Nous allons à présent examiner la course mondiale à l'IA sur le plan géopolitique (États-Unis, Chine, Europe) ainsi que ses retombées sur les métiers de l'informatique.
Il s'agit de comprendre qui mène la danse dans l'innovation en IA, comment les investissements et les talents sont mobilisés, et ce que cela implique pour les professionnels des systèmes, réseaux et de la cybersécurité. Nous aborderons également les nouveaux outils (comme l'AIOps) qui émergent pour assister les techniciens, et la façon dont la collaboration humain-IA s'installe progressivement dans l'administration des systèmes et la sécurité. Enfin, nous verrons pourquoi il est indispensable pour les professionnels IT de faire évoluer leurs compétences, de se tenir en veille et de se former en continu dans un domaine qui avance à toute vitesse.
L'intelligence artificielle est devenue un enjeu stratégique mondial, souvent comparée à la course à l'espace des années 1960. Les grandes puissances investissent massivement pour prendre ou garder l'avantage dans ce domaine clé. Les États-Unis et la Chine mènent actuellement la course, concentrant à eux deux la majorité des avancées en IA. En 2024, les organisations basées aux États-Unis ont produit 40 modèles d'IA notables, contre 15 pour la Chine -- l'Europe est loin derrière avec seulement 3 modèles la même année. Cet écart quantitatif illustre le fossé actuel, mais la dynamique évolue : les modèles chinois rattrapent progressivement les modèles américains en termes de performance sur des tests de référence, réduisant l'avantage historique des États-Unis. Autrement dit, la course s'est intensifiée et aucun acteur ne peut aujourd'hui prétendre à une avance incontestée dans tous les domaines de l'IA.
Le moteur de l'innovation en IA aux USA repose largement sur le secteur privé. Les géants de la tech comme Google (avec DeepMind), Microsoft (partenaire d'OpenAI), Meta ou OpenAI lui-même sont à la pointe, soutenus par des financements colossaux de la part d'investisseurs privés. L'environnement américain est relativement peu réglementé comparé à l'Europe, ce qui favorise une expérimentation rapide et le déploiement accéléré de nouvelles technologies. Par exemple, OpenAI a pu lancer ChatGPT et GPT-4 avec peu de contraintes légales initiales, tandis que Microsoft a investi 10 milliards de dollars dès 2023 pour accélérer ces avancées. Le gouvernement américain, de son côté, encourage l'innovation en limitant surtout les exportations de technologies stratégiques vers l'étranger (en particulier les puces vers la Chine), mais il n'impose pas de cadre réglementaire strict sur le développement de l'IA sur le sol américain. Cette liberté d'action, couplée aux moyens financiers et à un vivier de talents exceptionnel (grandes universités, centres de recherche privés), a permis aux États-Unis de conserver une longueur d'avance historique dans la création des modèles d'IA les plus puissants. Néanmoins, cette avance est désormais contestée.
La Chine déploie une stratégie étatique volontariste pour rattraper son retard et devenir un leader de l'IA. Pékin a fait de l'IA une priorité nationale, avec un soutien politique fort, des investissements massifs et une protection de son écosystème technologique local. Les grands acteurs chinois tels que Baidu, Tencent, Alibaba bénéficient d'un immense marché intérieur et de subventions pour développer des modèles avancés. En parallèle, de nombreuses startups émergent grâce au soutien du gouvernement et de fonds privés chinois. L'exemple marquant est la jeune entreprise DeepSeek (basée à Hangzhou) qui a surpris le monde de l'IA en lançant début 2025 un modèle de langage DeepSeek-R1 extrêmement performant. DeepSeek affirme avoir entraîné son modèle avec une fraction des ressources de calcul utilisées par ses concurrents américains, défiant ainsi la suprématie technologique de ces derniers. Son approche "open-weight" (poids du réseau ouverts) rend les paramètres du modèle librement accessibles, dans un esprit proche de l'open source, tout en maintenant certaines conditions d'usage. Cette réussite a fait l'effet d'un électrochoc dans l'industrie, d'autant que le gouvernement américain avait tenté de restreindre l'accès de la Chine aux puces les plus avancées. La progression chinoise se manifeste aussi par la production scientifique : la Chine publie aujourd'hui davantage de papiers de recherche en IA et dépose plus de brevets liés à l'IA que les États-Unis, même si la qualité de ces travaux varie. En somme, la Chine mise sur une alliance entre l'État stratège et un secteur privé dynamique pour combler son retard. Elle impose aussi une régulation sur les usages de l'IA alignée avec ses priorités (par exemple, censure ou contrôle du contenu généré par les IA), mais cette régulation vise surtout le contenu et la sécurité nationale, sans freiner les investissements. La conséquence de ces efforts est visible : les modèles chinois les plus récents rivalisent désormais avec les modèles américains sur certains benchmarks, prouvant que l'écart technologique peut être comblé.
L'Europe, quant à elle, affiche une philosophie différente, misant sur la régulation et la création d'un écosystème de confiance, tout en essayant de stimuler l'innovation pour ne pas être reléguée au second plan. L'Union européenne a été la première à proposer un cadre légal complet pour l'IA avec l'AI Act, adopté en 2024, qui applique une approche proportionnée aux risques. Ce règlement européen impose par exemple des exigences de transparence pour les modèles génératifs (comme signaler qu'un contenu est produit par une IA, prévoir des garde-fous contre les contenus illicites, etc.) et interdit certains usages jugés inacceptables (ex: notation sociale, surveillance biométrique en temps réel). L'AI Act ne sera pleinement applicable qu'en 2026 (avec des échéances progressives dès 2025), mais il envoie un message clair : en Europe, l'IA doit se développer dans un cadre éthique et sécurisé. Cette priorité donnée à la régulation a pour corollaire un écosystème moins agile que celui des États-Unis ou de la Chine -- certaines innovations peuvent être ralenties par les contraintes réglementaires et le manque de financements comparables. En effet, l'Europe souffre d'un déficit d'investissement critique : en 2024, les investissements privés en IA aux États-Unis ont atteint $109 milliards, soit près de 12 fois le niveau des investissements en Chine ($9,3 Mds) et bien plus encore que ceux de l'UE et du Royaume-Uni combinés (~$4,5 Mds). Consciente de ce retard, la Commission européenne a lancé un plan nommé InvestAI visant à mobiliser €200 milliards pour l'IA européenne. L'ambition est de financer des « gigafactories » de l'IA, c'est-à-dire de vastes centres de calcul haute performance, pour permettre aux chercheurs et entreprises européens de développer des modèles de très grande taille. Ce plan repose sur des partenariats public-privé (via la Banque Européenne d'Investissement et un consortium de grandes entreprises appelé EU AI Champions) et vise à combler le fossé en donnant aux acteurs européens l'infrastructure nécessaire pour innover. Parallèlement, quelques pépites européennes tirent leur épingle du jeu : par exemple, la startup française Mistral AI (fondée en 2023) a développé un modèle de langage performant de 7 milliards de paramètres, Mistral 7B, réputé pour son efficacité car nécessitant moins de ressources de calcul que les modèles américains équivalents. Citons aussi DeepL en Allemagne pour la traduction automatique, ou Helsing (startup germano-britannique) spécialisée dans l'IA de défense. L'Europe mise souvent sur l'open source et la spécialisation dans des niches (par exemple, Mistral et l'open source, ou Poolside AI en France qui vise des modèles moins gourmands). Malgré tout, le constat actuel est que l'Europe accuse un retard significatif en nombre de modèles d'IA produits et en investissements. Le défi européen est donc double : créer un cadre de confiance (éthique, sécurité) tout en stimulant l'innovation pour ne pas dépendre uniquement des technologies étrangères. Les prochaines années diront si les efforts (InvestAI, collaborations européennes, bacs à sable réglementaires pour les startups, etc.) porteront leurs fruits et si une souveraineté européenne en matière d'IA peut émerger.
En résumé, la course à l'IA s'intensifie sur fond de compétition technologique et géopolitique. Les États-Unis conservent aujourd'hui un leadership en partie grâce à leurs champions industriels et à un financement massif, la Chine gagne rapidement du terrain grâce à une stratégie nationale agressive et des percées comme DeepSeek, et l'Europe tente de jouer sa propre carte en misant sur une IA de confiance et en comblant son retard d'investissement. Ce contexte mondial a des conséquences directes sur les dynamiques économiques (nouvelles startups, domination de certains fournisseurs cloud, etc.) et sur la disponibilité des outils que nous utilisons en tant que professionnels IT (par exemple, la majorité des modèles de pointe actuels proviennent des US ou de Chine). Il préfigure aussi les règles du jeu auxquelles devront se plier les entreprises selon les régions (ex : conformité à l'AI Act en Europe, ou aux exigences de cybersécurité nationale en Chine).
Derrière cette course technologique se joue une véritable bataille de capitaux et de cerveaux. Les chiffres récents témoignent d'un engouement financier sans précédent pour l'IA : en 2024, les investissements privés mondiaux dans le secteur de l'IA ont atteint $150,8 milliards, un niveau record. Cela inclut les fonds levés par les startups IA, les budgets R&D consacrés à l'IA dans les grandes entreprises, ainsi que les investissements en capital-risque. Les gouvernements aussi mettent la main à la poche : dans de nombreux pays, des milliards de dollars publics sont injectés pour soutenir la recherche en IA, financer des centres de calcul ou encourager l'adoption d'IA dans l'industrie. Par exemple, la Chine investit lourdement via des plans quinquennaux et la création de laboratoires d'État en IA, les États-Unis allouent des budgets pour l'IA militaire ou l'éducation à l'IA, et l'Europe a des programmes comme Horizon Europe ou Digital Europe qui financent des projets IA.
Cependant, les écarts d'investissement entre régions restent immenses, comme on l'a souligné : un rapport de Stanford indique qu'en 2024, les États-Unis ont investi 12 fois plus en privé que la Chine et plus de 20 fois plus que l'ensemble Europe+UK dans l'IA. Cela se traduit par une capacité accrue à attirer des projets ambitieux et à bâtir des infrastructures coûteuses (centres de données spécialisés pour l'entraînement de modèles géants, etc.). Cet afflux de capitaux a provoqué un véritable boom des startups IA depuis 2023 : presque chaque semaine, une jeune pousse annonce un nouveau modèle ou service exploitant l'IA, souvent financée par des tours de table se chiffrant en dizaines voire centaines de millions de dollars. On a vu émerger des acteurs comme Anthropic (créé par d'anciens d'OpenAI, financé notamment par Google), Cohere, Jurisica et bien d'autres, sans compter les investissements colossaux dans les acteurs établis (Microsoft-OpenAI, Google-DeepMind, Amazon qui investit dans Anthropic, etc.).
En parallèle de la bataille financière se joue une véritable guerre des talents dans le domaine de l'IA. Les ingénieurs et chercheurs spécialistes de l'apprentissage automatique, des réseaux de neurones ou de l'analyse de données sont devenus rares et très convoités. Les salaires atteignent des sommets : par exemple, les meilleurs chercheurs d'OpenAI peuvent gagner plus de $10 millions par an en rémunération totale, des montants dignes de sportifs de haut niveau ou de stars de la finance. Depuis le succès médiatique de ChatGPT fin 2022, le recrutement s'est emballé au point qu'on le compare à un marché de stars : les entreprises n'hésitent pas à débaucher à prix d'or des experts, avec des méthodes dignes de la NBA ou du football. Selon une enquête de Reuters, recruter un spécialiste de l'IA de haut niveau peut impliquer des primes mirobolantes (plusieurs millions en actions ou bonus), des avantages extravagants (jet privé pour venir discuter d'un poste, entretiens menés directement par des PDG célèbres, etc.). Ce arms race du recrutement concerne en premier lieu les géants américains (OpenAI, Google, Microsoft, Meta) et de nouveaux entrants financés par des milliardaires (comme xAI, l'entreprise d'Elon Musk, ou d'autres laboratoires indépendants). Conserver les talents est tout aussi crucial : les récentes turbulences chez OpenAI fin 2023 (quand son CEO Sam Altman a brièvement été évincé, entraînant la menace de départ de nombreux chercheurs) ont montré que la stabilité des équipes d'IA était fragile et pouvait basculer rapidement. Meta a ainsi profité de la situation pour recruter certains experts, et de manière générale on observe une forte mobilité des experts IA d'une entreprise à l'autre, selon les projets les plus intéressants ou les meilleures dotations en calcul.
Cette pénurie de compétences IA est mondiale. La Chine, malgré un grand nombre de diplômés, cherche aussi à attirer ou retenir ses talents : le gouvernement y finance des programmes pour rapatrier des chercheurs formés à l'étranger et offre des incitations pour travailler sur ses projets nationaux. L'Europe, de son côté, souffre d'une fuite des cerveaux dans ce domaine : nombre de chercheurs IA formés dans les universités européennes partent travailler aux États-Unis (attirés par les salaires et moyens) ou se font embaucher par des géants non-européens. Cela dit, des initiatives tentent de renverser la tendance, comme la création de chaires IA dans les universités, de centres d'excellence (ex : Paris a l'institut Prairie pour l'IA, l'Allemagne le Cyber Valley, etc.) et l'attraction d'experts étrangers en Europe via des programmes spécifiques.
Il n'y a pas que les chercheurs de pointe qui sont concernés : l'ensemble des professionnels de l'IT voit la demande de compétences évoluer. La demande pour des profils sachant manipuler le machine learning a fortement augmenté ces dernières années. Des postes hybrides apparaissent (par exemple, Data scientist dans des équipes infrastructure, Ingénieur MLOps mêlant développement et déploiement de modèles, etc.). Même pour les rôles plus classiques de technicien systèmes et réseaux, les employeurs valorisent de plus en plus la capacité à comprendre et à utiliser des outils d'IA. Une enquête a révélé qu'une part croissante des travailleurs s'attend à ce que la technologie de l'IA change la nature de leur emploi dans un futur proche. Certains redoutent la concurrence de l'IA, d'autres y voient une opportunité d'automatiser les tâches pénibles. Nous allons voir plus en détail ces impacts sur les métiers IT.
L'essor de l'IA transforme progressivement le quotidien des métiers de l'informatique, en particulier dans les domaines de l'administration systèmes, de la gestion des réseaux et de la cybersécurité. Plutôt que de remplacer brutalement ces emplois, l'IA agit comme un amplificateur et un automatisateur de nombreuses tâches techniques.
En synthèse, l'impact de l'IA sur les métiers IT se traduit moins par une disparition des postes que par une évolution du contenu de ces postes. Les tâches répétitives, gourmandes en temps et en données (surveillance, collecte d'informations, premières analyses) tendent à être automatisées. À l'inverse, les compétences humaines plus complexes gagnent en importance : capacité à interpréter les insights fournis par les outils d'IA, prise de décision stratégique en s'appuyant sur ces analyses, gestion des exceptions non prévues par les modèles, communication avec les autres équipes pour planifier des améliorations, etc. Par exemple, un administrateur système de demain passera peut-être moins de temps à dépanner manuellement des machines une à une, mais davantage à superviser un tableau de bord intelligent qui lui remonte les points chauds et à coordonner des actions (comme planifier un remplacement de serveur qu'une IA a identifié comme défaillant prochainement). De même, en cybersécurité, le métier d'analyste se transforme : il devient un analyste augmenté qui doit savoir configurer et entraîner les outils d'IA de sécurité, vérifier leurs alertes (pour éviter les faux positifs ou investiguer les vrais incidents) et prendre de vitesse les attaquants qui eux aussi utilisent l'IA de leur côté (phénomène d'attaques par IA, ex. phishing automatisé par IA générative, malwares polymorphes alimentés par ML, etc. -- ce qui crée une « course IA contre IA » en cybersécurité).
Un point important est que l'IA amène aussi de nouveaux métiers et de nouvelles spécialisations en IT. On parle déjà d'AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) comme d'un domaine à part entière, si bien que des postes de « Ingénieur AIOps » apparaissent dans certaines grandes entreprises ou fournisseurs de services cloud. Leur rôle est de concevoir et maintenir les solutions d'IA qui pilotent l'infrastructure : par exemple définir quels algorithmes utiliser pour la détection d'anomalies sur le réseau, comment intégrer ces outils avec les systèmes existants (supervision, ticketing), comment exploiter au mieux les données de télémétrie pour en tirer des prédictions, etc.. De même, dans la sécurité, on voit émerger des rôles liés à l'orchestration de SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) alimentés par l'IA, ou des Threat hunters s'appuyant sur l'IA pour scruter les indices faibles de compromission.
Bref, de nouveaux horizons professionnels s'ouvrent pour ceux qui sauront combiner leurs connaissances IT classiques avec une compréhension de l'IA.
Pour concrétiser ces évolutions, intéressons-nous aux outils récents qui incarnent la collaboration entre l'humain et l'IA dans les métiers d'administration, de supervision et de sécurité IT. Le terme AIOps (pour AI for IT Operations) désigne l'ensemble des solutions qui appliquent l'intelligence artificielle aux opérations informatiques. Leur objectif : automatiser et améliorer la gestion des systèmes et réseaux grâce au machine learning et à l'analyse de big data.
Un système AIOps typique fonctionne en ingérant en continu des données provenant de multiples sources : logs systèmes, métriques de performance, événements réseau, alertes de sécurité, etc.. Il utilise ensuite l'IA pour identifier des motifs, des anomalies, ou des problèmes potentiels à partir de ce flux d'informations. Enfin, il peut recommander des actions à l'opérateur humain, voire les exécuter automatiquement dans certains cas.
Concrètement, voici quelques exemples de ce qui est possible aujourd'hui avec ces nouveaux outils :
En somme, la collaboration humain-IA se manifeste à travers ces outils qui fusionnent l'expertise humaine et la puissance de calcul de l'IA. L'humain garde la maîtrise, fixe les objectifs et les règles (par ex, quelles actions l'IA est autorisée à automatiser, quels seuils déclenchent des alertes), tandis que l'IA apporte une vigilance de tous les instants et une capacité d'analyse surhumaine face à la complexité et à la volumétrie des systèmes actuels. Cette synergie vise à rendre l'IT plus efficiente, fiable et réactive. Pour les métiers de technicien supérieur, cela signifie non seulement adopter de nouveaux outils, mais aussi apprendre à travailler de concert avec l'IA : savoir lui faire confiance pour certaines tâches tout en la contrôlant, comprendre ses limites (par ex, un modèle peut avoir des biais ou des angles morts) et être prêt à reprendre la main en cas de besoin. C'est une nouvelle façon de travailler, où l'IA devient un partenaire de l'administrateur autant qu'un outil.
Face à ces transformations, un message clé pour tous les professionnels IT (et plus largement pour tout métier technologique) est la nécessité d'évoluer et d'apprendre en continu.
L'IA progresse rapidement, les outils et pratiques d'aujourd'hui n'existaient pas il y a cinq ans, et ceux de dans cinq ans ne sont pas encore imaginés. Pour rester pertinent et performant dans sa carrière, un technicien système/réseau/sécurité devra adopter une attitude proactive de mise à jour de ses compétences.
Voici quelques axes importants :
En développant ces différents axes, un futur professionnel IT se transforme en un apprenant à vie, capable de surfer sur la vague de l'IA au lieu de la subir.
Les études sur l'impact de l'IA sur l'emploi suggèrent d'ailleurs qu'elle peut rendre les travailleurs plus productifs et précieux, y compris dans les emplois très automatisables, à condition qu'ils soient formés pour l'utiliser à bon escient.
Autrement dit, l'IA n'est pas qu'une menace d'automatisation : c'est aussi un levier d'augmentation de vos capacités.
Un technicien réseaux outillé d'une IA de diagnostic devient plus efficace qu'un technicien seul.
Un analyste sécurité appuyé par une IA de tri des alertes se concentre sur les attaques vraiment critiques et gagne du temps. Ces gains de productivité peuvent se traduire par des rôles plus intéressants, où vous avez un impact accru au sein de votre entreprise.