L’Union européenne s’apprête à ouvrir officiellement la procédure d’appel d’offres pour ses futures gigafactories d’intelligence artificielle. Ce projet d’infrastructure à grande échelle vise à combler le retard technologique et financier accumulé face aux États-Unis, en s’appuyant sur des partenariats public-privé et des capitaux mixtes.
L’Europe veut rattraper son retard sur les États-Unis
Initialement espéré pour décembre, le processus démarrera finalement en janvier ou février 2026 comme l’a fait savoir Henna Virkkunen, la vice-présidente exécutive de la Commission européenne chargée de la souveraineté technologique. Ce délai supplémentaire permet aux autorités de finaliser le cadre juridique complexe de ces installations. La clôture des candidatures est prévue pour l’été prochain.
Pour accompagner cette démarche, la Commission européenne a signé un accord avec la Banque européenne d’investissement (BEI), garantissant un soutien consultatif aux parties prenantes.
Si la volonté politique est là, les moyens alloués à l’IA soulignent l’écart avec l’outre-Atlantique. Le fonds européen annoncé de 20 milliards d’euros destiné à cinq usines. Cela reste modeste en comparaison avec les 500 milliards de dollars du projet américain Stargate, dont 100 milliards de dollars ont déjà été investis. L’UE peine encore à se positionner comme un leader sur l’innovation et le financement.
Les responsables européens comptent néanmoins sur ces sites pour doper la capacité de calcul du bloc. Plusieurs entreprises, dont le créateur de ChatGPT, OpenAI, ont déjà manifesté leur intérêt pour intégrer les consortiums.
Une dépendance technologique et des règles strictes
L’ouverture aux acteurs internationaux est permise, mais encadrée : les consortiums devront être détenus majoritairement par des entités européennes et exclure tout fournisseur à haut risque.
Cependant, l’ambition européenne se heurte à une réalité industrielle : l’absence de production locale de puces avancées. Henna Virkkunen a admis que l’Union européenne devra importer les composants nécessaires, citant Nvidia comme leader incontournable, faute de capacité interne pour concevoir et fabriquer ces puces indispensables à l’IA.
