La souveraineté totale en matière d’IA est-elle une illusion?
La souveraineté complète en matière d’IA serait hors de portée de la plupart des Etats, estime le BCG Henderson Institute. Le cabinet préconise plutôt une stratégie de résilience combinant capacités locales et partenariats internationaux.
(Source: Gorodenkoff/iStock)
(Source: Gorodenkoff/iStock)
Chercher à maîtriser nationalement l’ensemble de la pile technologique de l’intelligence artificielle ne constitue pas une stratégie réaliste pour la plupart des pays, selon le BCG Henderson Institute (BHI), le think tank du Boston Consulting Group. Après avoir étudié les récentes politiques en matière d’IA de plus de 30 Etats, l’institut estime que seuls quelques pays disposent de l’échelle et de l’éventail de capacités nécessaires pour maintenir durablement une telle stratégie. Même pour la plupart d’entre eux, une autonomie couvrant l’ensemble de la pile resterait hors d’atteinte.
Cette stratégie comporte aussi un risque lié à la rapidité des évolutions technologiques. Elle suppose que le paradigme actuel, fondé sur des modèles de langage très gourmands en puissance de calcul, continuera de dominer. L’émergence de nouvelles architectures ou infrastructures pourrait dès lors entraîner d’importants coûts irrécupérables.
Les initiatives étudiées montrent en outre que renforcer certaines couches de la pile ne suffit pas à éliminer les dépendances. Le cas australien l’illustre: le LLM Matilda a permis de développer un savoir-faire et des capacités de calcul locales, tout en restant dépendant de fournisseurs internationaux de matériel, de connectivité et de logiciels, ainsi que de corpus d’entraînement étrangers.
L’Inde met en évidence une autre limite, celle de l’échelle. Début mars 2026, le programme public IndiaAI disposait de 62’000 GPU, après l’ajout de 24’000 unités. À titre de comparaison, Microsoft aurait acheté à lui seul environ 485’000 GPU Hopper en 2024. Selon le rapport, les pools publics de GPU fonctionnent ainsi au mieux lorsqu’ils sont conçus pour compléter les capacités des hyperscalers.
Miser sur la résilience plutôt que sur l’autonomie complète
Face à ces limites, le rapport propose de privilégier une stratégie de «résilience IA». L’objectif est de conserver la capacité d’utiliser, d’adapter et de gouverner l’IA localement à grande échelle, tout en réduisant les dépendances considérées comme stratégiques. Cette approche repose sur les infrastructures, la confiance et les valeurs, l’adoption et les partenariats.
Sur le plan des infrastructures, il ne s’agit pas de reproduire les capacités des hyperscalers, mais de pouvoir exécuter localement certaines charges sensibles, respecter les règles nationales et accéder à des ressources de calcul à des coûts prévisibles.
Faire passer l’IA à l’usage
Au-delà des infrastructures, le rapport insiste sur l’adoption. Disposer de capacités ou de modèles ne suffit pas si les entreprises restent au stade des expérimentations. Les politiques publiques peuvent notamment faciliter le passage des pilotes à la production et réduire les coûts initiaux de déploiement.
Les partenariats internationaux complètent cette approche. Pour les économies de taille moyenne, le BHI cite notamment les régions cloud locales, la résidence des données, le transfert de compétences et les stratégies multi-fournisseurs comme moyens de renforcer la résilience sans financer l’ensemble de la pile technologique.
L’interdépendance n’est ainsi pas appelée à disparaître. L’institut la présente comme une réalité structurelle de l’écosystème de l’IA, qu’il s’agit d’organiser plutôt que de chercher à éliminer.
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