Le constat est implacable. Malgré l'injection massive de 54 milliards d'euros via le plan France 2030, l'intelligence artificielle française peine à dépasser le stade expérimental.
Cette stagnation persistante des projets IA contredit l'ambition affichée par les pouvoirs publics de faire de la France un leader mondial de l'IA.
En tant qu'investisseur et dirigeant opérant à l'échelle internationale, mon analyse est sans appel : le problème n'est plus l'accès au capital. C'est une erreur stratégique majeure de continuer à penser que l'injection de fonds suffit à garantir l'innovation et la compétitivité. Le véritable goulot d'étranglement se situe dans une carence critique de ce que j'appelle la "visibilité stratégique".
Au-delà du financement : la carence de visibilité
Injecter des milliards dans un écosystème sans boussole stratégique claire revient à remplir un réservoir percé. Les fonds sont dépensés, les projets sont lancés, mais la valeur peine à se matérialiser durablement.
L'imprévisibilité actuelle des investissements dans le numérique n'est pas conjoncturelle ; elle symptômatise un manque de vision sur la conversion du potentiel technologique en avantage concurrentiel tangible.
La visibilité stratégique se décline sur trois axes fondamentaux, aujourd'hui défaillants :
1. Visibilité sur le Retour sur Investissement (ROI)
Trop de projets IA restent des initiatives de recherche fondamentale déguisées. Les indicateurs de succès demeurent techniques — précision du modèle, vitesse de calcul — et déconnectés des métriques métiers : croissance du chiffre d'affaires, réduction des coûts, satisfaction client. Sans ligne de vue directe entre l'investissement IA et le compte de résultat, le soutien des comités de direction s'érode inévitablement.
2. Visibilité sur l'Intégration Opérationnelle
Une IA performante en laboratoire mais impossible à intégrer dans les processus existants constitue un échec coûteux. La stagnation provient souvent de l'incapacité à passer à l'échelle, faute d'une planification en amont impliquant les directions opérationnelles, juridiques et RH pour préparer l'organisation au changement.
3. Visibilité sur la Gouvernance
Les fonds publics sont attribués et suivis, comme le démontrent les rapports de la Cour des comptes sur le financement des infrastructures via les agences d'État. Cette gouvernance, principalement financière, doit évoluer vers une gouvernance stratégique évaluant l'alignement des projets avec les objectifs nationaux et leur contribution réelle à la chaîne de valeur économique.
Ajustements stratégiques pour transformer la théorie en croissance
Pour que l'IA devienne le levier de croissance attendu, un changement de paradigme s'impose. Il ne s'agit pas d'arrêter d'investir, mais d'investir avec une intelligence stratégique accrue.
Conditionner le financement à la clarté stratégique
Les aides publiques et budgets internes doivent privilégier les projets présentant une feuille de route claire, incluant des KPIs métiers et un plan d'intégration détaillé. La question centrale devient : "Quel problème métier stratégique cette technologie va-t-elle résoudre ?" plutôt que "Que peut faire la technologie ?"
Instaurer une culture du résultat
Il est nécessaire de mettre en place des revues de projets régulières, co-pilotées par les directions techniques et métiers, pour évaluer l'impact commercial autant que les progrès technologiques. Les projets sans trajectoire claire vers la création de valeur doivent être réorientés ou arrêtés rapidement.
Développer la compétence IA au niveau exécutif
La prise de décision ne peut reposer uniquement sur les experts techniques. Les membres des comités exécutifs et conseils d'administration doivent acquérir une compréhension suffisante des enjeux IA pour piloter la stratégie, poser les bonnes questions et allouer les ressources de manière judicieuse.
Conclusion : Le chaînon manquant de la transformation
La France dispose des atouts nécessaires — capital, talents, ambition — pour réussir sa transition vers une économie augmentée par l'IA. Cependant, pour éviter que les investissements massifs ne se soldent par une déception nationale, il est urgent de compléter notre stratégie de financement par une véritable stratégie de visibilité.
C'est à cette seule condition que nous pourrons exploiter le boom de productivité promis par l'IA et transformer la théorie en croissance durable et souveraine. Le succès de l'intelligence artificielle française ne se mesurera plus en millions investis, mais en valeur réelle créée pour l'économie et la société.
