Pendant que l’attention médiatique reste focalisée sur la course aux modèles de langage, une autre bataille se joue loin des interfaces conversationnelles. Dans les usines, les centres logistiques et les infrastructures critiques, l’IA quitte progressivement le terrain de l’expérimentation pour celui de la productivité. C’est peut-être là que se joue l’avantage européen.
Une statistique a traversé discrètement les débats de VivaTech : les États-Unis disposent d’environ six fois plus de capacités de supercalcul dédiées à l’IA que l’Union européenne. Dans le même temps, seulement 15 % de la capacité mondiale des centres de données hyperscale est installée en Europe, contre plus de la moitié aux États-Unis.
À première vue, le constat semble accablant. L’Europe aurait perdu la bataille de l’intelligence artificielle.
Pourtant, les dirigeants réunis sur scène — de SAP à Siemens, de Volvo à Mistral — ont défendu une lecture radicalement différente. Selon eux, la question n’est plus celle de la prochaine génération de modèles. Elle est celle de l’adoption industrielle.
Et sur ce terrain, l’Europe possède encore des atouts que ni la Silicon Valley ni la Chine ne peuvent reproduire rapidement : des décennies de savoir-faire manufacturier, des infrastructures industrielles complexes et surtout une accumulation de données opérationnelles uniques.
Le véritable trésor européen n’est pas technologique
Depuis deux ans, la conversation autour de l’IA tourne principalement autour des modèles.
Qui possède les meilleurs GPU ? Qui entraîne les plus grands LLM ? Qui finance les prochains centres de calcul ?
Pour Marjorie Janiewicz, Chief Revenue Officer de Mistral, cette lecture masque l’essentiel. La valeur ne réside pas uniquement dans les modèles généralistes mais dans leur capacité à absorber des décennies de propriété intellectuelle industrielle : plans, simulations, historiques de maintenance, données de production ou processus de conception.
Autrement dit, le futur avantage compétitif européen pourrait provenir moins des algorithmes eux-mêmes que de ce qu’ils apprennent à partir du patrimoine industriel du continent.
Une logique qui résonne particulièrement dans le luxe. Une Maison ne crée pas sa désirabilité grâce à l’outil. Elle la construit grâce à l’accumulation de savoir-faire, de méthodes, d’archives et de gestes transmis sur plusieurs générations.
L’industrie européenne dispose d’un patrimoine comparable.
Encore faut-il savoir le transformer en intelligence exploitable.
La fin du logiciel tel que nous le connaissons
L’un des échanges les plus révélateurs de la session concerne l’avenir du logiciel.
Depuis plusieurs mois, les discours annonçant la « mort du SaaS » se multiplient. Les agents IA remplaceraient progressivement les applications traditionnelles.
Ni SAP ni Siemens ne partagent cette vision.
Pour Sebastian Steinhauser, COO de SAP, l’IA représente avant tout une expansion du marché logiciel. Le marché mondial, estimé à environ mille milliards d’euros aujourd’hui, pourrait atteindre quatre à cinq mille milliards dans les prochaines années grâce à l’automatisation de tâches jusque-là impossibles à industrialiser.
Chez Siemens, Cedric Neike préfère parler d’« évolution du SaaS » plutôt que d’apocalypse.
Les systèmes transactionnels ne disparaîtront pas. Les ERP, CRM ou plateformes de conception continueront d’exister. Ce qui change, c’est l’interface.
L’utilisateur n’interagira plus avec des écrans figés mais avec des agents capables de générer dynamiquement les informations nécessaires.
Une transformation qui rappelle un phénomène déjà observé dans le luxe : la disparition progressive des catalogues au profit d’expériences plus fluides, personnalisées et contextuelles.
L’objet reste identique. La manière d’y accéder change radicalement.
Le véritable obstacle n’est pas l’IA
L’un des moments les plus lucides de la discussion est venu de SAP et Siemens.
Les deux dirigeants ont tenu un discours presque contre-intuitif : le principal frein à l’adoption de l’IA n’est plus technologique.
Ce sont les processus.
« Un mauvais processus automatisé devient simplement un mauvais processus accéléré », résume l’un des intervenants.
Derrière l’enthousiasme des démonstrations, de nombreuses entreprises découvrent une réalité plus complexe. L’IA révèle les inefficacités organisationnelles existantes plutôt qu’elle ne les corrige.
Les entreprises qui obtiennent aujourd’hui les meilleurs résultats sont rarement celles qui disposent des modèles les plus sophistiqués. Ce sont celles qui simplifient leurs processus avant de les automatiser.
Une leçon que Volvo applique à grande échelle.
Selon Jens Holtinger, CTO du groupe, le défi principal est désormais culturel. Les technologies existent. Les cas d’usage existent. Les investissements existent.
Ce qui manque encore, c’est la capacité des organisations à modifier leurs comportements, leurs méthodes de travail et leurs modèles de décision.
La technologie avance plus vite que les entreprises.
Le détail
L’électricité devient la matière première de l’IA.
Volvo a donné un ordre de grandeur révélateur. Un camion électrique de nouvelle génération nécessite jusqu’à 750 kW lors d’une recharge ultra-rapide.
Si 1 500 véhicules se branchent simultanément, la demande énergétique équivaut à celle d’une petite centrale nucléaire.
L’IA industrielle se heurte au même défi. Derrière chaque centre de données, chaque modèle et chaque agent se cache une question énergétique devenue stratégique.
Or les prix industriels de l’électricité dans l’Union européenne restent largement supérieurs à ceux observés aux États-Unis.
Le sujet n’est donc plus seulement numérique.
Il est énergétique.
L’Europe souffre moins d’un déficit technologique que d’un déficit de coordination
À mesure que la discussion avançait, un consensus s’est dessiné.
Le problème européen n’est pas l’absence de talents, ni l’absence d’entreprises compétitives.
L’Europe possède SAP, Siemens, ASML, Airbus, Volvo ou Mistral. Elle dispose d’universités de premier plan et d’une base industrielle parmi les plus sophistiquées au monde.
Le véritable problème réside dans la fragmentation.
Énergie, centres de données, marchés publics, infrastructures numériques : chaque sujet continue d’être traité à l’échelle nationale alors que la compétition se joue désormais à l’échelle continentale.
Plusieurs intervenants ont souligné un paradoxe devenu récurrent : l’Europe revendique un marché unique mais continue souvent à fonctionner comme une juxtaposition de marchés nationaux.
Dans l’IA industrielle, cette fragmentation devient un handicap structurel.
Le luxe de demain pourrait être industriel
La conclusion du panel tranche avec le pessimisme habituellement associé aux débats européens.
Aucun intervenant n’a prétendu que l’Europe rattraperait les États-Unis sur le terrain des plateformes grand public.
Ce n’est peut-être pas le bon combat.
L’enjeu serait plutôt de transformer l’immense patrimoine industriel européen en avantage concurrentiel à l’ère de l’IA.
Dans cette perspective, l’IA n’apparaît plus comme une technologie autonome mais comme une couche supplémentaire venant enrichir un savoir-faire existant.
Un peu comme dans le luxe, où la valeur ne provient jamais uniquement de l’innovation, mais de sa capacité à dialoguer avec un héritage.
La question n’est donc peut-être plus de savoir si l’Europe peut gagner la course à l’IA.
La véritable question est de savoir si elle saura transformer son patrimoine industriel en intelligence avant que d’autres ne le fassent à sa place.
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