Les ambitions européennes se concrétisent autour de la création de gigafactories, des usines géantes dédiées à la fabrication de l’intelligence artificielle. Face à un secteur en pleine mutation et dominé par les États-Unis et la Chine, l’Europe tente de rattraper son retard en misant sur ces infrastructures stratégiques.
Depuis quelques mois, le concept de ces usines spécialisées dans l’industrialisation de l’IA prend de l’ampleur, notamment après les déclarations de Jensen Huang, PDG d’Nvidia, lors de la conférence GTC à Paris. Il y a qualifié ce tournant de nouvelle “révolution industrielle” et a annoncé la collaboration de son entreprise avec plusieurs pays européens, notamment la France, l’Italie et le Royaume-Uni, pour établir des usines d’IA rentables.
La Commission européenne décrit ces gigafactories comme un « écosystème dynamique » réunissant puissance de calcul, données et talents pour développer des modèles et applications d’IA. Pourtant, l’Europe reste à la traîne par rapport à ses géants rivaux. La complexité de la réglementation, le coût élevé de l’énergie et un réseau électrique vieillissant freinent cette ambition.
Henna Virkkunen, vice-présidente exécutive de la Commission pour la souveraineté technologique, explique que l’objectif est de rassembler en un même lieu données de qualité, capacité de calcul et chercheurs. Selon elle, l’Europe dispose de 30 % de chercheurs en IA en plus par habitant que les États-Unis et compte environ 7 000 start-up actives dans ce domaine. Le principal frein reste toutefois le manque d’accès à la puissance de calcul, d’où l’investissement massif dans ces infrastructures.
« Il s’agit d’investissements considérables, car ces gigafactories offriront une capacité de calcul quatre fois supérieure à celle des plus grandes usines actuelles. »
Pour l’instant, l’Union européenne a engagé 10 milliards d’euros pour 13 usines d’IA, et prévoit un financement initial de 20 milliards pour les gigafactories, une somme qualifiée de “plus grand investissement public en IA dans le monde”. Des candidatures de 16 États membres, représentant 60 sites, ont été reçues, bien au-delà des attentes. Cependant, ces projets nécessiteront aussi un investissement privé conséquent du fait des coûts élevés.
Une révolution industrielle repensée
Ces usines seront des “guichets uniques” pour les entreprises d’IA, un concept inspiré des chaînes industrielles classiques où des matières premières sont transformées en produits finis. Pour l’IA, les données brutes sont traitées pour aboutir à des technologies avancées et applicables.
Pour André Kukhnin, analyste chez UBS, il s’agit surtout d’installer des centres de données équipés de processeurs graphiques (GPU) capables de former des modèles et de faire des inférences, tout en rendant cette puissance accessible aux petites entreprises qui ne pourraient pas construire ces infrastructures seules.
Martin Wilkie, du groupe Citi, met en avant l’importance d’une infrastructure électrique adaptée. « La réussite dépendra d’abord de ce que l’on en fait », dit-il, insistant sur la capacité à alimenter ces puces en énergie pour exploiter pleinement leur potentiel.
Un exemple concret : le groupe de télécommunications norvégien Telenor a lancé en novembre dernier sa propre usine d’IA, en commençant par un petit cluster de GPU pour tester le terrain avant une montée en puissance.
Kaaren Hilsen, directrice de l’innovation chez Telenor, insiste sur la souveraineté des données comme élément clé. Pour innover, dit-elle, il est vital de protéger les informations sensibles que les entreprises déposent dans les modèles d’IA. En collaboration avec BabelSpeak, un projet similaire à ChatGPT mais norvégien, Telenor développe des traducteurs sécurisés, notamment pour la police aux frontières, soucieuse de confidentialité.
Cette « révolution de l’intelligence » à travers ces usines souveraines pourrait, selon elle, faire avancer considérablement la société.
Des investissements colossaux
La première usine d’IA européenne devrait entrer en fonctionnement dans les semaines à venir, avec un projet majeur en Allemagne, à Munich, prévu pour début septembre. Les gigafactories sont un autre niveau d’envergure : elles nécessitent entre trois et cinq milliards d’euros chacune, soit une puissance de calcul environ quatre fois plus élevée que les actuelles usines.
Bertin Martens, chercheur à Bruegel, s’interroge sur la pertinence d’un tel soutien public, considérant que le complément privé reste peu clair et que l’amplification significative des capacités de calcul dépendra aussi des investisseurs privés.
La consommation énergétique de ces géants est un autre défi majeur. Si construire une gigafactory peut prendre un à deux ans, la mise en place de la production énergétique nécessaire peut prendre beaucoup plus de temps. La puissance requise avoisinerait le gigawatt par usine, une échelle qui pose question quant à la capacité du réseau électrique européen à suivre le rythme sans investissements majeurs.
UBS prévoit que la capacité mondiale actuelle des centres de données, de 85 GW, devrait doubler avec la demande croissante. Avec les investissements européens prévus, chaque usine pourrait représenter entre 100 et 150 MW, pour un total d’environ 1,5 à 2 GW, soit une augmentation de 15 % de la capacité de l’UE. Cela reste nettement inférieur aux États-Unis, qui détiennent environ un tiers de la capacité mondiale.
Enfin, Ursula von der Leyen, présidente de la Commission européenne, a récemment souligné que les processeurs américains d’IA aideront à alimenter ces usines, reflétant la fine collaboration transatlantique pour soutenir l’avance technologique des États-Unis.
Bertin Martens rappelle que l’acquisition des puces, aussi simple apparaisse-t-elle, ne garantit pas l’efficacité ni la viabilité économique des installations. Pour lui, l’Europe devra débuter à plus petite échelle, faute de pouvoir immédiatement développer ses propres modèles d’IA les plus avancés, très coûteux.
« Progressivement, l’Europe pourra étoffer son infrastructure et ses modèles d’affaires autour de l’IA, mais ce ne sera pas instantané », conclut Martens.
Points à retenir
- L’Europe mise sur des gigafactories, ces gigantesques usines de l’intelligence artificielle, pour rattraper son retard dans la course mondiale.
- Malgré un vivier solide de chercheurs et de start-ups, le manque d’accès à une puissance de calcul suffisante freine l’innovation.
- Les investissements nécessaires sont colossaux : plusieurs milliards d’euros par usine, avec une gigantesque consommation énergétique.
- La construction et l’alimentation électrique des gigafactories posent d’importants défis, qui demandent patience et moyens.
- Le projet européen cherche à combiner souveraineté technologique et coopération internationale, notamment via des partenariats avec les États-Unis et Nvidia.
- La réussite ne dépend pas seulement d’avoir la technologie, mais bien d’en maîtriser l’usage et l’intégration dans l’économie réelle.
En somme, l’Europe joue gros en voulant bâtir ces temples de l’intelligence artificielle. Si le concept peut sembler novateur et ambitieux, il nous reste à voir si cette stratégie hybride, mêlant investissements publics à hauteur industrielle et appel à la collaboration privée, saura véritablement déplacer les lignes au-delà des discours officiels. J’attends la suite avec un mélange d’espoir et de scepticisme poli – après tout, bâtir l’avenir, c’est avant tout un marathon, pas un sprint électoral.