La course mondiale à la gouvernance de l’IA : qui gagne, qui perd et pourquoi c’est important

La compétition géopolitique la plus importante du XXIe siècle ne se joue pas sur les champs de bataille ni en mer. Elle se joue dans les laboratoires de recherche, les centres de données, les corridors gouvernementaux et les organismes internationaux de normalisation — et son issue déterminera qui façonnera les règles de l’IA pour le siècle à venir.

En 2026, la course mondiale à la gouvernance de l’IA est entrée dans une nouvelle phase. La question fondamentale — « l’IA doit-elle être réglementée ? » — a reçu une réponse définitive : oui. Le débat s’est déplacé vers « par qui, selon quelles conditions et dans l’intérêt de qui ? » Et les réponses formulées à Washington, Pékin, Bruxelles, Londres et New Delhi ne sont pas toujours alignées.

Les trois modèles de gouvernance de l’IA

Trois approches distinctes de la gouvernance de l’IA ont émergé comme les modèles dominants, chacune reflétant des valeurs profondes sur la relation entre technologie, gouvernement, économie et société :

Modèle 1 : Le cadre de précaution de l’UE

Logique fondamentale : L’IA doit être réglementée de manière proactive en fonction du risque, les droits humains et la sécurité étant prioritaires par rapport à la vitesse d’innovation.

Le règlement européen sur l’IA (AI Act, pleinement appliqué à partir d’août 2026) est la législation la plus complète au monde en matière d’IA. Il interdit purement et simplement certaines utilisations de l’IA, impose des exigences strictes aux applications à haut risque et met en place une infrastructure d’application dotée de véritables moyens de coercition — des amendes pouvant atteindre 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial.

Forces : Fournit des règles claires, renforce la confiance du public, protège les droits fondamentaux
Faiblesses : Peut ralentir le déploiement, créer un désavantage compétitif, freiner l’innovation de pointe
Influence mondiale : Élevée — l’« effet Bruxelles » (Brussels Effect) est bien réel ; les entreprises multinationales appliquent les normes européennes à l’échelle mondiale

Modèle 2 : L’approche américaine axée sur la compétitivité

Logique fondamentale : Le leadership en IA est une question de sécurité nationale et de domination économique ; la réglementation doit minimiser les obstacles à l’innovation.

Sous l’administration Trump, le décret exécutif de janvier 2025 « Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence » a explicitement rejeté le cadre de sécurité de l’IA de l’ère Biden pour le remplacer par une approche centrée sur la compétitivité. Un décret complémentaire de décembre 2025, « Ensuring a National Policy Framework for AI », visait directement les réglementations IA au niveau des États, cherchant à empêcher un patchwork de lois étatiques.

Le plan d’action américain pour l’IA (US AI Action Plan) appelle explicitement à contrer l’influence de la Chine dans les organismes internationaux de normalisation de l’IA.

Forces : Préserve la vitesse d’innovation, maintient le leadership américain sur les modèles de pointe (frontier models)
Faiblesses : Crée des déficits de confiance, laisse les questions de sécurité sans réponse, situation fragmentée au niveau des États
Influence mondiale : Très élevée — les entreprises américaines d’IA dominent les marchés mondiaux ; ce que les États-Unis construisent, le monde l’adopte

Modèle 3 : L’approche chinoise sous supervision étatique

Logique fondamentale : L’IA doit servir les objectifs de développement national, la stabilité sociale et les priorités du Parti communiste ; la gouvernance est intégrée à la politique industrielle.

La Chine a adopté certaines des premières réglementations spécifiques à l’IA au monde : les règlements sur la recommandation algorithmique (2022), les règlements sur la synthèse profonde (deepfakes, 2022) et les règlements sur l’IA générative (2023). Ceux-ci se concentrent fortement sur le contrôle du contenu, la sécurité nationale et la garantie que les productions de l’IA « défendent les valeurs fondamentales socialistes ».

Sur la scène internationale, la Chine a proposé la création de la WAICO — World Artificial Intelligence Cooperation Organization (Organisation mondiale de coopération en intelligence artificielle) — un organisme adjacent à l’ONU qui donnerait à la Chine un rôle central dans la définition des normes mondiales de l’IA.

En 2025, le gouvernement chinois a publié un Plan d’action mondial pour la gouvernance de l’IA (Global AI Governance Action Plan) qui positionnait les principes de gouvernance chinois comme une alternative légitime à l’approche UE/États-Unis pour les pays du Sud.

Forces : Permet une mise à l’échelle rapide de l’IA dirigée par l’État ; vaste marché intérieur pour l’expérimentation
Faiblesses : Manque de confiance internationale ; préoccupations en matière de vie privée et de droits humains ; innovation limitée par les restrictions de contenu
Influence mondiale : En croissance rapide, notamment dans les pays de l’initiative « Ceinture et Route » (Belt and Road Initiative)

Le paysage de la gouvernance en 2026 : développements clés

Les Nations unies entrent dans l’arène

2026 marque la première année où la gouvernance de l’IA dispose d’un véritable forum multilatéral soutenu par l’ONU : le Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA (Global Dialogue on AI Governance), qui s’est réuni avec la participation de plus de 140 pays, aux côtés du Panel scientifique international indépendant sur l’IA (Independent International Scientific Panel on AI) — inspiré en partie du GIEC pour la science du climat.

Ces instances n’ont pas de pouvoir d’exécution. Mais elles établissent le vocabulaire commun et la base factuelle des normes internationales en matière d’IA — un préalable essentiel à des accords contraignants.

Le G7 (accueilli par les États-Unis en 2026) et le G20 ont tous deux créé des groupes de travail sur la gouvernance de l’IA. Le sommet indien sur l’impact de l’IA (AI Impact Summit) a apporté la perspective de la démocratie la plus peuplée du monde aux débats mondiaux sur l’IA.

L’indice de préparation des gouvernements à l’IA d’Oxford 2025

L’indice de préparation des gouvernements à l’IA d’Oxford Insights (Government AI Readiness Index) — qui mesure l’état de préparation des pays à l’intégration de l’IA dans les services publics — a révélé des mouvements frappants :

Pays	Classement 2025	Force principale
États-Unis	1	Technologie, infrastructure
Singapour	2	Politique, gouvernance, infrastructure
Royaume-Uni	3	Politique, capital humain
Finlande	4	Disponibilité des données, capital humain
Canada	5	Capital humain, infrastructure
Chine	6 (en hausse depuis la 23e place)	Technologie, écosystème
Corée du Sud	7	Technologie, infrastructure
Allemagne	8	Infrastructure, capital humain
France	9	Politique, infrastructure
Japon	10	Technologie, infrastructure

Le bond extraordinaire de la Chine, de la 23e à la 6e place, reflète l’investissement massif de l’État dans l’infrastructure IA et la maturation de son écosystème national d’IA.

Puissances moyennes : choisir son camp ou rester neutre ?

Pour les pays qui ne sont pas des superpuissances de l’IA, la course à la gouvernance crée un choix stratégique difficile : s’aligner sur l’approche États-Unis/UE, accepter la technologie IA chinoise avec les normes de gouvernance chinoises qui l’accompagnent, ou tenter de développer des stratégies IA souveraines.

L’analyse de Chatham House de février 2026 a identifié quatre stratégies accessibles aux puissances moyennes :

1. Spécialisation : Développer des capacités spécifiques dans un segment de la chaîne d’approvisionnement de l’IA (talents, données, applications, matériel)
2. Alignement : S’aligner formellement sur l’un des deux blocs dominants et accéder à leurs écosystèmes d’IA
3. Souveraineté mutualisée : S’associer avec d’autres puissances moyennes pour amplifier l’influence collective
4. Couverture (hedging) : Utiliser délibérément les capacités de plusieurs blocs pour éviter la dépendance

Des pays comme les Émirats arabes unis, l’Arabie saoudite, l’Inde, la Corée du Sud et le Brésil naviguent tous dans ce paysage. L’initiative saoudienne « Humain » de 100 milliards de dollars et les investissements des EAU dans la construction d’une infrastructure GPU nationale reflètent la volonté de disposer d’une véritable capacité IA souveraine plutôt que d’une dépendance totale.

La guerre des normes : là où la gouvernance se décide réellement

Au-delà des législations très médiatisées, la véritable bataille de la gouvernance se joue dans des organismes de normalisation technique que la plupart des gens n’ont jamais entendus :

ISO/IEC : Les normes internationales pour la gestion des risques liés à l’IA (ISO 42001, ISO 23894) sont adoptées par les entreprises du monde entier comme cadres de conformité

IEEE : Normes pour la conception éthique de l’IA, la transparence et l’explicabilité

UIT (ITU) : L’organisme de normalisation des télécommunications et technologies de l’ONU, où la Chine et les États-Unis rivalisent pour définir les normes techniques de l’IA

NIST (États-Unis) : Le cadre de gestion des risques liés à l’IA (AI Risk Management Framework — AI RMF) est utilisé dans le monde entier comme boîte à outils pratique de gouvernance — bien qu’il n’ait aucune force contraignante

ETSI (Europe) : Normes européennes de télécommunications qui intègrent de plus en plus les exigences relatives aux systèmes d’IA

Le plan d’action américain pour l’IA accorde une priorité explicite à la victoire dans ces instances, appelant à un plaidoyer « vigoureux » contre l’influence de la Chine. La Chine, de son côté, construit systématiquement son influence en formant des experts techniques issus de pays en développement qui participent ensuite aux votes sur les normes.

La sécurité de l’IA : l’héritage de Bletchley en 2026

Le sommet sur la sécurité de l’IA de novembre 2023, à Bletchley Park, a produit la Déclaration de Bletchley (Bletchley Declaration) — signée par 28 pays dont les États-Unis, le Royaume-Uni, l’UE, la Chine et l’Inde — reconnaissant que l’IA de pointe (frontier AI) présente des risques « potentiellement catastrophiques » et s’engageant à une évaluation coopérative de la sécurité.

En 2026, l’écosystème de sécurité de l’IA né de Bletchley comprend :

• UK AI Safety Institute (AISI) : Conduit des évaluations des modèles de pointe avant leur mise sur le marché ; a évalué GPT-4o, Claude 3, Gemini Advanced
• US AI Safety Institute (NIST AISI) : Créé sous Biden ; statut incertain sous l’administration Trump mais opérationnellement toujours actif
• Réseau international des instituts de sécurité de l’IA (International Network of AI Safety Institutes) : Coordination des évaluations entre le Royaume-Uni, les États-Unis, le Canada, l’Australie, le Japon, Singapour et la Corée du Sud

La question fondamentale à laquelle ces instituts tentent de répondre : « À quel point les systèmes d’IA les plus avancés sont-ils capables ? Et quelles capacités pourraient émerger que nous n’avons pas anticipées ? » Les réponses façonnent les décisions de gouvernance à tous les niveaux.

Les enjeux géopolitiques : pourquoi ce n’est pas qu’une affaire de technocrates

Les résultats de la course à la gouvernance de l’IA ont de profondes implications géopolitiques :

Domination économique : Les pays et les entreprises qui fixent les règles de l’IA captent les rentes économiques du déploiement mondial de l’IA

Applications militaires : Les armes autonomes assistées par l’IA, l’analyse du renseignement, les opérations cyber et la logistique créent de nouveaux avantages militaires et de nouveaux risques

Contrôle de l’information : La désinformation à grande échelle alimentée par l’IA remodèle déjà les élections et le débat public ; les cadres de gouvernance déterminent qui peut déployer ces outils et selon quelles règles

Exportation réglementaire : Le RGPD de l’UE est devenu un standard mondial de protection de la vie privée par l’exportation réglementaire. Le règlement européen sur l’IA pourrait faire de même pour la gouvernance de l’IA — faisant des normes européennes la norme mondiale de facto pour toute entreprise souhaitant accéder au marché européen

Définition des normes : Ce qui est défini comme de l’IA « dangereuse » aujourd’hui oriente les directions de recherche de demain ; les pays qui fixent les normes de sécurité déterminent quelle IA sera développée

Talents et données : La gouvernance de l’IA influence le lieu où les chercheurs en IA choisissent de travailler et les données pouvant être utilisées pour l’entraînement — impactant directement qui peut construire les systèmes les plus performants

Le risque de fragmentation de la gouvernance

Le scénario le plus dangereux pour l’écosystème mondial de l’IA n’est pas un mauvais cadre de gouvernance — c’est l’absence de tout cadre mondial cohérent. La fragmentation réglementaire — des règles différentes dans chaque grande juridiction — engendre :

• Des coûts de conformité que seuls les grands acteurs établis peuvent absorber
• Des opportunités d’arbitrage réglementaire qui orientent le développement vers les juridictions les moins réglementées
• Des normes de sécurité incohérentes qui permettent le déploiement de systèmes dangereux quelque part dans le monde
• Des frictions géopolitiques à mesure que les systèmes d’IA deviennent des vecteurs de compétition politique

Le Dialogue mondial de l’ONU sur la gouvernance de l’IA tente de créer l’infrastructure diplomatique pour une convergence à terme — mais des accords internationaux contraignants significatifs sur l’IA restent à des années de distance au minimum.

Perspectives : ce que la période 2026-2028 décidera

Plusieurs décisions cruciales façonneront la prochaine phase de la gouvernance mondiale de l’IA :

1. Application du règlement européen sur l’IA : Les premières amendes majeures au titre du règlement signaleront le degré d’agressivité de l’UE — et catalyseront la conformité à l’échelle mondiale
2. WAICO : La question de savoir si l’organisme mondial de gouvernance de l’IA proposé par la Chine gagnera du terrain, en particulier auprès des pays du Sud
3. Alignement États-Unis-UE : La capacité des États-Unis et de l’UE à se coordonner suffisamment pour présenter une approche démocratique unifiée de la gouvernance de l’IA, ou si leurs divergences fragmenteront la position occidentale
4. Accord international sur la sécurité de l’IA : La question de savoir si le processus informel de Bletchley évoluera vers des engagements contraignants en matière d’évaluation et de déploiement des modèles de pointe
5. Stratégies nationales d’IA : La capacité des puissances moyennes à développer de véritables capacités IA souveraines ou si elles resteront principalement des réceptrices de technologies régies par les règles des autres

Conclusion

La course à la gouvernance de l’IA n’est pas un sous-chapitre de la géopolitique — elle en est de plus en plus l’événement principal. Les décisions prises aujourd’hui sur qui réglemente l’IA, ce qui est autorisé, ce qui est interdit et quelles valeurs sont encodées dans les systèmes d’IA façonneront le paysage technologique et politique pour des décennies.

Pour les professionnels de la technologie, comprendre l’environnement réglementaire dans lequel l’IA est développée et déployée n’est plus optionnel. Il détermine quels produits peuvent être construits, sur quels marchés, par quelles équipes. Il conditionne les opportunités de carrière, le risque juridique et la responsabilité éthique.

Pour les citoyens de tous les pays, il façonne les systèmes d’IA qui affecteront de plus en plus l’emploi, la santé, l’éducation, le maintien de l’ordre et les services publics.

Les machines ne se gouvernent pas elles-mêmes. La question est de savoir qui les gouverne — et au nom de qui.