Une Europe qui consomme l'IA sans en capter la valeur
Le constat est documenté. Un rapport de la Global Electronics Association (GEA), réalisé avec le cabinet Décision Études & Conseil et publié le 17 septembre 2026 à l'occasion de l'Electronics Day EMS Europe à Paris, place l'Europe parmi les trois premiers marchés mondiaux des centres de données consacrés à l'IA. Mais cette position de marché ne se traduit pas en capacités industrielles : les entreprises dont le siège est situé dans l'Union européenne ne captent que 6 % de la valeur des semi-conducteurs pour centres de données consommés sur le marché européen, 7 % pour la fabrication et l'assemblage des serveurs, et 8 % pour l'infrastructure cloud.
L'écart se creuse. Depuis 2021, la demande européenne de systèmes serveurs progresse de 36 % par an, contre 20 % seulement pour la production européenne de ces mêmes systèmes. Décision prévoit que les serveurs deviendront, d'ici 2030, le premier segment de l'électronique en valeur, devant les smartphones et l'électronique automobile. Sanjay Huprikar, directeur général de la GEA, résume l'enjeu : « Combler cet écart exige une stratégie globale et ambitieuse, reliant les puces aux systèmes, la demande à la production et les ambitions politiques européennes à des résultats industriels concrets. » Alison James, directrice du plaidoyer européen de l'association, mise sur le paquet « Souveraineté technologique » de la Commission européenne, articulé autour du Chips Act 2.0 et d'un projet de loi sur le développement du cloud et de l'IA, pour catalyser les investissements.
Le gisement oublié : la donnée industrielle, encore mal exploitée
Si l'Europe ne rattrapera pas en quelques années son retard sur les puces et les serveurs, elle dispose d'un actif qui ne dépend pas de cette chaîne de valeur : les données que génèrent ses propres usines. Une étude de Rockwell Automation, citée par La Gazette France, montre que sept industriels sur dix ont déjà déployé des solutions digitales sur leurs sites de production. Le problème se situe plus loin : un sur deux seulement affirme exploiter ces données de façon efficace. L'étude est sans ambiguïté sur la nature du vrai différenciateur : « le véritable différenciateur face à la concurrence n'est pas la collecte des données, cela tout le monde peut le faire ou presque, mais la capacité à les connecter et à les contextualiser. »
Des fichiers Excel à l'IA agentique, un fossé encore large
Sur le terrain, le décalage reste frappant. Des dirigeants d'une start-up meurthe-et-mosellane, cités par La Gazette France, constatent que « bon nombre d'industriels, quelle que soit leur taille, fonctionnent encore avec de simples fichiers Excel, voire des procédures papier peu adaptées aux réalités du terrain ». Face à ce retard, l'écosystème régional réagit : le Pôle formation UIMM Lorraine de Maxéville a lancé fin septembre 2026 une offre de formation allant de la découverte de l'intelligence artificielle à son déploiement dans les processus industriels. L'idée centrale, portée par un directeur régional d'un spécialiste de l'industrie 4.0 cité dans l'article, tient en une phrase : une IA ne peut être fiable que si les données qui la nourrissent le sont. Des données fragmentées ou mal structurées alimentent des modèles qui, au mieux, sous-performent, et au pire, nuisent au processus qu'ils sont censés optimiser.
Souveraineté numérique : de la question politique à la liberté de choix
Dans une chronique publiée sur le Journal du Net le 30 septembre 2026, Alexandre Nasrinfar, d'I-TRACING, propose une lecture qui complète ce constat industriel. Pendant des années, la souveraineté numérique s'est posée en termes d'hébergement et de nationalité du fournisseur. Elle devient aujourd'hui une question de liberté opérationnelle : liberté de choisir ses technologies sans subir de dépendance captive, liberté de faire évoluer ses infrastructures, liberté de garder la maîtrise de ses données, de ses modèles d'IA et de ses clés de chiffrement.
Cette évolution s'accompagne, selon la chronique, de l'émergence d'une « multi-souveraineté » : réversibilité des architectures, interopérabilité des plateformes, diversification des fournisseurs technologiques, avec un retour pragmatique vers des approches on-premise et hybrides. Les secteurs les plus sensibles, pharmacie et MedTech en Suisse et en Allemagne, défense et énergie en France et au Royaume-Uni, y sont déjà confrontés. La chronique rappelle aussi que l'AI Act européen « s'impose comme un standard de fait bien au-delà des frontières de l'UE » et structure trois priorités pour les entreprises : la gouvernance et la conformité, la protection des actifs (modèles, accès, empoisonnement de données) et l'augmentation de la cyberdéfense par l'IA souveraine.
C'est dans ce registre de diversification des fournisseurs que se situent les plateformes françaises d'agrégation de modèles. Moon AI, éditée par Stellarr Studio SAS, regroupe par exemple plus de 70 modèles (GPT, Claude, Gemini, Mistral, DeepSeek, Llama, Grok, Qwen, ainsi que son modèle maison Moon 6) sous un abonnement unique, à partir de 9,90 euros TTC par siège et par mois, avec une offre gratuite sans carte bancaire. Son dispositif Moon Blur remplace les données personnelles par des jetons avant l'envoi aux modèles tiers, puis les rétablit au retour : il s'agit d'une pseudonymisation au sens de l'article 4-5 du RGPD, et non d'une anonymisation, puisque le procédé est réversible. L'application et le stockage sont hébergés chez OVHcloud, à Strasbourg et à Roubaix, mais les requêtes adressées aux modèles tiers partent bien chez leurs fournisseurs d'origine, après pseudonymisation. Ce type d'architecture répond à une partie du problème de verrouillage évoqué par la chronique I-TRACING, pas à l'ensemble des trois piliers de confiance qu'elle décrit.
Ce que révèle le baromètre IA 2026 sur les entreprises européennes
Les chiffres de la deuxième édition du Baromètre IA, publiée par l'institut AI for Sustainability de l'ESSCA en partenariat avec Forvis Mazars, confirment une adoption qui avance plus vite que sa gouvernance. L'enquête, menée en mars 2026 auprès de 826 professionnels de l'IT et du digital en France, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Espagne, montre une structuration rapide des équipes et de la formation en deux ans, à périmètre constant sur la France et le Royaume-Uni.
| Indicateur (France + Royaume-Uni, périmètre constant) | 2024 | 2026 |
|---|---|---|
| Entreprises disposant d'une équipe dédiée à l'IA | 49 % | 71 % |
| Entreprises formant leurs salariés à l'IA | 40 % | 62 % |
| Connaissance élevée de l'AI Act | 29 % | 28 % |
| Suivi de la consommation énergétique des systèmes IA | 36 % | 43 % |
Sur l'ensemble des quatre pays, 54 % des répondants déclarent prendre en compte la souveraineté numérique dans le choix de leurs solutions d'IA, un critère nouveau dans cette édition du baromètre. Les agents autonomes franchissent une étape : 35 % des organisations déclarent déjà les utiliser, et 7 % de l'ensemble des répondants en font un usage intensif. Le Shadow AI, l'utilisation d'outils d'IA sans supervision de l'entreprise, est reconnu par 66 % des répondants, souvent toléré faute de cadre clair. Seules 44 % des entreprises ont formalisé des règles éthiques liées à l'IA, alors que le règlement européen entre en application.
Marché français : une croissance forte, une dépendance qui persiste
Le marché français de l'IA illustre cette tension entre vitesse d'adoption et maîtrise des risques. Selon le cabinet IDC, cité par Presse Agence, il devrait atteindre 18,4 milliards d'euros en 2026, soit une hausse de 88 % en deux ans. Une étude de McKinsey, citée dans le même article, indique que les salariés utilisant l'IA générative économisent en moyenne 2,4 heures par semaine, avec une réduction du temps administratif pouvant atteindre 30 %. Mais un rapport de Bpifrance relève que 23 % des PME ont rencontré des freins liés à la gouvernance de leurs projets IA, souvent du fait d'une dépendance à des solutions technologiques extra-européennes.
C'est dans ce contexte que des acteurs comme la start-up Sinone positionnent leur offre : un outil connecté aux sources documentaires internes de l'entreprise (procédures, contrats, bases de connaissances), dont les données et traitements sont hébergés au sein de l'Union européenne et qui ne sont, selon l'éditeur, jamais réutilisées pour entraîner d'autres modèles. L'architecture à deux niveaux, avec un espace d'administration pour définir les droits d'accès et un espace salarié pour l'usage quotidien, répond directement à la préoccupation de gouvernance relevée par Bpifrance.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la « multi-souveraineté » dont parlent les experts en cybersécurité ?
Selon la chronique d'Alexandre Nasrinfar publiée sur le Journal du Net, la multi-souveraineté repose sur la réversibilité des architectures, l'interopérabilité des plateformes et la diversification des fournisseurs technologiques, y compris via des solutions logicielles européennes indépendantes. Elle s'accompagne d'un retour pragmatique vers des approches on-premise et hybrides, pour garder la maîtrise des flux de données et des clés de chiffrement.
Pourquoi l'Europe capte-t-elle si peu de valeur sur le marché de l'IA qu'elle consomme ?
Le rapport de la Global Electronics Association et de Décision Études & Conseil montre que la demande européenne de systèmes serveurs progresse de 36 % par an depuis 2021, contre 20 % pour la production européenne. Les entreprises de l'UE ne captent que 6 % de la valeur des semi-conducteurs, 7 % des serveurs et 8 % de l'infrastructure cloud consommés sur leur propre marché, un déséquilibre que la Commission européenne entend corriger via le Chips Act 2.0.
Les entreprises françaises maîtrisent-elles les obligations de l'AI Act ?
Pas encore pleinement. Le baromètre IA 2026 de l'ESSCA et de Forvis Mazars indique que seuls 28 % des répondants déclarent une connaissance élevée de l'AI Act, un niveau quasiment stable par rapport à 2024 (29 %), alors même que le règlement européen entre en application.
Comment une DSI peut-elle réduire sa dépendance à un fournisseur de modèles unique ?
Les pistes évoquées dans les sources combinent diversification des fournisseurs de modèles, options on-premise ou self-hosted pour les données les plus sensibles, et gouvernance formalisée des usages. Des plateformes françaises d'agrégation de modèles, comme Moon AI, ou des solutions connectées à la documentation interne, comme Sinone, illustrent deux réponses différentes à cette même préoccupation de limiter le verrouillage technologique.