« La souveraineté dans le déploiement de l’intelligence artificielle, c’est d’abord s’assurer d’avoir le choix »

Après un été record pour l’IA en sorties de modèles et en incidents de sécurité, Vincent Luciani (X05), cofondateur et président exécutif d’Artefact, leader européen du conseil en IA, remet en perspective le débat sur la souveraineté de l’IA. Et l’Europe continue, selon lui, d’avoir des cartes à jouer pour assurer à la fois compétitivité et résilience.

Pourquoi la notion de souveraineté est-elle si présente aujourd’hui dans les discussions sur l’intelligence artificielle ?

La souveraineté tout d’abord, ce n’est pas l’autarcie. C’est la capacité à garder le choix. Pouvoir décider, à tout moment, quelle technologie on utilise, où elle tourne, à quelles conditions, et pouvoir en changer.

La souveraineté a toujours été un enjeu de premier plan pour les gouvernements, mais c’est la première fois que les entreprises ressentent aussi fortement combien ce concept est crucial. Deux choses ont changé au cours des derniers mois : la technologie s’est largement militarisée (en juin, Washington a classé deux modèles comme technologie militaire), et certains pays ont commencé à verrouiller l’accès des autres aux outils les plus performants (Anthropic forcé de retirer temporairement Fable à la demande explicite de l’administration américaine).

En quoi l’actualité récente a-t-elle mis les enjeux de souveraineté encore plus en relief ?

L’actualité de l’été a été particulièrement riche en enseignement sur la performance des modèles, et les risques associés. Si les trois derniers mois ont été les plus riches en sorties de modèles jamais observés (75 modèles par 36 laboratoires), plusieurs incidents ont montré que les modèles IA de frontière ne sont pas des outils technologiques comme les autres.

Il faut déjà se rappeler que chaque organisation a subi, en 2025, près de 2 000 cyberattaques par semaine, soit 70 % de plus qu’en 2023. Du 11 au 21 juillet, des modèles évalués sur leurs capacités cyber se sont échappés de la sandbox d’évaluation chez OpenAI, ont accédé à Internet et infiltré des systèmes de production d’Hugging Face.

Alors que les modèles propriétaires américains refusaient de lire le code offensif pour traiter l’incident, il a même fallu recourir à un modèle chinois, GLM-5.2, pour organiser la défense ! Puis fin août, OpenAI a suspendu l’entraînement de ses modèles les plus avancés , faute de pouvoir exclure que son modèle Astra présente une « capacité cyber critique ».

Comment pensez-vous que cette course à la performance des modèles d’IA va évoluer dans le futur ?

Mon hypothèse centrale est que le phénomène de commoditisation des modèles va continuer à s’accélérer, avec une intelligence accessible à un prix toujours moindre. C’est la direction que prend le marché avec l’explosion récente des solutions open weight (les poids du modèle sont partagés), qui ont des performances inférieures de 2 à 3 % pour un prix bien moindre (environ 80 % moins cher). Gardons à l’esprit que tous ces modèles sont déjà ultra-performants, et que le gain incrémental marginal des modèles propriétaires ne peut se justifier que pour des applications particulièrement critiques ou pointues. Enfin il faut considérer qu’un modèle open avec des données contextualisées et la construction d’un custom harness aura de meilleures performances qu’un modèle frontière seul !

Ce concept ne doit pas être confondu avec celui d’open source, qui indique les modèles dont la pipeline d’entraînement est rendue publique. Une foule de modèles open weight chinois ont été lancés récemment au-delà de l’hyper-médiatisé DeepSeek, y compris Qwen (Alibaba), GLM (Zhipu), Kimi (Moonshot), et Hunyuan (Tencent).

Il n’est cependant pas exclu qu’une divergence apparaisse dans la performance des modèles, avec la course en tête du modèle d’IA d’un des AI Labs qui aura réussi à atteindre la fameuse Artificial General Intelligence. Par exemple, OpenAI a présenté début septembre GPT-6 Astra comme « le début de l’ère de l’intelligence générale », avec un saut de capacité sur les tâches longues.

Au niveau des entreprises qui veulent être souveraines, mais avoir les meilleurs modèles, l’open weight est la solution ! Concrètement pour une entreprise qui veut déployer l’IA, nous recommandons d’intégrer ces modèles avec une architecture qui permet de conserver la valeur critique chez elle (le context et le harness de l’entreprise), et d’envisager le déploiement de modèles open weight sur des infrastructures situées en France. Si la souveraineté parfaite n’existe pas, une dépendance maîtrisée est possible.

Que doit-on faire au niveau de la France et de l’Europe pour préserver nos marges de manœuvre face à ces bouleversements technologiques ? L’Europe est-elle encore dans la course pour bâtir des solutions souveraines ?

L’Europe doit penser pragmatiquement son positionnement au niveau des couches technologiques principales de l’IA. Elles sont globalement au nombre de deux : l’infrastructure et les modèles..

Concernant l’infrastructure de calcul, il faut évidemment accélérer le déploiement de data centers en Europe et en France, et le soutien public qui s’intensifie va dans le bon sens. Je nuancerais en rappelant que la souveraineté ne se limite pas à la présence physique sur le sol européen, et que la fierté collective qui a suivi l’investissement de 45 milliards d’euros de SoftBank au sommet Choose France fait parfois oublier que l’électricité décarbonée est l’un de nos avantages compétitifs majeurs et doit être allouée avec mesure. Malheureusement à l’heure actuelle l’utilisation de l’open weight n’est pas ancrée dans la culture européenne, contrairement à ce qu’on peut observer en Chine et aux États-Unis. L’étude de l’enquête Mozilla de 2026 sur les développeurs est sans appel : l’Europe de l’Ouest et l’Amérique du Sud sont les seules régions où les modèles fermés devancent les modèles open, avec un taux d’adoption de l’open passant de 70 % pour l’Europe à 90 % pour la Chine... Il est urgent de changer cette vision au niveau européen, car ces technologies pourraient bien représenter notre meilleur espoir pour la suite !

«Si la souveraineté parfaite n’existe pas, une dépendance maîtrisée est possible !”

C’est un sujet de culture, avec un vrai manque d’habitude, mais également de disponibilité des services associés : les modèles fermés viennent toujours avec de nombreuses couches permettant de faciliter leurs déploiements, contrairement à l’open. Il nous faut donc construire rapidement les briques software pour permettre de déployer ces modèles open avec le même niveau de service que les modèles fermés (fiabilité et standardisation des API, orchestration, ré-entraînement, etc.). Sur ce sujet l’annonce le 30 septembre du lancement de la start-up d’infrastructures IA Blackfuel est une excellente nouvelle, avec la spécialisation de cet acteur néocloud dans l’inférence IA..

Pour autant il ne faut pas que l’Europe abandonne la bataille de l’intelligence. Une décision politique peut tout à fait interdire l’usage de modèles open (qui seraient très vite rendus obsolètes), ces derniers embarquant toujours les angles morts de l’entraînement réalisé, avec des sujets de possible désalignement. Le signal envoyé par Mistral cet été doit nous faire réagir collectivement. Faute de modèle de tête compétitif depuis Mistral Large 2 (juillet 2024), Mistral a dû intégrer un modèle chinois, GLM-5.2, et s’est repositionné principalement en opérateur cloud et intégrateur de modèles étrangers. L’annonce de Mistral Large 4 est une bonne nouvelle, mais cela aura pris un temps considérable et les performances sont loin de la frontière des modèles généralistes (Vals Index). Il faut réinvestir massivement dès maintenant dans la course des modèles de frontière !

Quel rôle joue Artefact dans ce débat ?

Cela fait maintenant plus de 10 ans que j’ai lancé Artefactet que nous nous concentrons exclusivement sur le déploiement de la Data et de l’IA dans les entreprises à travers le monde. Notre rôle c’est la compétitivité de l’économie à travers l’adoption des nouvelles technologies. Nous avons maintenant une échelle qui nous confère une expérience inégalée sur le terrain, avec 2 600 personnes pour 26 bureaux sur l’ensemble du globe.
Notre devise a toujours été «AI is about People», et traduit notre conviction que la transformation des modes de travail et de la stratégie de captation de valeur de l’entreprise doit toujours mettre l’humain au centre. Sur le cœur des activités de Mistral de la période actuelle, nous sommes globalement des concurrents répondant aux mêmes besoins d’accompagnement des clients !

Nous avons à cœur de contribuer aux enjeux de souveraineté du pays, c’est pourquoi nous avons créé depuis des années une Académie de l'IA il y a plusieurs années, afin de former le plus grand nombre possible de personnes à l'IA, et c'est également ce qui motive notre participation à la Consortium AION afin de répondre à la Commission européenne Gigafactories d'IA un appel d'offres visant à mettre en place une infrastructure informatique souveraine en France et dans toute l'Europe.