L'intelligence artificielle en Europe

• Béatrice KOSOWSKI, Présidente IBM France
• Dorothée ROUZET, Cheffe économiste de la Direction générale du Trésor
• Alexandra WISNIEWSKI, Directrice générale adjointe Réseau Canopé
• Modération assurée par Isabelle GRAVET, enseignante de SES (académie de Lyon) et économiste consultante pour Ossiam

Introduction

L’intelligence artificielle (IA), technologie à usage général selon l’OCDE, bouleversera tous les secteurs économiques et sociaux, au même titre que la machine à vapeur, l’électricité ou Internet. Pourtant, les grands acteurs mondiaux de l’IA sont principalement américains. 

Quelle place pour l’Europe dans le développement et la gouvernance de l’intelligence artificielle ? 

Compte-rendu

La vision d’IBM : la coopération et la confiance comme leviers de rattrapage 

Selon Béatrice KOSOWSKI, présidente d’IBM France, l’Europe peut combler son retard si elle bâtit un modèle fondé sur la coopération et la confiance. Elle illustre cette approche par plusieurs partenariats vertueux avec l’Agence spatiale européenne pour la surveillance de la Terre, L’Oréal et I-Sign. 

Des freins majeurs persistent cependant à l’adoption de l’IA, le manque de confiance dans la rentabilité (ROI) et la qualité et la sécurité des données. Pour y remédier, l’Europe doit miser sur des modèles spécialisés, plus petits et plus frugaux que les grands modèles américains, moins coûteux en énergie et plus respectueux de l’environnement. L’open source est un levier de souveraineté, de partage et de baisse des coûts : IBM publie désormais tous ses modèles en libre accès et collabore avec des institutions comme le CNRS ou Polytechnique. 

IA et productivité

L’IA est une technologie de rupture susceptible de générer des gains de productivité considérables, bien que leur ampleur reste incertaine (entre +0,1 % et +1,5 % de croissance annuelle). Aujourd’hui, seule une entreprise sur dix en France a intégré l’IA, expliquant pourquoi ses effets macroéconomiques sont encore peu visibles. L’Europe reste dépendante des acteurs américains pour le cloud et les GPU, mais elle dispose d’atouts réels : des chercheurs de haut niveau, un écosystème d’innovation dynamique et la capacité à développer des modèles spécialisés adaptés à ses filières industrielles. 

Sur le plan des politiques publiques, Dorothée ROUZET identifie trois priorités : investir dans les compétences, renforcer les synergies public-privé et stimuler l’adoption de l’IA y compris dans le secteur public, afin de créer un effet d’entraînement pour les PME. 

Elle insiste aussi sur le rôle du financement européen et sur la nécessité de développer un marché du capital-risque unifié, afin d’éviter que les start-ups prometteuses ne partent aux États-Unis pour se financer.

Préparer les citoyens et enseignants à l’ère de l’IA 

Alexandra WISNIEWSKI, directrice adjointe du réseau Canopé, met en avant la responsabilité du système éducatif dans la diffusion des compétences liées à l’IA. Elle rappelle le décalage entre les élèves, déjà utilisateurs à 80 % d’outils d’IA, et les enseignants, dont seuls 14 % déclarent s’en servir. Son objectif : former collectivement les équipes pédagogiques, restaurer la confiance, encourager la pratique réflexive et intégrer l’IA dans un cadre éthique conforme aux recommandations européennes.  

Elle souligne aussi la nécessité de développer les compétences numériques de base : maîtrise de l’information, esprit critique, collaboration, respect de la propriété intellectuelle, sobriété numérique. 

Enfin, elle alerte sur un enjeu sociétal émergent : l’économie de l’attachement, c’est-à-dire la tendance des jeunes à développer un lien affectif avec les agents conversationnels, qu’il faudra apprendre à encadrer pédagogiquement. 

L’adaptation des compétences et le marché du travail 

Partant du constat que plus de 85 000 postes dans le numérique ne sont pas pourvus en France et que les compétences deviennent obsolètes tous les trois ans, IBM a pour objectif de former 30 millions de personnes d’ici 2030.L’IA présente des effets différenciés sur l’emploi : si elle automatise certaines tâches, elle crée aussi de nouveaux postes dans des secteurs émergents. 

Béatrice KOSOWSKI plaide pour une flexisécurité à l’européenne, combinant accompagnement des transitions, formation continue et meilleure coordination entre entreprises et services publics de l’emploi. 

Conclusion

L’Europe ne doit pas copier les modèles américains, mais forger sa propre voie fondée sur la coopération, la frugalité technologique et l’éthique.  Le développement des talents, la valorisation des données européennes et la diffusion des compétences numériques sont les clés de cette souveraineté.   

Pistes d'exploitations pédagogiques 

• En SES, à partir du chapitre de terminale intitulé « Comment lutter contre le chômage ? », on pourra comprendre les effets de l’IA sur la structure des emplois à l’aide d’un tableau en 2 parties à compléter. On pourra ensuite faire le lien avec la notion de destruction créatrice vue dans le chapitre « Quelles sont les sources et les défis de la croissance ? ». Enfin, en matière de flexibilité, on pourra effectuer un exercice de comparaison entre les modèles français et danois du marché du travail (réglementations, adaptation de la main d’œuvre). 

   

• En STMG, à partir du thème 7 en économie « Quelle est l’influence de l’État sur l’évolution de l’emploi et du chômage ? », les élèves devront comprendre que le progrès technique transforme la structure des empois et d’identifier les rôles de l’État et des entreprises face à ces mutations. Il sera essentiel de bien définir ce qu’est l’intelligence artificielle et de montrer des exemples concrets de déploiement dans le secteur bancaire (IBM WatsonX par exemple). 

   

• En STS, à partir du thème 4 L’impact du numérique sur la vie de l’entreprise en CEJM et de la question « Comment le numérique transforme-t-il l’environnement des entreprises ? », les étudiants devront identifier les conséquences du numérique sur les modes de production et de consommation des biens et services de l’entreprise. IBM, longtemps leader mondial de l’informatique, a vu son activité traditionnelle (ordinateurs, serveurs) décliner face à une forte concurrence. Pour rester compétitive, IBM s’est recentrée sur le cloud, les données et l’intelligence artificielle. L’exemple d’IBM montre que l’adaptation au numérique et à l’IA n’est plus un choix, mais une condition de survie pour les entreprises dans un environnement mondial en mutation. 

Quelques ressources complémentaires 

• Pour comprendre les enjeux de la gouvernance économique européenne : Rapport DRAGHI sur l’avenir de la compétitivité de l’UE  
• Pour aller plus loin sur les aspects réglementaires et les investissements du développement d’un écosystème d’IA européen : Rapport spécial 08/2024 de la Cour des comptes européenne  
• Pour comprendre les atouts de la France dans la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle : Trésor Eco 354 décembre 2024 
• Pour une réflexion sur la transformation du travail et des compétences  : « IA : grand remplacement ou complémentarité ? » (Luc Ferry, éditions de l’Observatoire, 2025)