IA générative, entre compétition et enjeux géopolitiques majeurs

Par Najib BENSBIA

En quelques mois à peine, l’intelligence artificielle générative est passée du statut de curiosité technologique à celui de colonne vertébrale numérique de nombreuses entreprises. Ce qui relevait hier de l’expérimentation est désormais une réalité industrielle. Et si la technologie semble prête, reste à savoir si nos sociétés le sont aussi.

Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, puis de ses évolutions spectaculaires telles que GPT-4 (mars 2023) et GPT-4.5 (février 2025), la cadence s’est intensifiée. Ces modèles dits multimodaux – capables d’analyser texte, image, son, vidéo, voire code informatique – repoussent sans cesse les limites de l’automatisation et de la compréhension contextuelle. OpenAI, Google, Anthropic ou Mistral se livrent une compétition féroce sur le terrain des performances, mais aussi de l’intégration massive dans les usages quotidiens.

Le dernier modèle Gemini 1.5 de Google, capable de traiter un million de tokens à la fois, rend possible l’analyse simultanée de longs rapports, de bases de données entières ou de corpus juridiques complexes. Des prouesses qui ne sont plus cantonnées aux laboratoires : elles bouleversent déjà le fonctionnement des grandes entreprises.

Ainsi, JPMorgan Chase a annoncé un investissement record de 18 milliards de dollars en 2025 pour accélérer la transformation numérique de ses services grâce à l’IA. L’objectif : réduire les coûts, automatiser les tâches répétitives et affiner le service client. De son côté, l’opérateur télécom australien Telstra a justifié des réductions d’effectifs par l’automatisation de certaines fonctions, désormais assurées par des modèles génératifs (The Guardian, 2025).

Une lame de fond… aux effets ambivalents

L’IA générative fascine autant qu’elle inquiète. Dans les entreprises, elle modifie les chaînes de valeur, les hiérarchies, et parfois même les modèles économiques. Selon un rapport de Lumenalta publié en mars 2025, aucun secteur n’échappe à la déferlante : droit, médecine, journalisme, logistique ou marketing y trouvent à la fois des opportunités inédites et des zones d’ombre.

Côté salariés, le décalage entre les usages et les compétences disponibles devient criant. Une enquête de Deloitte révèle que 67 % des millennials et près de la moitié des jeunes de la génération Z utilisent déjà des outils d’IA générative au travail — souvent sans formation dédiée. L’autoformation est la norme, ce qui nourrit un risque de fracture numérique, doublé d’une perte de maîtrise critique sur ces outils puissants.

L’Europe veut encadrer sans étouffer

Consciente de ces bouleversements, l’Union européenne a adopté une régulation pionnière : l’AI Act. Entré en vigueur en août 2024, ce règlement vise à encadrer les systèmes d’IA selon leur niveau de risque. Une catégorie spécifique a été créée pour les IA dites « à usage général », comme ChatGPT ou Claude, avec une application attendue en août 2025.

Le texte interdit d’ores et déjà certaines pratiques, comme la reconnaissance biométrique en temps réel dans l’espace public, et impose des obligations de transparence, de sécurité et de gouvernance. Mais sa mise en œuvre suscite des défis majeurs : les régulateurs doivent désormais disposer des moyens juridiques, techniques et scientifiques pour contrôler des systèmes dont la complexité dépasse parfois celle des régulations existantes.

Une empreinte environnementale préoccupante

La montée en puissance de l’IA générative n’est pas sans coût pour la planète. Les centres de données qui alimentent ces modèles – souvent entraînés sur des centaines de milliards de paramètres – consomment d’immenses quantités d’électricité et d’eau.

D’après une enquête de The Guardian (janvier 2025), près de la moitié de la consommation énergétique des data centers mondiaux pourrait être attribuée aux modèles génératifs d’ici fin 2025. Le refroidissement des serveurs nécessite également des volumes d’eau préoccupants, notamment dans des régions comme l’Arizona ou la Catalogne, déjà soumises à un stress hydrique élevé (Investopedia, 2025).

Une bifurcation civilisationnelle

Au fond, la question dépasse largement le champ technologique. L’IA générative ne se contente pas de produire du texte ou des images : elle reconfigure nos modes de travail, nos référentiels cognitifs, notre rapport au savoir et à la vérité. Elle peut devenir un outil de libération – en allégeant les tâches pénibles, en démultipliant les capacités de création, en démocratisant l’accès à l’expertise. Mais elle peut aussi renforcer des logiques de standardisation, d’aliénation ou de concentration des pouvoirs technologiques entre quelques mains.

Comme le souligne l’expert américain Gary Marcus, critique récurrent de la course à l’IA générative, « nous devons collectivement décider non seulement de ce que ces machines peuvent faire, mais de ce qu’elles devraient faire » (Scientific American, 2024).

Une question de cap

La technologie est désormais mature, ou presque. Mais le vrai défi est ailleurs : il réside dans la capacité des sociétés à définir une vision commune de leur futur numérique. Formation, régulation, sobriété énergétique, gouvernance éthique : autant de chantiers ouverts, encore loin d’être achevés. Ce n’est plus une question d’innovation, mais de responsabilité collective. L’IA générative n’est pas une promesse abstraite : elle est déjà là. Et avec elle, l’urgence de choisir ce que nous voulons en faire.

Entre leadership technologique et débats politiques

Les États-Unis restent le centre névralgique du développement de l’IA générative. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, Amazon ou encore xAI d’Elon Musk s’y livrent une compétition féroce, tant sur les capacités des modèles que sur leur intégration dans des services à grande échelle (bureautique, cloud, commerce, éducation, etc.).

Cependant, cette avance technologique s’accompagne d’un débat politique de plus en plus intense. L’administration Biden a publié en octobre 2023 un décret exécutif sur l’IA visant à imposer des obligations de transparence, de sécurité et de traçabilité aux entreprises développant des IA à haut risque. Mais ce décret reste moins contraignant que l’AI Act européen.

La régulation américaine est davantage pilotée par des agences sectorielles (FTC, FDA, DoD…) et s’appuie beaucoup sur l’auto-régulation, ce qui alimente les critiques, notamment autour de la concentration du pouvoir dans les mains d’un petit nombre d’acteurs privés.

Exemple : Microsoft a intégré Copilot (basé sur GPT-4) dans l’ensemble de sa suite Office, suscitant des réorganisations majeures dans des milliers d’entreprises américaines — sans toujours prévoir un accompagnement pour les salariés.

Chine : déploiement massif, sous contrôle étatique

La Chine suit une trajectoire singulière. Si les performances techniques de ses modèles restent en deçà des leaders occidentaux, Pékin accélère leur diffusion dans des usages industriels, éducatifs ou gouvernementaux, avec un fort soutien de l’État.

Des entreprises comme Baidu (Ernie Bot), Alibaba (Tongyi Qianwen) ou Huawei déploient des modèles d’IA générative dans des écosystèmes largement cloisonnés, souvent intégrés à des services de cloud souverain. L’encadrement est strict : tout modèle génératif doit passer par une phase de censure automatisée et respecter les « valeurs socialistes fondamentales » (règlement de juillet 2023).

Exemple : Le ministère de l’Éducation chinois a lancé un programme pilote intégrant des IA génératives dans plus de 300 écoles primaires pour générer du matériel pédagogique adapté à chaque élève, tout en surveillant étroitement les contenus.

Inde : ambition montante, cadre flou

L’Inde se positionne comme un acteur émergent dans la course à l’IA générative. Le gouvernement Modi a annoncé début 2025 un plan de soutien de 1 milliard de dollars pour la recherche et le développement en IA, notamment via des partenariats public-privé.

Des start-up comme Sarvam AI ou Kissan GPT développent des modèles adaptés aux langues indiennes et aux cas d’usage locaux (agriculture, services bancaires, e-santé). Cependant, le pays manque encore d’une régulation structurée, ce qui pose des risques en matière d’éthique, de désinformation ou de surveillance.

Exemple : L’application Kissan GPT, alimentée par un modèle local, offre des conseils agricoles aux petits exploitants dans plusieurs dialectes. Elle a déjà touché plus de 2 millions d’utilisateurs — mais soulève des questions sur la fiabilité et l’indépendance des recommandations.

Amérique latine et Afrique : adoption pragmatique, infrastructures limitées

Dans ces régions, l’IA générative est principalement utilisée via des services fournis par les grandes plateformes américaines. Le manque d’infrastructures cloud locales, de compétences spécialisées et de financements freine encore la production de modèles locaux.

Cela n’empêche pas des initiatives ambitieuses : au Brésil, le gouvernement explore l’usage d’IA pour la traduction automatique des langues indigènes. Au Kenya, l’ONG Mozilla Foundation a soutenu la création d’un corpus de données en swahili pour entraîner un modèle génératif open source.

Exemple : En Afrique de l’Ouest, une initiative nommée AI4Good Africa vise à développer des chatbots multilingues pour faciliter l’accès à l’information juridique et sanitaire en milieu rural.

Conclusion : des trajectoires différenciées, mais une même question de fond

Partout, la question n’est plus tant de savoir si l’IA générative va s’imposer, mais comment, par qui et pour qui. Tandis que l’Europe tente de poser un cadre éthique robuste, les États-Unis misent sur l’innovation rapide, la Chine sur le contrôle idéologique, et les pays du Sud sur des usages adaptés à leurs priorités sociales.

Un enjeu devient central désormais : éviter une nouvelle fracture technologique mondiale, où seuls quelques pôles auraient la maîtrise des infrastructures, des données et des modèles, laissant les autres dans une dépendance croissante.