Publié le 20 février 2026 à 02h06. Les investissements dans l’intelligence artificielle dépassent désormais les coûts du programme spatial qui a permis à l’homme de fouler la Lune, alimentant une course technologique effrénée entre les États-Unis et la Chine, mais dont les objectifs et les stratégies divergent de plus en plus.
- Les dépenses technologiques liées à l’IA devraient atteindre jusqu’à 700 milliards de dollars (environ 645 milliards d’euros) cette année, presque le double de l’année précédente.
- Si les États-Unis se concentrent sur le développement d’une intelligence artificielle générale (IAG), la Chine privilégie l’application de l’IA pour stimuler sa productivité économique et son impact sur le monde réel.
- Cette divergence stratégique remet en question le récit dominant d’une simple course aux armements entre les deux pays et souligne les risques d’une approche axée sur la compétition à tout prix.
Les investissements dans l’intelligence artificielle ont atteint des niveaux sans précédent, dépassant même les dépenses engagées pour le programme Apollo qui a conduit les premiers hommes sur la Lune. Les prévisions actuelles estiment que les dépenses technologiques dans ce domaine atteindront jusqu’à 700 milliards de dollars (environ 645 milliards d’euros) cette année, une augmentation spectaculaire par rapport à l’année précédente. Cette flambée des investissements est en partie motivée par la conviction, partagée par les investisseurs et les décideurs politiques américains, de la nécessité de « devancer la Chine » dans ce domaine stratégique.
Longtemps perçue comme une rivalité à somme nulle, le développement de l’IA est souvent présenté comme une course aux armements technologique entre les États-Unis et la Chine, une compétition où la vitesse, la symétrie et un objectif commun sont mis en avant. Cependant, une analyse plus approfondie révèle que les deux pays ne poursuivent pas la même ligne d’arrivée.
Selon Selina Xu, qui dirige la recherche sur la politique chinoise et l’IA pour l’investisseur technologique et philanthrope Éric Schmidt, les stratégies des deux nations divergent considérablement :
« Les États-Unis redoublent d’efforts pour poursuivre l’intelligence artificielle générale (IAG), tandis que pour la Chine, il s’agit davantage de stimuler la productivité économique et l’impact sur le monde réel. »
Regrouper les États-Unis et la Chine sur un même tableau de bord de l’IA n’est pas seulement inexact, cela peut avoir des conséquences néfastes sur les décisions politiques et commerciales.
« Une course aux armements peut devenir une prophétie auto-réalisatrice »,
avertit Selina Xu.
« Si les entreprises et les gouvernements adoptent tous une mentalité de ‘nivellement par le bas’, ils éviteront les garde-fous de sécurité et de sûreté nécessaires dans le seul but d’être en avance. Cela augmente le risque de crises liées à l’IA. »
Comme l’apprentissage automatique (machine learning) a progressé dans les années 2010, des personnalités publiques éminentes telles que Stephen Hawking et Elon Musk avaient mis en garde contre l’impossibilité de séparer le potentiel général de l’IA de ses implications militaires et économiques, faisant écho aux cadres de concurrence stratégique de l’époque de la guerre froide. Karson Elmgren, chercheur chinois à l’Institut pour la politique et la stratégie de l’IA , nuance cette vision :
« Une course aux armements est une manière facile d’envisager cette situation, même si elle n’est pas tout à fait correcte. »
Il souligne que les laboratoires, les investisseurs et les médias privilégient des mesures de progrès simples et comparables, comme des modèles plus grands et une puissance de calcul accrue, ce qui renforce le cadre de la course aux armements.
L’intelligence artificielle générale est souvent présentée comme la « ligne d’arrivée » implicite de cette course. Cependant, l’émergence d’une superintelligence soulève des questions fondamentales sur le contrôle et les objectifs.
« Si la superintelligence devait émerger dans un pays particulier, rien ne garantit que les intérêts de ce pays l’emporteront »,
explique Graham Webster, chercheur à l’Université de Stanford .
De plus, l’hypothèse d’une ligne d’arrivée AGI suppose que les États-Unis et la Chine optimisent tous deux cet objectif et y consacrent la majorité de leurs ressources, ce qui n’est pas le cas compte tenu de leurs contextes économiques différents.
Après des décennies de croissance rapide, la Chine est confrontée à un ralentissement économique lié à des problèmes immobiliers, au crédit et au chômage des jeunes. Dans ce contexte, les dirigeants chinois cherchent un nouveau moteur de croissance et voient dans l’IA un potentiel considérable.
Pékin privilégie l’application de l’IA pour améliorer la productivité dans des secteurs clés tels que la santé, l’énergie et l’agriculture. Liang Zheng, chercheur en politique de l’IA à l’Université Tsinghua , souligne :
« En Chine, nous définissons l’IA comme un moyen d’améliorer l’industrie existante. La première priorité est de l’utiliser au profit des gens ordinaires. »
L’Initiative IA Plus encourage l’intégration de l’IA dans la fabrication, la logistique, la finance et les services publics.
Les investissements chinois se concentrent sur l’amélioration de l’efficacité et la modernisation industrielle. Les constructeurs automobiles ont massivement adopté des robots intelligents dans des « usines sombres » avec une intervention humaine minimale. En 2024, la Chine comptait environ cinq fois plus de robots d’usine que les États-Unis. La vision par ordinateur et les logiciels prédictifs optimisent la production et la maintenance. L’IA est également utilisée dans l’agriculture pour conseiller les agriculteurs sur la sélection des cultures et la lutte antiparasitaire.
Dans le domaine de la santé, l’IA facilite le tri des patients, l’interprétation des images médicales et les diagnostics. Tsinghua pilote même un « hôpital IA » où les médecins travaillent aux côtés d’assistants cliniques virtuels.
Aux États-Unis, l’IA est également intégrée dans divers secteurs, mais l’accent est mis sur les applications orientées services et basées sur les données, tirant parti des grands modèles de langage (LLM) pour automatiser la communication et gérer les données non structurées. Les banques utilisent des assistants basés sur LLM pour aider les clients à gérer leurs comptes, tandis que les professionnels de la santé utilisent l’IA pour extraire des informations des dossiers médicaux.
Selon Karson Elmgren, les LLM s’adaptent naturellement davantage à l’économie américaine basée sur le secteur des services qu’à l’économie manufacturière chinoise.
La concurrence entre les États-Unis et la Chine est particulièrement forte dans le domaine des puces sous-jacentes à l’IA, les deux pays cherchant à sécuriser leurs chaînes d’approvisionnement pour des raisons de sécurité nationale, comme l’illustrent les récentes disputes concernant les droits de douane et le contrôle des exportations. Les applications militaires de l’IA constituent également un domaine de concurrence important, les deux gouvernements cherchant à améliorer la prise de décision, le renseignement et l’autonomie de leurs systèmes d’armes.
Malgré ces tensions, la coopération entre les entreprises américaines et chinoises persiste, malgré une lente tendance au découplage des deux économies. Selina Xu estime qu’une coopération accrue, encadrée par des règles claires, pourrait être bénéfique pour tous :
« Pour construire une IA plus sûre et plus fiable, il faut que les laboratoires et les décideurs politiques américains et chinois se parlent, parviennent à un consensus sur ce qui est interdit, puis rivalisent dans ces limites. »