IA, puissance et dépendances cachées

L’IA devient une affaire d’infrastructures, de souveraineté et de contrôle des canaux.
Le Canada a présenté sa nouvelle stratégie nationale, baptisée « AI for All ». L’annonce a été faite à Toronto par le Premier ministre Mark Carney. Objectif affiché : créer 250 000 emplois d’ici 2031 et augmenter le PIB canadien de 3 %.
Le plan prévoit aussi un fonds technologique de 500 millions de dollars canadiens pour soutenir les entreprises d’IA locales. Le gouvernement veut également faciliter l’accès des petites et moyennes entreprises aux outils d’IA. Et là, autre volet important : Ottawa annonce des mesures sur la vie privée, la protection des enfants en ligne, les hypertrucages, et l’évaluation transparente des risques liés aux modèles.
En Europe, Bruxelles avance aussi sur un paquet de souveraineté technologique. Le texte vise le cloud, les puces, les data centers et l’IA. Il prévoit de limiter l’accès des grands fournisseurs américains aux appels d’offres les plus sensibles. Mais les industriels rappellent un point simple : l’Europe n’a pas encore d’équivalent à Nvidia, TSMC ou aux grands hyperscalers américains.
Pendant ce temps, Meta accélère côté infrastructure. TechCrunch rapporte que le groupe utilise à New Albany, dans l’Ohio, des structures temporaires pour héberger des capacités de calcul IA. Des permis locaux et des images satellite indiquent que cinq tentes de 125 000 pieds carrés auraient été construites entre avril et juin. Le site serait alimenté par 200 mégawatts de turbines modulaires au gaz.
Autre signal, dans le logiciel cette fois. Anthropic affirme que plus de 80 % du code fusionné dans sa base de production en mai a été écrit par Claude. L’entreprise indique aussi que le volume de code livré par ingénieur a été multiplié par huit par rapport à sa base 2021-2025. Mais une question apparaît aussitôt : qui relit tout ce code ? Anthropic reconnaît un nouveau goulot d’étranglement sur la revue.
Enfin, Meta déploie Meta Business Agent dans WhatsApp, Instagram et Messenger, pour automatiser support client, recommandations, qualification de prospects, ventes et rendez-vous. Cette annonce arrive après des tensions autour de l’exclusion d’assistants concurrents de l’API WhatsApp Business.
C’est là que le décor change.
Ce que j’en retiens, c’est que la course à l’IA ne se joue plus seulement sur le meilleur modèle. Elle se joue sur l’échelle. Qui possède le calcul ? Qui finance les champions locaux ? Qui contrôle les canaux où passent les clients ? Et qui garde la main sur les données ?
On voit le même mouvement partout, mais sous des formes différentes. Le Canada veut transformer l’IA en productivité nationale. L’Europe veut réduire ses dépendances critiques. Meta cherche la vitesse, dans les data centers comme dans les messageries. Anthropic montre que l’automatisation peut produire massivement, mais qu’elle déplace la valeur vers la spécification, l’architecture et la vérification.
Pour les entreprises, le sujet devient très concret. Aller vite, oui. Mais avec quel fournisseur, quelle infrastructure, quelles garanties, et quelle capacité interne à superviser ? L’innovation utile semble moins spectaculaire, mais plus décisive : produire, vendre, assister, contrôler à grande échelle.
Et si la vraie question n’était plus seulement “quelle IA utiliser ?”, mais “quelle dépendance sommes-nous prêts à accepter pour avancer ?”