent la destination par défaut pour les chercheurs en IA les plus ambitieux du monde, en raison de leurs universités, de leurs niveaux de salaire, et parce que les travaux à grande échelle les plus intéressants y sont concentrés.

L’Europe est un terrain de formation. Des étudiants arrivent du monde entier, développent de vraies compétences, et repartent - pour San Francisco, pour Londres, pour là où le travail le plus intéressant et la rémunération compétitive peuvent se trouver ensemble. Un chercheur senior en IA dans une université européenne de premier plan gagne une fraction de ce que la même personne gagne dans un laboratoire américain. Aucune réforme des visas ne comble un écart salarial de cinq fois.

Le combler nécessite des entreprises européennes avec la taille pour payer des salaires compétitifs, des institutions de recherche européennes avec l’accès aux capacités de calcul pour mener des expériences qui comptent, et un vrai changement dans la façon dont l’Europe pense à attirer les gens plutôt qu’à simplement les former. Les États-Unis et la Chine traitent tous deux l’acquisition de talents comme une priorité stratégique. L’Europe la traite comme quelque chose qui se réglera de lui-même.

À quoi sert réellement la réglementation

Gouverner l’IA à haut risque importe, et l’UE avait raison d’essayer. Mais des règles sans capacité industrielle ne sont qu’une taxe sur les entreprises prêtes à s’y conformer, tandis que leurs concurrents ailleurs ne font face à aucune charge équivalente.

L’objectif réel de l’Europe devrait être une place à la table quand les vraies décisions sur l’IA sont prises - sur les standards de sécurité, sur la gouvernance des données, sur les systèmes qui font fonctionner les infrastructures critiques. Cela nécessite d’apporter quelque chose à la table au-delà d’une directive bien rédigée. Les standards mondiaux sont définis par des pays trop importants pour être ignorés, pas par le texte le mieux formulé.

Des standards de sécurité sérieux ont besoin d’un secteur d’IA sérieux derrière eux. Un secteur d’IA européen compétitif donne aux positions européennes en matière de sécurité un vrai poids. Et la réflexion sur la sécurité faite tôt façonne la technologie plutôt que de simplement l’auditer après coup.

Le séquencement compte. Construire d’abord. Ensuite, les règles signifient quelque chose.