La France et l’Europe peuvent-elles rivaliser avec les États-Unis et l’Asie dans la course à l’intelligence artificielle ? La question sera au cœur des discussions du G7 ce mercredi 17 juin 2026, lors d’une session dédiée à la sécurisation de l’IA. L’enjeu est de taille, alors que les modèles génératifs comme ChatGPT ou Le Chat dominent actuellement le paysage technologique. Selon Franceinfo - Sciences, la professeure Laurence Devillers, spécialiste de l’IA à Sorbonne Université et autrice de l’ouvrage Savoir vivre avec l’IA, a dressé un état des lieux réaliste de la situation française et européenne.

Ce qu'il faut retenir

  • Les IA génératives actuelles, comme celles utilisées dans ChatGPT, sont « limitées à vivre dans nos écrans », selon Laurence Devillers.
  • La France et l’Europe misent sur des modèles multimodaux et des innovations comme les « world models » pour conserver une avance scientifique.
  • Le budget alloué par la France (655 millions d’euros pour 2026) reste bien inférieur aux investissements américains (plusieurs dizaines de milliards) ou allemands (3 milliards d’euros).
  • Mistral AI et des projets dans le quantique illustrent la capacité d’innovation française, malgré un retard sur les grands modèles de langage (LLM).
  • La recherche fondamentale et le soutien aux startups sont considérés comme des leviers essentiels pour l’avenir.

Les limites des IA génératives actuelles

Laurence Devillers a rappelé que les systèmes d’IA générative, bien que performants pour des tâches textuelles ou conversationnelles, restent cantonnés à un fonctionnement « en deux dimensions ». « Ces modèles sont limités finalement à vivre dans nos écrans », a-t-elle expliqué lors de son intervention. Leur apprentissage repose sur des données non spatiales, ce qui les rend incapables, par exemple, de guider une voiture ou un robot dans un environnement physique. « Si je mettais ça dans une voiture ou un robot, il aurait du mal à se déplacer dans l’espace », a-t-elle précisé.

Pour surmonter cette limitation, Devillers évoque les travaux en cours, notamment ceux d’Yann Le Cun à l’Institut Ami. Ce dernier développe le concept de « world model », un modèle capable d’intégrer des données multimodales – visuelles, sonores et comportementales – pour une IA plus robuste et polyvalente. « Il faut apprendre des données multimodales pour faire des modèles plus puissants », a-t-elle souligné.

La France et l’Europe en quête d’innovation

Face à l’hégémonie américaine, avec des investissements se comptant en dizaines de milliards de dollars, la France et l’Europe peinent à suivre le rythme. « Hier, on a annoncé quasiment 655 millions d’euros pour l’année à venir en France, alors que ça se compte en dizaines de milliards aux États-Unis », a comparé Devillers. L’Allemagne, de son côté, a débloqué trois milliards d’euros pour son plan national. « On n’est pas dans la même course », a-t-elle reconnu.

Pourtant, la France mise sur ses atouts : une recherche fondamentale solide et des startups prometteuses. « On a des startups comme Mistral AI, et des projets dans le quantique aussi, qui montrent qu’on est quand même leader scientifique sur beaucoup de sujets », a-t-elle affirmé. Selon elle, l’objectif n’est pas de rivaliser à court terme avec les États-Unis sur les grands modèles de langage (LLM), mais de préparer l’avenir en misant sur des technologies émergentes.

Un budget limité, mais des priorités claires

Le gouvernement français a annoncé un investissement de 655 millions d’euros pour 2026, une somme « importante » selon Devillers, mais insuffisante pour combler l’écart avec les géants américains. Une partie de ces fonds sera consacrée à la recherche fondamentale, « la base de la base pour arriver à innover », a-t-elle expliqué. « Il faut amplifier cette recherche, car c’est là que résident les innovations de demain. »

Les fonds serviront également à soutenir des projets concrets, comme ceux portés par Mistral AI, une startup française spécialisée dans les modèles de langage. « Les innovations existent, mais elles nécessitent des moyens durables », a-t-elle rappelé. Pour Devillers, la clé du succès réside dans un équilibre entre compétition internationale et collaboration européenne, afin de mutualiser les ressources et éviter une fragmentation des efforts.

« Ce n’est pas une mission de rivaliser, c’est de prévoir le futur. On a une très bonne recherche, qu’il faudrait amplifier. »
— Laurence Devillers, professeure en IA à Sorbonne Université

Et maintenant ?

Le sommet du G7 de ce 17 juin 2026 pourrait marquer un tournant dans la gouvernance mondiale de l’IA. Les discussions devraient porter sur la sécurisation des systèmes, mais aussi sur les moyens de réduire les inégalités technologiques entre les continents. Pour la France, la priorité reste de renforcer ses capacités de recherche et d’innovation, tout en attirant des talents et des investissements privés. La prochaine échéance sera le budget pluriannuel de l’Union européenne, dont les décisions pourraient influencer durablement la compétitivité du continent.

La recherche française, un atout à préserver

Malgré un retard financier, la France conserve une avance dans plusieurs domaines clés. Les laboratoires français, comme ceux de Yann Le Cun ou du CNRS, travaillent sur des modèles d’IA dits « incarnés », capables d’interagir avec leur environnement. Ces recherches, bien que moins médiatisées que les LLM, pourraient à terme révolutionner des secteurs comme la robotique, la santé ou l’industrie.

« On est leader scientifique sur beaucoup de sujets », a insisté Devillers. Parmi les pistes explorées, on trouve l’intégration de données sensorielles (visuelles, auditives, tactiles) pour rendre les IA plus autonomes. « Les « world models » sont l’avenir, car ils permettent une compréhension plus holistique du monde », a-t-elle ajouté. Pour concrétiser ces avancées, il faudra cependant des financements stables et une coordination accrue entre les acteurs publics et privés.

Les défis à venir pour l’Europe

Au-delà des questions techniques, l’Europe doit relever un défi de taille : celui de la souveraineté technologique. « On ne peut pas dépendre à 100 % des États-Unis ou de la Chine pour nos infrastructures numériques », a rappelé Devillers. La crise sanitaire et les tensions géopolitiques ont montré l’importance de maîtriser ses outils stratégiques, y compris dans le domaine de l’IA.

Pour y parvenir, plusieurs pistes sont envisagées. La première consiste à renforcer les partenariats européens, comme ceux entre la France et l’Allemagne, pour mutualiser les ressources. La seconde vise à attirer les talents internationaux, en offrant des conditions de travail compétitives. Enfin, l’Europe pourrait jouer un rôle de régulateur, en fixant des normes strictes pour les IA, afin de garantir leur sécurité et leur éthique.

« L’IA n’est pas une menace, mais un outil qu’il faut maîtriser », a conclu Devillers. « Notre objectif n’est pas de battre des records de performance, mais de construire une IA au service de l’humain. »

Un « world model » est un modèle d’intelligence artificielle capable d’intégrer et de comprendre des données multimodales – visuelles, sonores, comportementales – pour reproduire un environnement réel. Contrairement aux IA génératives actuelles, qui fonctionnent principalement à partir de données textuelles, ces modèles visent à donner à une machine une compréhension plus globale de son environnement, comme le ferait un humain.

Plusieurs facteurs expliquent cet écart. D’abord, les investissements américains (plusieurs dizaines de milliards de dollars) sont bien supérieurs à ceux de la France (655 millions d’euros) ou de l’Allemagne (3 milliards d’euros). Ensuite, les États-Unis bénéficient d’un écosystème technologique mature, avec des géants comme Google, Microsoft ou Meta qui investissent massivement dans la recherche. Enfin, l’Europe souffre d’un manque de coordination entre ses États membres, ce qui limite la mutualisation des ressources.