Par Dr. Tawhid CHTIOUI, Président-fondateur d’aivancity, la Grande Ecole de l’IA et de la Data
L’illusion des data centers dans la stratégie IA
Depuis 2 jours et à l’occasion du sommet sur l’intelligence artificielle, le gouvernement français a multiplié les annonces sur le développement des data centers, censés être la pierre angulaire de la souveraineté numérique du pays. Plutôt que d’encourager une vision stratégique et innovante de l’IA, ces annonces révèlent une incompréhension profonde des véritables enjeux. En concentrant les efforts sur l’infrastructure matérielle, on occulte le fait que l’IA repose également sur l’optimisation des algorithmes, la qualité des données et leur gouvernance. Cette approche est non seulement réductrice, mais aussi dépassée face aux nouvelles dynamiques technologiques.
Si l’IA a besoin de puissance de calcul, la question ne se limite pas à la construction de fermes de serveurs (Trente-cinq sites sont « prêts à l’emploi » en France pour accueillir des data centers pour l’intelligence artificielle, a annoncé jeudi la ministre chargée de l’IA, Clara Chappaz, à l’issue d’un comité interministériel présidé par François Bayrou ; L’Élysée a également annoncé dimanche soir un plan d’investissements privés, pour un montant global de 109 milliards d’euros à l’horizon 2031, principalement des Data centers).
Réduire l’IA aux data centers revient à confondre le support technique avec l’enjeu fondamental de l’IA.
L’IA est avant tout une transformation des usages, des modèles économiques et des organisations. Les véritables enjeux concernent son impact sur le travail, la société, l’économie et la gouvernance.
Un data center n’est qu’un outil logistique, au même titre que des routes pour la mobilité. Personne ne parle exclusivement de centrales électriques lorsqu’il s’agit de la révolution numérique, alors pourquoi enfermer l’IA dans un débat sur l’infrastructure ?
Les data centers ne feront pas de la France un leader de l’IA
Il est indéniable que les data centers jouent un rôle stratégique en matière de souveraineté numérique, notamment en garantissant l’hébergement des données sur le territoire national et en assurant un meilleur contrôle face aux géants du cloud étrangers. Dans un contexte où la maîtrise des infrastructures numériques devient un enjeu géopolitique, il est légitime de vouloir renforcer la capacité du pays à stocker et traiter ses propres données, évitant ainsi une dépendance excessive aux hyperscalers américains et chinois comme AWS, Microsoft Azure ou Alibaba Cloud. Toutefois, cette approche ne doit pas se faire au détriment d’une réflexion plus large sur la structure économique et technologique du pays.
Dans cette perspective, comment ces investissements dans les data centers s’inscrivent-ils dans la stratégie européenne visant à développer une infrastructure cloud souveraine et une base de données européenne unifiée d’ici 2030 ? L’Union européenne ambitionne de construire un cadre numérique intégré qui permette aux États membres d’accéder à une infrastructure mutualisée, sécurisée et indépendante des grands acteurs américains et chinois. Cette vision repose sur une coordination à l’échelle continentale, où l’interopérabilité, la gestion partagée des données et l’optimisation des infrastructures existantes doivent primer sur la duplication de centres de données nationaux, coûteux et parfois redondants.
Dès lors, la stratégie française est-elle alignée avec cette vision ou bien risque-t-elle de créer une approche isolée, inefficace et incompatible avec l’architecture européenne en préparation ? Si l’objectif est réellement la souveraineté numérique, ne vaudrait-il pas mieux investir dans des solutions d’infrastructure compatibles avec cet horizon européen, plutôt que de multiplier les initiatives nationales qui pourraient, à terme, être remises en cause par l’évolution du cadre européen ?
Si toutefois l’objectif est de renforcer la souveraineté numérique, la priorité ne devrait pas être la construction massive de data centers, mais plutôt le développement d’un écosystème numérique souverain intégrant des infrastructures adaptées, des technologies de rupture et une stratégie d’optimisation des ressources existantes.
Miser exclusivement sur les infrastructures physiques sans investir massivement dans la recherche, l’innovation et les compétences technologiques risque de renforcer un modèle où la France ne ferait que stocker des données sans en extraire la véritable valeur économique et stratégique.
De plus, l’IA ne repose pas uniquement sur la possession de data centers, mais sur l’accès aux ressources informatiques et aux données. Le cloud computing a bouleversé les modèles économiques en permettant aux entreprises, grandes et petites, d’accéder à une capacité de calcul à la demande, évitant ainsi des investissements lourds en infrastructures physiques. Aujourd’hui, l’essentiel de la valeur dans l’IA ne réside pas dans les serveurs, mais dans l’architecture logicielle, l’optimisation des algorithmes et la gouvernance des données. En d’autres termes, un pays qui mise sur l’optimisation et l’exploitation intelligente de ses données prendra une avance décisive sur celui qui se limite à empiler des serveurs.
La véritable solution ne réside donc pas dans une opposition stérile entre IA et data centers, mais dans la construction d’un modèle hybride, où des infrastructures adaptées sont combinées à une optimisation des ressources et à une montée en compétence des acteurs économiques.
Il est impératif que la stratégie française ne se limite pas à un simple projet immobilier numérique, mais qu’elle intègre une vision macroéconomique ambitieuse, capable de positionner le pays en créateur de valeur plutôt qu’en simple opérateur d’infrastructure.
Un modèle énergivore et incompatible avec les enjeux environnementaux
Alors que les questions environnementales sont devenues centrales, la prolifération des data centers représente un non-sens écologique. Ces infrastructures sont extrêmement gourmandes en énergie et en ressources naturelles, notamment en eau pour leur refroidissement. La croissance exponentielle des data centers entraîne des problèmes environnementaux majeurs, notamment en termes de consommation d’énergie, d’émissions de CO₂ et de fragilisation des infrastructures électriques nationales.
Le gouvernement affirme que ces nouveaux data centers seront alimentés par des énergies propres, réduisant ainsi leur empreinte carbone. Certes, l’utilisation de sources renouvelables telles que l’énergie solaire, éolienne ou nucléaire pourrait limiter l’impact environnemental de ces infrastructures. Toutefois, cette approche ne résout qu’une partie du problème. D’une part, la production d’énergie propre reste insuffisante pour répondre à la demande exponentielle des data centers sans affecter d’autres secteurs stratégiques. D’autre part, même alimentés par des énergies bas carbone, ces centres de données restent extrêmement gourmands en eau pour leur refroidissement et nécessitent des infrastructures colossales pour maintenir leurs performances.
Plutôt que d’empiler les serveurs et d’absorber toujours plus d’énergie, il est urgent de repenser l’efficacité énergétique des modèles d’IA. Cela passe par l’optimisation des algorithmes, une meilleure exploitation des données intelligentes (smart data) et l’usage de processeurs spécialisés (TPU, GPU basse consommation) conçus pour minimiser la consommation énergétique. La décentralisation, avec l’IA embarquée, constitue une alternative bien plus efficace : elle permet d’exécuter les calculs au plus proche des utilisateurs et des appareils connectés, évitant ainsi les échanges inutiles avec des centres de données distants et limitant ainsi leur impact écologique.
Enfin, une question demeure : la France mise-t-elle réellement sur un modèle d’IA durable et innovant, ou cherche-t-elle à justifier un investissement massif dans une infrastructure qui, malgré l’argument des énergies propres, reste énergivore et potentiellement obsolète à moyen terme ?
Une contradiction avec la stratégie française pour l’IA
La stratégie française en matière d’intelligence artificielle, incarnée notamment par le Plan France 2030, ambitionne de faire du pays un leader de l’IA embarquée (Edge AI), en misant sur des technologies décentralisées, légères et optimisées pour fonctionner directement sur les appareils et infrastructures locales. L’IA embarquée privilégie des calculs locaux sur des appareils intelligents (smartphones, objets connectés, véhicules, machines industrielles…), sans dépendance aux immenses fermes de serveurs. Cette orientation est en cohérence avec les priorités industrielles, que ce soit dans l’automobile, l’aéronautique, la santé ou la défense. Par exemple, un véhicule autonome ne peut pas dépendre d’un data center à des centaines de kilomètres pour prendre une décision en temps réel. Il doit être capable de traiter les données immédiatement, grâce à des algorithmes optimisés intégrés directement à bord.
Pourtant, aujourd’hui, le gouvernement promeut massivement le développement de data centers centralisés, une approche qui va à l’encontre même des principes de l’IA embarquée. Ces infrastructures lourdes, énergivores et coûteuses perpétuent un modèle de calcul centralisé qui s’oppose aux dynamiques d’efficacité et de flexibilité propres à l’Edge AI.
On ne sait plus quoi penser : la France affiche une ambition claire de devenir un leader de l’IA embarquée, mais en parallèle, elle investit massivement dans des data centers centralisés, qui vont à l’encontre même de cette stratégie. S’agit-il d’un revirement soudain, d’un manque de coordination entre les décideurs, ou simplement d’une incohérence totale ? A-t-on réellement étudié les implications de ces choix ou assiste-t-on à une politique menée sans vision claire ? Cette contradiction soulève de sérieuses questions sur la cohérence et la réflexion derrière ces décisions, qui semblent ralentir la transition vers une IA décentralisée et renforcer notre dépendance aux géants du cloud plutôt que de la réduire.
L’incompatibilité des data centers avec l’informatique quantique
L’investissement massif dans des data centers est non seulement une erreur stratégique face à la montée de l’IA embarquée, mais il est aussi fondamentalement incompatible avec l’essor de l’informatique quantique.
L’informatique quantique n’est pas simplement une évolution du calcul classique, mais une rupture profonde qui change totalement la manière dont on traite l’information. Contrairement aux architectures centralisées des data centers, elle permet d’exécuter des calculs complexes en un temps infiniment plus court et avec une fraction de l’énergie requise. Un unique processeur quantique pourra accomplir en quelques minutes des tâches qui prendraient plusieurs semaines aux infrastructures classiques.
Investir massivement dans des data centers aujourd’hui revient à miser sur une technologie qui pourrait devenir obsolète à moyen terme, notamment avec l’essor de l’informatique quantique. Les récentes avancées dans ce domaine, telles que la puce « Willow » de Google, dévoilée en décembre 2024, capable de résoudre en quelques minutes des problèmes que les supercalculateurs actuels mettraient des millions d’années à traiter, illustrent le rythme rapide des progrès. De plus, des entreprises françaises comme Quandela ont présenté des feuilles de route ambitieuses, prévoyant la mise en réseau d’ordinateurs quantiques d’ici 2028.
Ces évolutions soulèvent une question fondamentale : pourquoi la France investit-elle massivement dans des infrastructures dont la pertinence risque d’être rapidement remise en cause ? S’agit-il d’un pari sur le court terme, en attendant que le quantique atteigne une maturité industrielle ? Est-ce une décision motivée par des considérations politiques et économiques, cherchant à dynamiser un secteur en difficulté ? Ou bien s’agit-il simplement d’une réaction tardive, une tentative de rattraper un retard accumulé, mais avec une approche sans réelle prise en compte des tendances technologiques de demain ? On peut aussi se demander si ce n’est pas la conséquence de ces changements répétitifs de gouvernements et un manque de coordination, avec des visions divergentes entre ceux qui prônent l’IA embarquée et ceux qui misent encore sur les infrastructures centralisées.
Dans tous les cas, il est impératif de clarifier cette stratégie, car persister dans cette voie pourrait conduire à des investissements massifs rapidement dépassés, alors que d’autres pays prennent de l’avance sur des modèles plus flexibles et adaptés aux technologies émergentes.
À qui profiteront ces milliards investis dans les data centers ?
L’annonce de ces investissements colossaux soulève une question essentielle : qui bénéficiera réellement de ces investissements dédiés aux data centers ? Contrairement à ce que l’on pourrait penser, ces infrastructures ne profiteront pas en priorité à l’écosystème technologique français, mais à une poignée d’acteurs bien établis, essentiellement étrangers, qui contrôlent l’essentiel du marché des semi-conducteurs, des infrastructures cloud et des logiciels de gestion des data centers.
Les premiers bénéficiaires seront sans surprise les géants américains du cloud computing tels qu’AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure, Google Cloud et Oracle, qui fournissent déjà l’épine dorsale technologique de la majorité des data centers à travers le monde. Ce sont eux qui vendront les licences logicielles, les solutions de gestion, les plateformes d’intelligence artificielle et les services d’hébergement, captant ainsi une part significative des revenus générés par ces infrastructures.
Mais au-delà du cloud, il faut aussi considérer les fabricants de semi-conducteurs et de matériel informatique, indispensables à la construction et à l’exploitation de ces centres de données. Aujourd’hui, le marché est ultra-dominé par Nvidia, Intel, AMD et Broadcom, qui conçoivent les processeurs et GPU indispensables aux capacités de calcul des data centers modernes. Nvidia, par exemple, est devenu incontournable dans le domaine des puces spécialisées en intelligence artificielle, et chaque data center qui se construit est une manne financière pour cette entreprise américaine, dont les solutions sont sans équivalent sur le marché. À cela s’ajoutent des fournisseurs comme Cisco et Dell, encore des entreprises américaines, qui équipent les infrastructures en serveurs et en réseaux de communication.
En concentrant des ressources publiques et privées sur le développement de ces infrastructures, la France ne fait donc que renforcer sa dépendance vis-à-vis de ces géants étrangers. Plutôt que de favoriser l’émergence d’acteurs locaux capables de proposer des alternatives compétitives, cette stratégie verrouille un marché déjà dominé, où la valeur ajoutée, la propriété intellectuelle et les marges les plus lucratives échappent largement aux entreprises françaises et européennes…
Investir dans des data centers, c’est comme construire des centrales à charbon à l’ère des énergies renouvelables.
Parier sur les data centers massifs en 2025, c’est comme investir dans une flotte de dirigeables en 1940, alors que l’aviation à réaction allait tout bouleverser. L’avenir appartient à ceux qui optimisent et innovent, pas à ceux qui empilent des serveurs. L’IA du futur sera hybride, frugale et décentralisée. La France doit miser sur l’intelligence des algorithmes, l’efficience énergétique et l’autonomie des systèmes IA, tout en assurant une protection souveraine des données par des infrastructures adaptées et maîtrisées.
Que doit faire la France ?
Si la France veut rester compétitive et souveraine, elle doit impérativement éviter cette fausse route et concentrer ses efforts sur l’optimisation des infrastructures existantes, le développement de l’IA embarquée et l’accélération des recherches en informatique quantique. Elle doit soutenir les entreprises spécialisées dans les processeurs optimisés, investir dans des centres de recherche sur le quantique et structurer un cloud souverain hybride et intelligent. La priorité doit être donnée aux architectures hybrides qui combinent les avancées en IA embarquée, edge computing et quantique.
Il est également essentiel de réorienter les investissements en mettant l’accent sur la valeur ajoutée que l’IA peut apporter en termes de productivité, d’innovation et d’impact sociétal, plutôt que de se focaliser sur la taille des infrastructures.
Soutien aux entreprises et déploiement de l’IA
Le tissu économique français, composé majoritairement de petites et moyennes entreprises, accuse un retard notable dans l’adoption de l’IA (Voir les résultats de l’Observatoire des pratiques responsables de l’IA d’aivancity). Pour combler ce fossé, il est impératif de mettre en place des programmes d’aide ciblés visant à accompagner ces entreprises dans l’intégration de solutions d’IA adaptées à leurs besoins spécifiques. Cela pourrait inclure des subventions, des crédits d’impôt ou des incitations fiscales pour encourager l’implémentation de technologies d’IA. De plus, la création de plateformes collaboratives faciliterait le partage de ressources et de connaissances entre les entreprises, les centres de recherche et les institutions académiques, favorisant ainsi l’innovation ouverte.
Formation et développement des compétences
La formation constitue un pilier fondamental pour le développement de l’IA en France. Bien que des annonces aient été faites, telles que la volonté de former 100 000 experts et d’intégrer l’enseignement de l’IA dans les lycées, ces initiatives peinent à se traduire en actions concrètes faute d’investissements suffisants.
Mais la question de la formation ne peut pas se limiter aux seuls experts en IA. L’intelligence artificielle est désormais une compétence transverse, incontournable dans toutes les disciplines universitaires et professionnelles. On ne peut plus imaginer des médecins, avocats, architectes, designers, managers, financiers ou ingénieurs exerçant leur métier sans une maîtrise minimale des outils d’IA et de leur impact sur leur domaine.
L’IA redéfinit les pratiques professionnelles, transforme les processus décisionnels et modifie les compétences attendues sur le marché du travail. Il est donc impératif d’intégrer une formation généralisée à l’IA dans toutes les filières académiques, afin que chaque étudiant, quelle que soit sa spécialisation, puisse acquérir les bases nécessaires pour comprendre, utiliser et tirer parti de ces technologies. Cela implique non seulement la création de cours spécifiques sur les usages et les enjeux de l’IA, mais aussi une approche interdisciplinaire, où l’IA est intégrée aux programmes existants en droit, médecine, sciences sociales, finance, arts, ingénierie…
Sans cette transformation en profondeur de l’enseignement supérieur, la France risque de se retrouver avec une élite technologique restreinte maîtrisant l’IA, tandis que le reste des professionnels en sera dépendant sans en comprendre ni les mécanismes, ni les implications. Former des experts est essentiel, mais former une société entière capable de comprendre et d’exploiter l’IA est un défi bien plus stratégique.
Il est donc crucial d’allouer enfin des ressources significatives pour développer des programmes de formation ambitieux, tant au niveau secondaire que supérieur, ainsi que des initiatives de reconversion professionnelle pour les travailleurs dont les emplois sont susceptibles d’être transformés par l’IA. La collaboration avec des acteurs privés peut également contribuer à combler le déficit de compétences.
Valorisation de la recherche et de l’innovation
La France dispose d’un écosystème de recherche en IA de haute qualité, mais il est essentiel de renforcer les liens entre la recherche académique et le secteur industriel. Cela passe par le soutien à des projets collaboratifs, le financement de startups innovantes et la promotion de clusters technologiques spécialisés en IA. De plus, la mise en place de réglementations favorables et d’un environnement propice à l’expérimentation encouragerait l’innovation tout en garantissant une utilisation éthique et responsable de l’IA.
En concentrant les efforts sur ces axes stratégiques, la France pourra non seulement rattraper son retard dans l’adoption de l’IA, mais aussi se positionner en tant que leader dans le développement de solutions innovantes, durables et à forte valeur ajoutée pour la société.
Un rendez-vous décisif : investir dans les talents, pas seulement dans le béton
Mais encore faut-il que les annonces faites dans le cadre de ce sommet ne se résument pas à une énième promesse technologique mal orientée, à l’image des investissements massifs annoncés dans les data centers. Si l’on continue à privilégier des infrastructures coûteuses et énergivores sans une véritable stratégie de montée en compétence et d’adoption de l’IA dans l’ensemble de l’économie, alors ce sommet ne sera qu’un rendez-vous manqué.
Si ces annonces se limitent aux mêmes promesses déjà entendues – des chiffres ambitieux mais flous sur la formation, des objectifs de développement sans plan clair de mise en œuvre, et un manque criant de mobilisation de l’ensemble des acteurs de l’écosystème IA – alors cette séquence ne fera que répéter les erreurs passées. Après avoir misé sur le béton et les serveurs, il est impératif que la France mise enfin sur les talents, les usages et l’innovation. Sans cela, ce sommet ne sera qu’une immense déception, une occasion ratée de faire de l’IA une véritable transformation économique et sociétale, plutôt qu’une simple affaire d’infrastructures.
Il ne suffit plus d’afficher des ambitions ou d’annoncer des chiffres impressionnants sur la formation et le développement de l’IA. Ce qui manque aujourd’hui, c’est une mise en œuvre réelle, structurée et dotée de moyens à la hauteur des enjeux, qui permette à la fois de créer un environnement propice à l’innovation et de diffuser massivement la compétence IA dans tous les secteurs de la société. L’IA n’attend pas. D’autres pays avancent rapidement et ne se contentent pas de discours. La France doit faire de ce moment un véritable tournant stratégique, sous peine de rester spectatrice de la révolution qui façonne déjà l’avenir…
