Source: The Conversation – in French – By Jingyan Wu, Doctorante en sciences économiques, Université Côte d’Azur
L’ESSENTIEL
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En matière d’IA, l’Union européenne, les États-Unis et la Chine combinent tous trois régulation, innovation et politique industrielle, malgré des approches institutionnelles distinctes.
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Les trois puissances investissent dans les infrastructures, les compétences et l’industrie de l’IA, tout en cherchant à maîtriser les risques.
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L’UE privilégie des obligations communes, les États-Unis des cadres de gestion des risques, et la Chine des obligations directes imposées aux fournisseurs.
Ces dernières années, les débats sur la régulation du numérique, et notamment de l’intelligence artificielle, sont souvent résumés à une opposition simple : faut-il réguler ou innover ? Une formule revient souvent pour résumer les approches de l’Union européenne (UE), des États-Unis et de la Chine : l’UE régule, les États-Unis innovent, et la Chine contrôle.
Cette formule est efficace, mais elle simplifie à l’excès. En apparence, les trois acteurs ont choisi des voies différentes. En réalité, ils font face à des dilemmes très proches : comment soutenir l’innovation tout en maîtrisant les risques sociaux liés à l’IA ? Comment développer leur propre industrie de l’IA et des infrastructures technologiques critiques, tout en pesant davantage sur les règles du jeu à l’échelle mondiale ?
La comparaison ne devrait donc pas porter seulement sur la question de savoir qui régule le plus. Il faut aussi regarder qui régule, quoi, pourquoi, et comment ces règles s’articulent avec l’industrie, les institutions et les priorités économiques de chacun.
Les trois modèles sont-ils vraiment si différents ?
Cette lecture en trois modèles n’est pas sans fondement. Au cours des vingt dernières années, les États-Unis, l’Union européenne et la Chine ont développé des traditions différentes en matière de gouvernance numérique.
Les États-Unis ont longtemps privilégié une approche relativement décentralisée et orientée vers le marché : il n’existe toujours pas de loi fédérale générale sur la protection des données personnelles, et l’encadrement des entreprises technologiques repose largement sur des outils juridiques existants, comme le droit de la concurrence ou la protection des consommateurs, mobilisés par différentes autorités de régulation.
L’Union européenne, à l’inverse, est intervenue plus tôt et de manière plus systématique sur les marchés numériques, à travers la protection des données, le droit de la concurrence et la régulation des plates-formes. Les droits fondamentaux, la protection des consommateurs et la concurrence équitable occupent une place centrale dans cette approche. Ces différences restent visibles dans la gouvernance de l’IA. L’approche américaine est généralement décrite comme plus sectorielle et fondée sur les risques, tandis que l’UE accorde davantage de place à l’éthique, à la protection des consommateurs et aux droits fondamentaux.
La Chine semble avoir suivi une autre voie. Depuis 2021, elle a adopté des règles spécifiques sur les algorithmes de recommandation, la synthèse profonde et l’IA générative, devenant ainsi l’un des premiers pays à instaurer des règles contraignantes pour certaines applications de l’IA. L’enregistrement des algorithmes, les obligations d’étiquetage des contenus générés par l’IA et les règles encadrant les systèmes de recommandation font de l’intervention de l’État l’un des traits les plus visibles de la gouvernance chinoise de l’IA.
Mais c’est précisément là que les étiquettes deviennent trompeuses : on risque de prendre la caractéristique la plus visible d’un système pour l’ensemble de sa logique. Des recherches détaillées sur l’élaboration de la réglementation chinoise de l’IA montrent que ces règles n’ont pas simplement été conçues au sommet puis appliquées telles quelles. Elles sont plutôt le résultat d’un processus progressif et itératif, auquel participent des fonctionnaires, des universitaires, des experts techniques, des journalistes et des entreprises technologiques.
Le débat public peut aussi contribuer à faire entrer certains sujets dans l’agenda réglementaire. En outre, les régulateurs chinois suivent de près les débats menés à l’étranger et en adaptent certaines idées. De la même manière, réduire l’UE au rôle de « régulateur » ou les États-Unis à celui d’« innovateur » revient à négliger d’autres objectifs présents dans leurs politiques respectives.
La formule « les États-Unis innovent, l’Union européenne régule, la Chine contrôle » peut donc constituer un bon point de départ, mais elle ne suffit pas. Elle met en lumière certains traits saillants, tout en risquant de transformer des priorités politiques en identités figées. Pour comprendre la gouvernance de l’IA aujourd’hui, il est plus utile de regarder comment chaque système combine ses institutions et ses instruments de politique publique.
De la régulation à la politique industrielle
« Plus on régule, moins on innove » : c’est l’une des idées les plus répandues dans les débats sur les politiques de l’IA. Pourtant, la relation entre régulation et innovation est loin d’être aussi simple. Anu Bradford (2024) rappelle que le succès du secteur technologique américain ne s’explique pas uniquement par un environnement réglementaire relativement souple, pas plus que la position plus fragile de l’Europe dans l’économie numérique ne peut être réduite à un excès de régulation. La profondeur des marchés de capitaux, la taille du marché, la mobilité des talents ou encore l’environnement entrepreneurial jouent eux aussi un rôle dans la capacité d’une économie à innover.
Surtout, les États-Unis, l’UE et la Chine ne choisissent pas simplement entre « régulation » et « innovation ». Tous trois cherchent activement à façonner leur industrie de l’IA, mais par des moyens différents. L’UE met en œuvre l’AI Act tout en investissant dans les infrastructures de calcul, les « AI factories » et les compétences, notamment à travers son plan d’action de 2025 pour un continent de l’IA, avec pour objectif explicite de renforcer la compétitivité européenne dans ce domaine.
Aux États-Unis, l’approche actuelle met davantage l’accent sur la réduction des obstacles réglementaires et sur l’innovation portée par le secteur privé. Mais le plan d’action américain sur l’IA de 2025 fait également des infrastructures d’IA et de la diffusion internationale des technologies et normes américains deux axes importants de l’action publique.
La Chine, de son côté, continue de renforcer les règles encadrant les algorithmes et l’IA générative, tout en lançant en 2025 l’initiative « AI Plus », destinée à accélérer l’intégration de l’IA dans la science et la technologie, l’industrie, la consommation et la gouvernance publique.
La différence ne tient donc pas au fait que certains « régulent » tandis que d’autres « innovent ». Régulation, investissement public, infrastructures, soutien industriel et stratégie internationale sont de plus en plus étroitement liés. Ce qui compte davantage, c’est la manière dont chacun combine ces instruments et arbitre entre innovation, gestion des risques et concurrence industrielle.
Des objectifs similaires, des outils différents
Dès que l’on quitte les grands slogans pour regarder les règles concrètes, les différences entre les trois approches apparaissent beaucoup plus clairement. Prenons l’exemple des modèles d’IA à usage général et de l’IA générative.
L’UE a choisi une approche relativement classique de régulation ex ante. Dans le cadre de l’AI Act, les fournisseurs de modèles d’IA à usage général doivent notamment préparer une documentation technique, mettre en place une politique en matière de droit d’auteur et publier un résumé du contenu utilisé pour l’entraînement, même si certains modèles open source bénéficient d’exemptions partielles en matière de documentation.
Les fournisseurs de modèles considérés comme présentant un risque systémique sont soumis à des obligations supplémentaires, notamment en matière d’évaluation et de réduction des risques, de signalement des incidents graves et de cybersécurité.
Les États-Unis partent d’une logique différente. Contrairement à l’UE, qui s’appuie sur une législation transversale pour imposer des obligations communes aux fournisseurs de modèles, les États-Unis continuent de s’appuyer largement sur des standards de gestion des risques et sur des instruments juridiques et réglementaires sectoriels déjà existants.
Le cadre de gestion des risques liés à l’IA élaboré par le National Institute of Standards and Technology (NIST) n’est pas juridiquement contraignant. Son profil consacré à l’IA générative vise surtout à aider les organisations à identifier les risques et à intégrer leur gestion dans la conception, le développement, l’utilisation et l’évaluation des systèmes d’IA. Autrement dit, il s’agit davantage d’indiquer comment les organisations devraient gérer les risques que d’imposer un ensemble unique d’obligations contraignantes à tous les fournisseurs de modèles d’IA à usage général.
La Chine fait davantage peser les responsabilités directement sur les fournisseurs de services d’IA destinés au grand public. Les mesures provisoires sur les services d’IA générative leur imposent notamment de traiter les contenus illicites et prévoient des obligations concernant les données d’entraînement, les informations personnelles, la propriété intellectuelle et l’étiquetage des contenus générés. Une nouvelle réglementation adoptée en 2025 est allée plus loin en instaurant des obligations de marquage explicite et implicite pour les contenus générés ou synthétiques par l’IA. Des règles antérieures sur les algorithmes de recommandation et les services de synthèse profonde avaient déjà instauré des obligations d’enregistrement ainsi que d’autres exigences pour les fournisseurs concernés.
Les différences ne se résument donc pas à une opposition entre régulation « stricte » et approche « souple ». Elles tiennent surtout au point d’entrée de la régulation et à la manière dont les responsabilités sont réparties : l’UE privilégie des obligations communes au niveau des fournisseurs de modèles ; les États-Unis s’appuient sur des cadres non contraignant de gestion des risques et sur les autorités sectorielles existantes ; la Chine impose plus directement des obligations aux fournisseurs de services algorithmiques et numériques, ainsi qu’aux contenus qu’ils diffusent.
Aux États-Unis, dans l’UE comme en Chine, les pouvoirs publics cherchent à développer leur industrie de l’IA, à maîtriser les risques technologiques et à peser sur les règles qui encadreront l’IA à l’avenir. Ce qui les distingue, ce sont surtout les trajectoires institutionnelles qu’ils empruntent et les instruments de politique publique qu’ils mobilisent.
Ce qui compte, dès lors, c’est la manière dont ces règles s’articulent avec les politiques industrielles, la structure des marchés et les institutions existantes, et comment cet ensemble façonne, au bout du compte, le développement et l’adoption de l’IA.
À mesure que l’intelligence artificielle s’intègre plus profondément dans la vie économique et sociale, la compétition pourrait ne plus se jouer seulement sur la capacité à développer les modèles les plus avancés. Elle portera aussi sur la capacité à construire un cadre de gouvernance qui soutienne le progrès technologique tout en restant socialement acceptable.
Jingyan Wu ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.
– ref. Europe, Chine, États-Unis : trois manières différentes de réguler l’IA – https://theconversation.com/europe-chine-etats-unis-trois-manieres-differentes-de-reguler-lia-293160