🔴 4 points de vue sur l’avenir de l’IA
L’IA devient progressivement le sujet principal pour Cybernetica, dans une perspective élargie à 2025–2026.
Je prépare ma nouvelle présentation intitulée The Sovereign Way – New Rules for a New Internet pour la rentrée. Elle intègre les notions d’autonomie cognitive et de post-souveraineté, et j'espère qu'elle sera en rupture avec les discours théoriques et déconnectés, portés par une nouvelle génération de consultants.
Pour cette newsletter de juillet, je vous propose une analyse de quatre textes qui permettent de s’ancrer dans le réel :
• Une analyse de la souveraineté IA vue de la Suisse
• Une vision sur la stratégie chinoise en IA
• Un point sur les nouveaux profiteurs de l’IA
• Une analyse d’un ancien d’OpenAI sur les raisons du succès de cette dernière
Pour info, les deux derniers textes sont réservés aux abonnés payants.
Nous passons en mode vacances, mais je prépare une liste des meilleurs textes de Cybernetica pour nos nouveaux membres.
Le rythme hebdomadaire de publication est maintenu à la rentrée, mais l’organisation va être améliorée.
Le Conseil de la Résilience Numérique, jusqu’ici informel, va enfin prendre son envol et je prépare une présentation en avant-première de ma nouvelle keynote ainsi que des meetups.
Pensez à devenir un membre payant (le prix va un peu augmenter à la rentrée).
Naturellement, ma veille pour les abonnés payants ne s’arrête pas pendant les vacances et vous avez le lien en fin de newsletter.
Profitez de vos vacances, déconnectez un peu et on se revoit courant août !
Souveraineté en IA : l’urgence de miser sur les talents
La souveraineté en matière d’IA est devenue un objectif stratégique affiché par de nombreux pays. Mais selon Marcel Salathé, chercheur à l’EPFL, ce concept relève de l’illusion pour la quasi-totalité des États — une conviction forgée depuis la Suisse, où le sujet est omniprésent mais déconnecté des réalités.
La souveraineté implique indépendance décisionnelle et maîtrise des moyens technologiques : puissance de calcul, infrastructure de semi-conducteurs, accès massif aux données, indépendance énergétique, cadre réglementaire autonome et vivier de talents. Or, seule cette dernière condition est remplie dans un pays comme la Suisse. Les autres relèvent d’un écart technologique, industriel ou géopolitique quasi infranchissable.
Les discours politiques sur ce sujet masquent souvent une réalité simple : pour la plupart des pays, viser la souveraineté totale est un leurre coûteux et contre-productif. Même l’Union européenne, seule entité en dehors des deux superpuissances disposant d’un potentiel de masse critique, peine à adopter une stratégie ambitieuse à la hauteur des enjeux.
L’alternative réaliste s’appelle souveraineté des talents. Former, attirer et retenir les compétences techniques qui permettent de s’approprier et d’adapter les technologies existantes est aujourd’hui le levier le plus efficace. Cela permet une adoption rapide, une adaptation locale, une diffusion sectorielle et une création de valeur. À condition, toutefois, de maintenir un haut niveau d’investissement dans l’éducation, la recherche et l’innovation.
Ce qui manque, ce n’est pas l’ambition mais l’alignement des moyens. Les classements académiques illustrent crûment le décalage entre les États-Unis et l’Europe, en particulier dans la production de talents en informatique et en intelligence artificielle.
Pour les décideurs comme pour les investisseurs, l’enjeu n’est pas de rêver d’autonomie technologique intégrale, mais de construire les conditions d’une capacité d’action fondée sur les compétences. Car dans l’économie de l’IA, ce sont les usages, pas les infrastructures, qui créeront les marges de demain.
Renoncer à l’illusion de souveraineté, c’est faire le choix stratégique du réalisme.
IA en Chine : déployer partout
Selon Axel Badalian, la Chine ne cherche pas à devancer l’Occident en matière d’IA, mais à l’ancrer dans chaque maillon de son économie.
Tandis que les États-Unis misent sur des percées technologiques pour maintenir leur avance, la stratégie chinoise repose sur une logique d’endurance : industrialiser l’IA à grande échelle, intégrer rapidement des modèles “suffisamment bons” et les déployer à tous les niveaux. Cette approche privilégie l’infrastructure à l’innovation de rupture, avec une coordination étroite entre talents, données et politiques publiques.
Des initiatives comme l’“AI+” traduisent cette volonté : maintenance prédictive dans les usines, triage médical automatisé, logistique optimisée. L’objectif est de transformer l’IA en levier macroéconomique pour compenser les contraintes démographiques, la déflation et la fin de l’expansion par la dette. Mais cette centralisation efficace pose un risque : un verrouillage technologique prématuré.
Pour les startups, cela signifie un terrain propice aux applications industrielles, mais sous forte pression de rentabilité et de contrôle. Pour les entreprises clientes, c’est la promesse d’une efficacité accrue, au prix d’une dépendance croissante à des systèmes normalisés. Pour les investisseurs, l’enjeu n’est plus seulement l’innovation, mais la capacité à industrialiser rapidement.
Ce modèle s’accélère à mesure que la Chine applique à l’IA les recettes qui lui ont permis de dominer l’électronique, les véhicules électriques ou l’e-commerce : production de masse, intégration verticale, adaptation locale.
L’enjeu mondial n’est plus de savoir qui atteindra l’AGI en premier, mais qui saura intégrer l’intelligence dans toute l’économie, vite, largement et durablement.
Pour nos abonnés, deux autres textes à lire cet été (avec notre analyse) :