Une dépendance qui devient visible avec l’essor de l’IA
L’intelligence artificielle n’arrive pas seulement dans nos téléphones, nos moteurs de recherche ou nos logiciels de bureau. Elle s’installe aussi dans la plomberie ordinaire du Web : sites vitrines, outils de service à la clientèle, générateurs de contenu, assistants de programmation, plateformes d’analyse et systèmes de recommandation. L’édition du 11 mai 2026 de 120 secondes de Tech, publiée par moncarnet.com, le résume bien : l’IA gagne du terrain dans les nouveaux sites Web, tandis qu’Anthropic cherche à mieux aligner Claude sur des principes éthiques. Deux signaux qui, mis ensemble, racontent une même histoire : l’IA devient une couche par défaut de l’expérience numérique.
Mais cette banalisation soulève une question moins confortable : sur quelle infrastructure cette IA repose-t-elle ? Pour l’Europe, et dans une large mesure pour le Canada, la réponse demeure très souvent américaine. Hébergement infonuagique, suites bureautiques, puces spécialisées, modèles de fondation, systèmes d’exploitation mobiles, publicité numérique, authentification, cybersécurité, paiement, cartographie, collaboration en ligne : une grande partie du quotidien numérique transite par des entreprises américaines.
Le Financial Times, dans son article Life without US tech, formule le constat de manière frappante : en Europe, la dépendance aux services numériques américains est devenue si profonde que la vie quotidienne cesserait presque de fonctionner sans eux. Cette phrase, au-delà de son effet rhétorique, met le doigt sur un angle mort stratégique : l’innovation visible est souvent locale, mais les couches critiques qui la rendent possible sont étrangères.
Les faits : l’IA se greffe sur une infrastructure déjà concentrée
Le mouvement actuel ne part pas de zéro. Les entreprises et administrations européennes ou canadiennes utilisent déjà massivement Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, Microsoft 365, Google Workspace, Apple iCloud, Android, iOS, GitHub, Stripe, Salesforce, ServiceNow, Cloudflare, Nvidia, OpenAI, Anthropic et d’autres acteurs basés aux États-Unis. Même lorsqu’un service est offert dans une région canadienne ou européenne, la propriété intellectuelle, la chaîne de décision, les mises à jour logicielles, les contrats cadres et parfois les obligations légales restent souvent liés aux États-Unis.
L’arrivée de l’IA générative renforce ce phénomène pour trois raisons. Premièrement, les modèles les plus performants exigent des capacités de calcul énormes, souvent fournies par des centres de données hyperscale et des GPU dominés par Nvidia. Deuxièmement, les modèles populaires sont distribués via des API ou des plateformes contrôlées par quelques fournisseurs. Troisièmement, l’IA s’intègre par défaut dans les outils déjà dominants : bureautique, CRM, moteurs de recherche, navigateurs, systèmes d’exploitation et plateformes de développement.
Autrement dit, l’IA ne crée pas seulement une nouvelle dépendance ; elle amplifie les dépendances existantes. Lorsqu’un site Web ajoute un agent conversationnel, une fonction de résumé automatique ou un module de recherche sémantique, il ajoute souvent aussi un fournisseur de modèle, une infrastructure cloud, un système d’observation des données, un service de sécurité et une couche contractuelle supplémentaire. La promesse est simple : aller plus vite. Le coût stratégique est plus subtil : rendre la sortie plus difficile.
Le contexte : vingt ans d’externalisation confortable
Cette situation est le résultat de deux décennies de décisions rationnelles à court terme. Les entreprises européennes et canadiennes ont choisi les services américains parce qu’ils étaient fiables, performants, faciles à intégrer et soutenus par des écosystèmes de développeurs incomparables. Le cloud a permis de réduire les investissements initiaux en serveurs. Les suites collaboratives ont simplifié le télétravail. Les boutiques d’applications ont donné accès à des marchés mondiaux. Les API ont accéléré l’innovation.
Pendant longtemps, cette dépendance a été perçue comme un compromis acceptable. Les débats portaient surtout sur la vie privée, la concurrence et la fiscalité. Le Règlement général sur la protection des données en Europe, la Loi 25 au Québec et les discussions canadiennes sur la gouvernance des données ont cherché à encadrer les usages. Mais l’infrastructure elle-même est restée largement importée.
La géopolitique a changé la perception du risque. Les tensions commerciales, les sanctions, les lois extraterritoriales, les restrictions d’exportation sur les puces, la montée du protectionnisme et l’instabilité politique américaine ont transformé la dépendance technologique en sujet de souveraineté. Le problème n’est pas que les fournisseurs américains soient nécessairement hostiles. Le problème est que les pays clients n’ont pas toujours la capacité de garantir la continuité, la confidentialité, la réversibilité et la conformité de leurs systèmes sans eux.
Le cas de l’IA ajoute une couche morale et culturelle. Quand Anthropic affirme vouloir mieux aligner Claude sur l’éthique, comme le rapporte moncarnet.com dans 120 secondes de Tech, la démarche est importante. Mais elle rappelle aussi que les règles de comportement des assistants numériques sont définies par des entreprises privées, souvent selon des cadres normatifs américains. Pour un gouvernement, une université, un média ou une entreprise canadienne, cela pose une question concrète : qui décide de ce qu’un modèle peut dire, refuser, prioriser ou minimiser ?
Europe et Canada : mêmes vulnérabilités, réponses différentes
L’Europe dispose d’un discours politique plus avancé sur la souveraineté numérique. Elle a adopté des textes majeurs comme le Digital Markets Act, le Digital Services Act et l’AI Act. Elle soutient des initiatives de cloud souverain, de données industrielles et de modèles européens. Des acteurs comme Mistral AI, OVHcloud, Scaleway, Aleph Alpha ou Nextcloud incarnent une volonté de bâtir des alternatives crédibles.
Mais l’écart d’échelle reste immense. Construire un modèle de fondation compétitif demande du capital, des talents, des données, de l’énergie, des GPU, des clients et une distribution mondiale. L’Europe peut réglementer, mais elle ne peut pas décréter instantanément un équivalent complet d’Azure, AWS, Nvidia, iOS, Android et ChatGPT.
Le Canada, lui, possède de grands atouts scientifiques. Montréal, Toronto et Edmonton ont joué un rôle central dans l’histoire moderne de l’apprentissage profond. Le pays dispose de chercheurs de calibre mondial, d’instituts reconnus et d’un écosystème de jeunes pousses en IA. Pourtant, la commercialisation et l’infrastructure demeurent souvent dépendantes de partenaires étrangers. Plusieurs entreprises canadiennes développent des solutions innovantes, mais les entraînent, les hébergent ou les distribuent via des plateformes américaines.
Pour le Canada, le risque est double. D’un côté, l’économie numérique dépend d’outils étrangers. De l’autre, la valeur créée par la recherche locale peut être captée ailleurs, par acquisition, financement ou intégration dans des plateformes globales. La souveraineté ne consiste donc pas seulement à protéger les données ; elle consiste aussi à retenir la capacité industrielle.
Les risques réels : coupure brutale ou érosion lente ?
Le scénario le plus spectaculaire serait une coupure : sanctions, conflit juridique, faillite de fournisseur critique, changement réglementaire soudain ou décision commerciale empêchant l’accès à un service. Ce scénario est rare, mais pas impossible. Les dernières années ont montré que des plateformes pouvaient retirer des services, bloquer des comptes, suspendre des API ou modifier des conditions d’utilisation avec peu de préavis.
Le risque le plus probable est toutefois moins dramatique et plus insidieux : l’érosion de l’autonomie. Une organisation qui construit ses processus autour d’un fournisseur d’IA peut devenir incapable de changer de modèle sans coûts énormes. Ses employés s’habituent à une interface. Ses données sont formatées pour un écosystème. Ses contrats de sécurité et de conformité sont liés à un prestataire. Ses développements internes utilisent des API propriétaires. Le verrouillage ne se voit pas au début ; il apparaît au moment où l’on veut partir.
Il y a aussi un risque démocratique. Si les assistants IA deviennent des médiateurs de l’information, de l’éducation, de la santé, du droit ou des services publics, leur gouvernance devient cruciale. La transparence des modèles, la localisation des données, les mécanismes d’audit et la possibilité de recours ne sont pas des détails techniques. Ce sont des conditions de confiance.
Quelles alternatives crédibles ?
La réponse ne peut pas être un simple repli national. Aucun pays occidental, pris seul, ne peut tout reconstruire rapidement. L’objectif réaliste est plutôt une stratégie de pluralité : diversifier les fournisseurs, exiger la portabilité, investir dans l’open source, soutenir les clouds régionaux, développer des modèles spécialisés et imposer des clauses de réversibilité.
Les modèles ouverts ou semi-ouverts jouent ici un rôle clé. Ils ne remplacent pas toujours les meilleurs modèles propriétaires, mais ils permettent à des entreprises, universités et administrations de garder un contrôle accru sur certains usages. Pour des tâches sensibles — analyse de documents internes, services publics, données de santé, justice, éducation — un modèle plus petit, hébergé localement et auditable peut être préférable à un modèle géant opaque.
Les gouvernements peuvent aussi agir comme clients structurants. Plutôt que de seulement subventionner l’innovation, ils peuvent acheter des solutions souveraines lorsque celles-ci répondent aux besoins, créer des marchés publics favorables à l’interopérabilité et financer des infrastructures de calcul partagées. Le Canada, notamment, pourrait mieux relier ses forces en recherche à une politique industrielle de l’IA : calcul, données publiques de qualité, marchés d’adoption, normes et financement patient.
Prospective : l’IA comme test de maturité numérique
La prochaine décennie dira si l’Europe et le Canada veulent être de simples consommateurs d’IA ou des coproducteurs de leur destin numérique. Il ne s’agit pas de bannir les technologies américaines. Elles sont souvent excellentes, et les collaborations transatlantiques demeurent essentielles. Mais une société mature ne confond pas commodité et résilience.
À court terme, l’IA continuera de s’intégrer partout, comme le montre la multiplication des fonctions intelligentes dans les nouveaux sites Web mentionnée par moncarnet.com. À moyen terme, les entreprises découvriront que leurs choix d’API et de cloud sont aussi des choix de gouvernance. À long terme, la souveraineté numérique se mesurera moins aux discours qu’à des capacités concrètes : héberger, entraîner, auditer, migrer, sécuriser et décider.
La dépendance aux technologies américaines n’est pas une catastrophe annoncée. C’est un avertissement. Le vrai danger serait de ne la voir qu’au moment où elle devient irréversible.
Sources citées
- moncarnet.com, 120 secondes de Tech / 11 mai 2026 : https://moncarnet.com/2026/05/11/120-secondes-de-tech-11-mai-2026/
- Financial Times, Life without US tech : https://www.ft.com/content/4c3aad70-e0cb-46a2-95d5-15d11b6bf818