L'Europe perd du terrain dans la course mondiale à l'IA. L'investissement privé dans l'IA aux États-Unis a grimpé à 285,9 milliards de dollars en 2025, selon les chiffres de l'Université Stanford, dépassant de loin les 20,9 milliards de dollars investis en Europe. Les États-Unis dominent également en termes de taux d'adoption de l'IA, de nombre de centres de données et de valorisations de leurs entreprises d'IA. Au total, huit entreprises technologiques américaines ont franchi le seuil des mille milliards de dollars, avec OpenAI et Anthropic sur le point de rejoindre leurs rangs. Le concurrent européen le plus proche est ASML, le fabricant néerlandais d'équipements de fabrication de puces, qui affiche une capitalisation boursière de 670 milliards de dollars.

L'absence d'une entreprise européenne valorisée mille milliards de dollars préoccupe Peter Koerte, PDG de la division Smart Infrastructure de Siemens—la plus rentable des quatre activités principales de Siemens.

« Nous avons vraiment des gens brillants en Europe », déclare Koerte. « Mais les États-Unis et la Chine disposent d'un énorme avantage grâce à leurs vastes marchés intérieurs. En Europe, il est disproportionnellement plus difficile de passer à l'échelle en raison des différentes langues, réglementations et systèmes politiques. »

L'avantage des données industrielles de l'Europe

Un domaine où le continent pourrait détenir un avantage, soutient Koerte, est le développement de l'IA pour les processus industriels. L'Industrial Foundation Model de Siemens, encore en cours de développement, a le potentiel de raccourcir les cycles d'ingénierie jusqu'à 40 %, selon Koerte, qui entrevoit des cas d'usage dans les industries automobile et aérospatiale. Siemens prévoit d'investir plus d'un milliard d'euros dans l'IA industrielle au cours des trois prochaines années.

Contrairement aux LLM, qui sont entraînés principalement sur du langage, les modèles industriels sont instruits à partir de données de fabrication et d'ingénierie destinées à ces domaines. La précision, insiste Koerte, est non négociable.

« En ingénierie, il faut être précis. Si l'IA hallucine ou invente un calcul, vous aurez un problème », explique-t-il. « Lorsque nous essayons d'utiliser de grands modèles de langage dans l'ingénierie et la production, cela ne fonctionne pas—les mots sont beaucoup moins précis. »

Obtenir suffisamment de données d'entraînement pour les modèles industriels peut déjà constituer un défi. Koerte estime que la longévité des grands fabricants européens pourrait s'avérer être un atout : plus de la moitié des entreprises du Fortune 500 Europe ont plus de 100 ans.

« Nous disposons de plus grande base installée. Toutes les données sont disponibles au sein des entreprises pharmaceutiques, automobiles et chimiques qui opèrent en Europe depuis des décennies », déclare Koerte.

Convaincre ces entreprises de se séparer de leurs données pourrait s'avérer plus difficile. « Nous avons été très efficaces pour sensibiliser les organisations au fait que la donnée est le nouveau pétrole », dit Koerte. « BMW ou AstraZeneca ne mettra jamais ses données sur internet, elle doit donc faire confiance à d'autres pour entraîner ces modèles avec ses données. »

C'est là, selon Koerte, que Siemens, fondée en 1847, détient un autre avantage. « Nous entretenons des relations vieilles de plusieurs décennies avec la plupart des entreprises avec lesquelles nous travaillons », dit-il. « Elles nous font confiance pour prendre le plus grand soin de leurs données et peuvent compter sur nous si quelque chose se casse. »

Jusqu'à présent, Siemens a convaincu des entreprises de partager leurs données en échange de l'accès à son modèle d'IA et de la possibilité de demander de nouveaux cas d'usage. Les données sont utilisées uniquement à des fins d'entraînement, et la propriété reste détenue par l'entreprise qui les a créées, explique Koerte.

Talents, partenariats et les limites de la souveraineté

Les talents constituent l'autre défi. Les institutions américaines emploient 59 % des meilleurs chercheurs en IA au monde, selon le Global AI Talent Tracker de la plateforme de recherche MacroPolo Archive. Pourtant, l'an dernier, Siemens a débauché le vice-président de l'IA générative d'Amazon, Vasi Philomin, pour devenir son directeur des données et de l'IA. Manu Parbhakar, ancien directeur d'Amazon Web Services, a également rejoint Siemens pour diriger son équipe stratégie et partenariats basée dans la Silicon Valley.

« Vous devez écrire un chèque plus gros que ce dont vous auriez l'habitude en Europe », dit Koerte. « Mais il faut disposer des experts pour construire cela. »

Les partenariats américains ont également été cruciaux. Siemens travaille actuellement avec Nvidia, le fabricant américain de puces, pour construire un système d'exploitation d'IA industrielle.

Siemens n'est pas la seule entreprise à appliquer l'IA aux défis physiques. Prometheus, la dernière startup du fondateur d'Amazon Jeff Bezos, utilise l'IA pour aider les ingénieurs dans la conception et la fabrication d'une gamme d'appareils—des ordinateurs aux automobiles en passant par les moteurs à réaction.

« La vitesse est essentielle. Mais je pense que nous sommes bien positionnés », affirme Koerte.

Le resserrement des liens de Siemens avec les États-Unis intervient alors que la Commission européenne pousse à une rupture avec les géants technologiques américains. L'UE dépend de pays non membres pour 80 % de son infrastructure et de ses services numériques, et le paquet souveraineté technologique de la Commission vise à soutenir la création d'alternatives nationales.

Bien que Koerte estime que l'Europe doit développer de plus grandes capacités en IA, il soutient qu'une souveraineté complète est un rêve irréaliste. « Pour le dire simplement, il n'y a pas de souveraineté. Pas aux États-Unis. Pas en Chine. Pas en Europe », déclare-t-il. Aucun pays ne possède toutes les ressources nécessaires pour développer l'IA. « Si vous voulez créer des puces haute performance, vous avez besoin des machines ultraviolettes fabriquées par ASML, aux Pays-Bas. Elle s'approvisionne en de nombreuses pièces auprès d'entreprises allemandes, et les fournisseurs de ces entreprises sont répartis dans le monde entier », ajoute Koerte.

Le PDG de Siemens, Roland Busch, a averti qu'un « rideau de fer numérique » risquait de ralentir le progrès technologique alors que les gouvernements cherchent un contrôle accru sur les chaînes d'approvisionnement numériques. Plutôt que de poursuivre un isolationnisme technologique, Koerte plaide pour une plus grande collaboration transfrontalière. C'est seulement une telle coopération, argue-t-il, que les gains promis par l'IA pourront être pleinement réalisés. Le maintien du partage des données par les clients industriels, la maturation de la collaboration avec Nvidia en un système d'exploitation opérationnel et l'évolution du paquet souveraineté de l'UE constituent les indicateurs concrets de la validité de l'argument de Koerte.

Cette histoire a été publiée à l'origine sur Fortune.com.