Plus de souveraineté en IA peut aussi renforcer la dépendance technologique

La souveraineté numérique transforme la stratégie en matière de cloud

Pendant des années, le choix du cloud reposait principalement sur des critères de coût, de performance, d’évolutivité et d’accès à des technologies plus performantes. Ce raisonnement est en train de changer. La géopolitique et la réglementation revêtent désormais une importance presque aussi grande que les capacités techniques.

Le rapport « Cloud Readiness Report 2025 » de Kyndryl met clairement en évidence cette évolution. Les trois quarts des dirigeants d’entreprise s’inquiètent des risques géopolitiques liés au stockage des données dans des environnements cloud internationaux. Par ailleurs, 65 % d’entre eux modifient leurs stratégies cloud en raison des exigences en matière de souveraineté numérique. Cela a déjà des répercussions sur les décisions relatives aux infrastructures.

La souveraineté numérique est avant tout une question de contrôle. Où vos données sont-elles stockées ? Quelles lois s’y appliquent ? Qui peut y accéder ? Qui gère l’infrastructure ? Et que se passe-t-il si la réglementation ou les relations entre les pays évoluent ? Ces questions prennent d’autant plus d’importance que les entreprises intègrent des données sensibles, leur propriété intellectuelle et des processus critiques dans des systèmes d’IA.

Pour les dirigeants, cela modifie la manière dont l’infrastructure cloud doit être évaluée. Une plateforme peut être techniquement excellente tout en présentant des risques réglementaires ou géopolitiques. Le fait de conserver les données sur le territoire national peut réduire en partie ces risques, mais la localisation des données ne suffit pas à elle seule à garantir la souveraineté. Une entreprise peut exploiter une infrastructure localement tout en restant dépendante de logiciels, de microprocesseurs, de systèmes de gestion du cloud ou de modèles d’IA étrangers.

Cette distinction est importante. Les dirigeants doivent examiner l’ensemble de l’infrastructure technologique et identifier les dépendances significatives qui subsistent. Les décisions d’achat doivent tenir compte de la capacité à transférer des données, à changer de fournisseur, à maintenir les opérations en cas de changements réglementaires et à négocier les futurs contrats. La souveraineté s’inscrit donc désormais dans la gestion des risques d’entreprise.

Il n’y a pas non plus de raison de supposer que l’infrastructure cloud mondiale et l’infrastructure souveraine s’excluent mutuellement. De nombreuses entreprises multinationales auront besoin des deux. L’objectif concret consiste à déterminer quelles charges de travail nécessitent un contrôle local plus strict et lesquelles peuvent continuer à bénéficier de l’échelle mondiale du cloud. Mettre en place une architecture adaptée permet de préserver l’accès à l’innovation sans s’exposer à des risques réglementaires inutiles.

Les gouvernements souhaitent exercer un contrôle accru sur les technologies stratégiques

Les gouvernements ne se contentent plus des seules règles relatives à la protection des données. Ils souhaitent de plus en plus exercer un contrôle national sur les infrastructures nécessaires au développement et à l’exploitation de l’IA. L’Europe illustre parfaitement cette évolution.

L’Union européenne a récemment dévoilé son « paquet sur la souveraineté technologique européenne », dont l’objectif déclaré est de réduire la dépendance vis-à-vis des entreprises technologiques américaines. Les décideurs politiques européens se montrent également disposés à investir dans des solutions alternatives nationales. Cela crée un environnement concurrentiel différent pour les fournisseurs de services cloud, les entreprises spécialisées dans l’IA et les entreprises qui achètent leurs technologies.

Le problème sous-jacent est celui de la dépendance stratégique. L’IA touche de plus en plus les services publics, les systèmes industriels, la santé, la finance, la défense et d’autres activités critiques. Les gouvernements ont donc tout intérêt à se demander si les infrastructures numériques essentielles pourront continuer à fonctionner si l’accès à un fournisseur étranger venait à être restreint, s’il devenait peu attractif sur le plan commercial ou s’il posait des problèmes d’ordre politique.

Pour les entreprises, cela engendre à la fois des contraintes et des opportunités. Les entreprises exerçant leurs activités dans plusieurs juridictions peuvent être confrontées à des exigences plus strictes en matière de résidence des données, de propriété des infrastructures, d’exploitation du cloud et d’acquisition de technologies. Parallèlement, les gouvernements qui investissent dans des capacités souveraines peuvent générer une nouvelle demande en centres de données locaux, en infrastructures d’intelligence artificielle, en cybersécurité, en logiciels et en services de mise en œuvre.

Les dirigeants doivent également faire la distinction entre la souveraineté au niveau politique et la souveraineté dans la pratique. Le fait de s’approvisionner auprès d’un fournisseur national ne supprime pas automatiquement les dépendances vis-à-vis de l’étranger. Ce fournisseur peut en effet continuer à recourir à des semi-conducteurs, des plateformes logicielles, des modèles d’IA ou des technologies cloud étrangers. La question essentielle est de savoir où réside réellement le contrôle au sein de l’infrastructure.

La tendance est claire, même si les réglementations spécifiques continuent d’évoluer. Les gouvernements considèrent de plus en plus la capacité de calcul et les infrastructures d’IA comme des atouts stratégiques. Les entreprises qui en tiennent compte dès le départ peuvent concevoir des systèmes offrant davantage de choix, de portabilité et de contrôle local. Celles qui considèrent la souveraineté comme une simple exigence de conformité risquent de se rendre compte par la suite que la refonte de leur infrastructure s’avère coûteuse et fastidieuse.

Les géants américains du cloud s’adaptent rapidement aux exigences des États

La souveraineté numérique exerce une pression sur les entreprises technologiques américaines, mais elle ouvre également un nouveau marché considérable. Microsoft, Amazon Web Services (AWS) et Google réagissent en développant des offres de cloud souverain conçues pour répondre aux exigences nationales et régionales, notamment en Europe.

Selon Stanford HAI, ces entreprises proposent désormais « l’ensemble de solutions le plus vaste et le plus international » dans ce domaine. Leur approche permet aux clients de continuer à utiliser des plateformes cloud mondiales éprouvées tout en bénéficiant de contrôles supplémentaires sur la localisation des données, leur accès, leur exploitation et la conformité réglementaire. Pour les entreprises qui ont déjà investi massivement dans ces plateformes, cette solution peut s’avérer plus simple que de remplacer leur infrastructure principale par celle d’un nouveau fournisseur.

Les perspectives commerciales sont considérables. Gartner prévoit une hausse de 35,6 % des dépenses mondiales consacrées au cloud souverain cette année. Une croissance d’une telle ampleur montre que la souveraineté est en train de devenir un secteur d’infrastructure à part entière, et non plus une exigence spécifique limitée aux pouvoirs publics et aux secteurs fortement réglementés.

Il existe toutefois une tension importante. Les décideurs politiques européens investissent dans des solutions nationales, en partie pour réduire leur dépendance vis-à-vis des entreprises technologiques américaines. Dans le même temps, ces mêmes fournisseurs américains développent des produits qui permettent aux clients de répondre à davantage d’exigences en matière de souveraineté sans quitter leurs plateformes. En conséquence, la réglementation visant à encourager une plus grande indépendance technologique pourrait également générer une demande pour de nouveaux services auprès des hyperscalers établis.

Les dirigeants doivent donc examiner ce qu’un fournisseur entend par « souverain ». Le stockage local des données n’est qu’un aspect parmi d’autres. Les entreprises doivent également évaluer qui contrôle les clés de chiffrement, qui peut administrer l’infrastructure, quelle juridiction régit l’accès, comment les mises à jour logicielles sont gérées, et si les charges de travail et les données peuvent être transférées vers un autre fournisseur sans coût excessif ni perturbation.

Le choix d’un fournisseur mondial pour les infrastructures souveraines ne pose en soi aucun problème. Ces entreprises offrent une envergure, des capacités de sécurité, une gamme étendue de services et d’importants budgets d’investissement. La question stratégique est de savoir si l’architecture qui en résulte préserve une liberté de choix suffisante. Il convient d’examiner les conditions contractuelles, l’interopérabilité, la portabilité des données et les plans de sortie avant que ne s’instaurent des dépendances techniques plus profondes.

Une plus grande autonomie locale peut néanmoins se traduire par une plus grande dépendance vis-à-vis des fournisseurs

Le concept de « souveraineté en matière d’IA » semble simple : renforcer le contrôle sur les données, l’infrastructure informatique et les opérations d’IA. Dans la pratique, la réalisation de cet objectif s’avère plus complexe. Le HAI de Stanford fait valoir que les produits des géants de la tech visant à renforcer la souveraineté peuvent modifier la structure de la dépendance technologique sans pour autant la supprimer.

Une entreprise peut conserver ses données et son infrastructure sur le territoire d’un pays donné tout en continuant à dépendre des logiciels, du matériel informatique, des outils de gestion et des services d’intelligence artificielle propriétaires d’un seul fournisseur. Ce dispositif peut répondre à d’importantes exigences en matière de souveraineté, mais il ne garantit pas nécessairement l’indépendance technologique.

Ce phénomène prend d’autant plus d’importance que les fournisseurs étendent leur offre à l’ensemble de la pile technologique de l’IA. Un seul fournisseur peut potentiellement fournir à la fois l’infrastructure informatique, les accélérateurs d’IA, les logiciels de développement, les modèles, les systèmes de déploiement et les outils opérationnels. L’intégration entre ces différentes couches peut simplifier le déploiement et améliorer les performances. Elle peut également accroître le coût et la complexité d’un éventuel remplacement ultérieur de ce fournisseur.

Stanford HAI met en évidence ce risque avec les produits de souveraineté « cross-stack », notamment les « AI factories » de Nvidia. L’étude souligne que ces produits « peuvent certes promettre un contrôle et une intégration accrus entre les différentes couches de la pile technologique de l’IA, mais qu’ils peuvent également renforcer la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur à long terme, réduisant ainsi l’interopérabilité et renforçant la dépendance ».

Pour les dirigeants de haut niveau, la distinction entre souveraineté et indépendance revêt une grande importance. La souveraineté peut offrir un meilleur contrôle sur le lieu d’exploitation des infrastructures et sur la manière dont les informations sont gérées. L’indépendance exige quant à elle davantage : des alternatives crédibles en cas d’évolution des conditions commerciales, des exigences technologiques, de la réglementation ou de la situation géopolitique.

Cela signifie que la question de l’interopérabilité devrait être abordée lors des discussions au sein de la direction avant la signature d’engagements majeurs concernant les infrastructures d’IA. Les dirigeants doivent déterminer quels composants peuvent être remplacés, si les applications et les données peuvent migrer vers des plateformes concurrentes, quelles technologies propriétaires sont difficiles à remplacer, et quel pourrait être le coût d’une éventuelle transition future.

L’intégration d’un fournisseur n’est pas nécessairement négative en soi. Une plateforme étroitement intégrée peut offrir de meilleures performances, un déploiement plus rapide et une exploitation plus simple. La question est de savoir si ces avantages immédiats justifient une dépendance à long terme. Pour les investissements majeurs dans l’IA, la meilleure stratégie consiste pour l’entreprise à acquérir le contrôle dont elle a besoin aujourd’hui tout en se réservant des options viables pour demain.

Les « AI factories » de Nvidia regroupent l’IA souveraine au sein d’une plateforme intégrée

Nvidia va au-delà de son rôle traditionnel de fournisseur de microprocesseurs. Sa stratégie en matière d’IA souveraine englobe de plus en plus l’infrastructure et les logiciels nécessaires à l’entraînement, au déploiement et à l’exploitation des systèmes d’IA. Selon le HAI de Stanford, l’entreprise se positionne comme un fournisseur d’infrastructure « tout-en-un », son programme « AI Factory » garantissant la souveraineté au niveau de la couche fondamentale.

Nvidia définit les « usines d’IA » comme des clouds d’IA détenus et exploités localement, destinés à l’entraînement et à l’inférence, c’est-à-dire au processus consistant à exécuter des modèles entraînés afin de générer des résultats. Ces environnements peuvent être mis en place dans le cadre de partenariats public-privé, ce qui permet aux pouvoirs publics et aux entreprises d’accroître leur capacité de calcul nationale tout en utilisant la plateforme d’IA sous-jacente de Nvidia.

La demande pour ce modèle est manifeste. Selon le Stanford HAI, l’IA souveraine représente environ 14 % du chiffre d’affaires total de Nvidia, soit environ 30 milliards de dollars. Cela confère à la souveraineté une importance commerciale considérable pour Nvidia et montre à quel point les investissements nationaux dans l’IA créent un marché substantiel pour les fournisseurs d’infrastructures.

Pour les gouvernements, cette proposition est très séduisante. Les pays peuvent ainsi renforcer leurs capacités informatiques locales, maintenir les charges de travail sensibles sur leur territoire et soutenir le développement national de l’IA sans avoir à développer chaque composant technologique de manière indépendante. L’initiative plus large « AI Nations » de Nvidia s’articule autour de cet objectif : elle aide les pays à développer des écosystèmes d’IA en s’appuyant sur des infrastructures contrôlées localement.

Mais une infrastructure intégrée soulève une question stratégique. Un contrôle national accru sur l’emplacement physique et le fonctionnement des systèmes d’IA ne réduit pas nécessairement la dépendance vis-à-vis du fournisseur de technologie. Si les processeurs, les réseaux, les logiciels de développement, les bibliothèques et les outils de déploiement proviennent d’un même écosystème, il peut s’avérer difficile et coûteux de remplacer cet écosystème par la suite.

Stanford HAI considère qu’il s’agit là d’un risque majeur lié aux produits de souveraineté « cross-stack ». Plus un fournisseur contrôle de couches, plus le risque de dépendance à long terme est élevé et plus l’interopérabilité avec les technologies concurrentes s’en trouve réduite.

Les dirigeants chargés d’évaluer ces systèmes devraient donc prendre en compte les performances et la rapidité de déploiement, ainsi que la portabilité, la flexibilité d’approvisionnement, la compatibilité logicielle et les coûts d’exploitation à long terme. L’approche intégrée de Nvidia peut offrir des capacités considérables. La question commerciale essentielle est de savoir si les clients disposent d’alternatives viables à mesure que leurs besoins en matière d’IA évoluent.

La France montre ce que signifie concrètement l’IA souveraine

La France offre un exemple instructif de la manière dont les gouvernements peuvent exercer un contrôle local sur l’IA tout en continuant à utiliser la technologie d’un fournisseur international. Selon Nvidia, le ministère français de l’Économie et des Finances utilise des agents d’IA développés sur la plateforme d’IA de Nvidia pour automatiser des flux de travail complexes et traiter des millions de documents.

L’infrastructure qui soutient ces systèmes est gérée en France. Cela revêt une importance particulière pour les charges de travail sensibles de l’État, car cela confère au pays un plus grand contrôle sur le lieu d’exploitation des systèmes et sur la manière dont les informations sont traitées. Parallèlement, la plateforme d’IA sous-jacente est fournie par Nvidia, une entreprise américaine.

Cette situation met en évidence une distinction importante pour les dirigeants : la souveraineté en matière d’infrastructure n’entraîne pas automatiquement une indépendance technologique totale. Une organisation peut conserver un contrôle national sur son infrastructure et ses données tout en dépendant de processeurs, d’environnements logiciels, d’outils de développement ou d’autres technologies propriétaires étrangers.

Cela ne signifie pas pour autant que cette stratégie soit inefficace. Une indépendance technologique totale peut s’avérer coûteuse, longue et irréaliste pour de nombreuses organisations et gouvernements. Un objectif plus réaliste pourrait consister à déterminer quelles composantes de l’environnement de l’IA nécessitent un contrôle national et dans quels domaines la dépendance vis-à-vis de fournisseurs internationaux reste acceptable d’un point de vue commercial et stratégique.

La mise en œuvre de ce dispositif en France démontre également pourquoi une IA souveraine présente une valeur pratique qui va au-delà de la simple conformité réglementaire. Les agents d’IA peuvent automatiser des processus administratifs complexes et traiter des volumes de documents qui, sans cela, nécessiteraient un effort humain considérable. Lorsqu’elle est déployée dans le cadre d’une gouvernance appropriée, cette technologie peut accroître l’efficacité opérationnelle tout en permettant de maintenir les charges de travail sensibles au sein d’une infrastructure contrôlée au niveau national.

Pour les cadres dirigeants, cette même logique s’applique aux déploiements d’entreprise. Les dirigeants doivent déterminer quelles données et quelles charges de travail nécessitent un contrôle juridictionnel plus strict, puis évaluer les dépendances qui subsistent au niveau du matériel, des logiciels, du cloud et des plateformes d’IA. Les contrats doivent également aborder les droits d’accès, la portabilité des données, la continuité du service et les options de sortie.

La question centrale n’est donc pas de savoir s’il faut éliminer les technologies étrangères. Il s’agit plutôt de déterminer si les organisations comprennent leurs dépendances et sont en mesure de les gérer. Une IA souveraine peut offrir un contrôle significatif tout en préservant l’accès aux technologies mondiales de pointe, mais pour concilier ces deux objectifs, il faut prendre des décisions en matière d’infrastructures conçues pour garantir une flexibilité à long terme.

Faits marquants

• La souveraineté constitue désormais un enjeu stratégique en matière de risque : la géopolitique et la réglementation influencent les décisions relatives au cloud, 65 % des dirigeants d’entreprise adaptant leurs stratégies en raison des exigences en matière de souveraineté. Les dirigeants doivent déterminer où sont exploitées les données et les charges de travail critiques, ainsi que les juridictions et les fournisseurs qui en exercent le contrôle en dernier ressort.
• Les gouvernements militent en faveur d’une plus grande indépendance technologique : des initiatives telles que le « paquet sur la souveraineté technologique européenne » de l’UE témoignent d’une demande croissante en matière de technologies contrôlées au niveau local. Les dirigeants doivent se préparer à l’évolution des exigences en matière d’achats et de conformité, tout en évaluant les opportunités offertes par les investissements nationaux dans l’IA.
• Les hyperscalers font de la souveraineté un marché en pleine croissance : Microsoft, AWS et Google développent leurs offres localisées, alors que Gartner prévoit une hausse de 35,6 % des dépenses consacrées au cloud souverain cette année. Les acheteurs doivent aller au-delà de la simple question de la résidence des données et évaluer le contrôle opérationnel, la portabilité, la juridiction applicable et les options de sortie.
• La souveraineté n’élimine pas la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur : les infrastructures locales peuvent toujours dépendre fortement de matériel, de logiciels et de services d’IA propriétaires. Les dirigeants doivent faire de l’interopérabilité et des coûts de changement des critères essentiels lors du choix de plateformes d’IA souveraines.
• Nvidia met en évidence le compromis lié à l’IA souveraine intégrée : les « usines d’IA » de Nvidia peuvent fournir une infrastructure d’IA exploitée localement, mais une intégration plus poussée à tous les niveaux de la pile technologique risque de renforcer la dépendance vis-à-vis de son écosystème. L’IA souveraine représentant environ 14 %, soit quelque 30 milliards de dollars, du chiffre d’affaires de Nvidia, les dirigeants devraient considérer cela comme un choix stratégique majeur en matière d’infrastructure à long terme.
• La France montre comment la souveraineté peut coexister avec les technologies étrangères : le ministère français de l’Économie et des Finances utilise la technologie Nvidia sur une infrastructure contrôlée sur le territoire national pour traiter des millions de documents. Les dirigeants devraient s’attacher à contrôler les données et les opérations critiques, tout en identifiant et en gérant de manière explicite les dépendances qui subsistent vis-à-vis des fournisseurs internationaux.