Paysage et enjeux des entreprises d’intelligence artificielle en Europe

À mesure que s’accélère la course mondiale pour dominer l’intelligence artificielle (IA), l’Europe se trouve à un carrefour décisif. Tandis que les États-Unis et la Chine progressent rapidement en matière d’innovation et de déploiement, l’Union européenne doit agir de manière résolue pour assurer son avenir économique.

Une stratégie européenne : le plan « Continent de l’IA »

Au cœur de cette réponse se trouve l’initiative Continent de l’IA, une stratégie globale visant à bâtir des écosystèmes compétitifs, responsables et souverains. Dans ce contexte, Continent de l’IA ne se veut pas seulement un levier pour construire des capacités numériques, mais bien une véritable stratégie industrielle. Le plan prévoit également le développement d’infrastructures partagées permettant de dépasser les limitations actuelles en matière d’accès aux données et à la puissance de calcul.

Afin de garantir la durabilité économique, le plan mise sur une mobilisation déterminée des investissements publics-privés, s’appuyant sur des programmes tels qu’Horizon Europe, Digital Europe et le Mécanisme de relance et de résilience. Le plan ne considère pas l’IA comme un secteur isolé, mais comme une technologie à usage général, capable de transformer transversalement la production. Il part d’un constat clair : seule une intégration complète de l’IA dans les écosystèmes industriels européens peut en faire un moteur réel de compétitivité.

Objectifs sectoriels et leviers d’action

L’une de ses priorités est d’accélérer l’usage de l’IA dans des secteurs stratégiques tels que la fabrication avancée, la mobilité, l’énergie et la santé. L’un des axes clés consiste à réduire la dépendance technologique vis-à-vis de fournisseurs non européens. Cela est particulièrement critique dans les secteurs stratégiques comme la santé, la défense ou l’énergie, où les systèmes d’IA influencent déjà des décisions sensibles.

Le plan soutient les applications qui renforcent la compétitivité tout en contribuant activement aux objectifs du Pacte vert pour l’Europe. La convergence entre IA et durabilité ouvre des opportunités concrètes : de l’optimisation des réseaux énergétiques à la réduction des émissions logistiques. Par ailleurs, la transformation impulsée par l’IA produit déjà des résultats concrets : maintenance prédictive, jumeaux numériques optimisant la consommation énergétique, ou encore systèmes d’apprentissage automatique améliorant le contrôle qualité ou la conception de nouveaux matériaux.

Infrastructures, data et supercalcul

La fragmentation numérique, les systèmes hérités et l’accès limité aux infrastructures clés - telles que la puissance de calcul ou les données massives - freinent encore sa capacité compétitive. Le plan prévoit le développement d’infrastructures partagées permettant de dépasser les limitations actuelles en matière d’accès aux données et à la puissance de calcul. Les usines d'IA sont des installations spécialisées conçues pour fournir la capacité de supercalcul pour le développement et la formation de modèles d'IA avancés.

Un autre pilier essentiel du plan d'action “IA Continent” est l’accès à des données de haute qualité pour promouvoir l’adoption de l’IA. Les installations d'essai et d'expérimentation (TEF) sont des sites de référence spécialisés à grande échelle qui aident les fournisseurs de technologies innovantes à commercialiser leurs produits du laboratoire au marché.

Financement, start-ups et écosystèmes locaux

Historiquement, l’Europe a été un leader dans des secteurs comme l’automobile, l’aéronautique, l’énergie et la fabrication avancée. Toutefois, la compétitivité ne se définit plus seulement par le capital physique ou la main-d’œuvre qualifiée, mais par la capacité à intégrer l’IA à grande échelle. Sans avancées sur ce plan, l’Europe risque de perdre du terrain en matière de productivité, d’innovation et de maîtrise de la chaîne de valeur.

L’Europe, malgré son excellence scientifique, accuse un retard, en particulier sur le front du financement. Les jeunes pousses émergentes ont besoin d’une plus grande force de frappe pour être compétitives à l’échelle mondiale. Sur le front de l’investissement, la Banque européenne d’investissement (BEI) a lancé un mécanisme de co-investissement de 150 millions d’euros pour investir aux côtés de gestionnaires de fonds et d’investisseurs privés soutenus par le Fonds européen d’investissement (FEI). De son côté, le FEI a récemment lancé un projet pilote pour un programme d’investissement de 100 millions d’euros consacré à l’IA et à la chaîne de blocs.

Les start-ups jouent un rôle essentiel dans l’écosystème régional de l’IA. En 2024, 23,3 % des start-ups de la région axées sur l’IA étaient basées en Pologne et 17,5 % en Grèce. Les investissements publics et privés dans le secteur des technologies et de l’IA sont essentiels. Entre 2020 et 2024, le marché des technologies de l’information en Europe centrale et orientale a connu un taux de croissance annuel moyen de 10,9 %.

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PME, adoption et obstacles internes

Cela revêt d’autant plus d’importance que l’un des principaux atouts du tissu industriel européen réside dans son écosystème de PME. Nombre d’entre elles manquent encore des ressources techniques, humaines ou financières pour adopter des solutions avancées d’IA. C’est pourquoi Continent de l’IA encourage des instruments tels que les AI factories, les centres d’innovation numérique, ou encore les installations d’essai. Tous visent à réduire les barrières à l’entrée, à offrir un accompagnement technique et à faciliter le financement.

Dans son étude publiée le 4 juin 2025, « L’IA dans les PME et ETI françaises », Bpifrance Le Lab révèle que si 58 % des dirigeants français ont conscience de l’importance de l’intelligence artificielle et affirment qu’elle est « un enjeu de survie à moyen terme » seulement 32 % des PME et ETI de l’Hexagone l’utilisent actuellement. Loin d’être une évidence, l’adoption de cette technologie encore jeune au sein des PME et ETI françaises reste essentiellement aujourd’hui dans une phase « exploratoire ».

57 % des dirigeants interrogés n’ont établi aucune stratégie liée à l’usage de l’IA dans leurs entreprises. Autre information clé de l’étude : « 54 % des PME et ETI qui utilisent l’IA mobilisent une solution gratuite ». Objectif : expérimenter un outil qu’elles sont encore loin de maîtriser. L’intégration réussie de l’IA nécessite d’avoir une vision globale. Par exemple : identifier les tâches transformables, viser des usages à forte valeur ajoutée et définir un plan de déploiement accompagné des compétences adéquates.

Compétences, requalification et impact sur l’emploi

L’intégration de l’intelligence artificielle par les dirigeants d’entreprises permet de constituer quatre groupes : les Sceptiques (27 %) restent « réfractaires à l’IA » et ne perçoivent pas l’intérêt de cette technologie pour leurs entreprises. Les Bloqués (26 %) reconnaissent son importance mais manquent de compétences et de soutien pour agir de manière concrète. Les Expérimentateurs (28 %) testent l’IA au sein de leurs équipes, sans pouvoir la déployer à grande échelle faute de moyens.

La transformation impulsée par l’IA crée des opportunités pour les entreprises ou les salariés, pousse à une requalification des compétences, à l’émergence de nouveaux rôles. Selon le rapport Future of Jobs 2024, 23 % des métiers actuels évolueront significativement d’ici 2027 : 69 millions de nouveaux emplois liés aux technologies émergentes sont prévus, 83 millions pourraient disparaître. Notre engagement à promouvoir les compétences et les connaissances se concrétise dans la prochaine Académie des compétences en IA, qui préparera la main-d’œuvre aux exigences d’un avenir axé sur l’IA.

Usages concrets de l’IA dans les entreprises européennes

L’intelligence artificielle redéfinit en permanence les frontières de l’innovation dans les entreprises. Selon une étude McKinsey (The state of AI in early 2024), 72 % des organisations mondiales ont intégré l’IA dans leurs opérations en 2024, contre 55 % trois ans plus tôt. Cette technologie transforme déjà radicalement la manière de produire, d’interagir ou de décider.

La maintenance prédictive, en particulier, permet d’anticiper les défaillances des équipements, de réduire les interruptions. L’IA optimise les performances de l’entreprise : une compétitivité renforcée sur le marché, accompagnée d’une meilleure expérience pour les clients. L’automatisation des tâches répétitives grâce à l’IA, notamment via des solutions de RPA (Robotic Process Automation), libère les salariés, plus concentrés sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

La Poste optimise le tri du courrier et des colis grâce à l’IA (moins d’erreurs, moins de délais de traitement). Le groupe Carrefour s’appuie sur l’intelligence artificielle pour optimiser ses chaînes d’approvisionnement. Grâce à des modèles prédictifs, l’entreprise anticipe la demande des consommateurs pour éviter les ruptures de stock, ou minimiser le gaspillage alimentaire. Dans le domaine de la santé, l’IA est utilisée pour analyser les images médicales.

Technologies, familles d’IA et cas européens

Le machine learning, ou apprentissage automatique, permet à des systèmes informatiques d’apprendre à partir de données sans être programmés spécifiquement pour une tâche. Le deep learning, ou apprentissage profond, est une branche avancée du machine learning. Il traite des données complexes comme des images ou des vidéos. L’IA générative est conçue pour produire du contenu original - textes, images, vidéos. En France, la start-up Mistral AI illustre cette révolution.

Les réseaux neuronaux artificiels imitent la structure du cerveau humain. Dans l’industrie française, Sanofi utilise le deep learning pour accélérer le développement de nouveaux médicaments. L’IA s’avère encore plus puissante associée à d’autres technologies comme l’Internet des objets (IoT) ou la blockchain.

L'IA au service de l'humain dans le milieu industriel, mythe ou réalité ?

Réglementation, éthique et confiance

L’IA questionne sur le plan éthique ou sur l’évolution des compétences dans les métiers. Les biais algorithmiques, souvent liés à la qualité des données utilisées pour entraîner les modèles, peuvent mener à des discriminations dans des domaines sensibles, comme le recrutement ou l’accès au crédit. Dans les systèmes critiques comme la santé ou la justice, l’importance de la transparence devient centrale. Comprendre comment un algorithme parvient à une décision est crucial pour garantir la confiance des utilisateurs.

Le cadre réglementaire européen, avec l’AI Act, impose des exigences en matière de transparence et d’auditabilité des systèmes d’informations à haut risque. L’exploitation des données personnelles constitue un autre défi. Les entreprises doivent se conformer au RGPD pour protéger la vie privée tout en maximisant la valeur des données. La loi sur l’IA établit des obligations pour les fournisseurs, les importateurs et les distributeurs de systèmes d’IA, en abordant des questions telles que la gestion des risques, la surveillance humaine et la transparence tout au long du cycle de vie du système d’IA.

La Commission européenne s’est engagée à mettre en place un écosystème d’intelligence artificielle solide et cohérent dans toute l’Europe. Pour soutenir notre vision de transformer l’UE en un continent de l’IA, nous avons mis en place une série d’initiatives conçues pour renforcer le paysage de l’IA, connecter les parties prenantes et donner aux différents secteurs les moyens d’agir.

Risques, incidents et perception publique

Le scepticisme et les inquiétudes du public à l’égard de l’IA ne sont pas sans fondement. Plus l’IA est utilisée, plus il y a d’incidents, ce qui indique que la technologie n’en est qu’à ses débuts. Selon la base de données AI Incidents Database, 233 incidents liés à l’IA ont été signalés dans le monde en 2024, ce qui représente une augmentation de 56,4 % par rapport à 2023. Les préoccupations s’étendent aux considérations éthique et d’équité, et la crainte d’une diminution de la protection des données personnelles est largement répandue.

Un des principaux objectifs est de garantir le bon fonctionnement du marché intérieur, tout en encourageant le développement et le déploiement de produits et de services impliquant des systèmes d’IA éthiques et conformes - y compris l’IA autonome - et en renforçant la coopération avec les partenaires extérieurs. L’un des principaux objectifs du règlement est de renforcer la confiance du public dans l’application de l’intelligence artificielle, encourageant ainsi les entreprises à ne pas se détourner de l’innovation technologique.

Disparités régionales et défis en Europe centrale et orientale

Le secteur technologique peut transformer des industries entières et modifier les stratégies commerciales. C’est pourquoi cet article examine également les disparités régionales en matière de développement technologique, car certaines statistiques suggèrent que certaines régions d’Europe centrale et orientale, comme la Hongrie, progressent plus lentement que d’autres régions d’Europe en matière de développement technologique.

Si les pays d’Europe centrale et orientale sont loin de constituer un groupe homogène, ils sont néanmoins confrontés à des défis largement similaires dans le domaine de l’intelligence artificielle. Investissement et start-ups : le niveau d’investissement financier et la présence de start-ups innovantes influencent fortement l’adoption technologique. Cette disparité se reflète non seulement dans la disponibilité d’un capital humain qualifié, mais aussi dans l’efficacité des cadres politiques et des stratégies d’investissement.

Les progrès dépendent clairement des experts. La demande la plus forte sur le marché du travail des technologies de l’information de l’Europe centrale et orientale, est observée pour les rôles liés à l’IA. Il s’agit notamment des développeurs de logiciels, des administrateurs informatiques, des architectes, des testeurs, des gestionnaires, des ingénieurs cloud, des spécialistes de la cybersécurité et des analystes de données.

Géopolitique, souveraineté numérique et compétitivité

L’une des compétitions mondiales les plus redoutables du XXIe siècle se déroule actuellement : la course à l’intelligence artificielle. Aux côtés du Japon et de l’Arabie saoudite, l’Union européenne et les États-Unis sont des acteurs clés, la Chine jouant également un rôle important. Les États-Unis ont choisi de donner la priorité au progrès technologique. Cette divergence stratégique s’est avérée, à bien des égards, plus profitable pour les États-Unis, car la plupart des innovations continuent d’émaner d’entreprises américaines.

L’Union européenne a fait de la souveraineté numérique un objectif stratégique, visant à garantir que les États membres puissent contrôler les infrastructures, les données et les technologies numériques critiques tout en maintenant la compétitivité et la sécurité. L’UE est actuellement en retard par rapport aux États-Unis et à la Chine en termes de capacités disponibles des centres de données.

Initiatives publiques-privées et acteurs opérationnels

Dans ce processus, des acteurs clés comme Zabala Innovation jouent déjà un rôle actif dans la construction du nouvel écosystème. Leur implication dans des initiatives comme AI-Boost - une compétition européenne basée sur des défis, conçue pour accélérer le développement des technologies émergentes en IA - est un exemple de la manière dont la collaboration public-privé peut traduire des ambitions stratégiques en résultats concrets.

La plateforme d’information unique du règlement sur l’IA fournit des outils et des ressources aux entreprises qui doivent naviguer dans le règlement sur l’IA. Le vérificateur de conformité peut vous aider à évaluer ce dont votre entreprise a besoin pour respecter les obligations et les exigences de la législation sur l’IA. Les pôles européens d’innovation numérique (EDIH) jouent le rôle de catalyseurs de la transformation numérique des PME en mettant davantage l’accent sur l’IA.

Menaces cyber et nouveaux modèles d’IA

Le partenariat des services de renseignement Five Eyes a récemment mis en garde contre les capacités offensives croissantes des modèles d'IA de pointe. Ces technologies transforment fondamentalement le paysage de la cybersécurité, augmentant les capacités offensives des cyberattaques. OpenAI a récemment annoncé le lancement de son modèle GPT-5.5-Cyber, dans le cadre de l'initiative Daybreak. Cette évolution est particulièrement importante pour les entreprises, car elle promet d'améliorer la défense contre les vulnérabilités de sécurité informatique.

Pour les entreprises suisses et européennes, cela signifie une meilleure protection contre les cyberattaques, un sujet de plus en plus crucial à l'ère de la numérisation croissante. L'intégration de telles technologies peut permettre une automatisation plus efficace des processus de sécurité, réduisant ainsi les risques liés aux cybermenaces.

Tableau : Usages, bénéfices et risques de l’IA par secteur

Secteur	Utilisation de l’IA	Bénéfices	Risques
Gestion des stocks	IA pour analyser les flux	optimiser le stock	erreurs prédictives
Santé	IA utilisée pour analyser les images	capacité à traiter et analyser rapidement	surconfiance
Entreprises	automatiser les tâches routinières	améliorant la productivité	biais
Services publics	décisions automatisées	rapidité	opacité

Adaptation locale et perspectives nationales

La vision centralisée de la Silicon Valley en matière d'intelligence artificielle montre ses limites, en particulier dans les économies émergentes. Chaque pays a des besoins spécifiques, que ce soit en termes de performances linguistiques ou de gestion des ressources énergétiques. Pour les entreprises européennes, il est essentiel de développer des stratégies d'IA qui prennent en compte les spécificités locales. Cela implique non seulement d'adopter des technologies avancées, mais aussi de les adapter aux cadres réglementaires et aux besoins du marché européen.

La Slovaquie a créé son premier lycée spécialisé dans l’intelligence artificielle. L’Estonie a également introduit l’enseignement de l’IA dans les écoles secondaires en partenariat avec OpenAI et Anthropic. La Pologne a entamé une coopération avec Google et Intel pour stimuler les applications de l’IA dans les secteurs de l’énergie et de la cybersécurité, tout en soutenant l’éducation.

Points de vigilance et recommandations stratégiques

Pour surmonter ces défis, le plan doit s’appuyer sur des priorités stratégiques claires. La première est de renforcer l’investissement dans la recherche appliquée, la formation de talents et les infrastructures haute performance. Un deuxième axe est le développement d’environnements réglementaires d’expérimentation (regulatory sandboxes) permettant de tester l’IA sous supervision souple.

Le succès du plan fait face à des défis importants. Autre écueil : le manque d’infrastructures de calcul avancées, surtout comparé aux géants technologiques américains. L’incertitude réglementaire constitue également un motif d’inquiétude. Bien que la nouvelle Loi sur l’intelligence artificielle instaure un cadre pionnier pour protéger les droits et générer la confiance, son application devra rester pragmatique. La fragmentation institutionnelle entre États membres représente un autre risque.

La course à l’intelligence artificielle n’est pas seulement technologique : elle est aussi industrielle, géopolitique et, surtout, une affaire de vision à long terme. L’avenir de l’industrie européenne dépendra largement de la concrétisation de cette vision.

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