Le 31 juillet 2026, Le Figaro publiait un article au titre particulièrement marquant : « La Chine renforce ses capacités militaires en pillant les IA de la Silicon Valley, selon un rapport explosif ». L’article, qui s’appuie notamment sur un rapport de la Jamestown Foundation ainsi que sur des informations rapportées par Reuters, affirme que des chercheurs liés à l’Armée populaire de libération chinoise auraient utilisé les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés développés par des entreprises américaines comme OpenAI et Anthropic afin d’accélérer le développement de leurs propres systèmes d’IA, avec des applications potentielles dans le domaine militaire.
À première vue, ce titre peut donner l’impression d’une simple affaire d’espionnage technologique. Pourtant, les véritables enjeux sont bien plus vastes. Cette affaire illustre une évolution majeure que les spécialistes de la cybersécurité, de la défense et de l’intelligence artificielle observent depuis plusieurs années : l’IA est progressivement devenue un instrument de puissance nationale, au même titre que l’énergie nucléaire, l’accès à l’espace, les semi-conducteurs ou encore les capacités cyber.
Autrement dit, nous ne sommes plus seulement dans une compétition entre entreprises technologiques. Nous assistons désormais à une compétition stratégique entre grandes puissances.
L’intelligence artificielle est devenue une technologie duale
Pendant longtemps, l’intelligence artificielle était principalement présentée comme une technologie destinée à améliorer notre quotidien. Les médias évoquaient essentiellement les assistants conversationnels, les outils de traduction automatique, la génération d’images ou encore les systèmes capables d’aider les développeurs à produire du code informatique plus rapidement.
Cette vision reste vraie, mais elle est aujourd’hui largement incomplète.
Les modèles de langage de dernière génération possèdent désormais des capacités extrêmement polyvalentes. Ils peuvent analyser des milliers de documents en quelques secondes, assister des chercheurs dans leurs travaux, accélérer la découverte de nouvelles molécules, optimiser des chaînes logistiques complexes, produire du code informatique de haute qualité ou encore synthétiser des volumes considérables d’informations.
Cette polyvalence explique pourquoi les armées du monde entier s’intéressent de près à ces technologies.
Un système capable d’aider une entreprise à organiser ses entrepôts peut également optimiser la logistique militaire.
Un modèle capable d’analyser des images médicales peut également détecter des installations militaires sur des images satellites.
Un assistant capable d’aider un développeur à écrire du code peut aussi assister un analyste cyber dans l’identification de vulnérabilités ou dans l’analyse de logiciels malveillants.
L’intelligence artificielle est donc devenue ce que l’on appelle une technologie duale : une innovation développée pour des usages civils mais pouvant également être utilisée dans des contextes militaires ou de renseignement.
C’est précisément cette dualité qui explique pourquoi les gouvernements accordent aujourd’hui une attention particulière aux modèles les plus performants.
Que dit réellement le rapport relayé par Le Figaro ?
Le titre de l’article peut laisser penser que des pirates chinois auraient pénétré les infrastructures d’OpenAI ou d’Anthropic afin de voler directement leurs modèles.
La réalité est beaucoup plus nuancée.
Le rapport évoque principalement le fait que des chercheurs liés à des institutions militaires chinoises auraient utilisé les capacités des grands modèles américains afin d’accélérer leurs propres travaux de recherche.
Autrement dit, il ne s’agirait pas nécessairement d’un vol direct des paramètres des modèles ou de leurs algorithmes internes, mais plutôt d’une exploitation méthodique de leurs capacités pour produire des connaissances, générer des données ou entraîner de nouveaux modèles.
Cette distinction est essentielle.
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, il est aujourd’hui possible d’apprendre énormément d’un modèle sans jamais avoir accès à son code source ni à ses paramètres internes.
C’est précisément ce qui fait toute la difficulté du problème.
La distillation : apprendre d’un modèle plus puissant
Pour comprendre les inquiétudes exprimées par plusieurs experts américains, il est nécessaire de s’intéresser à une technique fondamentale de l’intelligence artificielle moderne : la distillation.
Le principe est relativement simple.
Imaginons un professeur extrêmement compétent capable de répondre à des millions de questions.
Plutôt que de repartir de zéro pour former un nouvel étudiant, il devient possible d’utiliser directement les réponses du professeur afin d’enseigner au nouvel élève.
Progressivement, ce dernier apprend non seulement les bonnes réponses, mais également la manière de raisonner.
En intelligence artificielle, le fonctionnement est similaire.
On distingue généralement :
- un grand modèle appelé Teacher ;
- un modèle plus petit appelé Student.
Le modèle étudiant ne copie pas directement les milliards de paramètres du modèle enseignant. En revanche, il apprend à reproduire son comportement en observant les réponses qu’il produit sur un très grand nombre d’exemples.
Cette approche présente plusieurs avantages.
Le nouveau modèle devient beaucoup moins coûteux à exécuter, nécessite moins de mémoire, répond plus rapidement et peut être adapté à des usages très spécifiques tout en conservant une partie importante des performances du modèle initial.
La distillation est aujourd’hui utilisée dans l’ensemble de l’industrie de l’IA. Elle constitue une technique parfaitement légitime lorsqu’elle est réalisée dans le respect des licences et des conditions d’utilisation.
En revanche, lorsque cette approche est utilisée pour contourner les restrictions imposées par les concepteurs de modèles ou pour accélérer les capacités technologiques d’un État rival, elle soulève naturellement des questions juridiques, économiques et stratégiques.
Pourquoi les États-Unis cherchent-ils à protéger leurs modèles ?
Depuis plusieurs années, Washington multiplie les mesures destinées à limiter le transfert de technologies stratégiques vers la Chine.
Les premières restrictions concernaient principalement les semi-conducteurs les plus avancés.
L’objectif était relativement simple : empêcher Pékin d’accéder aux processeurs graphiques (GPU) indispensables à l’entraînement des plus grands modèles d’intelligence artificielle.
Mais très rapidement, les autorités américaines ont compris qu’il ne suffisait pas de contrôler le matériel.
Les modèles eux-mêmes sont devenus des actifs stratégiques.
Des entreprises comme OpenAI, Anthropic, Google DeepMind ou xAI investissent plusieurs milliards de dollars dans le développement de leurs modèles. Une partie importante de cette valeur ne réside pas uniquement dans les algorithmes, mais également dans les connaissances acquises au cours de l’entraînement.
Si un acteur parvient à récupérer une partie de ces connaissances grâce à des techniques comme la distillation, il peut réduire considérablement le temps et les investissements nécessaires pour développer ses propres systèmes.
C’est précisément ce qui explique les préoccupations exprimées par plusieurs responsables américains.
Une compétition qui dépasse largement les États-Unis et la Chine
Il serait toutefois réducteur de considérer cette affaire comme un simple affrontement bilatéral.
Nous assistons aujourd’hui à une véritable course mondiale à l’intelligence artificielle.
Les États-Unis disposent d’une avance considérable grâce à leurs entreprises technologiques, à leurs universités et à leurs infrastructures de calcul.
La Chine investit massivement depuis plus de dix ans afin de réduire cet écart, avec une stratégie coordonnée entre l’État, les universités, les laboratoires et les grandes entreprises.
D’autres acteurs, comme les Émirats arabes unis, l’Arabie saoudite, la Corée du Sud ou encore Singapour, investissent eux aussi des sommes importantes afin de développer leurs propres capacités.
Cette compétition ne porte plus uniquement sur les modèles eux-mêmes.
Elle concerne également :
- les semi-conducteurs ;
- les centres de calcul ;
- l’accès à l’énergie ;
- les données ;
- les talents ;
- les infrastructures cloud ;
- la recherche fondamentale.
Autrement dit, l’intelligence artificielle est devenue un écosystème industriel complet.
Et l’Europe dans tout cela ?
C’est probablement la question qui mérite le plus notre attention.
L’Europe dispose d’excellentes universités, de chercheurs mondialement reconnus et d’entreprises particulièrement innovantes dans plusieurs secteurs.
Elle a également joué un rôle majeur dans la mise en place d’un cadre réglementaire avec l’AI Act, devenu une référence internationale.
Mais cette excellence scientifique ne suffit pas.
Aujourd’hui, la majorité des modèles de langage les plus performants proviennent des États-Unis.
Les GPU les plus avancés sont essentiellement conçus par des entreprises américaines.
Les principaux fournisseurs de cloud sont également américains.
Même lorsque des entreprises européennes développent des solutions innovantes, elles s’appuient souvent sur des infrastructures étrangères.
Cette dépendance soulève une question fondamentale : peut-on réellement parler de souveraineté numérique lorsque les briques technologiques essentielles sont développées ailleurs ?
Il ne s’agit évidemment pas d’opposer innovation et réglementation.
L’Europe a besoin des deux.
Mais elle devra également investir davantage dans ses infrastructures de calcul, soutenir ses champions industriels et renforcer sa capacité à transformer l’excellence académique en leadership industriel.
Une guerre qui ne se gagnera pas uniquement avec des algorithmes
On réduit souvent la compétition autour de l’intelligence artificielle à une bataille entre modèles de langage.
La réalité est beaucoup plus complexe.
Le véritable avantage stratégique reposera probablement sur la combinaison de plusieurs facteurs :
- la qualité des chercheurs ;
- la capacité à produire des semi-conducteurs de pointe ;
- l’accès à une énergie abondante ;
- la disponibilité des centres de calcul ;
- la maîtrise des données ;
- les capacités cyber ;
- et bien entendu les modèles eux-mêmes.
Aucun de ces éléments ne suffit isolément.
En revanche, leur combinaison déterminera les grandes puissances technologiques des prochaines décennies.
Conclusion
Au-delà du caractère spectaculaire du titre publié par Le Figaro, cette affaire illustre surtout une évolution profonde des rapports de force internationaux.
L’intelligence artificielle n’est plus simplement un outil destiné à améliorer la productivité ou à automatiser certaines tâches. Elle devient progressivement un actif stratégique dont la maîtrise influencera la puissance économique, industrielle, scientifique, cybernétique et militaire des États.
Il convient toutefois de garder un regard critique. Les éléments relayés par Le Figaro reposent sur un rapport et des analyses qui documentent des usages présumés de modèles américains par des chercheurs liés à l’armée chinoise. Ils ne démontrent pas, à eux seuls, le vol complet des modèles ou de leurs paramètres. La prudence est donc nécessaire lorsqu’on interprète la portée exacte de ces révélations.
En revanche, une chose paraît désormais incontestable : la compétition mondiale autour de l’intelligence artificielle s’intensifie chaque année. Les États qui maîtriseront les infrastructures de calcul, les semi-conducteurs, les talents, les données et les modèles les plus avancés disposeront d’un avantage stratégique considérable.
À l’image de la maîtrise du nucléaire au XXᵉ siècle ou de la conquête spatiale pendant la Guerre froide, l’intelligence artificielle s’impose progressivement comme l’un des principaux marqueurs de souveraineté du XXIᵉ siècle. Les débats qui se jouent aujourd’hui autour des modèles de langage dépassent largement le monde de la technologie : ils dessinent déjà les équilibres géopolitiques de demain.
Vidéo disponible sur youtube: Axel Legay: Chine vs États-Unis : la guerre de l’IA vient de prendre un tournant majeur