IA en France: miser sur la souveraineté et les services plutôt que sur la course à la puissance des modèles

Par Lina Jahidi 

Entretien avec Erwan Paitel, administrateur de l’État et expert international de l’IA

La France s’impose désormais comme un leader incontesté de l’intelligence artificielle. Classée 2ème mondiale et 1ère en Europe dans la toute dernière édition du Government AI Readiness Index, elle a consolidé cette position en accueillant le Global AI Summit à Paris en 2025. Entre l’ascension fulgurante de Mistral AI, l’évolution du Conseil National du Numérique (CNNum) vers le CIAN (Conseil National pour l’IA et le Numérique), et un écosystème de plus de 1 000 start-ups dont 16 unicornes, l’Hexagone est devenu le premier terrain d’accueil des investissements étrangers en IA en Europe.

Pour comprendre les coulisses de cette réussite, nous avons interrogé Erwan Paitel, administrateur de l’État, inspecteur général et expert international de l’impact sociétal de l’IA. Ce qui frappe d’emblée dans son analyse, c’est le refus du court-termisme: selon lui, la stratégie française n’est pas une réaction de dernière minute. Elle repose sur des bases solides, la stratégie AI for humanity  fut l’une des premières publiées au monde, ainsi que par le rapport de la commission ministérielle IA: notre ambition pour la France  (2023-2024), dont Erwan Paitel faisait partie. De la souveraineté numérique à la formation des citoyens, en passant par les enjeux énergétiques et culturels, voici ce que cette stratégie révèle en profondeur.

La souveraineté par la « couche servicielle »

L’une des grandes forces de la stratégie française réside dans sa clairvoyance quant aux batailles qu’il vaut la peine de mener. Plutôt que de s’épuiser uniquement dans la course effrénée aux grands modèles de langage, « intéressante, mais qui va arriver à une fin » souligne Erwan, la France parie résolument sur l’IA de services. Il s’agit d’une IA servicielle, c’est-à-dire l’IA utilisée au profit de différents secteurs, où l’on exploite la puissance des modèles pour répondre à des besoins métiers précis.  C’est sur cette couche applicative que se trouve la véritable valeur aujourd’hui, et c’est un terrain où la compétition est bien plus équilibrée que dans la course aux infrastructures colossales des géants américains.

La stratégie française est notamment caractérisée par sa  quête de souveraineté se traduit par des partenariats concrets. L’État investit dans Mistral, le développeur de Grand Modèle de Language français (LLM), pour soutenir sa croissance; en échange, le fleuron français met son modèle à disposition du service public et des armées. Ce flux financier et technologique protège les entreprises françaises des rachats internationaux et encourage les acteurs privés à relocaliser leurs solutions. 

Mais la souveraineté ne s’arrête pas aux modèles: elle passe aussi par les infrastructures. Avant 2024, la France disposait de peu de centres de données et était fortement dépendante des géants américains comme Azure ou AWS. Cette situation a d’ailleurs provoqué une vive polémique autour du Health Data Hub, car l’ensemble des données de santé françaises étaient stockées sur des serveurs Microsoft pour développer des modèles d’IA.

Pour répondre à ce défi, la France a mis en place le label SecNum Cloud  souligne Erwan. Ce dispositif impose un cahier des charges strict: les données doivent être hébergées physiquement sur le territoire national. L’aspect stratégique de cette approche est qu’elle ne ferme pas la porte aux acteurs étrangers; Amazon ou Microsoft peuvent proposer des services SecNum Cloud s’ils respectent les règles françaises. Ainsi, la souveraineté ne se définit plus par la nationalité de l’entreprise, mais par sa capacité à répondre aux exigences de l’État. Pragmatique et ouverte, cette logique permet de pallier le manque de financements locaux tout en augmentant les capacités de calcul sur le sol français.

Au-delà du technique et de l’économique, la souveraineté est aussi culturelle. Les grands modèles mondiaux ont tendance à lisser les informations et à diluer les spécificités historiques et linguistiques. La France défend donc le développement de modèles francophones capables de préserver la richesse du patrimoine commun, pour que les algorithmes ne proposent pas uniquement une culture standardisée, mais valorisent également les identités locales.

Si la question de la souveraineté définit la posture stratégique de la France, elle ne saurait se concrétiser sans un autre pilier fondamental: la formation des talents.

Former les talents: au-delà du simple codage

En matière de formation, Erwan Paitel bouscule d’emblée les idées reçues. La réponse automatique que l’on a généralement est de former massivement des développeurs pour générer du code. Pourtant, cette vision est risquée: l’IA générative est elle-même devenue capable de coder très efficacement. Il faut donc dépasser ce réflexe instinctif qui consiste à croire qu ‘ « être bon en IA » signifie uniquement « savoir coder ». Pour Erwan, l’enjeu s’est déplacé de la création de l’outil vers son application concrète:  “Et c’est pour ça que je vous disais que finalement plutôt que d’être dans la course à développer des outils et des LLM […], il vaut mieux penser la couche servicielle”.

La vision défendue par Erwan Paitel se concentre sur la couche servicielle de l’intelligence artificielle: comprendre comment utiliser l’IA pour le bien de tous, et comment la rendre réellement utile dans la vie quotidienne. Cela exige de former des profils variés, capables de maîtriser l’outil, mais aussi de comprendre la réglementation, le droit et la gouvernance. L’objectif est de créer des experts capables de faire le lien entre l’IA et d’autres disciplines, afin d’adapter cette technologie à tous les secteurs de la société.

L’éducation à l’esprit critique constitue un autre pilier majeur. L’intelligence artificielle est désormais partout, notamment dans les réseaux sociaux, et elle produit une masse immense d’informations, incluant parfois des erreurs ou des absurdités. L’enjeu n’est pas seulement de savoir utiliser l’outil, mais de comprendre son fonctionnement pour conserver un regard analytique. Ce besoin est particulièrement urgent chez les jeunes générations: aujourd’hui, 85 % des 18-24 ans en France utilisent l’IA générative.

Pour Erwan Paitel, cette formation doit commencer dès l’école primaire, entre 7 et 10 ans, “avant même que les enfants ne possèdent leur premier smartphone”. L’objectif est de les préparer à un monde numérique où l’IA peut devenir un puissant vecteur de manipulation de l’opinion. Mais cette sensibilisation ne concerne pas uniquement les élèves: elle s’étend à l’ensemble de la population à travers des initiatives comme les « Cafés IA ». Ces rencontres citoyennes, organisées dans les communes françaises, permettent de discuter de la technologie de manière concrète et accessible, quel que soit le niveau de diplôme.

Souveraineté technologique, formation des citoyens, transformation des métiers: ces trois axes dessinent les contours d’une ambition française cohérente. Mais pour qu’elle soit pleinement durable, elle devra encore relever deux défis d’une tout autre nature.

L’avenir de l’IA en France dépendra en grande partie de sa capacité à concilier performance technologique et responsabilité humaine. Erwan Paitel identifie deux défis majeurs qui transcendent la compétition économique: le lien social et l’écologie. Sur le plan humain, l’IA ne doit pas remplacer les relations entre les personnes. La technologie doit rester au service du lien, et non le substituer. Sur le plan environnemental, si la France bénéficie d’un avantage réel grâce à son électricité bas carbone, l’IA reste une grande consommatrice d’eau pour le refroidissement des serveurs et de métaux rares. Ignorer ces contraintes serait construire une puissance sur des fondations fragiles.

Ainsi, selon Erwan Paitel, c’est la raison pour laquelle le succès de la France ne se mesurera pas uniquement à sa croissance économique, mais à sa capacité à intégrer cette technologie sans nuire à la vie humaine ni à l’environnement. En ce sens, la stratégie française incarne une conviction profonde,  l’IA n’est pas une simple vague technologique qui passera. C’est une élévation durable du niveau mondial, et il appartient à chaque nation de choisir comment elle souhaite y répondre. La France, elle, a clairement choisi: avec ambition, pragmatisme, et un souci constant de l’humain.