La stratégie antiterroriste 2026 des États-Unis qui vient d’être officialisée par l’administration Trump instrumentalise la lutte contre le terrorisme pour servir une vision idéologique. S’attaquant aux « extrémistes d’ultragauche », elle n’évoque pratiquement pas les mouvements d’extrême droite, qui commettent pourtant plus de crimes violents.

Les États-Unis publient régulièrement des stratégies nationales de contreterrorisme afin de définir les principales menaces et les priorités de l’administration en matière de sécurité. Ces documents existaient avant le 11 septembre 2001, mais ce jour-là a profondément transformé leur importance, la lutte antiterroriste devenant alors l’axe central de la sécurité nationale américaine.

La première National Strategy for Combating Terrorism de l’ère post 11-Septembre est publiée par l’administration Bush en 2003 dans le cadre de la « Global War on Terror ». Depuis, chaque administration a adapté ses priorités selon le contexte stratégique et les menaces perçues.

Ces stratégies ne sont pas juridiquement contraignantes, mais elles jouent un rôle important d’orientation politique et bureaucratique. Elles influencent les priorités des agences fédérales, les budgets, les doctrines de sécurité et les relations avec les alliés. Surtout, elles révèlent la perception que Washington se fait des principales menaces pesant sur les États-Unis et des réponses à y apporter.

Le document officiel publié par la Maison-Blanche mi-mai, intitulé « 2026 Counterterrorism Strategy », place désormais dans une même catégorie – celles des sources de menaces majeures pour les États-Unis – les cartels, les réseaux djihadistes et les « extrémistes violents d’ultragauche ». Le blocage de l’immigration, le renforcement du contrôle des frontières, la lutte contre « l’ennemi intérieur » et la défense du « mode de vie américain » y sont présentés comme des thèmes centraux du contreterrorisme.

Ce qui est absent du document est toutefois tout aussi révélateur. Derrière les menaces mises en avant se dessinent plusieurs angles morts majeurs, dans un contexte de politisation croissante des questions de sécurité nationale.

Quand le contreterrorisme devient politique

La Stratégie insiste fortement sur la supposée « instrumentalisation » des outils sécuritaires sous l’administration Biden et l’accuse à plusieurs reprises d’avoir employé les services de renseignement et de lutte antiterroriste pour s’en prendre aux Américains conservateurs, notamment en adoptant des mesures visant à protéger contre l’intervention de ceux-ci la tenue dans les écoles de réunions sur les questions de genre ou les restrictions sanitaires. Le document inscrit ainsi une partie des fractures politiques et culturelles américaines dans la problématique du contreterrorisme, obéissant à une logique explicitement politique et idéologique.

La stratégie reprend plusieurs thèmes centraux de l’idéologie « America First » et du mouvement MAGA. La frontière sud devient un front sécuritaire majeur. Les cartels mexicains et certains réseaux criminels vénézuéliens récemment désignés comme organisations terroristes, à l’instar du Tren de Aragua, sont présentés comme des acteurs capables de déstabiliser directement les États-Unis, tandis que l’immigration clandestine est régulièrement associée au terrorisme et au crime organisé.

Cette approche s’inscrit dans un discours plus large porté par plusieurs figures de l’administration Trump. Des propos du vice-président J. D. Vance à la conférence de Munich pour la sécurité en 2025 à la récente National Security Strategy, les références au déclin de l’Occident et à la nécessité de fermer les frontières et de procéder à une forme de « restauration civilisationnelle » occupent désormais une place croissante dans les priorités stratégiques américaines.

Mais cette focalisation sur certains risques, réels ou supposés, pose une question essentielle : y a-t-il des formes de terrorisme que cette stratégie choisit d’ignorer aujourd’hui, au risque d’affaiblir demain la capacité des États-Unis à anticiper, prévenir et contrer ces menaces ?

Les formes de terrorisme reléguées dans l’angle mort

Alors que la stratégie insiste fortement sur les « extrémistes violents d’ultragauche », elle accorde une place beaucoup plus marginale aux violences provenant de l’extrême droite, qu’elles soient le fait de suprémacistes blancs prenant pour cible des communautés jugées étrangères ou d’extrémistes déterminés à s’attaquer à des représentants du gouvernement.

Pourtant, voilà plusieurs années que les experts alertent sur la montée des formes de radicalisation liées aux milices armées, aux mouvances accélérationnistes ou aux réseaux complotistes violents.

Ces dernières années, de nombreuses attaques liées à ces milieux se sont produites aux États-Unis, si bien que les spécialistes considèrent désormais les mouvances d’extrême droite comme l’une des principales menaces terroristes intérieures du pays.

L’attaque contre une synagogue de Pittsburgh en 2018, motivée par des théories complotistes antisémites, ou encore la fusillade raciste de Buffalo en 2022, dont l’auteur s’était inspiré de contenus suprémacistes et de la théorie du « grand remplacement », constituent deux exemples très connus parmi de nombreuses violences liées à l’extrémisme d’extrême droite recensées ces dernières années aux États-Unis. Selon les données de l’Anti-Defamation League (ADL), la totalité des meurtres commis pour des motivations extrémistes recensés dans le pays en 2024 étaient liés à des mouvances d’extrême droite. Ajoutons que depuis des années durant, des agences fédérales américaines comme le FBI et le Department of Homeland Security (DHS) considéraient ces mouvances comme l’une des principales menaces terroristes intérieures du pays – une analyse que la nouvelle stratégie de contreterrorisme de l’administration Trump ignore absolument.

Il ne s’agit évidemment pas de nier la réalité des dangers évoqués dans la Stratégie. Mais la question centrale reste celle de la hiérarchie des menaces retenue par un document censé préparer les États-Unis aux formes de terrorisme les plus dangereuses de demain.

Cette hiérarchisation soulève également des questions dans le contexte actuel de tensions avec l’Iran et ses réseaux affiliés. Si la stratégie mentionne explicitement les proxies soutenus par Téhéran, les opérations hybrides ou encore certains projets d’attaques visant des Américains, des dissidents iraniens ou des Israéliens sur le sol américain, ces enjeux apparaissent néanmoins beaucoup moins structurants dans le document que d’autres priorités – et cela, malgré le contexte de confrontation ouverte avec l’Iran, les multiples arrestations liées à des projets d’attaques attribués à des réseaux pro-iraniens ces dernières années, ainsi que l’intensification des tensions régionales.

L’autre grand angle mort du document concerne la dimension numérique du terrorisme contemporain. Les groupes djihadistes, mais aussi les mouvances violentes d’extrême droite et d’extrême gauche, utilisent désormais les réseaux sociaux, les messageries chiffrées et des plates-formes comme Telegram, Discord ou 4chan pour diffuser propagande, récits de victimisation et pousser au passage à l’acte. L’attentat de Christchurch (Nouvelle-Zélande) en 2019 avait marqué un tournant majeur : le terroriste avait diffusé son manifeste en ligne avant de retransmettre l’attaque en direct sur Facebook, dans une logique de propagande virale et d’imitation. On a retrouvé plusieurs de ces mécanismes lors de la tuerie de Buffalo citée plus haut et, tout récemment, durant l’attaque contre une mosquée de San Diego en mai 2026, dont les auteurs ont eux aussi diffusé des contenus en ligne et fait référence à l’attaque de Christchurch (Nouvelle-Zélande) et à son auteur. Cette logique rappelle certaines méthodes utilisées auparavant par Al-Qaida ou l’État islamique, qui avaient largement utilisé les réseaux sociaux et les contenus viraux pour recruter et encourager des passages à l’acte isolés.

La Stratégie évoque bien les nouvelles technologies et l’intelligence artificielle, mais principalement sous l’angle des armes de destruction massive. Elle s’attarde beaucoup moins sur les écosystèmes numériques dans lesquels se construisent aujourd’hui certaines formes de radicalisation. Cette absence est d’autant plus notable que l’administration Trump a parallèlement réduit ou supprimé plusieurs structures fédérales chargées de surveiller les campagnes de désinformation et les ingérences étrangères, comme le Global Engagement Center du Département d’État ou certaines capacités de l’Agence de cybersécurité et de sécurité des infrastructures (CISA) liées aux menaces informationnelles.

Le risque est alors qu’en lisant de plus en plus le terrorisme à travers une grille idéologique, cette Stratégie finisse par sous-estimer des menaces pourtant déjà identifiées depuis des années par les propres agences sécuritaires américaines.

Quand le terrorisme devient une catégorie politique

Ce débat ne concerne pas uniquement les États-Unis. La France et les autres pays européens sont eux aussi confrontés à des formes de radicalisation de plus en plus hybrides, où terrorisme, propagande numérique et polarisation politique tendent à se confondre.

L’assassinat de Samuel Paty en 2020 illustre particulièrement cette évolution. Avant l’attentat, une campagne virale sur les réseaux sociaux avait contribué à désigner publiquement l’enseignant comme une cible, mêlant désinformation, mobilisation communautaire et haine en ligne. Le sujet reste profondément présent dans le débat public français, comme le montre encore la sortie récente du film l’Abandon, consacré aux derniers jours du professeur assassiné.

Mais le djihadisme n’est pas la seule menace à laquelle les démocraties européennes sont confrontées. La plupart d’entre elles font également face à la montée de mouvances d’extrême droite radicalisées, de réseaux complotistes violents et à des campagnes d’ingérence étrangères exploitant les fractures politiques et culturelles occidentales. Ignorer certaines violences d’ultragauche par réflexe politique constituerait une erreur similaire.

La difficulté, pour les pays démocratiques, reste donc toujours la même : comment protéger la société sans transformer progressivement le terrorisme en catégorie politique variable selon les gouvernements et les idéologies du moment ?

Une stratégie antiterroriste révèle toujours la manière dont un État définit ses priorités, mais aussi ses peurs. Le danger n’est pas seulement de sous-estimer certaines menaces émergentes. Il réside aussi dans la tentation de politiser durablement la définition même du terrorisme et de la sécurité nationale. Lorsqu’un État commence à lire les menaces avant tout à travers une grille idéologique, il devient progressivement moins capable d’identifier lucidement les dangers de demain, précisément au moment où ceux-ci évoluent plus vite que jamais.

Elizabeth Sheppard Sellam 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.

Les écosystèmes du monde entier évoluent rapidement sous la pression des changements globaux tels que le réchauffement du climat, les changements d’usage des terres ou les invasions biologiques, mais ce qui se passe sous terre reste encore mal compris. On sait, par exemple, que les plantes jouent un rôle central dans les « réseaux trophiques », ces ensembles d’interactions d’ordre alimentaire entre les êtres vivants d’un écosystème. Cependant, nous connaissons encore mal la manière dont les communautés végétales, les essences d’arbres d’une forêt par exemple, influencent la circulation de la matière et de l’énergie par les interactions trophiques entre organismes du sol, tels que les microbes (champignons et bactéries) et la faune détritivore, herbivore et carnivore.

Dans notre étude récente, publiée le 6 avril dans Nature, nous nous sommes penchés sur 64 forêts européennes, sur les espèces d’arbres qui s’y trouvent et sur le problème de savoir comment celles-ci influencent l’activité du réseau trophique du sol en matière de flux d’énergie au sein de celui-ci.

Nous avons découvert que les forêts dominées par des espèces d’arbres priorisant l’acquisition des ressources (eau, nutriments et lumière) et étant ainsi capables d’une croissance rapide, comme le charme commun (Carpinus betulus) ou le bouleau verruqueux (Betula pendula), présentent une activité du réseau trophique du sol plus élevée. Ces arbres fournissent, en effet, davantage de matière organique fraîche de bonne qualité nutritive et créent des microclimats plus chauds, stimulant le métabolisme des organismes du sol et accélérant des processus comme la décomposition des matières organiques et le recyclage des nutriments du sol.

À l’inverse, les forêts dominées par des espèces d’arbres priorisant la conservation des ressources, comme le pin sylvestre (Pinus sylvestris) ou l’épicéa commun (Picea abies), et dont la capacité de croissance est ainsi plus lente, présentaient une activité du réseau trophique du sol plus faible.

En d’autres termes, l’identité des espèces et leurs « traits fonctionnels » liés à leur stratégie d’allocation des ressources au sein d’une communauté d’arbres sont plus importants qu’on ne le pensait auparavant.

Étonnamment, le simple mélange de différentes espèces d’arbres n’a pas amélioré le fonctionnement du sol – et l’a même souvent légèrement réduit – malgré l’augmentation de la croissance aérienne des arbres induit par cette diversification. Ce décalage met en lumière un point essentiel : ce qui profite aux arbres en surface ne profite pas toujours au réseau trophique souterrain.

Pourquoi c’est important ?

Ces résultats ont des implications importantes pour la gestion forestière. Promouvoir la diversité des arbres à elle seule pourrait ne pas suffire à maintenir des sols sains, c’est-à-dire capables de fonctionner afin d’assurer la fourniture de multiples services bénéficiant à l’humanité. En revanche, sélectionner les espèces d’arbres en fonction de leurs traits fonctionnels, tels que leur activité métabolique ou leur capacité de croissance, pourrait s’avérer plus efficace pour préserver la vitalité des écosystèmes forestiers.

À l’avenir, le changement climatique devrait accroître la fréquence et l’intensité des sécheresses et ainsi favoriser des espèces d’arbres priorisant la conservation des ressources, car ils sont plus résistants à la mortalité par cavitation induite par le stress hydrique. Nos découvertes suggèrent que ce changement dans la composition en espèces des communautés d’arbres pourrait ralentir le fonctionnement du sol, avec des répercussions importantes pour le recyclage de la matière organique du sol, la disponibilité des nutriments et la régénération forestière. Globalement, l’étude souligne la nécessité de prendre en compte les dynamiques aériennes et souterraines dans la gestion des forêts face aux changements climatiques.

Quelles sont les suites ?

Cette recherche ouvre la voie à de multiples perspectives de recherche.

Il serait ainsi intéressant d’étudier de nouveau ces communautés d’arbres et le fonctionnement du réseau trophique du sol de ces forêts de manière répétée dans le temps, afin de suivre la dynamique temporelle conjointe des comportements aérien et souterrain en lien avec les changements globaux en cours. Ceci permettrait de mieux comprendre les liens de causalité en jeu.

Ce travail de recherche pose également des questions concernant l’importance relative pour la nutrition des organismes du sol de différentes sources d’aliments fournis à la base du réseau trophique par les plantes. Parmi celles-ci, on compte les litières, qui constituent l’apport dominant de matière végétale sous forme de feuilles, racines et tiges mortes nécessitant une décomposition pour s’en nourrir. On compte aussi les racines vivantes, qui peuvent être consommées directement par les herbivores ou les pathogènes mais apportent aussi au sol des matières organiques fraîches sous forme soluble directement accessible pour les organismes du sol par un phénomène appelé « rhizodéposition ».

Le projet SoilForEUROPE (ANR-16-EBI3-0009) est soutenu par l’Agence nationale de la recherche (ANR), qui finance en France la recherche sur projets. L’ANR a pour mission de soutenir et de promouvoir le développement de recherches fondamentales et finalisées dans toutes les disciplines, et de renforcer le dialogue entre science et société. Pour en savoir plus, consultez le site de l’ANR.

Ludovic Henneron a reçu des financements de l'ANR (Appel à projets générique 2024, projet Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs) pour le projet PLASTRAIT (Plasticité de la qualité des litières foliaires d'arbres : conséquences pour le recyclage de l'azote du sol et les interactions plantes-plantes).

Paul Kardol a reçu des financements de BiodivERsA COFUND call for research proposals, with the national funders Agence Nationale de la Recherche (ANR, France), the Belgian Science Policy Office (BELSPO, Belgium), Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Germany), the Research Foundation Flanders (FWO, Belgium), the Swedish Research Council (FORMAS, Sweden).

Stephan Hattenschwiler a reçu des financements de BiodivERsA COFUND call for research proposals, with the national funders Agence Nationale de la Recherche (ANR, France), the Belgian Science Policy Office (BELSPO, Belgium), Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Germany), the Research Foundation Flanders (FWO, Belgium), the Swedish Research Council (FORMAS, Sweden) et du programme exploratoire français (France 2030) FairCarboN (ANR-22-PEXF-0001).

David Wardle 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.

Depuis la médiatisation de ChatGPT, les annonces se sont multipliées concernant l’intelligence artificielle, chaque géant du numérique développant sa solution. En apparence, il s’agit d’une concurrence féroce entre des groupes rivaux. La réalité pourrait être bien plus nuancée. Les concurrents ne cherchent peut-être pas tant à dominer les autres qu’à devenir des briques indispensables aux succès de leurs concurrents.

De prime abord, la concurrence dans l’intelligence artificielle (IA) générative ressemble à une bataille économique classique : Google contre Meta, Meta contre Anthropic, OpenAI contre Google… Cette approche succincte a l’avantage de la simplicité, mais elle a également le défaut de masquer ce qui fait la singularité de ce secteur.

La concurrence sur ce marché ne prend pas seulement la forme d’une confrontation directe et la course à l’innovation. Elle passe aussi par la capacité à rendre les adversaires dépendants de soi.

Cœur de la concurrence

Pendant des années, du moins au cours de l’émergence de l’IA et des premières années de sa croissance, le cœur de la concurrence dans ce secteur a semblé évident. Sur ce marché – pour s’imposer – il fallait disposer du meilleur assistant IA, soit un programme informatique conçu pour comprendre les demandes humaines, les traiter et leur répondre, de manière plus ou moins naturelle. Mais cette lecture devient moins suffisante aujourd’hui.

Le Stanford AI Index 2025 indique que près de 90 % des modèles dits « courants » d’assistants IA de 2024 proviennent du secteur privé, contre 60 % en 2023, tandis que le milieu universitaire reste la principale source de recherche. Et surtout que les écarts de performance entre les meilleurs modèles se resserrent de manière progressive : l’écart entre le premier et le dixième est tombé de 11,9 % à 5,4 % en un an, tandis que les deux premiers ne sont plus séparés que par 0,7 point.

Autrement dit, lorsque les modèles deviennent techniquement plus proches, la seule supériorité du modèle devient moins discriminante. Dès lors, l’avantage concurrentiel tend à se déplacer : il va moins au seul producteur du modèle qu’à celui qui contrôle les actifs complémentaires (Adner, 2017, Teece, 1986).

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La stratégie judicieuse de Microsoft

C’est ce qui rend dans cet esprit la stratégie de Microsoft particulièrement judicieuse. Avec Azure, Microsoft ne propose pas seulement ses propres offres ou celles d’OpenAI, la plateforme met également à disposition des usagers les modèles d’Anthropic, de Cohere, de DeepSeek, de HuggingFace, de Mistral, de Meta ou de Nvidia. L’enjeu stratégique paraît clair : Microsoft peut gagner même si le modèle qui s’impose n’est pas exclusivement le sien. Son pouvoir tiendrait alors moins à la supériorité d’un modèle particulier qu’à sa position d’intermédiaire.

Amazon suit une logique comparable avec Amazon Bedrock, qui permet d’accéder aux modèles proposés par Anthropic, DeepSeek, Meta, Mistral, OpenAI, Qwen, Stability AI et d’autres entreprises. Là encore, le succès de la stratégie ne provient pas seulement de la possession d’un modèle, mais également de l’organisation de l’accès à plusieurs modèles concurrents. Dans un tel système, un acteur peut monétiser la rivalité de ses propres adversaires, c’est-à-dire utiliser l’affrontement entre ses concurrents comme opportunité pour générer des revenus. Le marché devient dans cette veine moins un marché de produits qu’un marché de points d’entrée.

Cette logique n’est pas entièrement inédite. Elle prolonge un mécanisme déjà observé dans d’autres industries de plateforme : les app stores, les marketplaces ou les écosystèmes logiciels.

Ce qui semble toutefois plus spécifique à l’IA générative tient au fait que la concurrence ne porte pas seulement sur le contrôle de l’accès aux modèles concurrents, mais aussi sur la maîtrise des actifs complémentaires qui permettent de convertir leurs performances techniques en solutions utilisables par les clients : infrastructures cloud, puissances de calcul, semi-conducteurs spécialisés, canaux de distribution, données propriétaires, interfaces d’intégration et écosystèmes logiciels.

Devenir indispensable, même pour ses adversaires

Anthropic offre dans cette perspective un bon exemple de cette concurrence inédite. D’un côté, l’entreprise se mesure frontalement à OpenAI et à Google sur les modèles d’assistants d’IA. De l’autre, elle s’appuie sur plusieurs couches technologiques qui ne lui appartiennent pas entièrement. LeMaGit rapportait, le 22 novembre 2024, que l’entreprise utilise des AWS Trainium, des TPU conçus par Google et des GPU Nvidia (« puces » spécialisées pour l’intelligence artificielle, conçues pour entraîner et faire fonctionner des modèles plus rapidement que des processeurs classiques) afin de développer et mettre en œuvre Claude (un assistant d’IA, similaire à ChatGPT, créé par l’entreprise Anthropic).

Cette dépendance à des infrastructures externes s’est précisée en octobre 2025, lorsque Anthropic a annoncé l’extension de son usage des technologies Google Cloud, comprenant jusqu’à un million de TPU. Dans le même temps, Anthropic a annoncé officiellement avoir signé avec Google et Broadcom un nouvel accord portant sur la production de « plusieurs gigawatts » de capacité de calculs (TPU) de nouvelle génération à partir de 2027.

Être concurrent, ici, ne signifie donc pas s’émanciper des autres, s’éloigner d’eux ; cela laisse entendre, le plus souvent, l’apprentissage de la répartition de ses dépendances.

Oligopoles et interdépendance

La relation entre Microsoft et OpenAI illustre une autre variante de cette logique. Dans leur déclaration commune du 27 février 2026, les deux firmes soulignent que leur partenariat a été conçu pour leur laisser « de l’espace [afin de]… poursuivre de nouvelles opportunités de manière indépendante », tout en continuant de collaborer. Cette phrase résume bien la structure du secteur : l’indépendance proclamée n’abolit pas l’interdépendance ; elle s’y superpose. Nous sommes ainsi loin de la quête de l’indépendance sur les marchés oligopolistiques, comme le soulignait naguère l’économiste Alain Cotta.

Dans l’IA générative, nous ne sommes pas non plus dans une coopétition au sens de Brandenburger et Nalebuff (1996), mais dans une dynamique concurrentielle dans laquelle une firme cherche à accroître sa puissance non seulement en surpassant ses rivales, mais en devenant également indispensable à leur fonctionnement. Il ne s’agit donc pas uniquement de préserver son autonomie face aux rivaux, mais de construire des positions telles que cette autonomie devient elle-même relative, parce que médiatisée par des actifs contrôlés par d’autres.

Demain n’est pas un autre jour

La dynamique concurrentielle relative à l’IA se distingue par un autre trait : elle est de plus en plus un affrontement de « préemption » (Ian McMillan, 1983). Les acteurs ne se battent pas seulement pour vendre aujourd’hui ; ils préparent déjà les conditions de leur puissance de demain.

Le quotidien économique belge l’Écho a révélé, il y a quelques jours, que Broadcom a signé avec Google un accord de long terme pour co-développer et fournir ses puces IA jusqu’en 2031. Quelques jours plus tard, Reuters indiquait que Meta avait renforcé son partenariat avec CoreWeave par un nouvel accord de 21 milliards de dollars (plus de 18 milliards d’euros), venant s’ajouter à un précédent contrat de 14,2 milliards (soit 12,2 milliards d’euros), le tout courant jusqu’en décembre 2032. L’enjeu est loin d’être anecdotique ; ces accords donnent accès à de la capacité cloud future et, pour Meta, aux futures « puces » Vera-Rubin de Nvidia via CoreWeave.

Nous saisissons alors, à partir de ces exemples, pourquoi la concurrence dans l’IA générative ne ressemble pas vraiment à une guerre de marché classique. Dans beaucoup de secteurs, la victoire reposerait sur l’évincement, temporaire ou définitif, du rival. Ici, elle consiste souvent à devenir l’infrastructure, l’intermédiaire ou le fournisseur dont l’adversaire ne peut pas aisément se passer. Le pouvoir se déplace, dans cette perspective, vers le contrôle des « points de passage » : l’accès aux utilisateurs, la capacité de calcul, l’hébergement, les plateformes d’intégration, les « puces ».

Et les régulateurs ?

Cette structure de marché explique parallèlement pourquoi les autorités de concurrence regardent désormais au-delà des seuls modèles économiques de chaque entreprise. Le 24 mars 2026, Reuters rapportait que Teresa Ribera, commissaire européenne à la concurrence, élargissait sa vigilance à l’ensemble de la « pile » IA : les modèles économiques proprement dits, les données d’entraînement (informations utilisées pour apprendre à un modèle de machine learning à faire des prédictions, à reconnaître des schémas ou à générer du contenu) et l’infrastructure cloud.

Ce déplacement du regard est somme toute logique. Si le pouvoir de marché réside désormais dans les dépendances organisées, il ne suffit plus alors de se contenter d’observer qui produit le meilleur assistant IA. Il faut nécessairement regarder qui contrôle les points de passage incontournables du secteur. La bonne question ne consiste peut-être plus à identifier celui qui gagnera à terme la course à l’IA. La question la plus juste serait : qui réussira à se rendre indispensable aux autres ?

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.