L’Europe passe de l’ambition à la construction
L’intelligence artificielle ne se joue plus seulement dans les laboratoires, les bureaux des start-up ou les démonstrations de chatbots capables d’écrire un poème sur un grille-pain. Elle se joue désormais dans les centres de données, au milieu de milliers de puces spécialisées, de réseaux ultra-rapides et de besoins énergétiques colossaux.
L’Union européenne vient justement de lancer un appel à projets pour créer jusqu’à sept AI Gigafactories, de très grandes infrastructures de calcul dédiées à l’IA. L’objectif est clair : offrir aux entreprises, aux chercheurs, aux administrations et aux industriels européens les moyens d’entraîner et d’exploiter des modèles d’intelligence artificielle avancés sans dépendre exclusivement des géants technologiques étrangers.
Derrière ce programme se trouve une ambition de taille : mobiliser plus de 30 milliards d’euros d’investissements. La France est déjà sur les rangs pour accueillir l’une de ces installations stratégiques, avec une candidature soutenue par de grands noms de la tech, des télécoms, de l’énergie et de l’investissement.
Une AI Gigafactory, ce n’est pas une usine avec des robots en blouse blanche
Le terme de « gigafactory » peut prêter à confusion. Ici, il ne s’agit pas de produire des batteries, des voitures ou des petits assistants vocaux en boîte. Une AI Gigafactory est avant tout une infrastructure de calcul intensif à très grande échelle.
Elle regroupe notamment :
- des dizaines de milliers de processeurs et de puces accélératrices pour l’IA ;
- des centres de données adaptés au calcul haute performance ;
- des plateformes cloud et des outils logiciels spécialisés ;
- des réseaux à très haut débit ;
- des capacités de stockage massives ;
- une alimentation électrique suffisamment robuste pour soutenir ces usages très gourmands.
Ces infrastructures doivent permettre de développer, entraîner, tester et améliorer des modèles d’IA de nouvelle génération. Cela concerne aussi bien les grands modèles de langage que l’IA appliquée à la santé, à l’industrie, à la recherche scientifique, à l’énergie, à la cybersécurité ou aux services publics.
Aujourd’hui, les ressources de calcul les plus puissantes sont largement détenues par quelques acteurs principalement américains et asiatiques. Pour une PME européenne ou un laboratoire public, accéder à ce niveau de puissance peut vite devenir complexe, coûteux, voire hors de portée. L’Union européenne veut donc changer l’équation : plus de capacité disponible localement, davantage de contrôle sur les données et moins de dépendance technologique.
Pourquoi l’Union européenne investit massivement dans le calcul IA
L’initiative s’inscrit dans la dynamique lancée lors du Sommet pour l’action sur l’IA à Paris, en février 2025. À cette occasion, la Commission européenne avait présenté son initiative InvestAI et évoqué une enveloppe de 20 milliards d’euros pour soutenir la création de cinq infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle.
Le projet prend désormais une dimension encore plus ambitieuse. Bruxelles envisage jusqu’à sept AI Gigafactories réparties sur le continent. Le financement total visé dépasse 30 milliards d’euros, avec jusqu’à 10 milliards d’euros de financements publics européens et nationaux, complétés par au moins 20 milliards d’euros venant d’investisseurs privés.
Il faut toutefois garder une nuance importante : tous les financements publics annoncés ne sont pas encore définitivement gravés dans le marbre. Une partie dépendra des discussions sur le prochain cadre financier pluriannuel de l’Union européenne. En clair, l’ambition est lancée, le chantier administratif doit encore suivre. Même les supercalculateurs n’échappent pas totalement aux tableurs Excel.
Cette stratégie répond à plusieurs urgences :
Réduire la dépendance aux infrastructures étrangères
En matière d’IA générative et de calcul haute performance, l’Europe utilise souvent des capacités fournies par des entreprises non européennes. Cette dépendance pose des questions de souveraineté, de confidentialité, de disponibilité et de compétitivité.
Disposer d’AI Gigafactories européennes permettrait à des acteurs locaux de conserver davantage de maîtrise sur les données sensibles et sur les chaînes technologiques critiques. Pour les secteurs régulés comme la santé, la défense, la finance ou les administrations, cet enjeu est particulièrement concret.
Donner des moyens aux PME et aux chercheurs
Une start-up qui veut entraîner son propre modèle d’IA a besoin de puissance de calcul, mais aussi d’un accès raisonnablement simple aux ressources. Or les coûts peuvent atteindre des montants considérables, surtout lorsqu’il faut réserver des milliers de GPU pendant plusieurs semaines.
Les AI Gigafactories ont vocation à démocratiser cet accès. Les PME, centres de recherche, universités, industriels et services publics pourraient utiliser ces capacités pour accélérer leurs projets. L’idée n’est pas que chaque entreprise devienne un mini-laboratoire de modèles géants, mais qu’elle puisse expérimenter et industrialiser des usages utiles sans devoir vendre un rein numérique.
Accélérer l’IA appliquée à l’économie réelle
L’enjeu dépasse largement les assistants conversationnels. L’IA nécessite du calcul intensif pour simuler des molécules, optimiser des réseaux électriques, détecter des fraudes, concevoir de nouveaux matériaux, analyser des images médicales, prévoir des pannes industrielles ou améliorer la logistique.
Pour l’Europe, ces infrastructures peuvent devenir un levier de compétitivité dans les secteurs où elle dispose déjà d’une forte expertise : industrie, automobile, aéronautique, énergie, santé, recherche et services publics.
La France officiellement candidate pour accueillir une AI Gigafactory
La France a confirmé sa candidature pour accueillir l’une des futures AI Gigafactories européennes. L’État a pris un engagement fort : acheter jusqu’à 100 millions d’euros de capacités de calcul auprès de l’installation française à partir de 2027.
Cette capacité pourrait être utilisée par les administrations, les organismes de recherche et les établissements de santé. C’est un signal important pour les investisseurs : il ne s’agit pas seulement de bâtir un centre de données spectaculaire sur une présentation PowerPoint, mais de garantir un premier niveau de demande réelle une fois l’infrastructure opérationnelle.
La candidature française réunit un consortium particulièrement large, composé d’Ardian, Artefact, Bull, Capgemini, EDF, du groupe iliad, d’Orange et de Scaleway. Cette alliance reflète les différentes briques nécessaires à un projet de cette ampleur : financement, ingénierie, cloud, connectivité, logiciels, équipements de calcul et approvisionnement énergétique.
La présence d’acteurs de l’énergie est loin d’être anecdotique. Les infrastructures IA consomment énormément d’électricité et produisent beaucoup de chaleur. La capacité à fournir une énergie compétitive, stable et aussi bas carbone que possible sera donc un facteur déterminant dans la sélection et l’exploitation des sites.
Deux catégories de projets et des montants très élevés
L’appel à projets européen distingue deux niveaux de financement. Cette organisation permet de soutenir à la fois des projets très ambitieux et des infrastructures encore plus massives, capables de rivaliser avec les plus grandes capacités de calcul disponibles au niveau mondial.
Premier lot : jusqu’à quatre AI Gigafactories
Le premier volet pourra retenir jusqu’à quatre projets. Chaque projet sélectionné pourra recevoir jusqu’à 100 millions d’euros pour une première phase de déploiement.
Cette étape devra permettre d’atteindre une puissance équivalente à celle de l’actuelle AI Factory la plus performante en Europe. Si les objectifs sont atteints, le projet pourra ensuite obtenir jusqu’à 400 millions d’euros supplémentaires afin d’étendre son infrastructure et de porter sa capacité à environ trois fois ce niveau initial.
Second lot : jusqu’à trois infrastructures encore plus ambitieuses
Le second volet cible des projets de très grande envergure. Jusqu’à trois candidatures pourront recevoir 200 millions d’euros dans une première phase, avec une capacité pouvant atteindre deux fois la référence européenne actuelle.
Après cette première étape, jusqu’à 800 millions d’euros supplémentaires pourront être accordés. L’objectif est de multiplier la puissance de calcul jusqu’à quatre fois celle du niveau de départ prévu dans le programme.
Ces montants illustrent l’échelle du défi. Construire une AI Gigafactory ne signifie pas seulement commander des puces. Il faut concevoir les bâtiments, sécuriser les réseaux, gérer le refroidissement, installer les équipements, recruter les compétences et garantir la disponibilité de l’énergie. La recette ressemble un peu à celle d’un data center sous stéroïdes, avec beaucoup moins de place pour l’improvisation.
Quelles sont les prochaines étapes ?
Les candidatures pourront être déposées jusqu’au 12 novembre 2026. La Commission européenne prévoit d’annoncer les projets retenus au début de l’année 2027.
Les porteurs de projets devront démontrer leur solidité sur plusieurs fronts : capacité de financement, pertinence technologique, disponibilité énergétique, maturité opérationnelle, sécurité des données, accès pour les utilisateurs européens et potentiel d’impact économique.
Pour la France, la compétition sera exigeante. Plusieurs pays européens disposent de solides atouts dans le cloud, le calcul haute performance, les infrastructures numériques ou l’énergie renouvelable. Mais l’écosystème français possède lui aussi des arguments sérieux : une base industrielle importante, des acteurs cloud européens, une expertise reconnue en IA, des réseaux de télécommunications performants et une production électrique largement décarbonée.
Ce que ces gigafactories peuvent changer pour l’IA européenne
Si elles aboutissent, les AI Gigafactories pourraient devenir l’une des briques les plus importantes de la souveraineté numérique européenne. Elles ne régleront pas à elles seules tous les défis de l’IA. L’Europe devra aussi continuer à investir dans les talents, les jeux de données, les logiciels, les puces, les usages métier et un cadre réglementaire lisible.
Mais sans capacité de calcul, les meilleures idées restent souvent bloquées au stade du prototype. Ces infrastructures peuvent précisément permettre aux entreprises et aux chercheurs de passer de l’expérimentation à des projets IA déployés à grande échelle.
Pour les start-up françaises et européennes, l’enjeu est majeur. Accéder à une puissance de calcul locale, sécurisée et adaptée pourrait réduire certains freins à l’innovation. Pour les administrations, cela ouvre la voie à des services publics augmentés par l’IA, à condition de maintenir des exigences élevées en matière de sécurité, de transparence et de protection des données.
La bataille de l’intelligence artificielle se joue autant dans les algorithmes que dans les machines capables de les faire tourner. Avec cet appel à projets, l’Union européenne ne veut plus seulement participer à la course. Elle veut construire le circuit, installer les stands et, si possible, garder les clés du serveur.
