Le débat qui anime aujourd’hui la souveraineté numérique n’est plus une discussion d’experts ni une construction théorique :Antonio Neri, président-directeur général de Hewlett Packard Enterprise, dans le discours publié sur le blog du Forum économique mondial, il décrit un passage désormais acquis par le marché. Lorsque les tensions géopolitiques s’accentuent, que les chaînes d’approvisionnement se montrent fragiles et que les cyber-risques s’intensifient, la capacité de gouverner les technologies critiques devient une exigence de prospéritépas un objectif accessoire.
Dans ce scénario, la souveraineté ne concerne pas seulement la résidence des données. Cela coïncide avec la possibilité de contrôler des nœuds stratégiques : plateformes cloud, puissance de calcul pour l'intelligence artificielle et réseaux qui connectent en toute sécurité les données, les infrastructures et les applications. C’est là que la question traverse l’agenda des télécommunications: Sans connectivité fiable et architectures cohérentes, la souveraineté reste une formule ; avec une chaîne infrastructurelle solide, elle devient un levier industriel.
Les recettes adoptées jusqu'à présent et leurs effets secondaires
Neri reconnaît que la protection de la souveraineté numérique est nécessaire, mais observe que les outils utilisés jusqu'à présent ont souvent généré des coûts et des distorsions supplémentaires. Les régimes de conformité augmentent les dépenses et la complexité ; les règles « d’achat local » peuvent limiter l’accès aux plateformes de classe mondiale ; les subventions, même lorsqu’elles sont substantielles, peinent à combler l’écart avec quelques dirigeants mondiaux.
Il ne s’agit pas de remettre en question la réglementation et les incitations, mais plutôt d’éviter que la souveraineté ne soit interprétée comme une autosuffisance technologique. Si l’objectif est de reproduire intégralement ce que font les hyperscalers, le risque est de réduire la compétitivité et la capacité d’innovation.en particulier dans un cycle technologique qui récompense l’échelle, la rapidité d’exécution et l’efficacité de l’allocation du capital.
Le cloud européen entre concentration et dépendances
Le texte fait référence à un indicateur qui résume la trajectoire du marché : Dans le cloud européen, la part globale des fournisseurs locaux est passée de 29 % à 15 % entre 2017 et 2024tandis que trois hyperscalers américains couvrent environ 70 % de la demande. La concentration, dans ce cas, n’est pas qu’un fait industriel : elle influence les stratégies d’achats, conditionne les choix technologiques et multiplie les points de vulnérabilité.
Dans ce scénario, les entreprises craignent des blocages et un poids de négociation réduit par rapport aux grands fournisseurs. Pour l'administration publique, la pression augmente car il faut concilier innovation et exigences strictes en matière de confidentialité, de continuité et de sécurité. Pour le secteur des télécommunications, la centralisation des charges modifie les flux de trafic, déplace le centre de gravité des investissements vers les capacités de transport et renforce la centralité de l'interconnexion. La même logique – note Neri – s'observe dans l'intelligence artificielle : les investissements les plus importants restent concentrés dans quelques très grands centres de données, contrôlés par un nombre limité de groupes basés principalement aux États-Unis ou en Chine.
De la course aux modèles « géants » à la phase de l'IA distribuée
Le lancement public de grands modèles de langage, comme ChatGpt fin 2022, a déclenché une saison d’expérimentation accélérée. De nombreuses organisations ont testé des applications génératives capables d’éditer du texte, de synthétiser des recherches ou d’écrire du code. Les investissements, cependant, ont été largement orientés vers la formation de modèles fondamentaux de plus en plus grands, presque toujours dans des infrastructures centralisées à grande échelle : selon les analystes cités, plus des deux tiers des dépenses mondiales en matière d’IA au cours des quatre dernières années ont été précisément orientées dans cette direction.
Les résultats ont cependant été mitigés. Selon une enquête du MIT, seule une petite partie des projets pilotes produit une valeur mesurable. La raison, selon l’interprétation de Neri, est structurelle : un modèle fondamental, même très avancé, n’est qu’un élément d’un système plus vaste. L’avantage concurrentiel d’une banque, d’une entreprise manufacturière ou d’une autorité de santé réside dans les données propriétaires, qui sont distribuées, souvent fragmentées et fréquemment soumises à de sévères contraintes de confidentialité.
Pour valoriser ce patrimoine, le renseignement doit se rapprocher des données, s’adapter au contexte local et fonctionner de manière autonome dans des limites prédéfinies. De ce point de vue, la définition de «« IA agentique » : non plus un modèle monolithique unique répondant à des requêtes textuelles dans le cloud, mais plutôt un réseau d'agents spécialisés qui collaborent, ils apprennent et, si nécessaire, agissent en temps réel à la périphérie, là où se déroulent les processus et les décisions – de l'usine au véhicule, en passant par les périmètres de sécurité nationale. Le résultat est une transformation architecturale : l’IA devient une application hybride à plusieurs niveaux, dans laquelle la formation centralisée et l’inférence locale se renforcent mutuellement.
Parce que la nouvelle architecture change l'équation de la souveraineté
Neri soutient que la deuxième phase de la révolution de l'IA peut réaligner la souveraineté et la compétitivité. L’architecture distribuée ne représente pas seulement une évolution technique : elle impacte le calcul économique et géopolitique, car elle redistribue les opportunités tout au long de la chaîne de valeur.
Le premier élément concerne la nature des données utilisées dans les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée : il s'agit souvent d'informations locales et sensibles, donc l'optimisation et l'inférence ont lieu dans des environnements contrôlés par le propriétaire des données, comme un centre de données d'entreprise, un campus hospitalier ou un micro centre de données sur site. Cette configuration atténue les dépendances unilatérales et vous permet d'appliquer vos propres normes de sécurité, de confidentialité et de conformité..
Le deuxième élément est la latence. Les robots autonomes, les réseaux électriques intelligents ou les moteurs de trading algorithmiques ne peuvent pas attendre la réponse d’un centre de données distant. L'informatique de pointe améliore les performances et la résilience tout en alimente la demande d’infrastructures régionales et de connectivité spécialiséeà. À ce stade, les télécommunications assument une fonction habilitante : sans réseaux capables de garantir les temps de réponse, la fiabilité et la protection, l’intelligence distribuée ne peut pas prendre en charge les processus critiques.
Le troisième élément concerne l’énergie et la durabilité. Les clusters d’IA à haute densité consomment d’énormes quantités d’électricité et génèrent une chaleur importante ; Placer des installations plus petites dans des zones à faibles émissions d’énergie, ainsi que la possibilité de réutiliser la chaleur, peut réduire les émissions et les coûts d’exploitation. La durabilité entre ainsi dans la conception de l’infrastructure, influençant la localisation du calcul et la structure du marché..
Le « système nerveux » de l’écosystème : des réseaux sécurisés et performants
Dans cette trajectoire, la chaîne de valeur de l’IA est divisée en niveaux différents mais interopérables. Neri décrit des sites hyperscale ou « gigafactory » dédiés à la formation des plus gros modèles ; il indique ensuite les centres régionaux ou verticaux qui gèrent l'optimisation avec des données propriétaires ; place enfin des nœuds périphériques dans les usines, les véhicules ou les centraux téléphoniques pour une inférence en temps réel et un fonctionnement autonome des agents. Des réseaux performants et sécurisés interviennent pour relier les niveaux, définis comme le « système nerveux » de l'écosystème, car ils permettent aux informations générées localement d'alimenter le cycle d'amélioration des modèles.
Pour le secteur des télécommunications, la conséquence est que le réseau ne coïncide plus avec un niveau de transport indifférencié. La connectivité devient un composant architectural qui détermine où placer les calculs, les données et les fonctionsainsi qu’influencer la possibilité d’intégrer la gouvernance et la sécurité tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Entreprises : valeur dans l’orchestration, pas dans la possession du « monolithe »
Dans ce scénario, la prochaine vague de valeur générée par l’IA dépendra de l’orchestration de plusieurs composants, et non du contrôle d’une seule plateforme. L'avantage concurrentiel récompensera ceux qui sont capables d'identifier leurs actifs informationnels distinctifs, de créer ou d'activer des capacités d'infrastructure locales aux points où les données sont critiques et de s'intégrer aux fournisseurs mondiaux là où l'échelle est décisive.
Il en résulte une stratégie sélective : il ne s’agit pas de choisir entre interne et externe comme options alternatives, mais de définir une cartographie de ce qu’il faut garder sous contrôle et de ce qu’il faut rendre interopérable, en préservant la flexibilité contractuelle et la continuité opérationnelle. La souveraineté, dans ce cadre, coïncide avec la capacité de décider et de changer, et non avec la fermeture..
Gouvernements : créez des écosystèmes, ne dupliquez pas l'intégralité de la pile
Pour les institutions, Neri indique une priorité : favoriser un écosystème dans lequel les acteurs nationaux peuvent contribuer avec des nœuds essentiels – centres de données efficaces, optimisation de modèles sur des domaines spécifiques, implémentations de pointe – en évitant l'objectif souvent irréaliste de répliquer chaque composant de la pile technologique. Cette approche renforce la résilience, soutient le développement industriel local et est cohérente avec les engagements climatiques.
La conséquence la plus pertinente est que la contribution devient possible à tous les niveauxpermettre aux pays et aux entreprises de se spécialiser en fonction d'avantages comparatifs : disponibilité d'énergies renouvelables, actifs de données industrielles, compétences verticales dans le domaine de la santé, ou encore capacité réglementaire dans la gestion des informations sensibles. Ainsi, souveraineté et compétitivité cessent de se présenter comme des objectifs contradictoires et acquièrent un caractère complémentaire.
Un deuxième acte qui peut réduire la dépendance stratégique
La révolution de l'intelligence artificielle, selon Neri, est entrée dans une phase dans laquelle la répartition de l'intelligence – entre les cloud, les centres de données régionaux et les périphéries – nous permet de générer une plus grande valeur économique et, en même temps, de réduire la dépendance stratégique. Pour l'Europe et l'Italie, le défi n'est pas de construire une copie conforme des modèles dominants, mais plutôt surveiller les points de création de valeur, en tirant parti des réseaux, des infrastructures et des règles.
Si cette approche s’impose, la souveraineté numérique cessera d’être un coût à payer pour se sentir protégé et deviendra un investissement pour mieux rivaliser : non pas comme un renoncement à l’ouverture, mais comme la capacité de sélectionner, d’intégrer et de contrôler les nœuds critiques.