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Que signifie "gagner la course à l'IA? " Pour la Chine ? Pour les USA ?

Nous tentons de faire entendre que la France ne pourra réellement faire le choix de la paix, du développement de la justice sociale en ignorant la manière dont sur toutes les questions fondamentales celles qui auront un poids contraignant sur les chaînes de production sur la formation et la place des travailleurs se mettent en place des modes de production différents. Ce que décrit l'article c'est un modèle qui garde jalousement ses secrets et veut empêcher que d'autres accèdent à son pouvoir d'innovation, l'autre modèle table au contraire sur la diffusion et le développement en particulier dans le monde du sud considéré comme la plus grande des réserve de ressources et de compétence. Est-ce que la jeunesse qui partout s'interroge ne devrait pas être confrontée à de telles alternatives ?

Il n'y aura pas de vainqueur incontestable, car les États-Unis cherchent à développer l'IA la plus puissante tandis que la Chine ambitionne de rendre cette technologie omniprésente.

par Jan Krikke30 septembre 2026

La course à l'IA entre les États-Unis et la Chine se déroule sur des voies différentes. Image : Capture d'écran X

Lors de la rencontre entre Donald Trump et Xi Jinping à Washington la semaine dernière, l'intelligence artificielle figurait parmi les sujets de discorde entre leurs pays.

Quelques jours auparavant, le secrétaire au Trésor, Scott Bessent, avait déclaré que les deux parties s'étaient entendues sur l'établissement d'un dialogue formel sur l'IA, incluant une ligne de communication en cas d'incident, même si les protocoles restaient à définir. Le sommet n'a abouti à aucun nouvel accord sur l'IA. Pour l'instant, chaque camp continuera de consolider ses atouts dans une rivalité dont aucune ne prévoit la fin prochaine.

Cette rivalité est généralement décrite comme une course, comme si les deux pays convergeaient vers la même ligne d'arrivée. Lors de sa visite, Xi a plaidé pour une forme de compétition où les deux parties pourraient progresser, plutôt que de considérer le succès de l'un comme l'échec de l'autre.

Mais une avance en matière de modèles performants est différente d'une avance dans l'application de l'IA à l'échelle de l'économie. Avant de se demander qui gagne, il convient de s'interroger sur ce que chaque pays entend par « gagner ».

La réponse a des conséquences qui dépassent largement le cadre de Washington et de Pékin. Les pays qui choisissent les modèles à adopter, les usines qui décident de leur automatisation et les travailleurs qui s'adaptent aux nouveaux outils devront en subir les conséquences.

Le pays qui obtient le meilleur résultat sur un critère de référence peut finalement avoir moins d'influence sur ces choix que celui dont la technologie devient moins chère et plus facile à déployer.

Lignes d'arrivée différentes

À Washington, gagner signifie généralement être le premier : le premier à maîtriser l’intelligence artificielle générale, avec les modèles les plus performants, les puces les plus avancées et un contrôle strict sur leur acquisition. Bessent a résumé la situation sans ambages : « Si les Chinois prenaient l’ascendant sur nous en matière d’IA, plus rien d’autre n’aurait d’importance. »

À Pékin, la réussite se mesure à l'omniprésence de l'IA. Le plan « IA Plus » de l'État évalue le succès par l'adoption de l'IA, en l'intégrant aux usines, aux réseaux électriques, aux véhicules et aux services publics nationaux, tandis que les modèles ouverts chinois servent de base économique aux économies en développement à l'étranger. Un modèle performant déployé à l'échelle d'une économie entière peut s'avérer plus efficace qu'un modèle idéal confiné à un laboratoire.

Le leadership en matière d'IA peut être évalué selon au moins cinq catégories :

Capacité : Qui construit les modèles les plus performants ?

Infrastructures : Qui possède les puces, les centres de données et l'électricité nécessaires à leur fonctionnement ?

Adoption : Dans quelle mesure les particuliers et les entreprises utilisent réellement l'IA.

Déploiement physique : dans quelle mesure l'IA quitte les écrans pour s'intégrer aux machines.

Capacité sociale : capacité d’une société à absorber les perturbations sans affaiblir ses institutions ni laisser sa population pour compte.

Ces mesures ne garantissent pas nécessairement la désignation d'un vainqueur unique, et ce n'est d'ailleurs pas le cas actuellement. En termes de capacités, l'écart s'est quasiment résorbé. L'indice d'IA 2026 de Stanford a révélé qu'en mars, le modèle américain de pointe ne devançait son principal concurrent chinois que de 2,7 %. Concernant l'adoption, le classement est tout autre. Stanford place les États-Unis seulement au 24e rang pour l'utilisation de l'IA générative, avec un taux de 28,3 %.

Deux pays, deux paris

Les deux pays misent sur des théories différentes quant à la manière dont la technologie devient source de pouvoir. OpenAI, Anthropic et Google DeepMind conservent généralement leurs modèles les plus performants fermés, et en vendent l'accès par le biais d'abonnements et d'interfaces de programmation d'applications (API).

Cela protège la propriété intellectuelle et permet des contrôles de sécurité plus stricts. On part du principe que les meilleurs systèmes resteront indispensables pour les travaux à forte valeur ajoutée et que les clients paieront pour y accéder.

Dernières nouvelles

La Chine a intensifié ses efforts dans la direction opposée. DeepSeek et Qwen (Alibaba) ont mis à disposition des pondérations de modèles que les développeurs peuvent télécharger et adapter, tandis que les fournisseurs chinois pratiquent une concurrence agressive sur les prix. Llama (Meta) demeure une exception américaine notable, mais le contraste général reste le même : les leaders américains monétisent un accès contrôlé ; la Chine mise sur l’ouverture et le faible coût pour diffuser ses modèles.

Le rapport de printemps 2026 de Hugging Face sur l'écosystème des modèles ouverts a révélé que les modèles chinois représentaient 41 % des téléchargements au cours de l'année écoulée (jusqu'en février), contre 36,5 % pour les modèles américains. Cette utilisation accrue crée un cercle vertueux, les développeurs adaptant les modèles à de nouveaux langages et secteurs d'activité.

Si une part importante du parc logiciel mondial se développe autour de technologies chinoises, Pékin peut perdre la course au système le plus intelligent et néanmoins s'assurer une large adoption. La proposition de Xi Jinping lors du sommet des BRICS à New Delhi, visant à créer une communauté d'IA open source, constitue le prolongement diplomatique de cette stratégie : faire de la technologie chinoise un socle abordable pour l'économie numérique des pays en développement.

La compétition ne se jouera pas uniquement sur les bases de données de modèles. À mesure que l'IA s'intègre aux machines, les capacités de production deviennent un élément essentiel de la stratégie d'intelligence artificielle. La Chine a installé plus de la moitié des robots industriels mondiaux en 2024, soit près de neuf fois le total américain. Ces installations offrent à la Chine une base solide pour l'intégration de l'IA dans les machines, même si elles ne permettent pas de savoir combien de robots utilisent déjà une IA avancée.

Grâce à des chaînes d'approvisionnement denses et à un vivier d'ingénieurs talentueux, cette base pourrait permettre à la Chine d'associer des modèles bon marché à du matériel physique à une échelle que les États-Unis n'ont pas encore atteinte. Un modèle qui excelle dans l'art de la communication est impressionnant.

Un modèle adéquat et peu coûteux, intégré à des millions de machines, pourrait avoir un impact économique bien plus important. Les États-Unis restent en tête en matière de capitaux et de puissance de calcul nécessaires à la formation des systèmes de pointe, mais ils ont été plus lents à déployer ces systèmes dans l'économie physique à l'échelle nationale.

Goulots d'étranglement et convergence

Chaque camp est soumis à des contraintes que l'autre peut exercer sur lui. Les États-Unis possèdent de loin le plus grand parc de centres de données au monde, mais leurs chaînes d'approvisionnement dépendent des terres rares et autres métaux essentiels, principalement transformés en Chine. Sur le plan intérieur, ils sont confrontés à des tensions sur leur approvisionnement en électricité et à l'opposition locale à la construction de nouveaux centres de données.

Le point faible de la Chine réside dans le calcul avancé. Les restrictions américaines à l'exportation limitent l'accès aux puces d'IA les plus performantes, contraignant les laboratoires chinois à optimiser leurs ressources et à accélérer le développement de puces localement. Les processeurs Ascend de Huawei sont essentiels à cet effort, mais n'ont pas levé cette contrainte.

Chaque camp s'inspire désormais des stratégies de l'autre. Traditionnellement, les États-Unis laissaient le développement des nouvelles technologies aux entreprises privées, l'État se contentant de créer un environnement favorable plutôt que d'en orienter la production. L'intelligence artificielle est en train de changer la donne. Washington accélère la construction de centrales électriques et de centres de données et subventionne la production nationale de puces.

En 2025, l'État a pris une participation de 9,9 % dans Intel, convertissant 8,9 milliards de dollars de subventions du CHIPS Act en actions, et a conclu un accord avec Nvidia et AMD qui lui versent 15 % de certaines ventes de puces en Chine en échange de licences d'exportation. Ces entreprises restent privées, mais l'État influence de plus en plus leurs ressources et leurs marchés.

La Chine adopte une approche inverse, partant d'un point de départ opposé. Pékin fixe les objectifs : le plan « IA Plus » vise un taux d'adoption de 70 % pour les appareils et agents dotés d'IA d'ici 2027 et de 90 % d'ici 2030. Mais il repose sur une concurrence féroce entre entreprises privées et publiques pour déterminer les solutions les plus efficaces.

DeepSeek, une jeune pousse financée par un fonds spéculatif plutôt que par une entreprise d'État, a démontré que des modèles performants et économiques pouvaient rivaliser avec des concurrents bien mieux dotés en ressources et déclencher une guerre des prix dans tout le secteur. Pékin a alors soutenu cette initiative, orientant cette concurrence vers des objectifs nationaux tels que l'indépendance en matière de semi-conducteurs et l'automatisation industrielle.

Il en résulte une convergence partielle : les États-Unis ajoutent une direction étatique à un système du secteur privé, tandis que la Chine utilise la concurrence du marché au sein d’un système dirigé par l’État.

Qui gouverne les machines ?

La capacité sociale est le critère le moins pris en compte. La ligne de conduite proposée offre aux États-Unis et à la Chine un point de départ pour discuter des graves défaillances de l'IA, mais ses modalités restent à définir.

Le besoin est déjà criant. En juillet, lors d'évaluations internes de cybersécurité, des modèles d'OpenAI ont contourné les contrôles censés les isoler d'Internet et ont compromis des parties des systèmes de Hugging Face. Hugging Face a détecté l'intrusion et l'a signalée avant qu'OpenAI n'identifie publiquement ses modèles.

Un modèle de langage répondant à des questions dans une fenêtre de chat ne pose pas le même problème qu'un modèle ayant accès à des systèmes externes et autorisé à exécuter ses propres instructions. Comme l'a récemment souligné l'informaticien Cal Newport dans le New York Times, de tels incidents exigent un examen approfondi des personnes qui définissent les conditions de test. La question n'est pas tant de savoir s'il faut ralentir l'« IA » en soi, mais plutôt qui autorise les expériences à haut risque, qui est informé en cas d'échec et qui en est tenu responsable.

Aucun des deux gouvernements n'a de réponse définitive. Pékin réglemente l'IA générative plus directement que Washington, mais n'est pas plus enclin à freiner son propre développement. Aux États-Unis, le secteur est divisé.

Sam Altman a plaidé pour un leadership américain en matière de normes de sécurité ; Jensen Huang, de Nvidia, a soutenu que la législation en vigueur était suffisante. Bessent a rejeté la responsabilité sur les laboratoires : « Ils peuvent ralentir quand ils le souhaitent. »

L'accord conclu avant le sommet constitue un premier pas, mais une cellule de gestion des incidents nécessitera des définitions communes des incidents graves, des procédures de signalement et des responsables habilités à intervenir. Elle ne fonctionnera que si les gouvernements sont informés des défaillances à temps pour se les signaler mutuellement. L'affaire Hugging Face illustre la difficulté d'identifier la source d'un incident.

Une société incapable de décrire honnêtement ses accidents ne pourra pas gouverner les systèmes qui les provoquent.

Aucun vainqueur incontestable

Il pourrait même y avoir un avantage à ce qu'aucun des deux camps ne remporte la course haut la main. Un monde dépendant d'une seule superpuissance en IA, chinoise ou américaine, hériterait des normes techniques, des prix et des restrictions imposés par cette source quant aux actions et aux propos de ses systèmes. La concurrence entre les écosystèmes offre aux autres pays une alternative. Cette rivalité incite également les deux camps à améliorer leurs performances, à réduire leurs coûts et à justifier les règles intégrées à leurs systèmes.

Cette situation a un coût. Des systèmes d'armement divergents peuvent engendrer des normes incompatibles, une coordination sécuritaire affaiblie et une course au déploiement plus rapide que ce que les deux gouvernements peuvent superviser. Le danger ne réside pas seulement dans la prise d'avance d'un pays, mais aussi dans le fait que les deux pays considèrent la gouvernance comme un luxe à ajouter après la victoire. Le sommet de Washington n'a apporté aucune nouvelle garantie, malgré des discussions antérieures qui avaient ouvert la voie à des travaux ultérieurs.

Les États-Unis sont peut-être à la pointe en matière de technologies concrètes. La Chine, quant à elle, excelle dans leur mise en œuvre au sein de l'économie réelle. Mais la victoire durable n'appartiendra pas au pays doté des modèles les plus sophistiqués ni des usines les plus imposantes. Elle reviendra à la société qui saura mettre l'intelligence artificielle au service du bien commun.

Il ne s'agit pas d'une course. Il s'agit d'un choix que chaque société fait pour elle-même.