L’Union européenne a ouvert le processus d’appel d’offres pour jusqu’à sept « gigafactories » d’IA, un programme d’achat public conçu pour mobiliser plus de 30 milliards d’euros d’investissements publics et privés. L’initiative vise à donner aux entreprises européennes accès à la puissance de calcul nécessaire pour développer des modèles d’IA de pointe, réduisant ainsi la dépendance du bloc aux services cloud proposés par des sociétés américaines telles qu’Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud, qui représentent ensemble une part importante du marché européen de l’infrastructure cloud.

Cette décision intervient alors que la capacité de calcul est devenue l’un des principaux goulots d’étranglement du secteur de l’IA. Les modèles d’IA avancés nécessitent, pour leur entraînement, des grappes de dizaines de milliers d’accélérateurs haute performance, et les responsables européens reconnaissent que l’infrastructure publique existante est soumise à une forte pression. Cette initiative s’inscrit aussi dans un contexte de concurrence mondiale accrue, les États-Unis et la Chine consacrant tous deux d’importantes ressources publiques et privées à l’infrastructure de calcul pour l’IA.

L’initiative fait partie du plan plus large de la Commission européenne, AI Continent action plan, qui vise à établir une capacité souveraine de calcul pour l’IA. Elle reflète également une tendance mondiale identifiée par le 2026 AI Index de Stanford University, qui indique que les pays du monde entier traitent de plus en plus l’infrastructure d’IA comme un actif national stratégique au même titre que les semi-conducteurs, l’énergie et les données.

Pourquoi la propriété du matériel est devenue le cœur du débat

Comme l’a résumé un haut responsable de la Commission européenne, le problème de l’Europe tient en une phrase :

« L’infrastructure actuelle est saturée en demande. »

Autrement dit, le principal obstacle à l’essor de l’IA en Europe n’est pas le manque de talents de recherche, mais l’insuffisance de capacité de calcul. Cette affirmation rejoint la conclusion de Stanford selon laquelle le développement de l’IA de frontière tend à favoriser les entités disposant des moyens financiers nécessaires pour construire et exploiter d’immenses fermes de GPU.

Selon le plan des AI Gigafactories, chaque site aura la capacité d’installer jusqu’à 100,000 processeurs d’IA de pointe, soutenus par des réseaux ultramodernes, des logiciels cloud, des sources d’électricité fiables et des systèmes de refroidissement de pointe pour l’entraînement et l’utilisation de modèles de grande taille.

L’Europe a déjà établi 19 AI Factories reliées à des supercalculateurs publics. L’objectif de ces gigafactories est d’offrir une alternative à ces installations en créant des centres de calcul plus grands, portés par le secteur privé. L’intention est de faire en sorte que le développement de l’IA se déroule dans les cadres européens déjà établis de réglementation et de gouvernance des données. L’initiative s’inscrit également dans le Coordinated Plan on Artificial Intelligence de l’UE, qui vise depuis 2018 à mutualiser les investissements des différents États membres plutôt qu’à poursuivre des efforts nationaux fragmentés.

Comment les 30 milliards d’euros se décomposent réellement

Le mécanisme de financement utilise l’argent public afin d’attirer davantage d’investissements privés.

Au total, le financement devrait comprendre 10 milliards d’euros provenant de sources nationales et européennes, ce qui devrait permettre de mobiliser 20 milliards d’euros supplémentaires d’investisseurs privés, le financement public étant en général limité à 35 % des dépenses de projet.

Une partie du financement dépendra encore des prochaines négociations sur le budget de l’UE. Le European High-Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU) gérera la procédure de sélection concurrentielle, poursuivant la stratégie de l’UE consistant à utiliser les fonds publics pour attirer des investissements privés dans des technologies critiques.

Deux lots, et beaucoup de puces

L’appel d’offres est divisé en deux catégories. D’une part, l’un peut soutenir jusqu’à quatre gigafactories de taille moyenne. D’autre part, l’autre peut appuyer jusqu’à trois grandes installations. Selon le projet, le montant du financement disponible, provenant à la fois de l’UE et des gouvernements nationaux, peut varier de 1 milliard d’euros à 2 milliards d’euros.

Pour les sites plus petits, ils devraient pouvoir déployer efficacement entre 25,000 et 75,000 processeurs d’IA, tandis que le plus grand pourrait dépasser 100,000. L’Allemagne, l’Italie, la Grèce, le Portugal et l’Espagne comptent parmi les pays qui manifestent leur intérêt pour accueillir les grandes installations.

Une grappe de cette ampleur permettrait à une gigafactory de l’UE de figurer parmi les plus grands dispositifs d’entraînement de l’IA exploités aujourd’hui par certaines des plus grandes entreprises américaines, tout en restant en deçà des configurations de plusieurs milliers de GPU prévues par des sociétés comme xAI. La comparaison illustre l’objectif de Bruxelles : créer des technologies capables d’entraîner des modèles d’IA de pointe, plutôt que de simples supercalculateurs de recherche.

La dépendance que l’Europe ne peut pas concevoir hors de l’équation

Le fait d’établir une infrastructure d’IA indépendante ne peut pas, à lui seul, réduire la dépendance de l’Europe envers les fabricants étrangers de semi-conducteurs.

Après l’accord commercial UE-États-Unis conclu en juillet 2026, la Commission a signé des lettres d’intention avec AMD, Nvidia et Qualcomm afin d’améliorer l’accès au matériel pour les projets de gigafactories.

Cependant, les responsables restent lucides à ce sujet. Les futures mises à niveau matérielles devraient impliquer un plus grand nombre de fournisseurs en raison d’une concurrence accrue, mais les puces ne résoudront pas le problème à elles seules. L’Agence internationale de l’énergie a également souligné que les centres de données d’IA contribuent à la hausse de la demande mondiale d’électricité, d’où la nécessité de se concentrer sur des sources d’électricité fiables, une capacité suffisante du réseau et des systèmes de refroidissement, en plus de processeurs avancés.

Le temps presse désormais

Les candidatures seront closes le 12 novembre 2026. Les décisions d’attribution, fondées sur les évaluations menées par EuroHPC, devraient être annoncées début 2027. Les projets retenus devraient commencer leurs activités environ 18 mois après la signature d’un contrat.

Henna Virkkunen, vice-présidente exécutive de la Commission européenne chargée de la souveraineté technologique, de la sécurité et de la démocratie, a qualifié le lancement de « milestone » au regard des ambitions de l’Union en matière d’IA.

L’intérêt de l’UE pour les gigafactories ne se limite pas à augmenter la capacité cloud des économies, car certains estiment que ces installations pourraient fournir l’infrastructure indispensable à un déploiement plus rapide de l’IA dans des secteurs tels que l’industrie, la santé, les transports et les services publics.

Cependant, l’analyse de l’OCDE montre que le succès de l’adoption de l’IA en Europe n’est pas uniforme, ce qui signifie que les 30 milliards d’euros de capacité de calcul supplémentaire ne constituent qu’une petite partie de la bataille importante pour la compétitivité économique.

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