# IA chinoises à bas coût en Europe : l'arbitrage RGPD des DSI

Les géants chinois de l'intelligence artificielle multiplient les offensives commerciales en Europe, portés par des tarifs nettement inférieurs à ceux des fournisseurs américains.

Auteur : Veille Moon AI
Catégorie : Sécurité
Publié le : 2026-11-08T22:26:44+00:00
Mis à jour le : 2026-11-08T22:26:44+00:00

## Le Web Summit de Lisbonne, vitrine de l'offensive chinoise en Europe

Depuis ce lundi, plusieurs géants technologiques chinois sont présents au Web Summit de Lisbonne, un rassemblement qui doit réunir plus de 70 000 participants. Intelligence artificielle, robotique, voitures autonomes : les entreprises chinoises affichent leur ambition de séduire un marché européen qui cherche, depuis plusieurs mois, à réduire sa dépendance aux fournisseurs américains. L'argument mis en avant est avant tout économique. Certaines intelligences artificielles chinoises coûtent nettement moins cher que leurs concurrentes américaines, un atout qui parle directement aux directions financières des petites et moyennes entreprises.

Mais ce rapprochement commercial pose une question simple : ces économies peuvent-elles mettre en danger les informations confiées par les entreprises à ces outils ?

## Ce que dit un expert belge qui utilise pourtant ces outils

Jordan Saint-Ghislain, fondateur de YETIC et spécialiste en cybersécurité dans la région de Tournai, connaît bien ces technologies. Il les utilise lui-même régulièrement. Interrogé sur une éventuelle recommandation aux PME, sa réponse ne laisse pas de place au doute : « Je ne le conseille pas ».

Son inquiétude porte sur le traitement réservé aux informations confiées aux fournisseurs. « On ne sait pas trop ce qu'ils font avec nos données. Ils expliquent qu'elles servent à entraîner leurs intelligences artificielles et à les améliorer. Mais lorsqu'elles partent à l'étranger, nous ne savons plus vraiment ce qu'elles deviennent », explique-t-il. Documents internes, données commerciales, informations sur les clients : une mauvaise gestion de ces éléments peut avoir des conséquences importantes pour une entreprise.

Fallait-il pour autant se méfier davantage des technologies chinoises que des américaines ? Sa réponse nuance le débat : « Pas forcément. Nous sommes déjà chez Microsoft ou Google, qui sont américains. Pour le moment, soit nous donnons nos données aux Américains, soit nous les donnons aux Chinois ». Il rappelle en revanche que les lois protégeant les données ne sont pas identiques partout, ce qui signifie que remplacer les fournisseurs américains par des fournisseurs chinois ne résout pas, en soi, le problème de dépendance technologique de l'Europe.

## Des modèles reconnus pour leur performance, et un calcul de PME assumé

Malgré ses réserves, Jordan Saint-Ghislain reconnaît les qualités techniques des outils chinois. « Je les utilise assez intensivement parce qu'ils sont très évolués. En Europe, nous avons notamment le modèle français Mistral, mais je trouve qu'il n'est pas encore suffisamment développé », indique-t-il. Il assume également la contrainte financière qui pousse de nombreux indépendants vers ces solutions moins chères : « Moi, je le fais parce que je suis une petite PME et que chaque euro compte. Nous sommes sollicités financièrement de tous les côtés. Si nous pouvons économiser un peu d'argent, nous n'allons pas nous en priver, mais il faut tenir compte de tout ».

Sa propre pratique illustre toutefois l'écart entre un usage maîtrisé et celui d'un internaute lambda qui transmet directement des documents à un service en ligne. « Je télécharge les modèles et je les installe sur des serveurs situés en Europe. Je bloque les communications vers l'extérieur. Les données restent donc sur ces serveurs et ne partent pas vers d'autres pays », précise-t-il. Cette méthode, fondée sur des modèles ouverts installés en local, exige des compétences informatiques que toutes les PME ne possèdent pas.

## L'open source chinois, une carte que Pékin joue à fond

Cette approche rejoint un argument défendu par Joe Tsai, cofondateur d'Alibaba, lors de la conférence Wave by Vento à Turin début octobre. Pour lui, le retard technologique européen « n'est pas un problème de talents » : dans les grands laboratoires d'IA américains, 20 à 30 % des effectifs seraient déjà européens. Ce qui manquerait au continent, selon lui, c'est la puissance de calcul, et la solution résiderait dans l'open source : un industriel pourrait télécharger un modèle ouvert, l'entraîner sur ses propres données et l'exécuter sur son infrastructure privée, sans faire transiter ses informations par l'API fermée d'un acteur étranger.

L'argument n'est pas neutre : Alibaba développe Qwen, une des familles de modèles ouverts les plus diffusées, dont les poids de la version Qwen3.8 ont été libérés en août avec une version phare frôlant les 2 400 milliards de paramètres et une déclinaison de 27 milliards sous licence Apache 2.0. Alibaba Cloud a par ailleurs inauguré de nouveaux centres de données en France en juin. Du côté chinois toujours, DeepSeek a publié en avril ses modèles V4 Pro et Flash sous licence MIT, compatibles avec les puces Huawei Ascend, le modèle V4-Flash étant facturé 0,42 dollar par million de tokens combinés. Un rapport Mozilla publié en septembre constate que la Chine domine déjà le terrain de l'IA open source.

### Open-weight n'est pas open-source, et l'un comme l'autre ne signifient pas sécurisé

Il faut distinguer deux notions souvent confondues. L'open-weight signifie que les poids du modèle sont publics et utilisables ; l'open-source suppose en plus que le code d'entraînement et les données le soient aussi. La majorité des modèles dits « ouverts » en 2026, DeepSeek, Llama, Gemma ou Mistral inclus, ne sont qu'open-weight : le code d'entraînement et les corpus restent fermés. Et l'ouverture des poids ne garantit pas la sécurité de la chaîne d'approvisionnement : une faille du protocole MCP a exposé 200 000 serveurs en avril, un malware a infecté le proxy LiteLLM utilisé dans des clusters Kubernetes en mars, et une technique baptisée CLI-Anything a montré en mai qu'une simple commande suffisait à transformer un dépôt open source en porte dérobée pour des agents IA. Installer un modèle en local réduit le risque de fuite vers un fournisseur étranger, mais ne dispense pas d'un audit de sécurité.

## Pourquoi basculer vers la Chine ne règle pas la question de la dépendance

Pour une entreprise européenne, remplacer un fournisseur américain par un fournisseur chinois revient avant tout à troquer une dépendance contre une autre. Si les poids sont publics, les données d'entraînement restent opaques et les choix d'alignement du modèle ont été décidés ailleurs. Pour les versions futures, tout dépendra du bon vouloir du fournisseur, libre de fermer ses licences ou de réserver ses modèles les plus performants à ses propres services. L'accès par API, qu'il soit américain ou chinois, dépend en outre de la géopolitique du pays d'origine : en juin, Anthropic a dû suspendre l'accès à ses modèles Fable 5 et Mythos 5 pour se conformer à des contrôles étasuniens à l'exportation, finalement levés en fin de mois. Cet épisode a montré la fragilité des solutions qui reposent uniquement sur une API externe.

Côté infrastructure, le déséquilibre reste massif : la Chine et les États-Unis contrôleraient à eux deux environ 90 % de la capacité mondiale de calcul dédiée à l'IA. Bruxelles tente d'y répondre via le réseau EuroHPC, qui supervise déjà 19 usines d'IA. Un appel à projets lancé fin juillet vise la création de sept gigafactories, pour lesquelles 10 milliards d'euros de fonds publics doivent attirer au moins 20 milliards d'investissements privés ; les candidatures se clôturent le 12 novembre pour une sélection attendue début 2027. Arthur Mensch, patron de Mistral, estimerait que l'Europe ne dispose plus que de deux ans pour bâtir son indépendance en la matière. Sur le terrain des modèles, Mistral a dévoilé début octobre Large 4, un modèle d'environ 1 000 milliards de paramètres dont les poids ont vocation à être publiés, performant en code mais jugé globalement en retrait par rapport aux modèles chinois sur d'autres critères.

## Ce que l'AI Act change pour les entreprises qui adoptent un modèle ouvert

Le cadre juridique européen ajoute une couche de complexité que les directions informatiques ne peuvent pas ignorer. L'AI Act allège la documentation exigée pour les modèles véritablement ouverts, sauf s'ils franchissent un seuil de risque systémique. Mais dès qu'une entreprise branche un modèle ouvert sur un usage à haut risque, recrutement ou octroi de crédit par exemple, elle assume seule la conformité de son système. Le gain de coût obtenu en choisissant un modèle chinois ou open-weight ne dispense donc jamais d'une analyse de risque documentée, ni d'un registre de traitement au sens du [RGPD](/confidentialite/) lorsque des données personnelles sont en jeu.

| Approche | Où vont les données | Exigence technique | Point de vigilance RGPD / AI Act |
| --- | --- | --- | --- |
| API chinoise directe (type service en ligne grand public) | Chez le fournisseur, à l'étranger | Faible, usage immédiat | Flou sur la finalité du traitement et la durée de conservation |
| API américaine (Microsoft, Google) | Chez le fournisseur, soumis au droit américain | Faible à moyenne | Dépendance aux contrôles à l'exportation du pays d'origine |
| Modèle ouvert chinois auto-hébergé (Qwen, DeepSeek) | Reste sur l'infrastructure de l'entreprise si les flux sortants sont bloqués | Élevée (compétences informatiques, audit de sécurité) | Responsabilité pleine et entière de l'entreprise sur les usages à haut risque |
| Plateforme française avec pseudonymisation (exemple : Moon AI) | Application et stockage en France, requêtes vers les modèles tiers après transformation | Faible, prise en main directe | La pseudonymisation n'équivaut pas à une anonymisation ni à une conformité RGPD automatique |

Sur ce dernier point, certaines plateformes françaises cherchent à réduire l'exposition des données sans renoncer à l'accès aux modèles étrangers. Moon AI, éditée par Stellarr Studio SAS, héberge son application et ses données chez OVHcloud, à Strasbourg et à Roubaix, et applique un procédé nommé [Moon Blur](/moon-blur/) qui remplace les données personnelles par des jetons avant l'envoi aux modèles tiers, avant de les rétablir au retour. Ce mécanisme, réversible par nature, correspond à une pseudonymisation au sens de l'article 4, point 5, du RGPD, et non à une anonymisation : les requêtes finissent bien par partir chez les fournisseurs des modèles sollicités, une fois les données pseudonymisées. Ce type d'approche ne rend pas, à lui seul, une entreprise conforme au RGPD ; il reste un outil parmi d'autres dans l'arbitrage que doit construire chaque direction informatique.

## Questions fréquentes

### Les modèles d'IA chinois sont-ils interdits en Europe ?

Non, rien dans les informations publiées n'indique une interdiction. Les géants chinois participent ouvertement à des événements comme le Web Summit de Lisbonne et Alibaba Cloud a même inauguré des centres de données en France. La question posée par les experts porte sur la gestion des données confiées à ces outils, pas sur leur légalité.

### Un modèle open source chinois est-il plus sûr qu'une API fermée ?

L'auto-hébergement d'un modèle à poids ouverts, avec blocage des communications sortantes, permet de garder les données sur des serveurs choisis par l'entreprise, comme le pratique Jordan Saint-Ghislain. Mais l'ouverture des poids n'élimine pas les risques de sécurité de la chaîne d'approvisionnement, illustrés en 2026 par la faille du protocole MCP, le malware ayant touché LiteLLM, ou la technique CLI-Anything.

### Pourquoi les lois chinoises et américaines sur les données inquiètent-elles autant que celle d'un autre pays ?

Jordan Saint-Ghislain rappelle que les lois protégeant les données ne sont pas identiques partout. Pour une PME européenne, remplacer un fournisseur américain par un fournisseur chinois revient à changer de cadre juridique de référence, sans nécessairement gagner en protection ni en indépendance technologique.

### L'AI Act impose-t-il des obligations spécifiques pour les modèles ouverts ?

Le texte allège la documentation exigée pour les modèles véritablement ouverts, sauf s'ils franchissent un seuil de risque systémique. En revanche, dès qu'une entreprise utilise un modèle ouvert pour un usage à haut risque, comme le recrutement ou l'octroi de crédit, elle assume seule la responsabilité de la conformité de son système.

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