Bonjour à toutes et tous,

Dans cette newsletter, vous trouverez un seul article sur la chaîne de valeur de l’IA et une évaluation de quelques pays en 2025 et une projection en 2030.

Bonne lecture.

Stéphane

La chaine de valeur de l’IA en 2025

Voici le décor. L’IA est une chaîne industrielle qui tourne jour et nuit. On y met du capital, on y branche des mégawatts, on y fait circuler des bits à 800 G et l’on attend une seule chose à la sortie, de la qualité qui tient la route. Chaque maillon pousse ou freine le voisin. La Finance décide de la taille des clusters et du rythme des itérations. La RH recrute les cerveaux capables d’extraire des points de précision sans faire exploser la facture. L’Énergie fournit l’oxygène électrique. Les Réseaux ouvrent ou étranglent les débits. La Législation trace les lignes blanches qui évitent les sorties de route. Les Algorithmes choisissent les architectures qui tiennent sous charge. Le Computing donne le muscle et la Data apporte la matière première.

Finance

En 2025 l’IA attire l’argent comme un super aimant. Le capital-risque GenAI atteint 49,2 milliards de dollars au premier semestre et dépasse déjà le total de 2024 selon EY. Les équipes M&A (Fusion & Acquisition) et les fonds de croissance gardent la priorité aux dossiers IA malgré la volatilité macro. Les centres de données IA deviennent une classe d’actifs à part entière. Le marché pèse environ 17,5 milliards en 2025 et vise près de 166 milliards d’ici 2034. Les commandes Blackwell (meilleures puces de NVDIA) tirent les capex et NVIDIA dépasse les 4 000 milliards de dollar de capitalisation. Les règles d’export remodèlent les flux financiers internationaux avec des licences américaines et des accords bilatéraux. Les levées de fonds récentes donnent le tempo. Plusieurs levées au-delà du milliard pour des acteurs AI et 100 milliards annoncés de NVDIA dans OpenAI. Meta qui va seule investir 600 milliards sur l’IA, … Les 2tats ne peuvent plus suivrent.

Le coût des talents grimpe et dévore momentanément le compte de résultat. Salaires. Relocation. Immigration. Axis Intelligence parle d’un effet massif. La vraie décision reste simple : construire, s’associer et louer. Le ROI IA commence souvent par un achat compulsif de GPU puis un audit serré de la facture d’électricité.

RH et talents

La pénurie est réelle pour des talents bien particuliers mixant mathématiques, IA, cybersécurité, métiers, … Les stars sont payées et recrutées au mêmes conditions que des joueurs de football de clubs prestigieux. 200 millions de dollars pour recruter 18 personnes. Merci Mark Zuckerberg ! La chasse est ouverte partout et sans limite si ce n’est quelques lois sur l’immigration. La politique migratoire prend rang de facteur stratégique. H 1B côté États Unis. Nouveaux visas côté Chine La domination future passe par là. Dans cette marée, la formation devient kit de survie. Le risque dépasse le simple recrutement. Un départ sur une niche recherchée peut décaler une feuille de route de plusieurs mois. La pérennité de cette starification est discutable. Plus de 90% des tâches d’un mathématicien et 77% de celles d’un data scientist sont déjà réalisables par de l’IA selon Microsoft. Alors demain.

En 2025 les États Unis annoncent une redevance de cent mille dollars par nouvelle demande H 1B. Le coût bouleverse l’économie du recrutement international. Les secteurs éducation santé et tech protestent et des recours sont déposés. De grands acteurs tels que Nvidia expliquent qu’ils paieront pour continuer à attirer les meilleurs mais soulignent l’effet d’éviction sur les startups. D’autres recherchent des voies légales comme de délocaliser leur R&D pour réduire l’impact. En parallèle la Chine ouvre un visa K destiné aux jeunes talents STEM avec une promesse de procédures plus souples. Pour un DRH global la conséquence est claire. Modéliser le coût complet d’un recrutement international avec frais délais et risque politique. Diversifier les bassins avec le Canada , l’Union européenne et l’Asie. Sécuriser la conformité pour éviter les mauvaises surprises. Effets collatéraux observés : hausse des packages de rétention, développement de campus distants., … Le vrai choix stratégique se lit sans fard. : payer plus pour centraliser le talent aux États Unis avec un écosystème unique ou déployer là où l’ouverture réglementaire reste favorable comme en Chine et dans l’Union Européenne ou ailleurs.

Énergie

Sous les modèles, une mer de kilowattheures. On évoque un facteur dix pour la demande d’ici 2030, tout en rappelant que la part resterait sous 4 à 5 pour cent de la consommation mondiale en 2040. L’IA adopte une allure d’industrie lourde avec GPU ou TPU (voir encadré), refroidissement liquide, contrats d’achat d’électricité à long terme. Certains osent des scénarios spatiaux avec des giga centres en orbite et profiter des photons en profusion là-haut.
Sur terre, la vérité se montre plus prosaïque. Le premier critère devient local. Des mégawatts disponibles, des délais de raccordement et des permis qui ne traînent pas. Les modèles mangent des données et boivent des kilowattheures, reste à les sevrer sans les affamer.

GPU — Graphics Processing Unit

Pensés pour le calcul massivement parallèle comme la 3D, les GPU excellent sur les tâches à beaucoup d’opérations répétitives. Cette architecture a fait leur gloire dans le jeu vidéo puis a propulsé l’IA moderne : entraînement de réseaux profonds, inférence de LLM, vision, etc. Les supercalculateurs comme s’appuient largement sur des GPU. La flambée de la demande IA a transformé NVIDIA en géant boursier.

TPU — Tensor Processing Unit

Créées par Google, les TPU sont des accélérateurs dédiés au calcul tensoriel (matrices, convolutions), cœur battant du deep learning. Leur force : des blocs matériels optimisés et une pile logicielle intégrée. Résultat : débits élevés et efficacité énergétique souvent supérieure aux GPU pour des charges bien adaptées (entraînement/inférence).

LPU — Language Processing Unit & le mythe « liquid »

Chez Groq (ex-Googlers), LPU signifie Language Processing Unit : une architecture pensée pour l’inférence de modèles de langage à très faible latence (token-per-second comme métrique reine). Ce n’est pas une puce « liquide ». L’idée « Liquid Processing Unit » (calcul dans des fluides) existe en recherche mais n’est pas une alternative déployée à l’échelle aujourd’hui. Traduction : l’LPU de Groq vise la vitesse et la prévisibilité en production (chat temps réel, agents interactifs), tandis que les approches « liquides » restent au laboratoire.

En résumé

• GPU : standard de l’IA moderne, ultra-polyvalent, roi du parallélisme. Idéal pour entraîner et servir des LLM — la « valeur sûre ».

• TPU : accélérateur spécialisé deep learning, souvent plus efficace que le GPU sur des workloads bien alignés (stack Google).

• LPU (Groq) : architecture orientée inférence langage, optimisée latence/débit pour le temps réel.

• « Liquid » : intéressant en recherche, mais pas une techno industrielle prête à remplacer GPU/TPU aujourd’hui.

Réseaux

Un cluster IA ne vaut que par les routes qui l’irriguent. Le réseau ne se contente plus d’acheminer des paquets. Il co dessine le cluster. Latence et gigue influencent autant la qualité d’entraînement que l’expérience d’inférence. La télémétrie par flux se généralise. Des mécanismes de contrôle de congestion sensibles aux charges IA deviennent une norme. On observe le retour de l’edge (local à la place d’une centralité via le cloud) et du near edge. Ce choix est dicté par la latence et par la souveraineté.
Une surprise attend parfois les comités budgétaires. Le prix des optiques et des switches pèse presque autant que certaines lames GPU. En 2025, l’interconnexion joue le goulot caché des promesses de l’IA en temps réel.

Législation

Le Parlement européen confirme un déploiement progressif de l’AI Act avec encore des standards et des codes à venir. L’export de puces et d’interconnexions impose des cartes régionales. A minima, les obligations de base pour gérer les risques devraient être  la transparence, la gouvernance et la documentation.
Le mouvement migratoire ajoute une tension. Cent mille dollars par nouvelle demande H 1B(visa payant pour des profils stratégiques) aux États Unis. La Chine lance un visa K gratuit pour attirer les jeunes talents. Pour une entreprise, la traduction est limpide. Conformité et mobilité deviennent deux leviers de compétitivité. Les juristes rejoignent les revues d’architecture, les équipes data déploient des catalogues traçables et des systèmes de consentement opposables. Les audits s’invitent dans les comités de direction et, chose étonnante, accélèrent parfois la mise en production parce que le dossier tient mieux la route.

Algorithmes

Après l’ivresse du toujours plus, 2025 voit poindre la sobriété calculée. Mixture d’expertise, de distillation et de quantification (En traitement des signaux, la quantification est le procédé qui permet d'approcher un signal continu par les valeurs d'un ensemble discret d'assez petite taille. On parle aussi de quantification pour approcher un signal à valeurs dans un ensemble discret de grande taille par un ensemble plus restreint). L’objectif reste clair. Une précision robuste avec une latence soutenable et une facture qui ne bascule pas la société mère en mode panique. Les modèles deviennent des mécanos. Le Parlement européen rappelle que droit d’auteur et sécurité font désormais partie du cahier des charges.

Computing

Il existe un consensus sur une hausse supérieure à 70 pour cent de 2024 à 2025 et au passage d’une part massive captée par Nvidia (80%). Les Emirats Arabes Unis et l’Arabie Saoudite ont obtenu le droit d’acheter les meilleures puces Nvidia contre des investissements massifs aux USA. Trump a dealé. L’endroit idéal pour ces temples du calcul ? Deux contraintes simples : énergie abordable et réseau digne de ce nom.
La finance invente de nouveaux outils comme le leasing de GPU.

Data

Le monde déborde avec environ 181 zettaoctets en 2025, dont 90 pour cent non structurés mais attention la valeur vient moins de la masse que de la qualité. On nettoie, on dédouble, on documente. Le Parlement européen enfonce le clou avec des exigences de lignage, de droits et de consentement. Le RAG (IA avec vos propres données) transforme la dette documentaire en ressource. Il injecte la bonne pièce à la bonne seconde et allège l’inférence.
Un cas classique pour illustrer. Une banque qui cartographie ses trois millions de documents et marque chaque droit d’usage voit son audit se réduire de moitié et le taux d’hallucination de son assistant interne reculer d’un tiers. Sans données sûres, l’algorithme se met à rimer. Joli certes, mais inutilisable dans un tableau de bord financier.

Qualité

La qualité tient lieu de verdict. Précision, robustesse, sécurité, conformité, coût et expérience. Tout se multiplie. Mauvaise donnée et tout casse. Peu de watts et la latence explose. Les tableaux de bord 2025 se modernisent : taux d’hallucination, énergie par token, p95 de latence, dérive, posture de sécurité, …. La mesure se fait en production avec une observabilité continue. Les contrats incluent des engagements sérieux.

Comment tout s’emboîte ?

De la finance vers le computing

L’argent trace la taille du cluster et la vitesse des itérations. On observe des levées de fonds qui financent des câbles, des cuves d’immersion et des lignes aériennes de puissance. La structure du financement entraîne le mode d’accès. Achat pour contrôler, location pour respirer et cloud réservé pour s’étendre vite. Les régimes d’export décrits ajoutent des coûts de conformité et parfois des duplications régionales. Une medtech qui lève 300 millions alloue soixante pour cent au calcul et au réseau. Elle met 1536 GPU en service en quatre mois et divise par trois le prix de l’itération d’apprentissage. Sans finance, rien de possible.

Des RH vers l’algo

La qualité d’un modèle suit la qualité du collectif. Les spécialistes constatent que leurs salaires sont en forte hausse. Une équipe qui remplace un prétraitement brut par un tri statistique ciblé gagne près de trente pour cent sur la durée d’entraînement. Trois mainteneurs open source recrutés en interne effacent une dette technique d’un semestre. Le talent ne coûte pas seulement cher. Il rapporte du temps.

De l’énergie vers le computing

La physique tranche sans politesse. Le mégawatt disponible fixe le plafond. Les contrats d’achat d’électricité lissent les aléas. Sans mégawatts, pas de mégamodèles. Cette phrase ne s’incline devant aucune mode.

De l’énergie vers la data

Les pipelines consomment eux aussi. Les équipes déplacent ces tâches vers des créneaux moins chers et vers des sites au plus favorables. De nouveaux indicateurs suivent comme le kilowattheure par gigaoctet. Un dé doublonnage bien mené retire douze pour cent d’items et raccourcit l’entraînement suivant de vingt heures. L’économie commence par le ménage.

Des réseaux vers la data

Sans 400 ou 800 G, le pipeline cale. Le WAN (un WAN (Wide Area Network, ou réseau étendu) est un réseau couvrant une zone géographique de grande envergure. Votre modem envoie et reçoit des informations depuis et vers Internet via son port WAN.) inter sites et la trame interne gouvernent le temps des processus. Des contrôles de congestion sensibles aux charges IA évitent des goulots invisibles. Un pré cache au pied des GPU fait gagner plus de vingt pour cent sur l’ingestion. Un câble bien choisi équivaut parfois à une rangée de GPU.

Des réseaux vers la qualité

Les architectures edge redonnent une sensation de temps réel sur le terrain. Une enseigne qui place un micro edge à quelques dizaines de millisecondes de ses magasins passe de 1,1 seconde à 420 millisecondes au p95. Les ventes assistées montent. Les re tentatives chutent. La qualité prend une forme tangible.

De la législation vers la data

Le Parlement européen exige transparence et gouvernance. Les entreprises déploient des catalogues et des systèmes de consentement. Le coût de conformité grimpe, la propreté des corpus aussi. Une insurtech qui trace chaque document répond deux fois plus vite aux demandes d’accès. Effet collatéral bienvenu. Le débogage s’accélère parce que l’on sait d’où vient l’embarras.

De la législation vers la qualité

Le droit redéfinit la notion de qualité. Sécurité, non discrimination et explicabilité selon l’usage. Les audits deviennent réguliers. Un assistant IA d’investissement qui accepte un audit externe trimestriel voit les escalades chuter et les cycles de signature se resserrer. Le juridique ajuste à la place de fermer les portes.

De la data vers la qualité

Garbage in, garbage out. La formule n’a pas pris une ride. Plaidons pour la qualité plutôt que la masse. Le RAG avec corpus propriétaires ajoute de la pertinence sans gonfler les paramètres. Le lignage clair simplifie la conformité, estime le Parlement européen.

Le maillon discret entre computing et data

Des zettaoctets partout. La bande passante ferme la fenêtre d’entraînement si elle ne suit pas. Optimiser d’un côté et oublier l’autre revient à tirer sur une porte encore verrouillée.

Nous avançons dans une époque de branchements et d’arbitrages : argent, talent, mégawatts, fibres, lois et algorithmes. Chaque fil touche l’autre. le Parlement européen et leurs pairs tentent de dessiner une mécanique. Bien réglée, elle donne des outils utiles, sobres et fiables. Mal accordée, elle disperse de la chaleur et de la défiance. À nous d’en faire une industrie qui pense autant à l’humanité qu’à la performance.

Je me suis livré à une évaluation des différentes composantes pour différents pays/régions en 2025 et en 2030. Cette évaluation est issue de nombreuses données et lectures mais reste en grande partie subjective.

USA
Le pays garde la première marche sur le compute. Les parcs GPU haut de gamme sortent vite grâce à un mix colocation et cloud réservé. L’énergie reste solide grâce au gaz texan et aux PPA (Power Purchase Agreement) solaires qui verrouillent le coût. Les données progressent de 3 vers 4 grâce aux corpus propriétaires comme la santé, la finance et la défense. Les algorithmes montent de quatre vers cinq avec un triangle universités laboratoires et géants du cloud. Les talents sont notés 3 puis ? du fait de la politique migratoire et de la qualité de l’enseignement. La redevance H1B et les salaires très élevés créent des trous d’air. La finance reste au plus haut ce qui soutient la cadence des méga levées de fonds.

Chine
La donnée atteint déjà 4 puis augmentera vers plus grâce à des plateformes locales et à de grands corpus publics. La Chine est le pays le plus digitalisé au monde. Le compute part de 3 et grimpe si l’accès aux puces haut de gamme s’assouplit ou si les acteurs chinois développent l’équivalent ou identifient de nouvelles technologies. En octobre 2025, le gouvernement a demandé l’arrêt de l’achat des puces de NVIDIA capées à 40% de leur capacité du fait de l’arrivée de puces chinoises dépassant cette lilite. Les équipes algorithmiques progressent de 4 vers 5 avec une intégration verticale très resserrée. Côté énergie la note monte de 4 vers 5 grâce à de nouveaux parcs et à une planification industrielle sans délai inutile. Les talents restent disponibles à grande échelle. Le pays attire des jeunes talents via des dispositifs dédiés et des programmes universitaires. La finance suit avec une note 4 puis 5 pour soutenir des clusters régionaux.

Union européenne
La force tient dans la gouvernance de la donnée. On part de 2 puis vers 3 ou plus selon les pays ce qui reste néanmoins inférieur aux USA et à la Chine. Les catalogues et le lignage avancent vite sous l’effet de l’AI Act. Le compute apparaît hétérogène noté 2 puis 3. Des gros projets sortent en France et sur la péninsule ibérique mais les délais de raccordement freinent encore. Les algorithmes passent de 3 vers 4 grâce aux pôles de compétences allemands, français, néerlandais et scandinaves. Les talents notés 4 puis incertains restent nombreux mais la compétition mondiale s’intensifie. La finance plafonne à 3 puis incertains du fait d’un déficit d’intégration économique et financière de l’Union Européenne. Si demain l’Europe veut compter, il n’y a qu’une solution : aller beaucoup plus loin dans son intégration mais ce n’est pas l’ambiance politique du moment (merci les russes et les américains pour cela. Rappelons que leurs dirigeants ont juré la mort de l’UA). L’énergie progresse de 3 vers 4 avec nucléaire français et les renouvelables.

Royaume Uni
Les algorithmes resteront à la traine et la taille de marché limite l’industrialisation. Le compute reste à 2. Des partenariats transatlantiques compensent partiellement mais créent une dépendance totale. Les talents oscillent à trois puis incertains car sans avenir, ils partiront certainement. La finance restera aussi à 2 car un Etat de cette taille est impuissant face aux besoins exponentiels à venir. L’énergie grimpe de deux vers trois grâce à l’éolien offshore et à des data centers plus frugaux.

Moyen Orient
La donnée restera à 2. La montée en puissance se voit sur le compute noté un vers trois du fait de l’autorisation des Etats-Unis pour les meilleures puces mais est ce pérenne ? L’énergie est au top. De grands campus tirent le tout. Les algorithmes passent de 1 vers 3 grâce à des équipes internationales et à des partenariats académiques. Les talents notés 1 vers 3 affluent via packages attractifs et visas rapides. La finance progresse de deux vers cinq car les fonds souverains accélèrent.

Japon
Culture d’ingénierie très robuste. Les algos resteront à 2. Les modèles compacts gagnent du terrain pour la robotique et l’industrie. Le compute reste modéré à 2. Les achats de GPU montent mais la prudence budgétaire demeure. La donnée restera à 2 avec des corpus industriels riches mais un partage encore prudent. Les talents gardent une très forte expertise en systèmes embarqués mais ne progresseront pas. La finance reste inchangée avec de grands groupes qui privilégient l’intégration lente et sûre. L’énergie reste stable à 3 avec un mix qui se rééquilibre.

Inde
Réservoir de talents énorme noté quatre puis incertains pour 2030 car ils ne resteront sans doute pas en Inde. Les jeunes profils arrivent par cohortes. Le compute part de 1 vers 2 avec une base cloud et des grappes spécialisées. La donnée de qualité avance de la même manière avec des corpus de services financiers et de santé en pleine structuration. Les algorithmes restent à 2 avec un accent sur les produits frugaux. La finance est incertaine. Les fonds locaux montent mais recherchent des modèles d’affaires rentables très vite. L’énergie va de 1 à 2 avec des parcs solaires en hausse et des réseaux à renforcer.

En résumé. Les États Unis dominent par le compute et la finance avec une tension RH sérieuse. La Chine pousse par l’intégration et l’énergie. L’Europe construit un avantage conformité et confiance. Le Royaume Uni mise sur des niches spécialisées. Le Moyen Orient accélère grâce aux mégawatts et aux capitaux patients. Le Japon perfectionne l’IA compacte pour l’industrie. L’Inde se positionne comme atelier mondial de produits IA à coût contenu. La bataille se joue sur les liaisons entre data réseaux énergie talents et capital. Celui qui aligne ces pièces conservera l’avance jusqu’en 2030.

Le futur ne se résume pas à plus de téta FLOPS ou à des câbles plus épais. Il s’écrit comme un rapport de forces. Capitaux contre souverainetés. Puces contre frontières. Données contre vie privée. Les dés roulent déjà. Les règles d’export déplacent des usines entières. Les PPA signent des alliances entre cloud et territoires. Les visas ouvrent ou ferment des portes qui décident d’une roadmap.

Une vérité simple s’impose pourtant. Aucun modèle ne tiendra si l’humanité se désagrège. Nous voulons des systèmes sobres, fiables, utiles. Nous voulons aussi des rivières qui coulent clair et des villes qui respirent. L’IA peut aider. Elle peut aussi amplifier le pire. Tout dépend de l’assemblage et de qui tient le guidon.

Je prends parti. Il faut une coalition humaine qui transcende les silos. Ingénieurs et juristes, énergéticiens et designers, médecins et linguistes, … Les peuples au même niveau que les entreprises. Un pacte simple. Chaque décision technique doit répondre à une question de survie et de dignité. Moins de kilowattheures pour la même valeur. Zéro donnée sans consentement réel. Un droit à l’erreur pour l’humain. Un mur pour l’erreur systémique. Le pouvoir ne disparaît pas. Il change de mains et teste nos institutions. Les empires numériques accélèrent. Les États réagissent. La société civile réclame une place à la table. La prochaine décennie décidera si la technologie devient un instrument de rente ou un outil de continuité du vivant. Ce choix ne se sous traite pas.

L’union humaine n’est pas un slogan. C’est le seul moteur assez robuste pour garder la science au service de la vie. Mettons nos algorithmes au garde à vous. Qu’ils réduisent la consommation plutôt que l’empathie. Qu’ils éclairent nos décisions plutôt que nos écrans. Alors oui, la lutte de pouvoir continuera. Mais nous aurons choisi le camp qui tient la planète debout.

Bonnes métamorphoses et à la semaine prochaine.

Stéphane