Les Dernières Évolutions de l’IA

5 juillet 2025 365 57 4

I. Introduction

Le paysage de l’intelligence artificielle (IA) est actuellement en pleine effervescence, caractérisé par une évolution rapide et une intégration croissante dans divers secteurs. Cette période, souvent qualifiée de « printemps de l’IA » a vu les Larges Modèles de Langage (LLM) et les applications d’IA générative prendre une importance internationale considérable depuis le début des années 2020. Cet essor est soutenu par un rebond significatif des investissements des entreprises, le nombre de nouvelles startups d’IA générative financées ayant presque triplé. L’adoption de l’IA par les entreprises s’est également accélérée de manière notable en 2024, positionnant fermement l’IA comme un moteur central de la valeur commerciale plutôt qu’une technologie de niche.

Les États-Unis demeurent à l’avant-garde de cette révolution technologique. Les géants américains de la tech. tels que Alphabet Inc., Amazon, Open AI, Meta Platforms et Microsoft, dominent la scène commerciale de l’IA. Ces entreprises contrôlent la vaste majorité des infrastructures cloud existantes, des semi-conducteurs d’IA et de la puissance de calcul des Datacenters, consolidant ainsi leur position sur le marché et accumulant un nombre significatif de brevets liés à l’IA.1

Big Bang Radio a pour objectif de fournir une analyse concise et experte de cinq développements cruciaux de l’IA, récemment mis en lumière dans la presse américaine (principalement en 2024 et 2025), en offrant des perspectives approfondies sur leurs implications pour la technologie, l’économie, la politique et la société.

II. Principaux Développements de l’IA dans la Presse Américaine (2024-2025)

1. Le Paysage Juridique et Éthique Intensifié de l’IA : le Droit d’Auteur, la Gouvernance et l’Impact Sociétal

La prolifération rapide de l’IA générative a propulsé les droits de propriété intellectuelle, la gouvernance éthique et les garanties sociétales au premier plan du discours public et juridique dans la presse américaine. Ces questions exigent une attention urgente de la part des décideurs politiques et de l’industrie. Les batailles de droits d’auteur s’intensifient, comme en témoigne l’action en justice historique intentée par les grands studios hollywoodiens, Disney et Universal, contre Midjourney, un générateur d’images d’intelligence artificielle de premier plan, en juin 2025.3 Cette poursuite marque la première fois que de grandes entreprises hollywoodiennes engagent des poursuites judiciaires contre une entreprise de technologie d’IA générative, alléguant que Midjourney a « piraté les bibliothèques » de leurs personnages célèbres (par exemple, Dark Vador, les Minions) pour créer et distribuer des « copies non autorisées illimitées ».3 Les studios affirment que Midjourney est un « parasite du droit d’auteur par excellence et un puits sans fond de plagiat », arguant que « le piratage est le piratage, et qu’une image ou une vidéo contrefaisante soit réalisée avec l’IA ou une autre technologie ne la rend pas moins contrefaisante ».3 Ce cas s’inscrit dans une série croissante de poursuites contre les développeurs de plateformes d’IA aux États-Unis, les groupes industriels comme la Motion Picture Association et la Recording Industry Association of America soutenant de telles actions comme une « position critique pour la créativité humaine et l’innovation responsable ».3 Les principaux développeurs d’IA soutiennent souvent que l’utilisation de contenu en ligne publiquement accessible pour la formation est protégée par la doctrine de l' »usage équitable », bien que beaucoup recherchent de plus en plus des accords de licence.3

Le Bureau du droit d’auteur des États-Unis a également entrepris un examen approfondi de l’intersection complexe entre le droit d’auteur et l’intelligence artificielle depuis début 2023. Cette initiative a inclus des sessions d’écoute publiques et un avis de demande d’information (NOI) qui a reçu plus de 10 000 commentaires.4 Cela a abouti à un rapport en trois parties : la Partie 1 (31 juillet 2024) a abordé les répliques numériques, la Partie 2 (29 janvier 2025) s’est concentrée sur la protection par le droit d’auteur des œuvres créées à l’aide de l’IA générative, et la Partie 3 (pré-publication le 9 mai 2025) a spécifiquement traité la question complexe de la formation de l’IA générative.4

L’essor de l’IA a considérablement amplifié les préoccupations concernant les deepfakes et la capacité à générer des messages convaincants et personnalisés, des images réalistes et des voix synthétiques. Ce phénomène facilite la désinformation, la manipulation et la propagande à grande échelle.1 Des incidents très médiatisés incluent l’utilisation de voix générées par l’IA imitant des artistes comme Tupac Shakur et Snoop Dogg par le rappeur Drake en avril 2024, ce qui a entraîné des menaces de poursuites pour atteinte aux droits de la personnalité.1 De même, l’actrice Scarlett Johansson a publiquement accusé OpenAI en mai 2024 d’avoir produit une voix d’IA « très similaire » à la sienne.1 La prolifération rapide de la pornographie deepfake non consensuelle, illustrée par des images de Taylor Swift en janvier 2024, a suscité des appels à l’action législative, avec l’introduction de la loi américaine DEFIANCE en mars 2024.1

En matière de gouvernance et de gestion des risques de l’IA, le rapport AI Index 2025 souligne que, bien que l’optimisme mondial concernant l’IA augmente, la confiance reste un défi majeur. Moins de personnes pensent que les entreprises d’IA protégeront leurs données, et les préoccupations concernant l’équité et les biais persistent.2 En réponse, les gouvernements mettent en place de nouveaux cadres réglementaires visant à promouvoir la transparence, la responsabilité et l’équité.2 Le Conseil non partisan sur la justice pénale (CCJ), en partenariat avec RAND, a lancé un groupe de travail national en juin 2025 pour élaborer des normes et des recommandations fondées sur des preuves pour l’intégration et la supervision de l’IA dans le système de justice pénale. Cette initiative souligne le besoin urgent d’orientations crédibles pour maximiser les avantages et minimiser les préjudices.5

Malgré les risques clairs et croissants associés à l’IA, la plupart des assureurs n’avaient pas intégré l’IA dans leurs processus de souscription en mars 2025. Les demandes, souvent longues, ne faisaient généralement aucune référence à l’IA.6 Des rapports de la National Association of Insurance Commissioners (NAIC) et de GlobalData (février 2025) indiquent que l’évolution rapide de l’IA dépasse de loin la capacité des assureurs à développer des cadres de couverture complets, exacerbée par un manque généralisé d’expertise en IA au sein des compagnies d’assurance.6 Cependant, des cadres comme la norme ISO/IEC 42001 (la première norme mondiale pour les systèmes de gestion de l’IA) et le NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) émergent comme des approches structurées pour gérer les risques liés à l’IA, les assureurs commençant à considérer la maturité de la gouvernance de l’IA comme un facteur pour les modèles de souscription.6

Le rythme effréné de l’innovation en IA, en particulier dans l’IA générative, a créé un vide où les cadres juridiques et éthiques existants peinent à suivre. La multiplication des poursuites judiciaires très médiatisées et l’examen proactif et en plusieurs parties par le Bureau du droit d’auteur des États-Unis sont des conséquences directes de ce retard réglementaire. De même, la création d’un groupe de travail sur l’IA dans la justice pénale et le manque de préparation reconnu de l’industrie de l’assurance soulignent une réponse gouvernementale et sociétale réactive, mais de plus en plus organisée, aux défis posés par l’IA. Cela suggère que l’éthique initiale de développement de l’IA, axée sur la rapidité et la rupture, est confrontée à une demande croissante de responsabilisation et de gouvernance structurée. Cette période marque une transition critique où la phase de « Far West » de l’IA générative touche à sa fin, ouvrant la voie à une ère de précédents juridiques intenses et de développement réglementaire. Les résultats de ces batailles juridiques et de ces initiatives politiques remodèleront fondamentalement les modèles économiques des entreprises d’IA, potentiellement en passant d’une dépendance aux hypothèses d' »usage équitable » à des cadres de licence et de rémunération plus formalisés. En outre, cela met en évidence une attente sociétale croissante pour que les développeurs d’IA privilégient la conception éthique et le déploiement responsable, poussant à l’adoption de pratiques d' »IA responsable » comme condition préalable à une confiance publique et une adoption généralisées.

Les arguments fondamentaux dans le procès Disney/Universal remettent directement en question l’idée selon laquelle l’IA n’est qu’un outil pour apprendre du contenu existant, à l’instar d’un artiste humain. Cela oblige à réévaluer ce qui constitue une œuvre originale, une infraction et les limites de l’usage équitable. L’attention particulière du Bureau du droit d’auteur des États-Unis sur la « protégeabilité par le droit d’auteur des œuvres créées à l’aide de l’IA générative » et la « formation de l’IA générative » est une réponse institutionnelle directe à ce débat philosophique et juridique fondamental. Parallèlement, la prolifération des deepfakes et des usurpations d’identité générées par l’IA soulève de nouvelles questions sur les droits personnels, l’identité et le potentiel de manipulation à grande échelle, exigeant de nouvelles réponses législatives comme la loi DEFIANCE. Cette lutte juridique et éthique redéfinira la propriété intellectuelle et les droits personnels à l’ère numérique, pouvant conduire à la création de nouvelles catégories de droits, de modèles de partage des revenus pour les créateurs dont le travail est utilisé dans la formation de l’IA, ou même de nouvelles formes de protection de l’identité numérique. Elle suscite également des discussions sociétales profondes sur la valeur intrinsèque de la contribution artistique humaine par rapport à la génération algorithmique, avec des implications significatives pour les industries créatives, le divertissement et le marché du travail pour les artistes, les écrivains et les personnalités publiques. Le résultat façonnera la manière dont l’IA pourra exploiter les actifs culturels existants et comment les individus pourront protéger leurs personas numériques.

Les préoccupations persistantes concernant la confiance, l’équité, les biais et la désinformation, soulignées dans le rapport AI Index, ainsi que l’augmentation des incidents liés à l’IA et l’intégration désordonnée de l’IA dans des secteurs sensibles comme la justice pénale, mettent en évidence l’insuffisance des approches actuelles et fragmentées de la gouvernance de l’IA. L’impulsion vers des cadres normalisés comme l’ISO/IEC 42001 et le NIST AI RMF, ainsi que le paradigme des « donateurs de données » pour le bien public, indiquent une reconnaissance croissante que la gouvernance efficace nécessite non seulement une législation réactive, mais aussi des cadres proactifs, multipartites et complets qui intègrent les valeurs dans la conception et le déploiement. Cette tendance signale une maturation de l’industrie de l’IA, passant d’une focalisation singulière sur l’avancement technologique à une plus grande emphase sur l’intégration sociétale, la responsabilité éthique et l’établissement de la confiance publique. L’établissement de cadres de gouvernance robustes et adaptables sera primordial pour une acceptation publique généralisée et le déploiement bénéfique de l’IA dans divers secteurs. L’incapacité à développer et à mettre en œuvre de tels cadres pourrait entraîner un important rejet public, des réglementations plus restrictives et potentiellement inhibitrices de l’innovation, et un rythme de développement de l’IA plus lent et moins équitable. Inversement, une gouvernance réussie pourrait libérer tout le potentiel de l’IA pour le progrès sociétal.

Tableau 1 : Jalons Juridiques et Éthiques Clés de l’IA aux États-Unis (2024-2025)

voir infographie

2. Compétition Géopolitique de l’IA et Vulnérabilités de la Chaîne d’Approvisionnement : L’Impératif de Sécurité Nationale des Puces d’IA

La compétition mondiale pour la domination de l’IA, en particulier entre les États-Unis et la Chine, se concentre de plus en plus sur l’accès aux puces d’IA avancées, ce qui entraîne des stratégies géopolitiques complexes, une contrebande généralisée et des vulnérabilités critiques de la chaîne d’approvisionnement. La lutte contre la contrebande de puces d’IA est devenue une priorité essentielle de la sécurité nationale pour les États-Unis.7 Malgré des restrictions à l’exportation strictes, la République populaire de Chine (RPC) a une longue histoire d’acquisition illicite de technologies américaines, souvent avec des sanctions pénales ou civiles minimes.7 La demande de puces d’IA américaines est fortement incitée par leurs performances supérieures, leur plus grande disponibilité et leur écosystème logiciel plus mature par rapport aux puces chinoises légalement disponibles. Il est à noter qu’en 2025, seulement deux des 22 modèles d’IA notables développés exclusivement en RPC ont été entraînés à l’aide de puces chinoises.7

Six organes de presse indépendants ont signalé une contrebande de puces d’IA à grande échelle en 2024, impliquant entre des dizaines et des centaines de milliers de puces, avec une estimation médiane d’environ 140 000.7 Des exemples spécifiques incluent un contrebandier gérant une commande de 2 400 NVIDIA H100s d’une valeur de 120 millions de dollars, et un autre facilitant une commande de 103 millions de dollars.7 Les revendeurs de puces chinois admettent ouvertement que l’obtention de puces d’IA soumises à des contrôles à l’exportation est simple, employant des tactiques simples telles que l’utilisation de sociétés écrans à l’étranger et le réétiquetage des expéditions en « thé ou jouets » pour éviter la détection.7 Une recherche non exhaustive sur les marchés en ligne chinois en décembre 2024 a révélé 132 annonces nationales pour des puces soumises à des contrôles à l’exportation, avec un stock total implicite d’environ 100 000 GPU H100.7

Les auteurs du rapport du CNAS estiment que la contrebande totale de puces d’IA vers la RPC en 2024 pourrait représenter une part significative de la puissance de calcul d’IA acquise par la RPC, soit entre 1 et 30 % de sa capacité de calcul d’inférence (médiane 6 %) ou entre 1 et 40 % de sa capacité de calcul d’entraînement (médiane 10 %).7 Avec la restriction à l’exportation de la puce H20 en avril 2025 et l’enquête en cours sur le rôle de TSMC dans la fabrication de puces pour Huawei, les puces de contrebande pourraient représenter une part encore plus importante de la puissance de calcul d’IA de la Chine en 2025 et au-delà.7

L’application des contrôles à l’exportation est confrontée à des défis significatifs. Le Bureau de l’industrie et de la sécurité (BIS), l’agence principale chargée d’administrer et d’appliquer les contrôles à l’exportation de puces d’IA, est gravement sous-financé.7 Son budget d’application a diminué en termes réels malgré l’augmentation de ses responsabilités depuis 2022, et les profits de seulement trois cas de contrebande signalés dépassent le double du budget annuel du BIS pour l’application des contrôles à l’exportation.7 De plus, les entreprises de puces d’IA manquent souvent de l’expérience approfondie en matière d’exportation de biens sensibles, courante dans l’industrie de la défense, ce qui complique la conformité.7

En outre, l’imposition de nouveaux tarifs douaniers sur les composants essentiels d’IA à double usage provenant de partenaires amicaux comme le Mexique et Taïwan pourrait saper les objectifs de renforcement de la capacité de fabrication nationale de puces et de renforcement des contrôles à l’exportation.8 De tels tarifs augmenteraient directement les coûts matériels pour les entreprises d’IA américaines, pénaliseraient les fournisseurs cruciaux (par exemple, l’engagement de TSMC à investir 165 milliards de dollars dans le secteur technologique américain), et réduiraient involontairement les prix pour les concurrents chinois.8 Il existe également un risque important d’encourager le transfert de technologie vers la Chine en poussant d’autres pays, en particulier en Asie du Sud-Est, à travailler plus étroitement avec Pékin.8 Des preuves suggèrent déjà un transbordement de GPU vers la Chine via l’Asie du Sud-Est, notamment la Malaisie, et des ingénieurs chinois utiliseraient des centres de données malaisiens pour entraîner des modèles d’IA.8

Le constat que seulement 2 des 22 modèles d’IA chinois notables utilisaient des puces nationales en 2025 met en évidence la dépendance profonde de la Chine vis-à-vis du matériel américain supérieur pour son développement avancé de l’IA. Cet écart de puissance de calcul représente une vulnérabilité stratégique critique pour la Chine et, inversement, un levier significatif pour les États-Unis dans la course mondiale à l’IA. Cependant, l’ampleur estimée de la contrebande de puces d’IA démontre que ce levier est systématiquement érodé. Cela indique que, bien que les contrôles à l’exportation soient un outil nécessaire, ils sont insuffisants à eux seuls pour empêcher le flux de technologies critiques sans une application rigoureuse et une coopération internationale. La capacité des États-Unis à maintenir son avance technologique et géopolitique en IA est inextricablement liée à son contrôle effectif sur la technologie avancée des semi-conducteurs. La contrebande en cours nécessite une réévaluation urgente des mécanismes d’application actuels. Cette situation crée un double impératif pour les États-Unis : non seulement renforcer considérablement ses capacités d’application (par exemple, augmentation du budget du BIS, nouvelles exigences de notification, programmes de dénonciation), mais aussi accélérer la production et l’innovation nationales de puces (comme incité par la loi CHIPS) afin de réduire la dépendance vis-à-vis des chaînes d’approvisionnement vulnérables et de garantir que son propre développement de l’IA ne soit pas involontairement entravé par ses propres politiques ou par des contournements externes.

L’analyse de l’Atlantic Council présente un paradoxe critique dans la politique commerciale américaine : bien que l’objectif primordial soit de maintenir le leadership mondial en IA et de restreindre l’accès de la Chine aux technologies avancées, l’imposition de tarifs douaniers sur le matériel d’IA provenant de partenaires amicaux pourrait être contre-productive. De tels tarifs augmenteraient directement les coûts matériels pour les entreprises d’IA américaines, ralentissant potentiellement leur innovation et leur adoption, tout en rendant les concurrents chinois relativement plus rentables. De plus, ces tarifs risquent d’aliéner des alliés clés et d’encourager involontairement le transfert de technologie vers la Chine en poussant d’autres pays à rechercher des liens plus étroits avec Pékin. Cela suggère un désalignement potentiel entre les mesures commerciales générales et les objectifs stratégiques spécifiques dans le domaine de l’IA. Cela met en évidence un dilemme politique complexe où la poursuite d’un objectif économique (par exemple, des tarifs protectionnistes) pourrait saper un objectif stratégique plus critique (par exemple, la compétitivité de l’IA et la sécurité nationale). Une approche nuancée et très ciblée est essentielle, combinant des contrôles à l’exportation précis avec des incitations robustes à l’innovation nationale et la culture d’alliances solides et fiables dans la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs. L’incapacité à adopter une telle stratégie équilibrée pourrait entraîner des conséquences imprévues, accélérant la volonté de la Chine d’atteindre l’autosuffisance technologique ou créant des chaînes d’approvisionnement mondiales alternatives qui contournent l’influence américaine, affaiblissant finalement la position stratégique des États-Unis dans la course mondiale à l’IA.

Le sous-financement grave du Bureau de l’industrie et de la sécurité (BIS), avec des profits de contrebande dépassant de loin son budget annuel, ainsi que le manque reconnu d’expérience approfondie en matière de conformité à l’exportation au sein de nombreuses entreprises de puces d’IA, indiquent une vulnérabilité systémique dans l’application des politiques de sécurité nationale critiques. Les recommandations visant à renforcer la diligence raisonnable, à mettre en œuvre la vérification logicielle de la localisation et à établir des programmes de dénonciation ne sont pas de simples suggestions, mais indiquent une reconnaissance croissante que l’action gouvernementale seule est insuffisante pour endiguer le flux de transferts de technologies illicites. Un contrôle efficace exige une responsabilité partagée. Cette situation souligne qu’un contrôle efficace des technologies d’IA sensibles nécessite une approche à plusieurs volets, impliquant non seulement la réglementation gouvernementale, mais aussi une responsabilité significative de l’industrie, une conformité proactive et une collaboration robuste entre les secteurs public et privé. Sans un investissement accru dans les agences d’application, un changement culturel vers une conformité rigoureuse au sein du secteur technologique et des solutions technologiques innovantes (comme la vérification logicielle), les États-Unis risquent de voir leurs contrôles à l’exportation devenir une « passoire », permettant aux technologies critiques d’atteindre les adversaires et érodant leur avantage stratégique dans le paysage mondial de l’IA. Cela suggère également la nécessité d’un dialogue accru entre le public et le privé sur la meilleure façon de sécuriser les technologies critiques sans étouffer l’innovation.

Tableau 2 : Échelle et Impact Estimés de la Contrebande de Puces d’IA vers la RPC (2024)

Voir Infographie

3. Les Demandes Énergétiques Croissantes de l’Infrastructure d’IA : Un Défi Imminent pour les Réseaux Électriques Mondiaux

L’appétit insatiable de l’intelligence artificielle pour la puissance de calcul transforme rapidement les centres de données en consommateurs d’énergie sans précédent, posant des défis significatifs aux réseaux électriques existants, accélérant le besoin de nouvelle production d’énergie et exigeant une réévaluation critique des pratiques d’IA durables. Un rapport de BloombergNEF du 15 avril 2025 souligne de manière frappante que l’essor de l’intelligence artificielle transforme les centres de données en « géants consommateurs d’énergie », dont la croissance de la demande en électricité dépasse désormais celle des véhicules électriques et de l’hydrogène.9 Le rapport prévoit que la demande en électricité des centres de données américains fera plus que doubler d’ici 2035, passant de près de 35 gigawatts (GW) en 2024 à une estimation de 78 GW.10 De plus, la consommation d’énergie réelle devrait presque tripler, passant de 16 gigawattheures (GWh) en 2024 à 49 GWh d’ici 2035.10

La puissance de calcul immense requise pour l’entraînement de modèles d’IA sophistiqués est un moteur principal de cette demande. Par exemple, l’entraînement de GPT-4 à lui seul aurait nécessité environ 30 mégawatts (MW) de puissance, et l’ambitieuse initiative « Stargate » d’OpenAI anticipe le besoin de centres de données de plusieurs gigawatts.10 D’ici 2035, les centres de données devraient représenter un pourcentage impressionnant de 8,6 % de la demande totale en électricité des États-Unis, une augmentation significative par rapport à leur part de 3,5 % aujourd’hui.9 Bien que les États-Unis soient actuellement le marché le plus important pour la croissance des centres de données, BloombergNEF anticipe une escalade mondiale, projetant que la demande en électricité des centres de données atteindra 1 200 térawattheures (TWh) d’ici 2035 et un monumental 3 700 TWh d’ici 2050.10

La prévision à court terme relativement prudente de BNEF n’est pas due à un scepticisme quant au potentiel de marché de l’IA, mais plutôt à la reconnaissance des formidables défis de déploiement dans le monde réel. Ceux-ci incluent la sécurisation d’éléments essentiels comme les terrains, l’énergie et les permis, ainsi que la navigation dans des processus de construction complexes.10 Le développement d’un centre de données aux États-Unis prend généralement environ sept ans, des étapes initiales à la pleine exploitation.10 L’industrie est très concentrée, avec seulement quatre entreprises — Amazon Web Services (AWS), Google, Meta et Microsoft — contrôlant 42 % de la capacité des centres de données américains, et AWS seule prévoyant de quadrupler sa capacité actuelle de 3 GW à près de 12 GW.10

La sélection des sites pour les nouveaux centres de données devient plus opportuniste, privilégiant les emplacements avec une capacité de réseau facilement disponible, des processus d’interconnexion accélérés et des incitations fiscales attrayantes, ce qui déplace certains développements des pôles traditionnels.10 Parallèlement, des innovations comme l’architecture « Mixture of Experts » de DeepseekV3 offrent une voie prometteuse pour une efficacité d’entraînement améliorée, offrant potentiellement un frein à l’escalade rapide de la demande d’énergie.10

L’augmentation spectaculaire prévue de la demande d’électricité pour les centres de données, qui devrait plus que doubler aux États-Unis d’ici 2035 et représenter une part significative de la consommation nationale d’électricité, révèle une conséquence environnementale critique, souvent sous-estimée, du boom de l’IA. Cette consommation d’énergie croissante, si elle n’est pas principalement issue de sources renouvelables, contribuera directement à l’augmentation des émissions de carbone. Le fait que la croissance de la demande d’énergie de l’IA dépasse même celle des véhicules électriques et de l’hydrogène souligne l’ampleur sans précédent de ce défi. Cela nécessite une réévaluation fondamentale de l’empreinte environnementale de l’IA et l’urgence de pratiques d' »IA durable ». Le « boom de l’IA » n’est pas seulement une révolution technologique, mais aussi un profond défi de transition énergétique. Il exercera une pression immense sur les infrastructures énergétiques existantes, nécessitant des investissements massifs et accélérés dans la nouvelle production d’électricité (en particulier les énergies renouvelables) et la modernisation du réseau. Cela entraînera probablement une augmentation des coûts énergétiques pour les entreprises d’IA, influençant potentiellement leurs dépenses opérationnelles et leurs stratégies d’investissement. En outre, cela intensifiera le débat sur la responsabilité environnementale des géants de la technologie et pourrait entraîner des pressions réglementaires pour une plus grande efficacité énergétique dans le développement et le déploiement de l’IA, façonnant potentiellement l’avenir de l’architecture de l’IA pour qu’elle soit plus soucieuse des ressources.

Le rapport BloombergNEF indique explicitement que sa prévision relativement prudente pour la croissance des centres de données est due aux « défis de déploiement dans le monde réel tels que la sécurisation des éléments clés (terrain, énergie, permis) et la navigation dans le processus de construction complexe », qui peut prendre jusqu’à sept ans. Cela indique que l’infrastructure physique – spécifiquement la disponibilité des terrains, une capacité de réseau électrique suffisante et des processus d’autorisation rationalisés – devient un goulot d’étranglement critique pour l’expansion continue de l’IA, potentiellement encore plus que la disponibilité des puces avancées. Les schémas changeants de sélection des sites soulignent davantage cette contrainte. Ce goulot d’étranglement entraînera probablement une concurrence accrue pour les ressources énergétiques entre diverses industries, faisant grimper les prix de l’énergie et influençant potentiellement la distribution géographique du développement de l’IA. Les régions dotées d’une énergie propre abondante et abordable, d’une infrastructure de réseau robuste et de processus réglementaires efficaces deviendront de plus en plus attrayantes pour le développement des centres de données, pouvant entraîner de nouveaux pôles économiques. Cela représente également une opportunité d’investissement significative pour les entreprises d’infrastructure énergétique et un défi politique critique pour les gouvernements afin d’assurer la stabilité du réseau et une alimentation électrique suffisante pour répondre à cette demande sans précédent sans compromettre d’autres secteurs ou faire grimper les coûts énergétiques pour les consommateurs.

Le fait que seulement quatre grandes entreprises technologiques (AWS, Google, Meta, Microsoft) contrôlent 42 % de la capacité des centres de données américains, l’une d’entre elles (AWS) prévoyant de quadrupler sa capacité, indique une concentration extrême du pouvoir dans le paysage de l’infrastructure d’IA. Ces entreprises ne sont pas seulement les moteurs de l’innovation technologique en IA, mais elles dictent également une part significative de la demande énergétique future et influencent les décisions critiques en matière de développement des infrastructures. Ce niveau de domination du marché soulève des questions au-delà de la simple concurrence. Cette concentration de pouvoir entraîne une immense responsabilité en matière de consommation mondiale d’énergie et d’impact environnemental. Elle pourrait déclencher un examen réglementaire accru concernant la domination du marché, les pratiques potentiellement anticoncurrentielles dans le cloud et l’espace de l’infrastructure d’IA, et entraîner des appels à une plus grande transparence et à une surveillance publique du développement des centres de données, de l’approvisionnement en énergie et de l’impact environnemental. Elle pourrait également influencer les politiques énergétiques nationales et inciter les gouvernements à diversifier leurs fournisseurs d’infrastructure d’IA ou à investir dans des ressources de calcul d’IA publiques pour atténuer les risques associés à une telle concentration de pouvoir.

Tableau 3 : Croissance Projetée de la Demande d’Électricité des Centres de Données Américains (2024-2035)
Voir Infographie

4. Changements Stratégiques dans l’Intégration de l’IA par les Principaux Acteurs Technologiques : L’Incrémentalisme d’Apple face aux Pressions Concurrentielles

Les récentes annonces d’Apple concernant l’IA lors de sa Worldwide Developers Conference (WWDC) 2025, bien que présentant des améliorations progressives et des mises à jour de conception, ont révélé une stratégie prudente à long terme qui contraste avec l’intégration plus agressive de l’IA observée chez de nombreux concurrents. Cela soulève des questions pertinentes quant à sa position concurrentielle dans la course à l’IA en évolution rapide. L’événement WWDC 2025 d’Apple a été largement perçu comme « décevant » par les analystes, caractérisé par des changements d’IA « incrémentaux » plutôt que par des innovations révolutionnaires.11 Bien qu’Apple ait mis en évidence des plans pour davantage d’outils d’IA visant à simplifier la vie des utilisateurs et à rendre les produits plus intuitifs, ceux-ci n’ont généralement pas été considérés comme des avancées majeures.11 L’analyste de CFRA, Angelo Zino, a notamment qualifié l’événement de « raté ».11

Un point particulièrement significatif a été la reconnaissance par Apple qu’une version plus intelligente et plus polyvalente promise de son assistant virtuel, Siri — annoncée pour la première fois à la WWDC l’année précédente — « avait besoin de plus de temps pour atteindre notre barre de qualité élevée ».11 Craig Federighi, le principal dirigeant logiciel d’Apple, a indiqué que cette mise à niveau cruciale de l’IA pour Siri ne serait pas prête avant 2026 au plus tôt.11 L’analyste de Forrester Research, Dipanjan Chatterjee, a souligné le « silence assourdissant autour de Siri », insistant sur le besoin urgent d’une expérience d’IA intuitive et interactive que Siri est censée offrir, mais avec un calendrier incertain.11 Ce retard met en évidence la difficulté perçue par Apple à suivre le rythme d’autres puissances technologiques comme Google et Samsung dans le domaine de l’IA.11

Au lieu d’innovations disruptives en IA, Apple a dévoilé une nouvelle esthétique de conception appelée « Liquid Glass » pour son logiciel, appliquant un aspect translucide à travers ses plateformes. Cette mise à jour cosmétique représente la première refonte majeure de son logiciel iPhone en une décennie.11 La conférence a également présenté de nouveaux hubs pour les jeux vidéo et de nouvelles fonctionnalités de fitness comme un « Workout Buddy ».11 L’analyste d’IDC, Francisco Jeronimo, a suggéré que l’événement était moins axé sur l' »innovation disruptive » et davantage sur une « calibration minutieuse, un raffinement de plateforme et une activation des développeurs », positionnant Apple pour de futures avancées en IA même si la vision complète présentée il y a un an prendra plus de temps à se concrétiser.11

Apple a également annoncé un changement dans sa convention de dénomination des systèmes d’exploitation, adoptant une méthode similaire à celle des constructeurs automobiles. La prochaine version du système d’exploitation de l’iPhone, prévue pour l’automne, sera connue sous le nom d’iOS 26 au lieu d’iOS 19, la liant à l’année suivant sa sortie.11 Cette mise à niveau est attendue vers septembre, coïncidant avec le lancement traditionnel des nouveaux modèles d’iPhone.11

L’article souligne la lutte continue d’Apple pour rattraper son retard dans le domaine de l’IA, notant que les concurrents intègrent une IA plus avancée dans leurs produits et services.11 Au-delà de l’innovation, Apple est confrontée à des menaces réglementaires importantes, y compris des interdictions potentielles sur des accords valant des milliards en raison de poursuites antitrust contre Google et des restrictions sur la perception de commissions sur les transactions in-app.11 L’entreprise navigue également les pressions de la guerre commerciale du président Donald Trump avec la Chine, qui a eu un impact sur sa fabrication et a conduit à des appels à la production aux États-Unis.11 Ces défis ont contribué à une baisse significative du cours de l’action d’Apple et de son classement parmi les entreprises les plus précieuses du monde.11

La déclaration explicite d’Apple selon laquelle la mise à niveau de l’IA de Siri « avait besoin de plus de temps pour atteindre notre barre de qualité élevée » suggère un choix stratégique délibéré de privilégier une intégration méticuleuse, la fiabilité et une expérience utilisateur soignée plutôt qu’une entrée précipitée sur le marché. Cette approche, tout en protégeant potentiellement la réputation d’Apple en matière de qualité supérieure, a pour coût d’être perçue comme étant à la traîne par rapport à des concurrents comme Google et Samsung qui déploient rapidement des fonctionnalités d’IA plus avancées. Cela contraste fortement avec l’éthique « bouger vite et casser des choses » souvent observée lors des cycles technologiques précédents et chez certains rivaux d’Apple. Cette stratégie indique le jeu à long terme d’Apple en matière d’IA, pariant potentiellement qu’une expérience d’IA méticuleusement intégrée, hautement fiable et intégrée de manière transparente trouvera finalement un écho plus profond auprès de sa base d’utilisateurs, même si cela signifie céder une part de marché initiale ou un leadership perçu dans certaines fonctionnalités d’IA. Cependant, cela comporte également le risque significatif de perdre du terrain dans un paysage de l’IA en évolution rapide où l’avantage du premier arrivé, l’innovation continue et l’itération rapide sont cruciaux. Ce choix stratégique pourrait influencer les attentes plus larges des consommateurs concernant la maturité et la fiabilité des produits d’IA dans l’industrie, déplaçant potentiellement l’accent de la capacité brute vers l’intégration transparente et la fiabilité.

L’article lie explicitement la stratégie prudente d’Apple en matière d’IA à ses défis plus larges, y compris les menaces réglementaires importantes (affaires antitrust, litiges sur les commissions de l’App Store) et les pressions géopolitiques complexes comme la guerre commerciale entre les États-Unis et la Chine. Ces facteurs externes ne sont pas simplement accessoires mais exercent probablement une influence considérable sur les priorités d’investissement d’Apple, les décisions de fabrication, la résilience de la chaîne d d’approvisionnement et même le rythme de son déploiement de l’IA. Les ressources détournées ou les compromis stratégiques faits en réponse à ces pressions pourraient directement impacter la capacité de l’entreprise à poursuivre agressivement l’innovation en IA. Cela révèle que le développement de l’IA pour les grandes entreprises technologiques n’est pas uniquement une course technologique, mais est profondément lié à des paysages réglementaires, économiques et géopolitiques complexes. Les décisions prises dans un domaine (par exemple, le lieu de fabrication en raison des tensions commerciales) peuvent avoir des répercussions profondes sur le développement des produits d’IA, le positionnement sur le marché et la dynamique concurrentielle. Cela souligne également la surveillance et la pression croissantes auxquelles sont confrontés les géants de la technologie de la part des gouvernements et des régulateurs du monde entier, ce qui pourrait façonner de manière significative la trajectoire future de l’innovation et du déploiement de l’IA, favorisant potentiellement les entreprises capables de naviguer efficacement dans ces défis multiformes.

Les analystes décrivant la WWDC d’Apple comme « incrémentale » et axée sur le « raffinement de la plateforme » plutôt que sur l' »innovation disruptive » suggèrent un changement fondamental dans la façon dont l’innovation est perçue pour une entreprise de l’échelle et de la maturité d’Apple. Pour un écosystème aussi établi, l’innovation peut de plus en plus signifier une intégration transparente, une fiabilité améliorée et un raffinement sophistiqué des produits et services existants grâce à des améliorations subtiles de l’IA, plutôt que l’introduction de catégories de produits entièrement nouvelles ou de technologies révolutionnaires. La conception « Liquid Glass » est un excellent exemple de cette focalisation sur le raffinement. Pour les géants de la technologie établis avec de vastes bases d’utilisateurs et des écosystèmes ancrés, la définition de l' »innovation » pourrait évoluer vers l’optimisation et l’enrichissement des expériences existantes plutôt que vers une perturbation radicale constante. Cela pourrait conduire à un marché de l’IA plus mature et stable, où l’accent passe des percées technologiques brutes à l’intégration centrée sur l’utilisateur et à l’amélioration de l’écosystème. Cependant, la pression d’innover demeurera, obligeant les entreprises à équilibrer soigneusement les améliorations incrémentales avec la recherche de la « prochaine grande chose » en IA, en particulier à mesure que les startups agiles et les concurrents plus agressifs continuent de repousser les limites du possible.

Tableau 4 : Annonces d’Apple à la WWDC 2025 sur l’IA et les Logiciels : Détails Clés et Perception du Marché

Voir Infographie

5. Frontières Émergentes de l’Application et de l’Investissement en IA : Robotique Humanoïde et IA Agentique

Au-delà des applications grand public actuelles de l’IA générative, la presse américaine met de plus en plus en lumière des avancées significatives et un intérêt d’investissement robuste dans des domaines plus futuristes de l’IA, en particulier la robotique humanoïde et le concept d’IA agentique, signalant la prochaine vague potentielle de transformation technologique et économique. Le lancement du KraneShares Global Humanoid and Embodied Intelligence Index ETF (KOID) début juin 2025 marque un développement significatif, car il s’agit du premier ETF américain conçu pour capitaliser sur l’évolution et l’adoption de la robotique humanoïde.12 Cela reflète un enthousiasme croissant des investisseurs pour un secteur positionné à l’intersection de la robotique et de l’IA, avec des robots conçus pour fonctionner dans des environnements généralement occupés par des humains.12 Jensen Huang, PDG de Nvidia, un facilitateur clé de l’IA, estime que l’industrie de la robotique humanoïde sera la « prochaine industrie de plusieurs billions de dollars », tandis que Morgan Stanley estime qu’elle pourrait atteindre une capitalisation boursière de 5 billions de dollars d’ici 2050, avec plus d’un milliard de robots humanoïdes en service.12 Ce domaine émergent est considéré comme la « prochaine grande opportunité pour les passionnés d’IA » après les gains de marché substantiels générés par le développement et l’adoption de l’IA générative en 2024.12

Le « Five Trends in AI and Data Science for 2025″ du MIT Sloan Management Review identifie l' »IA agentique » — l’IA qui exécute des tâches de manière indépendante — comme un « pari sûr pour la ‘tendance IA la plus en vogue de 2025′ ».13 La plupart des dirigeants technologiques anticipent l’émergence de programmes d’IA autonomes et collaboratifs basés principalement sur des bots d’IA générative ciblés qui exécuteront des tâches spécifiques.13 Les premières applications sont attendues pour des tâches internes petites et structurées avec un faible risque financier, comme aider à changer les mots de passe côté informatique ou réserver des congés dans les systèmes RH.13 Bien qu’il y ait un battage médiatique considérable de la part des fournisseurs autour de l’IA agentique, les auteurs du MIT Sloan Review avertissent qu’une intervention humaine significative sera toujours nécessaire pour vérifier les erreurs et les inexactitudes, et par conséquent, un impact majeur sur la main-d’œuvre humaine de cette technologie spécifique n’est pas prévu en 2025.13

Une étude de Verint publiée en juin 2025 révèle que 2025 est l’année où l’expérience client (CX) alimentée par l’IA apporte une « valeur réelle ».15 Le rapport, basé sur une enquête auprès de 5 000 consommateurs américains, a révélé qu’un pourcentage impressionnant de 86 % reconnaissent les avantages de l’IA dans le service client, ce chiffre atteignant 98 % chez les 18-34 ans.15 Les consommateurs privilégient de plus en plus l’efficacité, 56 % déclarant que l’obtention rapide d’informations est l’aspect le plus important d’une bonne CX — près de quatre fois plus que ceux qui privilégient l’empathie — faisant du libre-service basé sur l’IA un « impératif ».15 Cela indique un cas d’affaires solide et immédiat pour l’adoption de l’IA dans les opérations en contact avec la clientèle, motivé par une demande claire des consommateurs pour l’efficacité.

Ericsson et Supermicro ont annoncé une collaboration stratégique en juin 2025 pour accélérer le déploiement de l’IA en périphérie (Edge AI).16 Ce partenariat vise à combiner les plateformes de calcul de Supermicro avec la connectivité réseau 5G d’Ericsson pour offrir des capacités avancées d’Edge AI. Cette solution unifiée est destinée à permettre aux entreprises des secteurs comme le commerce de détail, les usines et les soins de santé de déployer rapidement une infrastructure d’IA là où les technologies filaires ne sont pas une option viable, poussant le traitement de l’IA plus près de la source de données pour les applications en temps réel.16

Alors que l’IA générative a dominé les gains du marché en 2024, le récent lancement du premier ETF américain axé sur la robotique humanoïde et l’identification de l' »IA agentique » comme une tendance majeure pour 2025 par le MIT Sloan Review indiquent clairement un changement significatif dans l’orientation des investissements et du développement. Cela suggère une progression de l’IA qui génère principalement du contenu (texte, images) vers l’IA qui peut interagir avec le monde physique et y effectuer des tâches de manière autonome. Les projections d’une « industrie de plusieurs billions de dollars » pour les robots humanoïdes signalent une nouvelle frontière économique majeure. Cette tendance marque le début d’une intégration plus profonde et plus omniprésente de l’IA dans les environnements physiques, les processus opérationnels et la vie quotidienne, allant au-delà des interfaces purement numériques. Elle stimulera probablement une innovation substantielle dans le matériel (robotique, capteurs), les protocoles de sécurité de l’IA dans le monde réel et l’interaction homme-robot. L’adoption généralisée anticipée des robots humanoïdes (1 milliard d’ici 2050) suggère de profondes perturbations sociétales, y compris des changements significatifs sur le marché du travail par l’automatisation généralisée des tâches physiques, et une redéfinition du travail humain. Cela ouvre également de nouvelles voies pour le capital-risque et l’investissement sur les marchés publics.

La découverte de l’étude Verint selon laquelle l’expérience client (CX) alimentée par l’IA offre une « valeur réelle » et qu’un pourcentage élevé de consommateurs en reconnaissent les avantages met en évidence une maturation cruciale dans l’adoption de l’IA. Les entreprises n’investissent plus dans l’IA uniquement à des fins spéculatives ou expérimentales, mais recherchent de plus en plus des rendements tangibles et mesurables sur leurs investissements. Ce changement pragmatique est en outre souligné par l’observation du MIT Sloan Review selon laquelle, bien que l’IA générative soit omniprésente, « très peu d’entreprises mesurent réellement les gains de productivité avec précision » et qu’elles « doivent mesurer et expérimenter pour en voir les avantages ». Cela indique une pression croissante pour que les solutions d’IA prouvent leur rentabilité. Le cycle initial de battage médiatique autour de l’IA cède la place à une phase plus axée sur les résultats, où les entreprises exigent un retour sur investissement (ROI) clair. Cela entraînera probablement un examen plus approfondi de l’efficacité des projets d’IA, une plus grande concentration sur des cas d’utilisation spécifiques qui offrent une valeur immédiate et quantifiable (comme l’amélioration de l’expérience client), et une poussée pour des métriques et des cadres plus robustes pour évaluer l’impact de l’IA sur la productivité, l’efficacité et les revenus. Les entreprises qui peuvent clairement démontrer et communiquer la valeur réelle de leurs solutions d’IA seront mieux positionnées pour attirer de nouveaux investissements et une adoption généralisée, favorisant une approche plus disciplinée du déploiement de l’IA.

La collaboration stratégique entre Ericsson et Supermicro pour accélérer le déploiement de l’IA en périphérie en combinant les plateformes de calcul avec la connectivité 5G démontre une convergence critique de l’IA avec l’infrastructure réseau avancée et le calcul distribué. Ce mouvement vers le traitement de l’IA à la « périphérie » — plus près de la source de données — répond directement à des défis clés tels que la latence, les limitations de bande passante et la confidentialité des données pour les applications d’IA en temps réel dans divers environnements physiques. Cela est particulièrement crucial pour des applications comme les robots humanoïdes et l’automatisation industrielle où des réponses immédiates sont vitales. Cette tendance suggère que l’avenir de l’IA n’est pas uniquement centralisé dans des centres de données cloud massifs, mais sera de plus en plus distribué, permettant des solutions d’IA plus réactives, localisées et spécialisées. Elle souligne l’importance croissante d’une infrastructure 5G robuste et de capacités de calcul en périphérie avancées en tant qu’éléments fondamentaux pour la prochaine génération d’applications d’IA, en particulier dans l’automatisation industrielle, les villes intelligentes, les systèmes autonomes et les soins de santé. Cela entraînera des investissements significatifs dans l’infrastructure réseau et le matériel de périphérie, créant de nouvelles opportunités de marché et remodelant l’architecture des systèmes d’IA.

Tableau 5 : Principales Applications Émergentes de l’IA et Projections de Marché

Voir Infographie

III. Conclusion

Le paysage américain de l’IA en 2024-2025 se caractérise par une interaction dynamique et souvent tendue entre l’avancement technologique rapide, l’escalade des défis juridiques et éthiques, l’intensification de la concurrence géopolitique et des exigences d’infrastructure significatives. Alors que l’innovation se poursuit à un rythme effréné, en particulier dans des domaines émergents comme la robotique humanoïde et la conceptualisation de l’IA agentique, l’industrie est simultanément aux prises avec les conséquences complexes de sa propre croissance. Cela inclut des litiges de droits d’auteur à enjeux élevés et la prolifération des deepfakes, parallèlement au défi critique de répondre à l’empreinte énergétique massive requise par les centres de données d’IA en plein essor.

Les gouvernements et les organismes de réglementation, bien que souvent en retard, tentent activement d’établir un ordre, en élaborant des cadres pour la gouvernance éthique, en abordant les préoccupations de sécurité nationale liées aux chaînes d’approvisionnement critiques en puces et en explorant de nouveaux paradigmes pour un partage responsable des données. Les principaux acteurs technologiques, comme Apple, naviguent dans cet environnement complexe avec des stratégies qui équilibrent l’innovation avec la qualité et les pressions plus larges du marché.

La tension inhérente entre l’innovation rapide de l’IA et l’impératif d’une gouvernance robuste définira les années à venir, les précédents juridiques et les cadres réglementaires évolutifs façonnant fondamentalement l’environnement opérationnel des entreprises d’IA et influençant leurs modèles commerciaux. La concurrence géopolitique, en particulier entre les États-Unis et la Chine, continuera d’être une force dominante, guidant les décisions stratégiques concernant le transfert de technologie, la résilience de la chaîne d’approvisionnement et l’impératif d’innovation et de capacités de fabrication nationales.

L’impact environnemental de l’IA deviendra une préoccupation de plus en plus critique, nécessitant non seulement le développement de pratiques d’IA durables, mais aussi des investissements substantiels dans l’infrastructure énergétique et une transition vers les sources d’énergie renouvelables pour alimenter les centres de données en pleine croissance. Le passage à une IA plus autonome et incarnée, couplé à une demande croissante de retour sur investissement démontrable et mesurable des investissements en IA, accélérera probablement l’intégration plus profonde de l’IA dans les opérations du monde réel, transformant les industries, redéfinissant la collaboration homme-IA et créant des segments de marché entièrement nouveaux.

En fin de compte, le succès à long terme et l’impact sociétal bénéfique de l’IA dépendront non seulement des percées technologiques continues, mais, de manière cruciale, de la capacité de toutes les parties prenantes — gouvernements, industrie, société civile et universitaires — à aborder collectivement ses profondes implications éthiques, économiques, environnementales et géopolitiques de manière proactive, collaborative et responsable.