Le report de certaines échéances de l’AI Act était présenté comme un ajustement pragmatique. Pour Numspot, il pourrait aussi renforcer, au moins temporairement, la position des grands fournisseurs cloud américains. Alexis Gendronneau, directeur Data & IA, revient sur les effets concrets observés côté entreprises, entre souveraineté, arbitrages techniques et dépendance stratégique.
SNC : Le report de certaines échéances a été présenté comme un ajustement pragmatique. Concrètement, qu’est-ce que ça change aujourd’hui pour les entreprises européennes ?
A. G. : Ce report, c’est quelque chose que je comprends parce qu’on a quand même un manque de maturité technique pour être capable de mettre en place toutes les mesures nécessaires afin de contrôler efficacement l’exploitation de l’IA à l’échelle européenne.
Mais l’impact, c’est que ça laisse un terrain de jeu substantiel à des hyperscalers américains qui sont déjà surreprésentés. Ils ont une chaîne d’adoption, c’est-à-dire qu’ils vont donner des licences aux étudiants pour qu’ils utilisent leurs outils très tôt, ou donner des crédits aux jeunes entreprises pour qu’elles développent leurs systèmes dans leurs environnements. Ils ont un système de captation qui est très efficace, avec des moyens énormes.
Le fait d’avoir repoussé l’application technique laisse le temps de capter le marché, alors que le marché de l’IA est en structuration et que les entreprises sont en train de faire leurs choix.
Vous évoquez un déséquilibre au profit de ces acteurs. Comment cela se matérialise concrètement ?
A. G. : Le déséquilibre existe déjà. Aujourd’hui, les entreprises se dotent de leurs systèmes d’IA et elles sont en pleine réflexion : est-ce que je vais chercher des solutions souveraines, est-ce que je vais déployer moi-même, ou est-ce que je vais prendre des solutions dans le cloud, notamment chez des hyperscalers, parce que ça a l’air moins cher. Le report joue le jeu du temps.
Il y a aussi des mécaniques avec des structures de droit européen, mais qui portent leurs logiciels. Ce sont des ponts entre des systèmes censés être souverains et des systèmes hyperscalers, ce qui entretient une forme de dépendance.
Ce report risque-t-il d’encourager certaines entreprises à ralentir leurs efforts de mise en conformité ?
A. G. : Dans notre écosystème, l’effort de conformité est à son maximum. Il y a une vraie prise de conscience sur le marché, avec des entreprises très concernées par les enjeux de souveraineté. Le frein, c’est plutôt la capacité à investir pour absorber le coût de transition. Les motivations n’ont pas changé, il y a juste moins de degré d’urgence pour certaines.
Sur les sujets de souveraineté, ce report fragilise-t-il la dynamique européenne autour de l’IA de confiance ?
A. G. : C’est plus nuancé. On n’est pas dans la catastrophe. La prise de conscience a été faite, notamment dans un contexte géopolitique qui a accéléré les choses. Le fait d’avoir repoussé la législation n’a pas eu un impact si fort que ça sur les décisions en faveur de la souveraineté. Mais ça joue quand même le jeu des acteurs étrangers, parce que ce sont eux qui doivent faire l’effort de conformité.
Pour une entreprise aujourd’hui, quel est le vrai risque à attendre avant de se mettre en conformité ?
A. G. : Le risque n’est pas vraiment juridique ou réputationnel. Le vrai risque, c’est un risque stratégique. Le modèle de l’IA en SaaS, on a encore peu de recul dessus. On maîtrise mal les effets de bord à moyen terme. Vous pouvez vous retrouver, dans cinq ou dix ans, avec 80 % de votre feuille de route qui dépend d’un écosystème, et là vous êtes trop engagé. C’est un peu ce qui s’est passé avec les data lakes. Les entreprises avaient cinq ans d’investissement, et les coûts de migration sont devenus rédhibitoires.
Que devraient faire dès maintenant les DSI et responsables data/IA, malgré ce report ?
A. G. : Ils devraient se poser la question de manière approfondie d’un déploiement souverain. Ce n’est pas qu’une question de coût. Aujourd’hui, on ne connaît pas les coûts de l’IA de demain. Il faut construire une stratégie, acquérir une culture, travailler sur les données, la sécurité, les interconnexions. Soit on ne le fait pas et on s’expose à un risque critique, soit on choisit des environnements souverains et on évolue en toute sérénité dans cette vague de l’IA.
