En 10 secondes

Pendant vingt ans, le retard technologique européen s’est accumulé : moins de capital, moins de géants numériques et une dépendance croissante aux technologies américaines. Mais l’IA change peut-être les règles. Si les meilleurs modèles peuvent désormais aider à concevoir d’autres IA, des logiciels et même des puces, l’Europe pourrait louer temporairement l’intelligence américaine pour accélérer son propre rattrapage. Notre principal obstacle ne serait alors plus seulement technologique, mais industriel, financier et politique.

Le retard technologique n’est peut-être plus aussi irréversible

Dans le premier épisode de cette série, nous nous demandions comment distribuer la richesse si l’IA et les robots finissent par produire énormément avec beaucoup moins de travail humain. Mais avant de redistribuer cette richesse, encore faut-il participer à sa création.

Et sur ce terrain, l’Europe part avec un sérieux handicap.

La Banque centrale européenne estime que les fonds de capital-risque américains représentent environ 930 milliards d’euros, contre environ 150 milliards dans l’Union européenne. La Banque européenne d’investissement arrive au même constat : chaque année, les entreprises américaines reçoivent six à huit fois plus de capital-risque que leurs homologues européennes.

Nous connaissons la suite. Une bonne technologie apparaît en Europe, l’entreprise cherche plusieurs centaines de millions pour passer à l’échelle, trouve plus facilement cet argent aux États-Unis et finit progressivement par y déplacer une partie de sa valeur.

Pendant longtemps, ce retard semblait cumulatif : les meilleurs laboratoires attirent les meilleurs chercheurs, qui construisent les meilleures technologies, qui attirent encore davantage de capitaux.

L’IA pourrait commencer à casser cette mécanique.

Une IA peut désormais aider à construire la suivante

OpenAI affirme avoir atteint en septembre le niveau d’un « stagiaire de recherche automatisé » : un système capable, sous supervision humaine, de réaliser certaines tâches de recherche qui demanderaient plusieurs jours à un spécialiste. L’objectif déclaré de l’entreprise est d’aller beaucoup plus loin et de construire un chercheur IA capable de contribuer au développement des futures générations de modèles.

Pour l’Europe, la conséquence potentielle est considérable.

Imaginons qu’une équipe européenne de 100 chercheurs puisse utiliser les meilleures IA américaines pour travailler comme une équipe beaucoup plus importante. Elle peut tester davantage d’hypothèses, analyser davantage de résultats, générer du code et accélérer certains cycles de recherche.

Le raisonnement devient alors presque paradoxal : utiliser temporairement l’intelligence du leader pour réduire l’avance du leader.

Rien ne garantit que cela suffira. Mais le nombre de chercheurs ultra-spécialisés pourrait devenir un peu moins déterminant qu’il ne l’était jusqu’ici.

Même les puces commencent à être conçues avec l’aide de l’IA

La même logique apparaît déjà dans les semi-conducteurs.

OpenAI et Synopsys ont annoncé en septembre GPT-Synopsys, un système spécialisé destiné à travailler avec les logiciels professionnels utilisés pour concevoir des puces. L’objectif est d’utiliser l’IA pour accélérer certaines étapes de conception, analyser les résultats et proposer des améliorations.

Cela ne signifie évidemment pas qu’un chatbot peut demander lundi matin : « Fabrique-moi un concurrent de Nvidia », puis revenir vendredi avec une palette de processeurs.

Mais une partie de l’expertise nécessaire à leur conception devient progressivement assistée par l’IA.

Et l’Europe possède déjà une carte exceptionnelle : ASML. L’entreprise néerlandaise fabrique les systèmes de lithographie EUV indispensables à la production des semi-conducteurs les plus avancés. Ses nouvelles machines High-NA sont désormais utilisées dans des environnements de production chez Intel.

Nous avons donc une situation assez étrange : l’Europe ne domine pas l’IA mondiale, mais elle possède l’une des technologies sans lesquelles les processeurs qui font fonctionner cette IA seraient beaucoup plus difficiles à fabriquer.

L’intelligence peut devenir abondante. Une usine reste une usine.

C’est ici qu’il faut refroidir légèrement notre enthousiasme.

Même une IA extraordinairement intelligente ne fait pas apparaître un centre de données, une centrale électrique ou une usine de semi-conducteurs.

Il faut toujours des processeurs, énormément d’électricité, des réseaux, des bâtiments, des matériaux, une chaîne d’approvisionnement et, détail légèrement contrariant, plusieurs milliards d’euros.

L’Union européenne commence néanmoins à construire cette infrastructure. Elle compte désormais 19 AI Factories, dont MeluXina-AI au Luxembourg, et prévoit jusqu’à sept grandes « gigafabriques » capables de réunir chacune plus de 100 000 processeurs avancés. Bruxelles prévoit jusqu’à 10 milliards d’euros de financements publics pour essayer de déclencher au moins 20 milliards supplémentaires d’investissements privés.

Ce n’est plus seulement un rapport expliquant que l’Europe devrait peut-être penser à investir un jour dans l’intelligence artificielle. Des infrastructures commencent réellement à être financées.

La question est maintenant celle de l’échelle et de la vitesse.

Notre plus gros problème pourrait finalement être très européen

Nous disposons d’ingénieurs, de laboratoires de recherche, d’ASML, d’imec, d’épargne et progressivement d’infrastructures de calcul importantes. Nous pourrions même utiliser les meilleures IA étrangères pour accélérer notre propre recherche.

Ce qui manque risque donc d’être beaucoup moins spectaculaire : décider rapidement, mobiliser suffisamment de capital et parvenir à coordonner vingt-sept États dont les intérêts industriels ne sont pas toujours identiques.

L’IA peut écrire du code, concevoir certaines parties d’une puce et accélérer la recherche. Elle ne peut pas encore voter le budget européen, construire le centre de données et mettre vingt-sept gouvernements d’accord à notre place.

La souveraineté ne signifie d’ailleurs pas que l’Europe doit tout fabriquer elle-même. Aucun pays ne contrôle aujourd’hui toute la chaîne technologique. Il s’agit plutôt de posséder suffisamment de compétences, d’infrastructures et de capital pour ne pas devenir incapable de fonctionner si un fournisseur étranger décide de fermer le robinet.

Et c’est ici que cette discussion rejoint celle du revenu universel.

Si l’IA et les robots finissent réellement par créer une part croissante de la richesse mondiale, l’Europe ne peut pas uniquement réfléchir à la manière de taxer les machines construites ailleurs.

Elle doit aussi se demander comment en posséder une partie.

Pour une fois, la technologie qui menace d’accroître notre dépendance pourrait également être celle qui nous donne les moyens d’en sortir. Encore faut-il décider de s’en servir.

¡Tchin-tchin, los amigos! 🥂✨

Les 3 brèves à retenir cette semaine

Brèves repérées dans Evolving AI Insights et vérifiées auprès des sources officielles.

OpenAI découvre que les centres de données ont des voisins

OpenAI lance un programme destiné à rendre ses futurs centres de calcul plus acceptables localement. L’entreprise promet notamment de supporter elle-même les coûts énergétiques et les infrastructures nécessaires, et propose que certains sites puissent réduire temporairement leur consommation lorsque le réseau électrique est sous tension. Le signe d’un changement intéressant : la prochaine bataille de l’IA ne se jouera pas seulement sur les modèles, mais aussi sur l’électricité nécessaire pour les faire fonctionner.

OpenAI - Setting a new standard for responsible AI infrastructure

Claude s’attaque à un mystère biologique vieux de quarante ans

Anthropic a utilisé Claude pour aider des chercheurs à étudier les « vaults », d’étranges structures présentes dans de nombreuses cellules et dont la fonction reste mal comprise depuis leur découverte en 1986. Claude a notamment parcouru environ 15 milliards de protéines prédites, participé à la conception d’expériences et aidé à accélérer certaines étapes de laboratoire. L’IA ne remplace pas l’expérimentation physique, mais commence sérieusement à augmenter la capacité des scientifiques à explorer des territoires qu’ils maîtrisent moins bien.

Anthropic - Investigating vault particles with Claude

OpenAI accélère encore la génération d’images

OpenAI a lancé Images 2.6, avec une génération annoncée jusqu’à 50 % plus rapide, davantage de cohérence lors des retouches et désormais la création de GIF animés. Deux modèles sont proposés dans l’API : Flare pour la vitesse et Sunburst pour les travaux demandant davantage de précision. Pour les équipes marketing, la tendance est claire : le coût et le temps nécessaires pour passer d’une idée à plusieurs déclinaisons visuelles continuent de diminuer.

OpenAI - Introducing Images 2.6

Sources principales

Banque centrale européenne - Europe’s venture capital gap and the financing of high-growth firms
Consulter l’analyse de la BCE

Banque européenne d’investissement - The scale-up gap
Consulter l’analyse de la BEI

OpenAI - Accélération de la recherche : au cœur d’OpenAI
Consulter la publication d’OpenAI

Synopsys / OpenAI - GPT-Synopsys
Consulter l’annonce officielle

Commission européenne - AI Factories et AI Gigafactories
Consulter le programme européen

ASML - Déploiement de la lithographie High-NA EUV
Consulter l’annonce d’ASML