Niall Ferguson et Eric Schmidt prédisent le destin des empires de l’IA : une domination éclatante suivie d’un déclin
En bref
- Niall Ferguson, Lisa Klaassen et Eric Schmidt décrivent les États-Unis et la Chine comme les deux pôles d’un ordre dominé par l’intelligence artificielle.
- Leur avantage repose sur un ensemble intégré : modèles avancés, puces, centres de données, capitaux et talents.
- Les autres pays risquent de devenir des utilisateurs dépendants plutôt que des acteurs capables de définir les règles.
- L’histoire des empires éclaire les fragilités possibles de cette domination : rivalités, coûts excessifs et difficulté à maîtriser les conséquences de la puissance.
- La géopolitique de l’IA ne se joue pas seulement entre Washington et Pékin : elle concerne aussi la souveraineté, les alliances et l’accès aux connaissances.
La compétition autour de l’intelligence artificielle ne se réduit plus à une course entre entreprises pour lancer le meilleur assistant numérique. Elle touche aux infrastructures qui permettent de produire et d’exploiter les modèles : puces spécialisées, centres de calcul, énergie, données et investissements. Dans leur analyse publiée dans Foreign Affairs, l’historien Niall Ferguson, la chercheuse Lisa Klaassen et l’ancien dirigeant de Google Eric Schmidt proposent une lecture ambitieuse de cette concentration de moyens. Les États-Unis et la Chine, soutiennent-ils, construisent des empires technologiques dont l’influence pourrait s’étendre bien au-delà de leurs frontières.
Leur idée centrale tient à une forme de pouvoir moins visible que la conquête territoriale : celui de définir les outils et les conditions d’accès à la connaissance automatisée. Un pays qui dépend de modèles étrangers pour ses services publics, son industrie ou sa recherche peut gagner en efficacité, tout en perdant une part de sa marge de décision. Mais l’histoire rappelle aussi qu’une domination éclatante n’est jamais sans coûts. La puissance économique peut nourrir des rivalités, des résistances et des fragilités internes ; les cycles de puissance invitent donc à examiner, avec prudence, les ressorts possibles du déclin des empires.
Les empires de l’intelligence artificielle : une puissance bâtie sur toute la chaîne
Dans l’analyse de Niall Ferguson et Eric Schmidt, le mot « empire » ne désigne pas nécessairement une conquête militaire ou une administration directe de territoires. Il décrit plutôt un rapport asymétrique : quelques puissances contrôlent les ressources essentielles, tandis que d’autres doivent composer avec leurs normes, leurs technologies et leurs choix commerciaux. Pour l’intelligence artificielle, ces ressources vont des accélérateurs de calcul aux grands modèles linguistiques, en passant par les infrastructures cloud, l’électricité et les capitaux capables de financer des investissements colossaux.
Cette approche distingue la simple réussite d’une entreprise de la capacité d’un pays à organiser un écosystème complet. Une société peut développer un modèle impressionnant sans disposer de ses propres puces, de centres de données à grande échelle ou d’un accès durable à l’énergie. À l’inverse, un État qui rassemble ces éléments peut soutenir la recherche, attirer les entreprises et favoriser l’adoption de ses outils à l’étranger. La domination mondiale ne vient donc pas d’une invention isolée : elle émerge de la coordination entre industrie, financement, recherche et stratégie publique.
Des modèles aux infrastructures, un avantage cumulatif
Imaginons une entreprise fictive, une jeune société européenne nommée Atlas Santé, qui souhaite exploiter un modèle avancé pour analyser des dossiers médicaux. Elle doit choisir un fournisseur, négocier les conditions d’hébergement, vérifier où circulent les données et s’assurer que le service restera disponible. Si le modèle, les puces et le cloud dépendent d’acteurs situés hors de son pays, son innovation peut être réelle, mais ses conditions d’exploitation restent en partie déterminées ailleurs.
Ce cas illustre un mécanisme cumulatif. Les grands fournisseurs attirent davantage de clients parce qu’ils disposent de meilleurs outils et d’infrastructures éprouvées ; ces nouveaux clients produisent à leur tour des revenus, des retours d’expérience et des débouchés qui renforcent leur position. Il ne s’agit pas d’une preuve que toute dépendance équivaut à une domination politique. C’est plutôt une invitation à regarder les relations concrètes : qui fixe les prix, qui décide des mises à jour, quelles données peuvent être traitées et quelles solutions de remplacement existent en cas de crise ?
Le rapprochement entre technologie et empire est discuté dans plusieurs comptes rendus, notamment cette présentation de l’argument de Ferguson et Schmidt sur les empires de l’IA. Le terme est volontairement provocateur : il met en lumière des dépendances qui restent souvent invisibles tant que les services fonctionnent. La puissance se mesure autant à la capacité de fournir l’outil qu’à celle d’en fixer les règles d’usage.
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États-Unis et Chine : deux modèles concurrents de domination technologique
Les États-Unis et la Chine ne suivent pas exactement la même trajectoire, mais tous deux disposent d’atouts considérables dans la compétition. Le paysage américain s’appuie notamment sur des entreprises privées capables de mobiliser des capitaux importants, des universités de recherche, des fournisseurs de services numériques et un marché financier profond. La Chine, de son côté, combine une stratégie industrielle portée par l’État, un vaste marché intérieur et des acteurs technologiques capables de déployer des services à grande échelle. Cette comparaison ne signifie pas que les deux systèmes fonctionnent de manière identique : elle souligne que chacun peut convertir ses ressources en influence internationale.
Le rôle des entreprises est central. Les modèles les plus avancés sont développés par des sociétés dont les décisions techniques peuvent avoir des effets bien au-delà de leur pays d’origine. Quand une administration étrangère adopte leurs logiciels, elle peut bénéficier d’outils performants, mais elle devient aussi tributaire de conditions contractuelles, de choix de modération et de calendriers de mise à jour qu’elle ne contrôle pas entièrement. Eric Schmidt a rapproché certains fournisseurs américains de sociétés commerciales historiques, une analogie qui attire l’attention sur l’imbrication entre intérêts privés et puissance nationale. Elle ne doit toutefois pas effacer les différences majeures entre les compagnies contemporaines et les structures coloniales anciennes.
La rivalité ne se limite pas aux performances des modèles
La compétition se joue également dans l’accès aux composants, les restrictions d’exportation, la sécurisation des chaînes d’approvisionnement et la capacité à attirer des chercheurs. Une avancée spectaculaire dans un laboratoire ne garantit pas une supériorité durable si les moyens de la déployer à grande échelle manquent. À l’inverse, contrôler les infrastructures ne suffit pas si les innovations ne sont pas adoptées ou si les utilisateurs se tournent vers des solutions concurrentes.
Pour un gouvernement qui souhaite numériser ses services, le choix du fournisseur peut donc devenir un arbitrage stratégique. Un système étranger, moins coûteux et rapidement disponible, peut répondre à un besoin urgent ; une solution nationale, plus chère au départ, peut renforcer la maîtrise des données et des opérations. La question n’est pas nécessairement de choisir l’autarcie, souvent irréaliste, mais de préserver plusieurs options et des compétences locales. Une analyse consacrée à la montée en puissance de la Chine face aux États-Unis replace cette rivalité dans un débat plus large sur les ressources et les capacités industrielles.
Les alliances comptent tout autant que les performances nationales. Les pays qui contrôlent des éléments clés de la chaîne — fabrication de composants, matières premières, logiciels ou infrastructures — peuvent peser sur les orientations des deux grands pôles. Ils peuvent aussi chercher à négocier des garanties, des transferts de compétences ou des partenariats diversifiés. La puissance de l’IA se construit en réseau : même les deux principaux rivaux dépendent de relations et de ressources qui dépassent leurs frontières.
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Les pays dépendants face à la géopolitique de l’IA
La distinction entre empires et dépendances ne signifie pas que les autres pays seraient condamnés à l’impuissance. Elle attire plutôt l’attention sur les choix qui s’offrent à eux et sur le prix de chacun. Un État peut utiliser des modèles étrangers pour accélérer la modernisation de ses services, améliorer l’accès à l’éducation ou soutenir ses entreprises. Mais si les administrations et les secteurs stratégiques reposent entièrement sur une infrastructure extérieure, le pays peut être exposé à une hausse des tarifs, à une interruption de service ou à une modification des conditions d’accès.
Cette dépendance peut aussi se révéler intellectuelle. Les modèles déterminent en partie quelles langues sont bien prises en charge, quelles sources sont représentées et quelles formes de raisonnement sont privilégiées. Si une langue locale est peu présente dans les données d’entraînement, les réponses peuvent être moins précises, les usages moins adaptés et les ressources culturelles moins visibles. La question n’est pas seulement de posséder un centre de calcul, mais de pouvoir participer à la conception des outils et à la définition des règles qui les encadrent.
Entre souveraineté complète et coopération pragmatique
La souveraineté technologique ne suppose pas nécessairement que chaque pays fabrique ses propres puces, entraîne seul ses modèles et construise toute son infrastructure. Une telle ambition pourrait coûter trop cher et disperser les ressources. Une stratégie plus réaliste consiste à identifier les fonctions critiques, à diversifier les fournisseurs et à maintenir des compétences nationales capables d’auditer les systèmes et de changer de prestataire. Pour Atlas Santé, l’entreprise fictive évoquée plus tôt, cela peut signifier conserver les données sensibles dans un environnement contrôlé, prévoir une solution de secours et exiger des clauses de réversibilité.
Les gouvernements peuvent également investir dans des modèles adaptés à leurs langues et à leurs besoins, soutenir la recherche ouverte et négocier des accords régionaux. Une coalition de pays partageant des infrastructures ou des standards pourrait disposer d’un pouvoir de négociation supérieur à celui de chaque État isolé. Cela ne supprimerait pas la dépendance aux composants importés, mais réduirait la vulnérabilité à un fournisseur unique. Les débats sur la souveraineté technologique et la formation de blocs montrent combien ces arbitrages sont devenus géopolitiques.
Une autre difficulté tient au fait que les dépendances sont souvent avantageuses à court terme. Les services étrangers peuvent être moins chers, plus performants et prêts à l’emploi, tandis que bâtir une capacité locale exige du temps, des spécialistes et de l’électricité. La décision politique consiste alors à comparer les bénéfices immédiats aux risques accumulés. Une dépendance maîtrisée, diversifiée et encadrée n’a pas les mêmes conséquences qu’une dépendance sans solution de remplacement. Pour les puissances intermédiaires, l’autonomie se construit moins par l’isolement que par la capacité à conserver des choix.
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Déclin des empires : les fragilités historiques d’une domination de l’IA
La comparaison historique proposée par Niall Ferguson invite à regarder les limites de la puissance, sans prétendre que les empires numériques reproduiront exactement le destin de Rome ou celui des puissances coloniales. Les contextes diffèrent, mais certains mécanismes reviennent : une domination qui paraît incontestable peut s’affaiblir lorsqu’elle devient trop coûteuse à maintenir, lorsqu’elle suscite des résistances ou lorsqu’elle ne parvient pas à s’adapter aux transformations qui l’ont rendue possible. Dans l’IA, le coût des centres de données, de l’énergie et de la course aux composants peut devenir une contrainte aussi importante que l’avance scientifique.
Un deuxième risque vient de la concentration. Lorsque les progrès dépendent d’un petit nombre d’entreprises et d’infrastructures, une crise financière, une rupture d’approvisionnement ou une erreur technique peut avoir des effets en cascade. Un modèle largement adopté peut aussi diffuser rapidement une défaillance, un biais ou une faille de sécurité. Ce n’est pas une prophétie d’effondrement, mais une raison de ne pas confondre la taille d’un acteur avec la résilience de son système.
Rivalité stratégique et risques d’escalade
Les empires historiques ont souvent été confrontés à la difficulté de contenir une rivalité dont les enjeux s’étendent progressivement. La compétition en intelligence artificielle peut nourrir une logique comparable si les deux puissances interprètent chaque percée de l’autre comme une menace immédiate. Cette pression encourage les investissements accélérés, les restrictions commerciales et les stratégies de sécurité, mais elle peut aussi réduire les espaces de coopération sur des sujets communs, comme la sûreté des systèmes ou la gestion des incidents.
Une course aux armements n’implique pas automatiquement un conflit militaire. Elle peut toutefois accroître les risques d’erreur de calcul, notamment si des systèmes automatisés interviennent dans l’analyse du renseignement, la cybersécurité ou la planification de défense. Des garde-fous, des canaux diplomatiques et des normes de transparence peuvent réduire ces dangers, même si leur mise en œuvre est difficile lorsque la confiance est faible. Un article consacré à la course aux armements liée à l’IA met en avant cette dimension stratégique de la rivalité.
Le déclin peut aussi être plus graduel qu’un effondrement spectaculaire. Une puissance peut conserver des entreprises et des laboratoires de premier plan tout en perdant une partie de son influence, si ses partenaires développent des alternatives ou si ses règles deviennent moins attractives. L’histoire des cycles de puissance enseigne ainsi que l’avantage technologique ne se conserve pas mécaniquement : il faut entretenir les alliances, former les talents et adapter les institutions. La domination devient fragile lorsqu’elle ne sait plus convertir l’innovation en confiance et en bénéfices largement partagés.
Innovation technologique et cycles de puissance : ce qui décidera de la suite
La question décisive n’est pas seulement de savoir qui possède aujourd’hui les modèles les plus performants. Elle porte sur la capacité à transformer une avance en progrès durable, puis à partager suffisamment les bénéfices pour maintenir l’adhésion des partenaires et des citoyens. L’innovation technologique exige des chercheurs, des infrastructures et des investissements, mais également des institutions qui puissent corriger les erreurs et prévenir les abus. Une puissance qui déploie rapidement ses outils sans répondre aux inquiétudes sur les données, l’emploi ou la sécurité risque de créer une opposition qui fragilise son influence.
Le cas fictif d’Atlas Santé permet de saisir cette tension. Si l’entreprise adopte un système étranger et obtient rapidement de meilleurs outils de diagnostic, elle améliore ses services. Si elle n’a ni accès aux méthodes d’audit ni moyen de transférer ses données et ses opérations, son succès immédiat peut toutefois se transformer en verrouillage à long terme. Une stratégie plus robuste pourrait associer plusieurs fournisseurs, financer la formation de spécialistes locaux et définir des exigences de transparence. Cela ne garantit pas l’autonomie complète, mais transforme une relation subie en partenariat négocié.
Des indicateurs pour mesurer une puissance durable
Pour évaluer les cycles de puissance, il faut dépasser les annonces de lancement et les comparaisons de performances ponctuelles. Plusieurs indicateurs donnent une image plus complète : la capacité à produire ou sécuriser les composants, la diversité des infrastructures, le coût énergétique, la disponibilité des talents et la confiance des utilisateurs. Il faut aussi observer la possibilité pour les clients de changer de fournisseur et la part des bénéfices qui revient aux économies partenaires.
| Dimension observée | Question stratégique | Signal de fragilité |
|---|---|---|
| Infrastructures et énergie | Le calcul peut-il être maintenu à un coût soutenable ? | Des capacités concentrées et vulnérables aux ruptures |
| Marché et fournisseurs | Les utilisateurs disposent-ils d’alternatives crédibles ? | Un verrouillage contractuel ou technique durable |
| Recherche et talents | Les compétences se renouvellent-elles et circulent-elles ? | Une dépendance à un petit nombre d’équipes |
| Confiance et règles | Les systèmes sont-ils auditables et responsables ? | Une adoption freinée par des risques non maîtrisés |
| Alliances internationales | Les partenaires participent-ils aux décisions ? | Une influence contestée ou des coalitions fragmentées |
Ces critères rappellent que le déclin des empires n’est pas une échéance programmée. Il peut prendre la forme d’une perte lente de confiance, d’une concurrence devenue plus attractive ou d’une incapacité à suivre une nouvelle génération technologique. Les États-Unis et la Chine peuvent rester dominants tout en voyant leur influence contestée ; des acteurs plus modestes peuvent, eux, gagner du poids en maîtrisant des niches essentielles ou en organisant des alliances efficaces. Dans l’ordre de l’IA, la puissance durable appartiendra moins à celui qui avance seul qu’à celui qui sait rendre son avance utile et acceptable pour les autres.
Cette perspective rejoint les interrogations plus générales sur la place de l’IA dans les stratégies géopolitiques mondiales. Elle aide à lire la thèse de Ferguson et Schmidt comme un avertissement plutôt que comme une prédiction mécanique : les empires technologiques peuvent dominer, mais leur avenir dépendra de la manière dont ils gèrent les coûts, la rivalité et les interdépendances.
Pourquoi Niall Ferguson et Eric Schmidt parlent-ils d’empires de l’IA ?
Ils décrivent une concentration de ressources — modèles, puces, infrastructures, capitaux et talents — qui permet aux États-Unis et à la Chine d’exercer une influence sur les pays utilisateurs, même sans contrôler directement leur territoire.
En quoi les pays utilisateurs peuvent-ils devenir dépendants ?
Une dépendance apparaît lorsque des administrations ou des entreprises s’appuient sur des modèles, des services cloud ou des composants étrangers sans disposer d’alternatives, de compétences d’audit ou de possibilités réalistes de changer de fournisseur.
Le déclin des empires de l’IA est-il inévitable ?
Non. L’histoire fournit des mécanismes de comparaison, pas un calendrier certain. Les coûts, les rivalités et la perte de confiance peuvent réduire une influence, tandis que l’adaptation, les alliances et l’innovation peuvent la prolonger.
Comment un pays peut-il renforcer sa souveraineté technologique ?
Il peut diversifier ses fournisseurs, protéger les fonctions les plus sensibles, investir dans les compétences locales, négocier des conditions de réversibilité et coopérer avec d’autres pays afin de partager les coûts et de renforcer son pouvoir de négociation.