À La REF, la table ronde intitulée « L’Europe n’a pas dit son dernier prompt », modérée par Charline Perrault, journaliste aux Échos, a réuni Béatrice Cossa-Dumurgier, Catherine Fieschi, Octave Klaba, Frédéric Mazzella, Laurent Solly et Valérie Urbain. Les échanges ont porté sur une question devenue centrale : que signifie encore la souveraineté européenne à l’heure où l’intelligence artificielle repose sur des infrastructures, des modèles, des capitaux et des capacités de calcul largement mondialisés ? Le débat a rapidement dépassé le registre technologique. Il a posé une question beaucoup plus directe pour les entreprises : jusqu’où peut-on accepter une dépendance lorsque celle-ci devient susceptible d’affecter la continuité de l’activité ?
Un électrochoc qui ne change pas encore les décisions
Charline Perrault ouvre la discussion avec les résultats d’une étude Sia/OpinionWay citée le matin même dans Les Échos. Selon les chiffres qu’elle présente sur scène, 73 % des dirigeants interrogés déclarent que les restrictions récentes concernant l’accès à certains modèles d’Anthropic n’ont pas modifié leur position. La souveraineté ne recueillerait que 16 % des citations parmi les critères de choix d’une solution d’intelligence artificielle.
Le constat est saisissant. Même lorsqu’un événement rend visible la possibilité qu’une puissance étrangère intervienne dans l’accès à une technologie devenue stratégique, les comportements changent peu. Les entreprises continuent à arbitrer selon des critères beaucoup plus immédiats : performance, prix, disponibilité et vitesse de déploiement.
C’est précisément ce paradoxe qui donne tout son intérêt au débat. Une entreprise n’a pas vocation à choisir une technologie en fonction de sa nationalité. Elle cherche un produit efficace, compétitif et adapté à ses besoins. Frédéric Mazzella le souligne très clairement : les acteurs économiques raisonnent d’abord de manière rationnelle. Ils choisissent ce qui leur permet de fonctionner, de produire, de servir leurs clients et de rester compétitifs. Il compare cette attitude à celle que nous adoptons face au risque assurantiel. Tant que l’accident ne s’est pas produit, nous avons tendance à penser qu’il restera improbable. La souveraineté technologique fonctionne encore souvent de cette manière. Le risque est identifié, mais il reste abstrait tant qu’il ne perturbe pas directement l’activité.
Du risque géopolitique au risque opérationnel
Octave Klaba donne pourtant à ce risque une dimension très concrète lorsqu’il évoque le concept de « kill switch ». Derrière cette expression se trouve une possibilité simple : un fournisseur peut couper un service, interrompre un accès ou rendre inaccessible une technologie. Tant que l’économie dépendait relativement peu du numérique, cette hypothèse pouvait sembler limitée. Elle change complètement de portée lorsque les entreprises reposent sur le cloud, la donnée et désormais l’intelligence artificielle.
Octave Klaba va jusqu’à évoquer les infrastructures de la SNCF pour illustrer ce qu’une dépendance technologique peut signifier lorsqu’elle touche des activités critiques. La souveraineté n’est alors plus seulement une question industrielle ou géopolitique. Elle devient une question de continuité d’activité.
Cette évolution devrait directement intéresser les dirigeants. Si un fournisseur technologique critique devenait inaccessible demain, quelles fonctions continueraient réellement à fonctionner ? Combien de temps faudrait-il pour migrer vers une solution alternative ? Les données sont-elles récupérables ? Les systèmes ont-ils été conçus pour permettre une réversibilité ? La souveraineté entre ainsi progressivement dans le champ classique de la gouvernance du risque.
Catherine Fieschi apporte à ce stade l’une des définitions les plus intéressantes de la table ronde. Aucun pays ne peut raisonnablement contrôler l’intégralité de la chaîne technologique. Il est illusoire d’imaginer une Europe produisant seule toutes les puces, tous les logiciels, tous les modèles et toutes les infrastructures dont elle a besoin. La question pertinente n’est donc pas de supprimer toutes les dépendances, mais de déterminer lesquelles sont acceptables.
Une dépendance devient problématique lorsque le coût du changement devient trop élevé, lorsqu’il n’existe plus d’alternative crédible ou lorsqu’un acteur extérieur dispose de la capacité de couper l’accès. Catherine Fieschi formule alors une idée essentielle : « Le problème, ce n’est pas la dépendance, c’est la dépendance sans option de sortie. »
Cette phrase pourrait devenir un principe de gouvernance pour les entreprises. La bonne question n’est plus simplement de savoir si une technologie est européenne, américaine ou chinoise. Elle consiste à déterminer si l’entreprise conserve encore la capacité d’en changer.
Données, technologie, opérations : trois souverainetés à distinguer
Octave Klaba distingue trois formes de souveraineté. La première concerne les données : qui peut les voir et qui peut y accéder ? La deuxième concerne la technologie : qui développe le système et qui peut le faire évoluer ? La troisième concerne les opérations : qui exploite quotidiennement les infrastructures et qui possède réellement la capacité de les maintenir en fonctionnement ?
Cette distinction oblige à sortir d’une vision simpliste de la souveraineté. Une organisation peut utiliser un modèle américain tout en limitant son risque si elle maîtrise ses données, connaît ses alternatives et conserve une architecture suffisamment réversible. Inversement, choisir une technologie européenne ne garantit pas automatiquement une souveraineté complète si certaines briques essentielles restent dépendantes d’acteurs extérieurs.
Pour les dirigeants, cette grille peut se résumer en trois questions : qui contrôle mes données ? Qui contrôle la technologie dont dépend mon activité ? Qui est capable de continuer à faire fonctionner le système ?
Le débat se déplace alors vers la faiblesse industrielle européenne. Octave Klaba décrit un mécanisme particulièrement important : lorsqu’une technologie européenne n’est pas suffisamment performante, les clients ne la choisissent pas. L’absence de clients réduit les revenus. Des revenus plus faibles limitent les capacités d’investissement. Et des investissements insuffisants ralentissent l’amélioration des technologies.
Le cercle est simple : technologie, clients, revenus, investissements, meilleure technologie. À l’inverse, les acteurs déjà dominants bénéficient d’un effet cumulatif. Plus ils ont de clients, plus ils génèrent de revenus, plus ils peuvent investir, et plus leur avance devient difficile à combler.
L’Europe sait créer, mais peine encore à passer à l’échelle
Laurent Solly rappelle que l’intelligence artificielle ne se résume pas aux modèles. Elle fonctionne comme un écosystème complet. Il faut des données, de la puissance de calcul, de l’énergie, des chercheurs, des ingénieurs, des entreprises capables de déployer les technologies et du capital en quantité suffisante. L’Europe possède certaines de ces briques. Elle dispose de talents reconnus, d’entrepreneurs et d’acteurs industriels importants. Mais elle reste plus fragile lorsqu’on observe l’ensemble de la chaîne et surtout sa capacité à transformer ces ressources en entreprises capables d’atteindre une taille mondiale.
Frédéric Mazzella insiste justement sur ce point. La France compte plus de 1 100 startups liées à l’intelligence artificielle, représentant plusieurs dizaines de milliers d’emplois et plusieurs milliards d’euros levés depuis leur création. L’écosystème entrepreneurial existe. Le problème n’est donc pas celui de la naissance des entreprises, mais de leur croissance.
Sa formule résume brutalement le problème : « Les Américains ont acheté américain. Les Chinois ont acheté chinois et les Européens ont acheté américain et chinois. » Derrière cette phrase apparaît une question difficile à éviter : qui a acheté Européen ?
Il ne s’agit pas de transformer cette remarque en appel au protectionnisme. Frédéric Mazzella souligne au contraire qu’il serait incohérent de demander aux entreprises privées de prendre seules en charge une politique industrielle continentale. Une entreprise sélectionne la solution qui sert le mieux son intérêt. La puissance publique dispose, elle, d’autres leviers.
La commande publique peut notamment contribuer à créer la demande nécessaire pour permettre aux entreprises européennes de franchir les seuils de croissance dont elles ont besoin. Octave Klaba illustre cette situation avec OVHcloud. Selon les ordres de grandeur qu’il cite pendant la conférence, le groupe réalise environ 1,2 à 1,3 milliard d’euros de chiffre d’affaires, dont seulement 50 à 60 millions avec l’État. Il souligne parallèlement le poids des dépenses européennes auprès des grands fournisseurs américains du cloud.
Le raisonnement mérite attention : il ne s’agit pas nécessairement de trouver de nouveaux milliards. Une partie de la demande existe déjà. Elle est simplement dirigée ailleurs.
De l’outil IA à l’entreprise conçue pour l’IA
L’intervention de Béatrice Cossa-Dumurgier apporte une perspective particulièrement intéressante pour les dirigeants. Revolut a été pensée dès l’origine comme une plateforme capable d’opérer à grande échelle, plutôt que comme une juxtaposition d’organisations nationales. Cette architecture facilite aujourd’hui l’intégration de l’intelligence artificielle.
Mais l’essentiel de son propos ne réside pas dans la liste des cas d’usage développés par l’entreprise. Il tient à la manière même de concevoir l’IA. Revolut ne cherche pas simplement à ajouter des outils d’intelligence artificielle à des processus existants. L’entreprise veut intégrer cette technologie profondément dans l’architecture de sa plateforme.
Cette distinction mérite d’être retenue. Beaucoup d’organisations en sont encore à la première phase de l’adoption : elles ajoutent un chatbot, un copilote, un assistant ou une automatisation à un processus existant. L’étape suivante est plus ambitieuse : repenser les processus et parfois l’organisation elle-même autour des nouvelles capacités offertes par l’IA.
La question pour les dirigeants n’est donc plus seulement de savoir quels outils utiliser. Elle devient : notre organisation est-elle réellement conçue pour fonctionner avec l’intelligence artificielle ?
L’Europe dispose du capital, mais ne le dirige pas suffisamment vers ses champions
Le débat revient ensuite sur le financement. Valérie Urbain rappelle que l’Europe ne manque pas nécessairement de capital. L’épargne y est considérable. Le problème réside davantage dans sa transformation en investissement productif et dans la fragmentation persistante des marchés financiers européens.
Les différences fiscales, juridiques et réglementaires compliquent encore la circulation des capitaux. Lorsqu’une startup européenne entre dans une phase de croissance nécessitant des financements beaucoup plus importants, les marchés américains disposent d’une profondeur et d’une liquidité particulièrement attractives.
La souveraineté technologique rencontre alors directement la souveraineté financière. Un continent peut difficilement espérer faire émerger des champions technologiques mondiaux s’il ne parvient pas à financer leur croissance.
C’est précisément à partir de ce constat que Béatrice Cossa-Dumurgier formule l’une des propositions les plus mémorables de la table ronde. Elle rappelle que l’épargne européenne est importante, mais qu’une partie de cette épargne est investie aux États-Unis et contribue donc indirectement au financement des entreprises technologiques américaines. Le paradoxe est évident : l’Europe finance en partie les technologies dont elle déplore ensuite sa dépendance.
Elle revient alors sur l’histoire du Livret A et propose une idée volontairement simple : pourquoi ne pas créer un « Livret IA européen » ? Le principe serait d’orienter une partie de l’épargne vers le financement de l’écosystème européen de l’intelligence artificielle.
La faisabilité réglementaire et financière d’un tel dispositif demanderait naturellement à être étudiée. Mais l’intérêt de la proposition tient surtout à la question qu’elle pose : comment transformer l’épargne européenne en capacité technologique européenne ? La souveraineté ne se joue pas seulement dans les data centers ou les laboratoires de recherche. Elle se joue également dans les circuits qui décident où le capital est investi.
Dans l’IA, le retard devient aussi décisionnel
Un autre thème traverse les échanges : la vitesse. Laurent Solly rappelle que les difficultés européennes sont largement connues. Le manque d’intégration des marchés de capitaux est documenté. La fragmentation réglementaire est identifiée. Les obstacles au passage à l’échelle sont connus. Les rapports existent. Les diagnostics aussi.
Le problème est désormais celui de la décision et surtout de son exécution.
Cette question devient particulièrement critique dans l’intelligence artificielle. La technologie disponible au début de 2025 n’est déjà plus exactement celle que nous utilisons aujourd’hui. Les modèles de raisonnement progressent, les agents commencent à transformer les architectures et de nouvelles capacités apparaissent continuellement.
Une politique conçue aujourd’hui, mais appliquée plusieurs années plus tard peut donc répondre à une réalité technologique qui a déjà changé.
Dans l’IA, le retard européen n’est plus seulement technologique. Il devient décisionnel.
Octave Klaba refuse pourtant le fatalisme. OVHcloud veut lui aussi progresser dans la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle. L’entreprise investit dans certaines startups et souhaite développer des modèles spécialisés dans plusieurs domaines, notamment les systèmes agentiques et de raisonnement, le développement logiciel ainsi que la cybersécurité offensive et défensive.
L’exemple ouvre une piste intéressante pour l’Europe. Elle n’a peut-être pas besoin de chercher à reproduire exactement chaque géant américain. Elle peut aussi identifier les secteurs dans lesquels elle possède déjà des actifs industriels, des données, des infrastructures et des expertises suffisamment fortes pour développer des avantages différenciants.
La souveraineté pourrait alors consister moins à vouloir dominer toutes les couches de la chaîne qu’à choisir celles sur lesquelles une position stratégique doit absolument être préservée.
Automatiser sans casser la transmission des compétences
Catherine Fieschi élargit enfin la réflexion aux conséquences sociales de l’intelligence artificielle. Elle pose une question rarement formulée ainsi : comment entrer dans un métier lorsque certaines des tâches traditionnellement confiées aux débutants sont automatisées ?
Les fonctions d’entrée jouent un rôle essentiel dans la construction des compétences. Elles permettent d’observer, de pratiquer, de se tromper et d’acquérir progressivement de l’expertise. Si ces étapes disparaissent, comment les organisations formeront-elles leurs futurs experts ?
L’enjeu dépasse donc la seule question du nombre d’emplois détruits ou créés. Une entreprise peut améliorer sa productivité à court terme tout en fragilisant involontairement ses mécanismes de transmission des compétences.
L’IA oblige ainsi les organisations à repenser simultanément l’automatisation et l’apprentissage. Remplacer une tâche ne signifie pas faire disparaître le besoin de construire l’expertise qui lui était associée.
Catherine Fieschi insiste aussi sur une dimension politique et démocratique. Un État peut conserver juridiquement le pouvoir de décider tout en perdant progressivement les moyens techniques nécessaires à l’exercice réel de ce pouvoir. Elle pose également la question de l’autorité et de la crédibilité à l’heure où les systèmes d’intelligence artificielle participent de plus en plus à la production et à la circulation de l’information.
Qui détermine ce qui est crédible ? Comment lutter contre les ingérences ? Comment préserver un espace informationnel commun lorsque les contenus synthétiques deviennent massifs ?
La question touche également aux valeurs. Les modèles sont entraînés sur des corpus, des langues et des contextes culturels particuliers. Ils ne sont donc jamais totalement indépendants des représentations du monde dont ils apprennent.
Catherine Fieschi ne plaide pas pour autant pour une Europe technologiquement fermée. Elle défend plutôt une forme d’agilité : être capable d’utiliser différents modèles, de changer, de bifurquer et de conserver des alternatives. Nous retrouvons ici son idée initiale. La souveraineté ne consiste pas nécessairement à supprimer les dépendances, mais à éviter qu’elles ne deviennent irréversibles.
La souveraineté devient un sujet de COMEX
Pour les dirigeants, c’est probablement le principal enseignement de cette table ronde. La souveraineté numérique n’est plus seulement un sujet réservé aux gouvernements ou aux directions informatiques. Elle devient une question de gouvernance.
Un COMEX devrait aujourd’hui connaître les technologies dont l’entreprise ne peut plus se passer, identifier les fournisseurs véritablement critiques, comprendre où se trouvent les données, connaître les alternatives disponibles et évaluer le coût d’une migration. Il devrait aussi savoir combien de temps l’organisation pourrait continuer à fonctionner si l’un de ses principaux fournisseurs d’IA ou de cloud devenait inaccessible.
La question peut finalement être formulée simplement : si demain votre fournisseur technologique le plus critique disparaissait, votre entreprise disposerait-elle encore d’un choix ?
À la fin du débat, Octave Klaba formule une remarque qui résume assez bien la situation européenne. Il constate qu’il faut parfois encore du courage à certains clients pour choisir une solution européenne. Son souhait est précisément que ce courage ne soit plus nécessaire. Choisir européen ne devrait pas être un acte militant. Cela devrait devenir une décision économique naturelle parce que les technologies proposées sont compétitives, performantes et crédibles.
C’est peut-être là que se situe le véritable défi. L’Europe ne construira pas sa souveraineté en demandant aux entreprises de renoncer à leur compétitivité. Elle la construira si elle crée les conditions permettant à ses acteurs d’offrir des alternatives suffisamment performantes pour être choisies en fonction de leur valeur.
L’étude citée par Charline Perrault en ouverture prend alors tout son sens. Malgré la prise de conscience croissante des dépendances, les arbitrages économiques changent encore peu. On peut y voir un manque de sensibilité à la souveraineté. On peut aussi y voir quelque chose de beaucoup plus rationnel : les alternatives ne sont pas encore toujours suffisamment fortes pour modifier la décision.
L’Europe connaît largement son diagnostic. Elle possède des chercheurs, des ingénieurs, des entrepreneurs, du capital, de l’épargne et certaines infrastructures stratégiques. Ce qui lui manque encore est la capacité à transformer suffisamment vite ces ressources dispersées en puissance industrielle.
La souveraineté ne consiste probablement pas à devenir indépendant de tout le monde. Dans une économie numérique profondément interdépendante, cet objectif paraît difficilement réaliste. Elle consiste plutôt à comprendre ses dépendances, à choisir celles que l’on accepte et à préserver systématiquement des options de sortie.
Pour les entreprises comme pour l’Europe, le véritable risque commence lorsque le choix disparaît.
Et dans une industrie qui évolue à la vitesse de l’intelligence artificielle, un deuxième risque apparaît désormais clairement : comprendre ce qu’il faudrait faire, mais décider trop tard.
