La Fédération internationale de robotique a recensé 542 000 installations de robots industriels dans le monde en 2024. La Chine en a accueilli 295 000, soit plus de la moitié. L'Europe en a installé environ 85 000, et les États-Unis 34 200.

Le pays dont les modèles frontaliers se classent généralement en tête des classements arrive en dernière position.

Le principe est simple. Considérez ce tableau comme un stade olympique. Vous ne pouvez pas comparer un sprinteur du 100 mètres à un nageur ou à un cavalier. De nombreux athlètes s’affrontent simultanément dans la même arène ; les épreuves se chevauchent parfois, et depuis les tribunes, on peut les voir presque au même endroit. Ils pratiquent des sports différents. La première chose à faire est donc de comprendre quelle course vous regardez avant d’évaluer l’un des participants.

L’IA est évaluée depuis les tribunes. L’indice AI de Stanford mesure la course des modèles, et dans ce domaine, les États-Unis sont en tête, suivis de la Chine avec un retard de 2,7 %. Le classement de l’IFR mesure la course des machines, et là, la Chine est en tête tandis que les États-Unis sont à la traîne. L’Europe organise une troisième épreuve, qui se déroule dans les usines et concerne les équipements dont dépendent les deux autres. Pour un dirigeant, la question pertinente ne se résume pas à savoir qui l’emporte : de laquelle de ces courses dépend l’IA de son entreprise, et où des économies pourraient-elles être réalisées ?

Chaque région produit une couche et achète le reste.

Chaque région domine un segment et s’approvisionne ailleurs pour les autres. Les États-Unis conçoivent les puces de pointe, et TSMC, à Taïwan, les fabrique presque toutes pour le compte de Stanford. Les lignes de production les plus avancées de TSMC fonctionnent grâce à des machines de fabrication de puces fournies par ASML, aux Pays-Bas. L’Europe maîtrise cette étape et loue la majeure partie de ses cloud auprès de trois entreprises américaines. La Chine installe plus de robots industriels que le reste du monde réuni et a toujours besoin d’une licence américaine, accordée au cas par cas, pour importer des puces américaines haut de gamme telles que la H200 de Nvidia.

L’IA de toute entreprise repose sur cinq éléments qu’elle ne produit pas elle-même : l’énergie, les puces, le cloud qu’elle loue, le modèle qu’elle interroge et les machines qui mettent en œuvre la réponse. Chacun de ces éléments provient d’une source différente, et chacun peut être interrompu par une autre instance : un régulateur, un bureau des exportations ou un fournisseur modifiant ses conditions sans intervention du gouvernement. Une entreprise dont ces cinq sources d’approvisionnement se trouvent toutes au sein d’un même bloc a pris position sur le plan géopolitique sans en avoir décidé ainsi.

L'intelligence devient un service que les entreprises louent.

Le prix unitaire de l’intelligence ne cesse de baisser. L’IA se vend à l’unité, sous forme de fragments de mots, et Mistral Large 3 facture $0,50 pour un million d’unités, tandis que Claude Opus 5 facture $5 et s’impose comme le produit haut de gamme, car c’est effectivement le cas. La facture évolue dans le sens inverse. Le nombre de tokens consommés par une seule tâche a augmenté de plusieurs ordres de grandeur, car les modèles actuels réfléchissent avant de répondre et les agents d'IA d'aujourd'hui, qui traitent une tâche de manière autonome, lisent et relisent tout ce qui leur est transmis ; ainsi, ce prix unitaire moins élevé se traduit par une facture globale plus élevée. Chen et ses collègues ont baptisé ce phénomène « l’inversion des prix » : le modèle qui revient moins cher à l’unité revient finalement plus cher au total. Ces deux chiffres sont réels.

Pour l’acheteur, cela signifie que le modèle de cette année n’est qu’un choix temporaire. L’écart entre les meilleurs modèles américains et chinois est de 2,7 %. L’écart entre le meilleur modèle qu’une entreprise peut uniquement louer et le meilleur qu’elle peut télécharger et exploiter elle-même est d’environ 3,3 %. Compte tenu de ces écarts, le fournisseur qu’une entreprise choisit aujourd’hui a des concurrents pratiquement à égalité avec lui, et tout ce qui représente un coût élevé et qui repose sur ce fournisseur unique — une intégration sur mesure, un contrat à long terme — constitue un passif que l’entreprise a choisi d’acquérir. Louez l’intelligence. Refusez de vous lier à un fournisseur.

Ce sont justement ces composés qu'aucun fournisseur ne peut vous rendre.

La couche louée s’améliore chaque trimestre et appartient à quelqu’un d’autre. Ce qu’une entreprise possède, ce sont ses connaissances accumulées : son historique client et opérationnel, ainsi que la manière dont son travail est réellement effectué. Aucun fournisseur ne détient cela, et aucun ne peut le restituer une fois qu’il a été négligé. Cela prend également de la valeur chaque fois que l’intelligence louée s’améliore, car un modèle plus performant n’est utile que dans la mesure où il est appliqué correctement. Un assureur qui alimente un meilleur modèle avec le même dossier de sinistres peu étoffé obtient une version plus fluide de la même réponse peu étoffée. L’assureur qui a conservé son historique des sinistres et ses interprétations des polices en ordre obtient une meilleure décision. Le modèle est le même dans les deux cas. C’est l’actif qui fait la différence.

L'Europe suit un parcours différent.

L'Europe loue la majeure partie de ses ressources cloud. AWS, Microsoft et Google détiennent environ 70 % du marché européen du cloud, tandis que les fournisseurs dont le siège social est situé en Europe détiennent environ 15 % de leur propre marché national. Un centre européen de type data géré par un fournisseur américain répond à la question de savoir où se trouve le data, mais laisse en suspens celle de savoir à qui l’on peut ordonner de le remettre ; or, les termes des contrats d’approvisionnement formulent systématiquement la première réponse comme si elle réglait la seconde. Cette dépendance est bien réelle.

La force de l’Europe réside dans un autre domaine. Elle détient les machines de fabrication de puces dont dépendent les usines de puces de pointe. Selon les chiffres de l’IFR, l’Allemagne compte le plus grand nombre d’usines automatisées parmi les trois régions, et ABB, KUKA et Universal Robots sont depuis longtemps des leaders reconnus dans le domaine de l’automatisation industrielle certifiée. Les puces intégrées à ces machines sont elles aussi européennes : elles proviennent de STMicroelectronics, d’Infineon et d’Axelera. Le pari de l’Europe, c’est cette machine qui apporte sa propre intelligence dans l’atelier, sous le couvert d’une certification de sécurité à laquelle l’acheteur fait déjà confiance. Le nombre de modèles et le score de part de marché cloud relèvent d’un tout autre domaine. Sur sa propre piste, l’Europe dispose à la fois des machines et des puces. Il s’agit là d’une épreuve différente, et pour un directeur général dont l’activité consiste à déplacer des objets physiques, c’est celle-là qui compte.

Le directeur général conserve trois décisions et délègue les autres.

La fiche de travail relève de la responsabilité de l'équipe technique. La décision finale revient à la direction, et tout se résume à trois choix.

Louez l’intelligence et refusez de vous lier à un fournisseur. La question à poser à l’équipe est la suivante : combien de temps faudrait-il pour remplacer notre modèle principal par celui d’un concurrent, et quel en serait le coût ? Si la réponse implique la mise en place d’un projet, cela signifie que l’entreprise s’est liée à un fournisseur au niveau où les alternatives ne diffèrent que de quelques points. Dans les architectures que j’ai cartographiées, le modèle était le seul niveau que tout le monde avait considéré comme un facteur décisionnel, et c’est le moins coûteux des cinq à modifier.

Appropriez-vous les connaissances et considérez-les comme un actif. La question est la suivante : où se trouvent nos connaissances accumulées, qui en est responsable, et un nouveau modèle pourrait-il les exploiter dès le prochain trimestre sans avoir à repartir de zéro ? Si personne ne s’approprie la réponse, l’entreprise ne fait que louer des connaissances sans les orienter vers un objectif précis. Inscrivez ces connaissances dans les comptes comme on le ferait pour une usine, avec un responsable et un budget.

Gardez une solution de rechange en cas de coupure de service. La question est la suivante : quel fournisseur pourrait modifier nos conditions ou nous couper l'accès dès demain, et quelle alternative pourrions-nous alors mettre en place ? Pour le cloud, la réponse est un deuxième fournisseur ou un contrat permettant à l’entreprise de partir avec son data. Pour le modèle, une solution consiste à utiliser un modèle que l’entreprise peut télécharger et exécuter sur ses propres machines. Mistral Large 3 en est un exemple. Il ne peut pas être retiré à l’entreprise qui l’utilise. Un risque de défaillance en moins.

Le tableau des robots sera à nouveau publié l’année prochaine, et depuis les tribunes, il ressemblera à nouveau à un tableau d’affichage. L’entreprise qui l’interprète mène sa propre course : louer de l’intelligence dont le coût unitaire diminue mais dont le coût par mission augmente, posséder des connaissances qui s’accumulent, et disposer d’une alternative à chaque instant où un fournisseur ou un gouvernement pourrait lui couper l’herbe sous le pied. Quelle que soit la région d’origine du fournisseur, c’est là le jeu auquel se livre l’entreprise.

Avant de désigner le vainqueur, il faut bien comprendre de quel sport il s'agit.

Victor Coimbra, associé et directeur technique pour les Amériques, Artefact | victorcoimbra.life