Cela fait maintenant deux décennies Les mauvaises performances économiques de l’Europe mettent à l’épreuve la compétitivité mondiale du continent ralentir le taux de croissance du revenu par habitant. L’adoption de l’IA cela pourrait aider les économies à accélérer la productivité du travail, à stimuler la croissance et à contrecarrer les conséquences économiques, politiques et sociales négatives potentielles. Toutefois, cela pourrait également aggraver la position concurrentielle de l'Europe. si le continent manquait l’opportunité de jouer un rôle plus central dans le développement de l’IA.
Le souligner est McKinseyqui dans le journal « Accélérer l’adoption de l’IA en Europe : le rôle de l’IA souveraine» analyse les facteurs sur lesquels les entreprises et les institutions européennes peuvent s'appuyer pour faire face aux risques et aux opportunités inhérents à la technologie.
Pour l'Europe, il n'est pas trop tard, mais il faut arrêter de tergiverser
L'Europe a une fenêtre d'opportunité pour accélérer l'adoption de l'IA, selon un cabinet de conseil c'est étroit mais clair. Les plus grands obstacles à l’adoption de technologies sur le continent concernent préoccupations concernant la confiance, la sécurité et la dépendance nationale.
Les capacités d’IA souveraine pourraient aider à identifier la voie à suivre si L’Europe a pu développer et contrôler des actifs critiquespermettant une plus grande flexibilité sous forme d’indépendance économique, opérationnelle et technique.
En revanche, il est encore temps d'agir : alors que 92 % des entreprises mondiales prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA générative au cours des trois prochaines années, seulement 1 % déclarent que leurs efforts ont atteint leur maturité et seulement 20 % font état d'un impact tangible sur leurs résultats.. Bien qu’il existe un large éventail d’entreprises européennes à l’avant-garde à tous les niveaux du paysage technologique de l’IA, le continent n’est aujourd’hui compétitif que dans quelques secteurs et dominant dans presque aucun. De plus, les entreprises publiques européennes dont le chiffre d’affaires dépasse 1 milliard de dollars par an investissent moins que leurs homologues américaines. dans des domaines clés tels que la recherche et le développementet la différence est encore plus frappante lorsqu’il s’agit du financement de l’IA.
Respect aux centres de données et au matérielLes capacités européennes d’IA sont en grande partie fournies par des fournisseurs non européens, avec toutefois des exceptions notables dans certaines parties de la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs. Ces domaines de compétitivité européenne comprennent Asml en lithographie, As, en équipement de dépôt et Zeiss en optique avancée. Aux niveaux de la chaîne de valeur relatifs aux plateformes, modèles et applications cloud, il existe des acteurs européens, mais ceux-ci n'ont pas une taille critique par rapport à leurs homologues mondiaux.
Le rôle de l’IA souveraine
La tendance vers l'IA souveraine s’est accéléré à l’échelle mondiale, sous l’impulsion d’une meilleure appréciation de l’impact transformateur de ces technologies et du désir de chaque pays de garantir l’autonomie et l’optionnalité ; il y a également eu des cas où le recours à des fournisseurs non locaux a attiré l’attention sur l’importance de la souveraineté.
Une récente enquête McKinsey sur l'adoption de services cloud et de solutions d'IA des entreprises européennes ont constaté que les questions de sécurité et de souveraineté étaient un facteur majeur expliquant le retard d'adoption : 44 % des leaders technologiques ont cité les problèmes de sécurité des données comme raison pour ne pas utiliser le cloud public, tandis que 31 % ont déclaré que la nécessité de stocker les données dans un pays ou une région spécifique les en empêchait. S'ils avaient le choix, les dirigeants ont montré une préférence pour les options européennes d'hébergement des systèmes et des données.
Il existe donc une demande claire de solutions souveraines. En évaluant les opportunités présentées par l’IA souveraine en Europe, McKinsey a constaté qui d'ici 2030 pourrait débloquer une valeur allant jusqu'à 480 milliards d'euros par an. Dans ce scénario de souveraineté numérique européenne, un niveau élevé de souveraineté technologique favoriserait un degré élevé d’adoption de l’IA et aurait un impact sur le PIB global.
Ce que signifie réellement construire une IA souveraine
Construire une IA souveraine n’est pas de l’isolationnismemais veiller à ce que l'Europe dispose de solutions basées sur l'IA et de piles technologiques complètes dans des secteurs qui exploitent les atouts du continent et ses besoins à venir, des soins de santé à la défense, de l'industrie aux logiciels B2B et aux assurances. Cela ne veut pas dire que ce sera facile. En fait, cela nécessite se concentrer sur l’adoption de l’IA au-delà de la phase pilote et sur un changement radical dans les efforts européensqui nécessitent généralement des investissements, une coordination transfrontalière, de l'innovation et, surtout, des décisions ciblées sur les endroits où être compétitif.
Peut-être Il n’est ni nécessaire ni réaliste pour l’Europe d’essayer d’acquérir une position de leader dans tous les secteurs verticaux.. Cependant, elle devrait aspirer à diriger de manière décisive les secteurs qui garantissent l’autonomie et débloquent la croissance de la productivité, qui sont les fondements de la prospérité future. En ce qui concerne notre écosystème d’IA, l’Europe a la possibilité de se concentrer sur trois niveaux en particulier : applications, modèles et outils d'intelligence artificielle.
Les domaines sur lesquels il est préférable de se concentrer
La plus grande création de valeur dans l’écosystème de l’IA se situe au sommet de la chaîne, dans les applications et les cas d’utilisation qui transforment directement la productivité, l’expérience client et la prise de décision. Ensemble, note McKinsey, ils atteignent les marges opérationnelles les plus élevées de l'écosystème, généralement de 25 à 35 %. reflétant leur proximité avec les utilisateurs finaux et leur capacité à générer des résultats commerciaux tangibles.
L’Europe a la possibilité de briser la courbe des coûts technologiques, en transformant sa profondeur industrielle et son excellence en recherche en produits d’IA évolutifs qui résolvent des problèmes spécifiques de grande valeur et conduisent à des progrès dans l’efficacité du cycle de vie du développement de logiciels, qui sont fortement corrélés à la puissance de l’innovation dans le développement de produits de manière plus générale.
Dans l'industrie fabricationLes puissances industrielles européennes peuvent combiner les données industrielles avec des normes ouvertes pour créer un moteur de croissance basé sur les logiciels. Par exemple, le secteur allemand de la construction mécanique est l'un des plus importants et des plus avancés au monde, avec un chiffre d'affaires annuel de 262,9 milliards d'euros en 2023. Sa large base installée d'équipements connectés génère en permanence des données opérationnelles sur les performances, la consommation d'énergie et la maintenance. Un potentiel similaire existe dans tous les principaux secteurs verticaux européens, depuis la découverte de médicaments et les diagnostics basés sur l'IA dans les sciences de la vie jusqu'à la gestion autonome du réseau énergétique, où des modèles et des applications spécifiques à un secteur peuvent offrir à la fois de la productivité et de nouveaux services exportables.
Nous ne devons pas oublier le fait que L'avantage compétitif de l'Europe réside dans la convergence entre rigueur réglementaire, profondeur technique et expertise sectorielle.notamment dans l’IA industrielle, la recherche appliquée et les applications sur les marchés réglementés tels que la santé, la mobilité et l’énergie. Ce sont des domaines où la confiance, la précision et le savoir-faire spécifique sont tout aussi importants que la puissance de calcul. Dans le domaine de l'automatisation industrielle, par exemple, des entreprises européennes telles que Siemens18 et Bosch19 démontrent déjà comment l'IA peut être transformée en produits logiciels, en exploitant les données de construction de machines pour développer des applications, telles que le Copilote Industriel de Siemens pour la génération de code d'ingénierie et l'écosystème applications ctrlX par Bosch pour le contrôle des machines basé sur l'IA.
Selon le McKinsey Global Institute, L'IA générative pourrait automatiser des tâches qui consomment 60 à 70 % du temps des employés. Dans un scénario d’adoption élevée et de redistribution complète du travail, cette augmentation pourrait atteindre 3,1 % par an d’ici 2030, suffisamment pour combler une grande partie de l’écart de productivité avec les États-Unis. Dans les secteurs industriels européens, ces gains peuvent être amplifiés par l’IA, notamment grâce à des copilotes, des outils d’analyse prédictive et d’optimisation ciblant des flux de travail complexes et à forte valeur ajoutée.
La maintenance prédictive, l'optimisation énergétique et la planification intelligente peuvent déjà générer des augmentations de productivité allant jusqu'à 40 % de main-d'œuvre et une réduction de près de 50 % des délais de livraison dans les usines phares, tandis que la R&D et la découverte de médicaments assistées par l'IA peuvent accélérer les délais de développement de plus de six mois en moyenne. En concentrant les investissements sur la couche applicative, les gains de productivité se propagent plus rapidement dans l’ensemble de l’économie.
Accélérer la transition du pilote à la transformation
Les entreprises européennes qui adoptent l’IA devraient avoir une priorité claire : passer de l’expérimentation à la transformation à grande échelle. Le potentiel de productivité est énorme, mais pour le réaliser, il faut une approche transformatrice qui intègre la technologie aux produits, aux processus et aux personnes.
McKinsey souligne que la plupart des organisations restent piégées dans le purgatoire des projets pilotes, mettant en œuvre l’IA générique dans des preuves de concept isolées plutôt que de repenser les processus métier de bout en bout. Pour passer à une transformation à grande échelle, ils peuvent procéder comme suit :
Les entreprises ils devraient plutôt donner la priorité à la création de copilotes d’IA et de modèles spécifiques à l’industrie adaptés à leur secteur.tels que les systèmes de maintenance intelligents pour la fabrication et les outils de conception générative pour l'ingénierie. Des startups comme le français Mistral AI et des leaders comme Siemens, qui intègre désormais l'IA dans ses plateformes jumeau numérique industrieldémontrer selon McKinsey que l’innovation européenne prospère lorsque la profondeur technique rencontre l’expertise sectorielle.
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