Les enjeux concurrentiels dans la technologie de l'IA

La table ronde était présidée par Jacques Crémer (TSE) et réunissait un panel d'experts de renom issus des secteurs de l'industrie, du droit et du conseil économique : Adam Cohen (OpenAI), F. Enrique González-Díaz (Cleary Gottlieb Steen & Hamilton), Oliver Latham (Charles River Associates) et Rikke Riber Rasmussen (Google). Ensemble, ils ont réfléchi à l'une des questions les plus débattues du moment : l'intelligence artificielle est-elle en train d'être monopolisée, ou la concurrence est-elle toujours bien vivante ?
Comme l’a rappelé Jacques Crémer, lorsque cette table ronde a été imaginée pour la première fois l’été dernier, un sentiment de « panique manifeste » dominait les échanges. Beaucoup pensaient qu’une seule entreprise finirait inévitablement par dominer le secteur de l’IA, ne laissant que peu de place à la concurrence. Pourtant, au fil de la discussion, une image plus nuancée s’est dégagée, celle d’un marché en pleine évolution et très concurrentiel.

La concurrence est-elle suffisante ? Comment faut-il interpréter les valorisations des entreprises spécialisées dans l'IA ?

L'un des premiers points soulevés au cours de la discussion a été la nécessité de mieux comprendre le paysage concurrentiel actuel — et de le mettre en perspective avec les valorisations astronomiques des entreprises spécialisées dans l'IA.
Pour l'un des participants, il reste extrêmement difficile de prédire la structure future de la concurrence. Alors que les grandes entreprises technologiques contrôlent actuellement des éléments essentiels tels que l'infrastructure cloud, les puces électroniques et les vastes ensembles de données — ce qui oblige souvent les nouveaux entrants à conclure des partenariats —, certaines entreprises spécialisées dans l'IA développent progressivement leurs propres capacités afin de réduire leur dépendance et de stimuler la concurrence. La distribution a également été mise en avant comme un élément crucial : bien que la plupart des utilisateurs accèdent aux outils d’IA via des interfaces de chatbot, les entreprises diversifient rapidement leurs produits. La manière dont les produits d’IA et les plateformes numériques interagiront à l’avenir, ainsi que les facteurs qui favoriseront leur adoption par les utilisateurs, restent des questions en suspens.
Un autre intervenant a décrit le marché non pas comme un « fief » bien établi, mais comme une phase expérimentale dans laquelle aucun modèle économique stable n’a encore émergé. Dans cette optique, les valorisations élevées des entreprises reflètent davantage les attentes concernant un marché futur potentiellement gigantesque que la domination d’un acteur bien établi. L’arrivée rapide de concurrents et la baisse des coûts de production ont été citées comme des signes d’un écosystème dynamique et concurrentiel.
Une autre intervention a comparé l’essor actuel de l’IA à l’ère du Web 2.0. Contrairement à des services tels que Google Search — qui ont bénéficié de prix nuls pour les consommateurs et de boucles de rétroaction puissantes renforçant leur position dominante —, les modèles d’IA sont actuellement confrontés à des coûts marginaux positifs et à des effets de réseau plus faibles. Un participant a établi une analogie historique avec la « Railway Mania » du XIXe siècle : même si l’enthousiasme actuel s’avérait finalement excessif sur le plan financier, les infrastructures construites en cours de route pourraient laisser des bénéfices durables à la société.
D'un point de vue juridique, il a été souligné que le marché de l'IA se caractérise par l'innovation et une concurrence dynamique plutôt que par des positions bien établies. Les valorisations élevées peuvent simplement refléter des avantages temporaires tirés de l'innovation — ce qui est compatible avec une concurrence saine, tant que ces avantages ne sont pas consolidés par des pratiques anticoncurrentielles.
 

Est-il trop tôt pour que les autorités de régulation interviennent ?

Une question centrale était de savoir si les régulateurs devaient agir dès maintenant — ou attendre.
Un participant a fait valoir que les autorités de la concurrence devaient s’informer activement sur le secteur et évaluer avec soin si une intervention était nécessaire, mais a mis en garde contre l’application prématurée de réglementations ex ante strictes, telles que celles prévues par la loi sur les marchés numériques (Digital Markets Act, DMA). Contrairement aux plateformes numériques bien établies, les marchés de l’IA n’ont pas encore été façonnés par l’application des règles antitrust, et une réglementation trop stricte dès le départ risquerait d’étouffer l’innovation.
Un autre intervenant a plaidé en faveur d’une approche au cas par cas. Il a été suggéré que des obligations générales en matière d’interopérabilité pourraient s’avérer peu réalistes, voire contre-productives : par exemple, exiger que chaque fonctionnalité basée sur l’IA d’une application propose plusieurs fournisseurs concurrents via un menu déroulant pourrait nuire à l’expérience utilisateur. Si la concurrence reste forte au niveau des modèles en amont, les préoccupations concernant la distribution en aval pourraient s’avérer moins pressantes.
Des comparaisons historiques ont également été établies avec la concurrence entre navigateurs dans les années 1990, où les pratiques de vente liée avaient désavantagé les concurrents proposant des produits autonomes. Parallèlement, un participant a souligné que la politique de la concurrence n’était pas conçue pour traiter les risques existentiels ou liés à la sécurité — ses outils servent des objectifs différents.
Enfin, les régulateurs ont été encouragés à s'appuyer sur des données factuelles plutôt que sur la peur. On a mis en garde contre le fait qu'une réglementation excessive pourrait freiner l'innovation. Au lieu de restreindre le développement en se fondant sur des risques futurs incertains, certains ont suggéré de mettre l'accent sur la portabilité des données et les normes ouvertes afin de préserver la flexibilité et la concurrence.

Quel rôle l'Europe peut-elle jouer dans cette concurrence mondiale ?

La dernière partie de la discussion a porté sur la situation de l’Europe.
Plusieurs défis structurels ont été identifiés : les prix élevés de l’énergie, la fragmentation des marchés des capitaux et la complexité réglementaire. Un participant a notamment évoqué le cadre européen en matière de droits d’auteur, faisant valoir que les restrictions relatives à l’utilisation des données pour l’entraînement des modèles d’IA risquaient de pousser le développement de technologies de pointe hors du continent.
Un autre intervenant a estimé que la faiblesse relative de l’Europe dans le domaine de l’IA n’était pas due à des échecs politiques spécifiques à ce secteur, mais à des problèmes structurels plus généraux. Une politique industrielle plus horizontale — et la mise à profit des atouts de l’Europe, tels que l’énergie nucléaire pour alimenter les centres de données — pourrait faire partie de la solution.
Une dernière intervention a mis en garde contre le risque d’un « monde à deux vitesses ». Si l’Europe continue de privilégier une réglementation stricte alors que les États-Unis et la Chine progressent à grands pas, elle pourrait devenir principalement un marché pour des technologies développées ailleurs — n’ayant accès qu’à des versions retardées ou adaptées aux exigences réglementaires des outils de pointe.

Dans l'ensemble, cette table ronde a brossé un tableau complexe : loin d'être un monopole bien établi, le secteur de l'IA semble dynamique et incertain. Le défi pour les décideurs politiques consistera à trouver un équilibre délicat : préserver la concurrence et l'innovation tout en évitant à la fois la complaisance et une intervention prématurée.

Liens utiles :

• 18th Digital Economics Conference

Publié dans la TSE Reflect de Mai 2026