Qui financera l’IA française, qui en récoltera les gains ? Le débat vers l'Élysée est lancé

Un débat riche d'enseignements a eu lieu sur l'intelligence artificielle, il y a quelques jours au stade Vélodrome de Marseille, entre plusieurs représentants et candidats à l'élection présidentielle. On a vite débordé sur la question des fonctionnaires, des retraites, de l'assurance-vie et des foisonnants centres de données, car derrière la promesse de machines plus efficaces se cachent des choix éminemment politiques. Que fait-on du temps gagné ? Qui paie les investissements ? Et jusqu’où peut-on dépendre de ceux qui fournissent les outils ?

Dans l'impressionnant écrin du CEPAC Vélodrome de la cité phocéenne, il aura suffi, vendredi 25 septembre 2026, de quelques minutes pour voir apparaître une première fracture lors de ce débat sur l'intelligence artificielle. Laurent Marcangeli ne croit pas à une course française aux grands agents conversationnels. « Ça n’existera pas cette course-là. Nous n’y participons pas », explique le président du groupe Horizons & Indépendants à l’Assemblée, venu défendre les orientations d’Édouard Philippe. Il préfère regarder du côté de la robotique, des usages IA du côté de la santé ou encore de la défense.

Paul Midy prend le micro un peu plus tard et part dans l’autre direction. Pour le député Renaissance, qui représente Gabriel Attal, la France peut encore viser la première place. Son raisonnement tient en un nom : Mistral. Et en un chiffre : 30 milliards d’euros. Avec une telle somme, assure-t-il, l’entreprise française pourrait rivaliser avec les champions américains. Il prend Anthropic pour référence et sa levée de 30 milliards de dollars annoncée par l’entreprise américaine en février 2026

Voilà déjà deux politiques industrielles différentes. Faut-il tenter de revenir dans la course aux modèles géants, ou choisir les domaines dans lesquels la France possède déjà des compétences ? La question reviendra sous plusieurs formes au cours des deux plateaux organisés dans le cadre de l'Artificial Intelligence Marseille (AIM). Car presque personne ne conteste ici que l’IA va prendre davantage de place. Les désaccords commencent lorsqu’il faut décider laquelle, avec quel argent et pour quel résultat.

Productivité, emplois, salaires : que faire des gains de l’IA ?

Sarah Knafo a une destination précise en tête pour une partie des gains de productivité : réduire le coût de l’administration. La députée européenne Reconquête défend l’automatisation de certaines tâches et propose de ne pas remplacer 800 000 agents publics partant à la retraite. Paul Midy avance de son côté un plan de départ volontaire de 100 000 fonctionnaires. Ces objectifs s’inscrivent dans des programmes plus larges ; la part exacte des réductions attribuée à l’IA reste indéterminée.

Si les gains liés à l'usage de l'IA semblent évidents, il faut toutefois en mesurer les impacts concrets. Récemment, une expérience britannique a permis de voir plus concrètement ce que deviennent ces gains. En janvier 2026, le Department for Work and Pensions a publié le bilan d’un test de Microsoft Copilot auprès de 3 549 agents. En comparant ses utilisateurs à un groupe d’agents non équipés, l’étude estime à environ 19 minutes par jour le temps gagné sur huit tâches courantes, de la rédaction d’e-mails à la recherche d’informations.

Mais le chiffre le plus intéressant est peut-être ailleurs. Parmi les utilisateurs interrogés, 89 % disent avoir consacré le temps récupéré… à d’autres tâches. Certains ont avancé sur leurs projets, d’autres préparé leur travail ou amélioré la qualité de ce qu’ils produisaient. Autrement dit, l’IA a bien dégagé du temps sans transformer automatiquement ces minutes en postes devenus inutiles.

D’autres expériences vont dans le même sens. En 2025, un outil chargé d’analyser les réponses aux consultations publiques britanniques a permis d’économiser quelque 8 000 heures de travail administratif sur sept consultations. Dans la justice, un système de transcription a réduit de 75 % le temps consacré à la prise de notes par des agents de probation. Ce sont des gains considérables sur des tâches précises. Reste ensuite une décision d’organisation : utiliser cette capacité pour traiter davantage de dossiers, améliorer le service… ou réduire les effectifs.

Laurent Marcangeli connaît bien le sujet pour avoir été ministre de la Fonction publique. Lui refuse de fixer un nombre national de postes à supprimer. Il veut d’abord « rendre du temps à l’action de terrain » et distingue les tâches administratives de services comme la santé ou la sécurité, où les besoins peuvent rester élevés.

Cette méthode n’efface pas la question de l’économie. Si les heures récupérées servent à accueillir davantage de public, elles restent rémunérées. Pour faire baisser effectivement la dépense, il faudrait donc regarder service par service ce que l’automatisation permet de supprimer ou de réorganiser, une fois payés les logiciels et la formation des agents.

Dans le privé, Olivier Faure déplace encore le problème. Le premier secrétaire du Parti socialiste prend l’exemple d’une entreprise qui passerait de dix comptables à un seul. L’employeur, dit-il, « a économisé neuf salaires ». Mais neuf salaires en moins signifient aussi neuf cotisations qui ne financent plus la protection sociale, tandis que les personnes concernées doivent éventuellement être accompagnées ou indemnisées.

Sa réponse porte un nom : le « dividende IA ». L’idée consiste à récupérer une partie de la richesse générée lorsque l’automatisation remplace du travail humain. L'élément décisif de cette idée n'est pas mis à l'épreuve : sur quoi exactement prélever ce dividende ? Une contribution portant directement sur l’outil n’aurait pas les mêmes effets qu’un prélèvement sur les gains ou les bénéfices qu’il permet de dégager. Dans une note publiée en 2024, des économistes du FMI mettent justement en garde contre des taxes spécifiques susceptibles de freiner l’adoption de l’IA, tout en défendant une fiscalité plus forte des revenus du capital.

Sarah Knafo revient plus tard précisément sur ce raisonnement. Elle rappelle que « la gauche disait qu’il fallait taxer la machine » et défend la logique inverse : plutôt que chercher une nouvelle recette pour compenser la disparition éventuelle de cotisations, elle veut diminuer ce qui pèse déjà sur le travail.

Le désaccord devient alors beaucoup plus concret. Faure cherche à préserver le financement de la protection sociale si l’IA réduit la masse salariale ; Knafo veut au contraire profiter des gains de productivité et des économies publiques pour diminuer les prélèvements.

Dans son cas, il reste la question du calendrier. Pour la part des économies qui dépendrait réellement de l’automatisation, il faut d’abord équiper les services, modifier les procédures et réorganiser le travail. Une baisse de prélèvements peut, elle, être décidée beaucoup plus vite. Si les deux ne progressent pas au même rythme, les économies promises ne sont donc pas immédiatement disponibles pour financer la baisse d’impôts.

Où trouver les milliards pour financer l'IA française ?

Une fois promis les gains de productivité, faut-il encore financer les machines, les infrastructures et les entreprises qui doivent les produire. Et là, un mot revient sans cesse : l’épargne.

Manuel Bompard assume d’abord le recours à l’argent public. Le député LFI des Bouches-du-Rhône évoque plusieurs dizaines de milliards d’euros d’investissements, un pôle public bancaire et un accès facilité au crédit.

Mais il ne s’arrête pas aux finances publiques. Bompard veut aussi orienter davantage d’épargne privée vers les investissements nationaux, notamment en réservant l’avantage fiscal de l’assurance-vie à ceux qui respecteraient cette condition.

Alexandre Loubet part d’un autre mécanisme. Le député RN de Moselle défend, pour Marine Le Pen, la création d’un fonds souverain français auquel les particuliers pourraient souscrire volontairement. Même destination recherchée : davantage de capitaux pour l’économie et l’innovation françaises. Mais pas le même levier. Dans un cas, l’incitation passerait par la fiscalité d’un placement déjà très répandu ; dans l’autre, par la création d’un nouveau véhicule d’investissement.

Cet argent travaille déjà. Les données de la Banque de France pour la fin de 2025 montrent que les placements des assureurs et des fonds de pension financent des entreprises, des institutions financières et des administrations publiques. Réorienter une épargne existante change ses bénéficiaires. Pour savoir ce que l’IA gagnerait réellement, il faudrait distinguer les nouveaux versements des sommes retirées d’autres placements.

Pour l’épargnant, tout dépendrait ensuite de ce qu’on mettrait réellement dans ces fonds. Financer plusieurs secteurs industriels français n’expose pas aux mêmes risques que de concentrer son argent sur une poignée d’entreprises tech. L’Autorité des marchés financiers rappelle régulièrement l’intérêt de diversifier ses placements. Le nom du fonds en dirait l’objectif ; sa composition dirait beaucoup plus sur le risque.

Paul Midy va plus loin : il veut développer la retraite par capitalisation pour constituer en France et en Europe des masses de capitaux comparables à celles dont disposent les fonds de pension américains. Il reconnaît lui-même que « ça va prendre une génération ». D’ici là, son projet prévoit donc aussi de l’argent public.

Et cette transition a un coût très concret : pendant que les futurs actifs accumulent du capital, les pensions des retraités actuels continuent d’être versées. Un document de travail préparé en 2025 par le secrétariat général du Conseil d’orientation des retraites rappelle qu’un passage même partiel de la répartition vers la capitalisation peut demander, selon la formule retenue, des cotisations supplémentaires, une contribution des retraités ou des ressources publiques.

Autrement dit : l’argent qui financera peut-être les entreprises technologiques de demain doit être constitué sans cesser de payer les retraites d’aujourd’hui.

Il reste enfin à décider ce que l’on cherche à financer. Midy veut donner à Mistral les moyens de jouer dans la cour des plus grands. Marcangeli préfère les secteurs où la France possède déjà des cartes. Bompard, lui aussi, doute qu’il soit indispensable de reproduire la course aux modèles généralistes, il évoque des modèles applicatifs plus sobres et veut investir davantage dans les « sauts technologiques », notamment le quantique.

Cette convergence ponctuelle est révélatrice. On peut vouloir beaucoup plus d’argent pour l’IA et ne pas être d’accord sur la technologie qui mérite de le recevoir.

Et même lorsqu’un produit existe, il lui faut encore des clients. Xavier Bertrand insiste sur l’accès des petites entreprises aux outils. Knafo veut davantage utiliser la commande publique plutôt que les subventions. Développer une technologie et organiser son marché sont deux étapes différentes d’une même politique industrielle.

La souveraineté se joue au-delà de l’adresse des serveurs

À Marseille, la question devient presque physique lorsqu’on parle des centres de données. Ils consomment de l’électricité, occupent du foncier et apportent la puissance de calcul dont l’IA a besoin. Tout le monde ou presque en veut. Mais pas à n’importe quelles conditions.

Manuel Bompard propose un moratoire sur le développement des data centers qu’il qualifie de non souverains, le temps de développer des capacités contrôlées pour héberger notamment des données publiques et entraîner des modèles. Alexandre Loubet conteste lui aussi l’arrivée de projets à capitaux étrangers, auxquels il reproche de mobiliser l’électricité française tout en laissant une grande partie de la valeur économique partir ailleurs.

Xavier Bertrand défend une logique différente : accueillir les investisseurs, mais leur imposer des garanties.

Le président du conseil régional des Hauts-de-France évoque notamment l’accès des universités à la puissance de calcul et la protection des données. C’est là que le débat devient plus complexe qu’une carte indiquant simplement où se trouvent les serveurs.

L’échange oblige à passer du bâtiment au service qui y fonctionne. Le CLOUD Act permet d’imposer aux fournisseurs concernés par le droit américain des obligations de communication portant sur des données sous leur contrôle, même stockées en France. Il s’agit de procédures légales, pas d’un accès automatique à tous les serveurs ayant un actionnaire américain.

Le CLOUD Act américain en fournit une illustration. Un fournisseur soumis au droit des États-Unis peut être contraint, dans certaines procédures, de remettre des données placées sous son contrôle même si celles-ci sont stockées en France. Cela ne donne évidemment pas aux autorités américaines un accès permanent à n’importe quel serveur français. Mais cela montre pourquoi l’adresse du bâtiment ne suffit pas à déterminer qui possède réellement la maîtrise juridique et opérationnelle du service.

C’est aussi la logique de SecNumCloud. Pour qualifier une offre, l’ANSSI ne regarde pas uniquement la localisation des machines : le contrôle du capital, l’accès aux données ou encore l’autonomie d’exploitation entrent également en jeu.

Le moratoire proposé par Bompard se jugerait donc aussi à ce qui se passe pendant la pause. Une start-up qui manque de puissance de calcul n’attendra pas nécessairement qu’un champion français apparaisse. Si une offre française ou européenne peut prendre le relais, la mesure devient un outil de politique industrielle. Sinon, l’entreprise peut continuer à acheter du calcul à son fournisseur habituel depuis une infrastructure située ailleurs. La dépendance aura changé de lieu sans forcément changer de nature.

David Cormand pousse la logique à l’échelle européenne. Pour lui, la souveraineté passe par le contrôle des infrastructures, mais aussi des logiciels et des données. Il veut aller jusqu’à interdire l’accès au marché européen aux acteurs qui refuseraient de respecter les règles fixées par l’Union.

Cette fermeté pose, elle aussi, une question très pratique : que fait l’entreprise européenne déjà dépendante de l’un de ces services ? Migrer ses données, changer de logiciel, reformer des équipes peut prendre du temps. Une politique d’exclusion n’est donc pleinement opérante que si des solutions de remplacement existent et peuvent prendre le relais.

C’est aussi ce qui ramène à une question posée par David Cormand dès son arrivée sur le second plateau. Pour l’eurodéputé écologiste, la course à l’innovation ne peut pas être une fin en soi : encore faut-il décider ce que la technologie apporte réellement à ceux qui l’utilisent, et ce qu’elle leur fait perdre en retour.

La formule dépasse finalement la seule question des data centers. Aucun des principaux intervenants ne propose réellement de rester à l’écart de l’IA. Mais tous ne placent pas la frontière au même endroit : sur les emplois que l’on peut supprimer, l’argent que l’on peut mobiliser, la question de la souveraineté avec les dépendances que l’on accepte ou encore les compétences que l’on veut préserver.

Et les gains de temps promis par l'IA ? Dans un service public, ils peuvent servir à répondre plus vite à un usager ou, après réorganisation, contribuer à réduire les effectifs. Dans une entreprise, il peut permettre de produire davantage, de consacrer du temps à une autre tâche ou finir par rendre certains postes inutiles. Et comme le souligne Cormand, gagner du temps peut aussi s’accompagner d’une perte de savoir-faire.

Au final, le vrai débat de société commence peut-être là : non pas dans ce que l’IA saura faire à notre place, mais dans ce que nous choisirons de faire de ce qu’elle nous aura laissé.