L’ascension fulgurante de l’intelligence artificielle tient autant aux montants investis qu’au modèle économique dans lequel s’inscrivent ces investissements. D’un côté, les États-Unis s’appuient sur une culture du risque, avec une capacité à développer rapidement talents et infrastructures. De l’autre, l’Union européenne organise ses efforts autour de la recherche et de la gouvernance, avec un rôle public plus proéminent et une fragmentation institutionnelle. Comprendre ces différences structurelles est indispensable pour anticiper l’impact économique et social de l’IA. 

Les données récentes de l’OCDE et de la Federal Reserve (FeD) offrent une base robuste pour comparer les trajectoires. L’OCDE estime l’investissement en IA total de l’UE27 à environ 257 Mds € en 2023, dont 73 % provient du privé (188 Mds €) et 27 % du public (69 Mds €), notamment concentré sur les compétences et les équipements.

Côté États-Unis, l’OCDE chiffre à 314 Mds € d’investissement dans l’IA en 2023, tandis que la Fed rappelle que les investissements privés cumulés 2013–2024 dépassent 470 Mds $, illustrant l’avance américaine sur l’ensemble du cycle d’innovation.

États-Unis : une culture économique « market-driven » qui accélère l’IA

Les États-Unis concentrent l’essentiel du capital-risque et des investissements privés en IA, avec une grande profondeur du capital privé. Le cumul privé dépasse 470 Mds $ (2013-2024), avec une avance nette dans l’infrastructure IA, la recherche et la gestion des données. La concentration des savoirs et des infrastructures, liée à la puissance financière des corporations américaines, favorise l’innovation et crée un avantage cumulatif, ce que n’offrent pas – dans une telle mesure – les États européens

Sur l’axe R&D, la part privée dépasse 70 % aux États-Unis (74 % contre 26 % public), confirmant une domination du financement d’entreprise y compris dans les dépenses les plus risquées. De plus, l’investissement américain reste multi-sectoriel (IT, santé, finance, marketing), ce qui diversifie les cas d’usage et renforce la domination des acteurs américains. La logique américaine maximise la vitesse d’allocation du capital vers les projets IA, au prix d’une tolérance au risque élevée et d’une concentration autour d’acteurs dominants.

Europe : un modèle plus étatique, prudent … et fragmenté

L’UE27 a investi 257 Mds € en 2023, mais avec un équilibre institutionnel qui consacre une place centrale à la recherche, aux compétences (41 %) et aux équipements (37 %). Le privé reste majoritaire (73 %), toutefois la stratégie est co-définie par les politiques publiques et les programmes européens. L’hétérogénéité et la fragmentation de l’Union européenne (27 pays, avec des marchés, politiques et maturités variées) freinent les économies d’échelle et compliquent l’alignement rapide des investissements (data-center, cloud,…).

Cette différence s’observe concrètement dans les montants investis en recherche et développement, qui étaient près de 3 fois plus élevés aux États-Unis (90 Mds €) que dans l’Union européenne (33 Mds €). L’Europe mise sur la gouvernance, la prudence et la compréhension; une stratégie défavorable sur le court terme ayant un coût d’agilité et de vitesse d’industrialisation, mais potentiellement plus résiliente en cas de cycles défavorables. 

Comment la culture d’investissement façonne la domination technologique

Un écosystème privé dominant conduit à embrasser des paris technologiques, accélérant le cercle vertueux capital-innovation-marché. À l’inverse, un modèle plus étatique internalise prendra davantage en compte les externalités sociales (formation, inclusion, sécurité), au prix d’un horizon de valorisation plus long. La concentration des investissements et des talents dans un pôle américain (Bay Area) renforce la domination par économies d’échelle et data network effect.

L’OCDE note des écarts d’un ordre de grandeur entre les premiers et seconds rangs sur R&D et Data & equipment. Les États-Unis transforment plus vite les idées en business, alors que l’UE priorise la structuration (réglementation, éducation) qui porte ses fruits de façon plus diffuse et différée. L’avance américaine est tangible (montants, valorisation des entreprises, …), mais l’Europe construit une base de long terme (workforce, standards) qui peut sécuriser une création de valeur soutenable. La “domination” des États-Unis tient autant à la quantité d’investissement qu’au design institutionnel qui permet d’industrialiser très vite.

Une domination… plus vulnérable qu’il n’y paraît

Cependant, ce modèle massivement privé pourrait se trouver en difficulté si les gains promis tardent à arriver. L’ampleur du pari (data centers, cloud, R&D, …) peut devenir un levier de fragilité. Dans un contexte où les taux directeurs restent élevés et le delta entre revenus et valorisations peine à se combler, la trajectoire d’investissement américaine pourrait se heurter à ses propres limites.

Avec près de 90 Mds € alloués aux activités de R&D en 2023, l’ajustement pourrait être brutal sur les segments les plus capitalistiques en cas de déception tant technique qu’économique. À cela s’ajoutent des contraintes énergétiques : la Fed souligne que les data centers US représentent environ 8,9 % de la consommation énergétique moyenne (contre 4,8 % en UE).

La trajectoire de puissance nécessaire pour soutenir l’IA n’est pas garantie, ce qui peut freiner ou renchérir l’expansion. Si le cycle se retourne, l’Europe peut capitaliser sur ses atouts structurels (compétences, data de qualité, standards, efficacité énergétique) pour accélérer des créneaux différenciants (edge AI, IA de confiance, secteurs régulés). La « vitesse » américaine est un avantage… mais aussi un amplificateur de risques. L’UE doit exploiter cet interstice pour accélérer sur des positions fortes.

Des stratégies divergentes, une convergence nécessaire

La question n’est pas “qui dépense le plus”, mais comment et pour quoi faire. Les États-Unis dominent l’IA car leur modèle d’investissement – contemporainement tiré par le privé – transforme rapidement le capital en capacité productive. L’Europe, elle, s’emploie à poser des fondamentaux (compétences, données, normes) capables d’ancrer une valeur durable, mais qui exigent temps et coordination. La trajectoire américaine, plus rapide, est aussi plus réactive au cycle ; la trajectoire européenne, plus lente, pourrait se révéler plus robuste si l’IA traverse une phase de désillusion ou d’ajustement énergétique.

Pour les décideurs publics et privés, l’enjeu consiste à hybrider ces qualités : combiner discipline capitalistique et scalability. C’est à cette condition que l’IA passera du pari à la productivité, sans brûler inutilement capital, talents et kilowatts.