Depuis longtemps, la Chine et les USA s’affrontent sur de nombreux terrains. Aujourd’hui, c’est sur les questions d’intelligence artificielle (IA) que les deux titans se confrontent. Le bras de fer initié par Donald Trump en 2025 sur les droits de douane l’illustre bien. Et les conséquences continuent, quant à elles, à se faire ressentir.
Deux visions, deux stratégies, un objectif…
Si les Etats unis et la Chine sont animés par deux philosophies différentes de l’IA, les deux superpuissances poursuivent néanmoins un même objectif : dominer la technologie qu’ils considèrent comme ayant le potentiel réel d’enclencher une nouvelle révolution industrielle globale.
Côté américain, la stratégie consiste à préserver une avance technologique en maitrisant les composantes de la chaîne de valeur du secteur de l’IA. En resserrant l’étau sur les exportations vers la Chine des puces GPU Nvidia H200, l’administration américaine ne poursuit pas d’autre objectif. Pour certains, l’approche américaine s’apparente bien plus à un verrouillage du secteur qu’à une simple « maîtrise » de la technologie.
Face à ce quasi-blocus américain, la Chine est confortée dans sa quête d’autonomie technologique. Cette stratégie conduit à un effort massif de substitution domestique, comme l’illustre par exemple la présentation de DeepSeek-R1 en janvier 2025. Le modèle chinois d’IA cherche en effet à concurrencer directement OpenAI, Meta ou d’autres acteurs américains du secteur. Avec toutefois une différence : le modèle R1 de DeepSeek est, pour sa part, proposé en open source. En d’autres termes, le modèle chinois est offert à la libre disposition de tous celles et ceux qui souhaitent l’intégrer dans le développement de nouvelles solutions informatique reposant sur l’IA.
Ce point est loin d’être anecdotique. Il reflète plus largement deux visions du monde numérique.
D’un côté, une architecture dominée par de grands et puissants acteurs privés ou cotés. La vision américaine s’appuie sur des capacités d’investissement fournies par les secteurs du capital risque et du Private Equity, elles-mêmes relayées aux Etats-Unis par le Nasdaq. Ces ressources financières permettent des investissements massifs essentiels dans cette course à l’avance technologique. La rentabilité des GAFAM – ou autres entreprises du secteur – générant un niveau élevé de cash-flow est aussi une source importante de capacité d’investissements. À cela s’ajoute la politique de l’administration américaine, visant à contrôler les exportations et importations dans ce domaine stratégique, et stimulant ainsi encore davantage cet écosystème. Il apparait ainsi très clairement que la vision américaine est centrée sur l’investissement privé ou coté et soutenu par une politique gouvernementale de contrôle.
L’approche chinoise de l’IA repose davantage sur un socle de données massif, produit par une population de 1,4 milliard d’habitants. Ce grand volume de données représente en effet une source d’apprentissage sans égale pour les modèles chinois face aux Etats Unis. C’est la disponibilité d’une quantité massive de données qui rend les puces et infrastructures de data centers véritablement utiles.
Forte de cet avantage structurel, la Chine – par le biais de son plan stratégique « Made in China 2025 » – investit également grandement dans des entreprises locales ayant déjà prouvé leur capacité à faire « pivoter » leurs modèles. Des groupes tels que Tencent et Alibaba ont notamment diversifié leurs activités originelles, prenant ainsi le tournant de l’IA et menant la concurrence rude aux américains.
La Chine affiche très nettement la place forte qu’elle entend occuper en termes d’innovation. Elle a par exemple déposé 1,8 million de brevets en 2024 alors que, sur la même période, les Etats-Unis n’en déposaient que 501 000 et l’Allemagne 135 000 (source : Office Mondial de la Propriété Intellectuelle). Son industrie se développe de manière spectaculaire dans les domaines en forte croissance tels que l’intelligence artificielle, comme le montre son agent conversationnel DeepSeek dévoilé au premier trimestre 2025.
… et un risque commun
Derrière chaque requête vers un modèle d’intelligence artificielle, qu’il soit chinois ou américain, se cachent des transferts de données vers des data centers particulièrement énergivores fonctionnant 24h sur 24.
La phase d’entrainement d’un grand modèle tel que GPT-4 génère une consommation électrique équivalente à celle d’environ 5000 foyers français par an. Une fois mis à disposition des utilisateurs (phase d’inférence), c’est 10 à 20 fois plus. L’Agence Internationale de l’Energie estime que la consommation d’électricité liée à l’utilisation de l’IA et des cryptomonnaies devrait atteindre cette année 1000 TWh – soit l’équivalent de la consommation annuelle du Japon.
Dans ce contexte, comment continuer à accompagner le développement de l’intelligence artificielle ?
Aux USA, la capacité à alimenter en électricité la demande croissante de l’IA est questionnable d’une côte à l’autre. A l’Est, Microsoft a signé un accord avec Constellation Energy pour la remise en exploitation de la centrale nucléaire de Three Mile Island, fermée en 2019. Ceci devrait lui permettre de répondre à ses besoins accrus en électricité. En Californie, berceau de l’innovation technologique du pays, les paralysies électriques régulières auxquelles la région est confrontée soulignent la fragilité plus générale des Etats Unis à se donner le moyen de ses ambitions.
De son côté, la Chine s’est engagée à atteindre la neutralité carbone en 2060. La part du charbon dans la production électrique chinoise dépasse encore aujourd’hui les 50 %, et les ambitions IA du pays risquent de contraindre les objectifs de durabilité nationaux. Comment alors le pays peut-il véritablement conjuguer développement des infrastructures en IA et l’objectif étatique de neutralité carbone ?
Ironiquement, c’est peut-être l’IA qui permettra de résoudre ce paradoxe.
Article rédigé par Pascal Le Coz, Directeur Général Adjoint
Achevé de rédiger le 23/01/2026.
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