AI Act : pendant que Bruxelles réglemente, l'IA industrielle s'échappe — et nos budgets avec elle

# AI Act : pendant que Bruxelles réglemente, l'IA industrielle s'échappe — et nos budgets avec elle

*L'AI Act est entré en vigueur. Mais une partie significative de l'IA déployée en entreprise — celle qui pilote les chaînes de production, optimise la logistique, prédit les pannes — reste dans un angle mort réglementaire. Pour un DSI d'ETI industrielle, ce vide n'est pas une bonne nouvelle. C'est une zone de risque budgétaire et de dépendance accrue aux acteurs américains. Entretien avec un directeur des systèmes d'information d'un groupe industriel européen de taille intermédiaire.*

RiffLab : L'AI Act est censé encadrer l'IA en Europe. Pourtant vous dites qu'il ne change rien à votre quotidien. Pourquoi ?

Parce que le texte a été conçu principalement autour de cas d'usage à fort impact sur les individus — recrutement, crédit, contrôle aux frontières. Ce sont des domaines légitimes à réguler. Mais moi, je déploie de l'IA sur des lignes de fabrication, sur des systèmes de maintenance prédictive, sur l'optimisation de flux logistiques. Ces usages tombent dans des catégories de risque faible ou intermédiaire, avec des obligations allégées. En pratique, l'acteur américain qui me vend sa plateforme d'IA industrielle n'a quasiment aucune contrainte de transparence supplémentaire à respecter vis-à-vis de moi. Le cadre réglementaire ne m'aide pas à négocier, ni à auditer ce que je déploie.

RiffLab : Concrètement, quel est l'impact sur vos budgets IT ?

L'impact est double et il s'aggrave. D'abord, j'ai investi pour mettre en conformité les couches IA qui touchent à la gestion RH ou à la relation client — là où l'AI Act impose des obligations réelles. Ce sont des coûts de documentation, d'audit, de mise à jour des processus. Ensuite, et c'est le plus préoccupant, l'IA industrielle reste en dehors de ce périmètre mais elle n'est pas gratuite pour autant. Les acteurs dominants US ont compris que c'est leur terrain de jeu sans contrainte. Ils packagisent leurs offres d'IA industrielle directement dans leurs suites cloud existantes. Résultat : si vous êtes déjà dans leur écosystème — et qui ne l'est pas ? — la migration vers leur couche IA se fait presque naturellement, presque invisiblement dans la facture. Le budget IA industrielle devient une ligne qui grossit sans qu'on ait vraiment décidé de l'activer.

RiffLab : Vous parlez de « migration invisible ». C'est un risque tarifaire ou un risque stratégique ?

Les deux sont liés, et c'est exactement le problème. Le risque tarifaire, je le vois déjà : les grilles de prix des grandes plateformes américaines ont évolué ces dix-huit derniers mois. Les fonctionnalités IA sont d'abord proposées en bundle, sans surcoût apparent, pour ancrer les usages. Puis elles basculent en option payante, ou le volume d'inférence devient la variable de facturation. On a vu ce schéma sur le SaaS, on le revoit sur l'IA. Mais le risque stratégique est encore plus lourd : une fois que vos données de production, vos modèles de maintenance prédictive, vos flux logistiques sont entraînés et stockés dans l'infrastructure d'un acteur américain, votre capacité à en sortir devient théorique. Ce n'est plus de la dépendance logicielle classique. C'est de la dépendance cognitive : vos algorithmes ont appris votre métier sur leurs serveurs.

RiffLab : L'absence de régulation sur l'IA industrielle est-elle uniquement un problème, ou y a-t-il une opportunité pour des acteurs européens ?

C'est une vraie opportunité, à condition de la saisir vite. Voilà ce que je vois : l'AI Act a créé une forme d'anxiété de conformité chez beaucoup de mes homologues. Tout le monde cherche à cocher des cases, à démontrer qu'on est « compliant ». Les acteurs américains ont les moyens de produire cette documentation de conformité en masse — c'est presque une arme commerciale pour eux. Les acteurs européens spécialisés en IA industrielle, eux, jouent sur un autre terrain. Ils peuvent offrir quelque chose que l'acteur américain ne peut structurellement pas garantir : la localisation des données de production en Europe, la transparence sur les modèles, la capacité d'audit réel. Pour un industriel qui travaille sur des procédés sensibles — défense, chimie, agroalimentaire avec des recettes propriétaires — ce n'est pas un argument marketing. C'est une nécessité opérationnelle.

RiffLab : Comment cela se traduit dans vos critères de sélection fournisseurs aujourd'hui ?

J'ai formalisé trois critères nouveaux dans nos appels d'offres IA industrielle depuis le début de l'année. Premier critère : la réversibilité contractuelle et technique. Je veux pouvoir sortir mes modèles entraînés dans un format portable, sans friction. Si un fournisseur refuse ou floute cette question, c'est éliminatoire. Deuxième critère : l'hébergement et le traitement des données sur infrastructure souveraine ou certifiée SecNumCloud. Pas parce que c'est obligatoire — l'AI Act ne le demande pas pour ces usages — mais parce que mes clients grands comptes et mes partenaires industriels commencent à l'exiger dans leurs propres cahiers des charges. Troisième critère : la transparence sur la chaîne d'entraînement des modèles. Je ne veux pas découvrir dans dix-huit mois que mon système de maintenance prédictive tourne sur un modèle fondation américain dont les conditions d'utilisation ont changé unilatéralement. Des acteurs comme Aélion ou des équipes spécialisées issues de l'écosystème deeptech français et allemand commencent à répondre sérieusement à ces critères. Ce n'est pas encore la norme, mais le marché se structure.

RiffLab : Que demanderiez-vous concrètement aux institutions européennes pour que le prochain cycle réglementaire corrige cet angle mort ?

Je ne vais pas vous tenir un discours de lobbying. Je vais vous dire ce qui m'aiderait à prendre de meilleures décisions budgétaires. D'abord, une obligation de portabilité des modèles entraînés sur données industrielles européennes. Pas la portabilité des données brutes — ça existe déjà en théorie — mais celle des modèles eux-mêmes. Ensuite, une exigence de transparence sur les dépendances de modèles : si un fournisseur européen construit son offre sur un modèle fondation américain, je dois le savoir explicitement et mesurer l'exposition que ça représente. Enfin, et c'est peut-être le plus actionnable à court terme : que les programmes de financement européens — qu'il s'agisse des dispositifs nationaux ou des mécanismes communautaires — conditionnent explicitement leur soutien à l'adoption d'IA à la démonstration de souveraineté technique. Pas comme un critère secondaire. Comme un critère principal. Aujourd'hui, on finance des projets d'IA industrielle qui aboutissent à renforcer la position d'acteurs américains. C'est absurde, et ça se corrige par la règle du jeu, pas par la bonne volonté des DSI.

*Ce DSI dirige la transformation numérique d'un groupe industriel européen de taille intermédiaire présent dans plusieurs pays de l'Union. Il s'exprime à titre personnel.*