Largement dominée par les géants américains du numérique en amont, la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle (IA) est plus fragmentée en aval. Décryptage des équilibres économiques et des enjeux pour les entreprises et les salariés.
La chaîne de valeur expose la combinaison d’activités de l’entreprise. Certains grands choix en matière de combinaison contribuent à l’obtention d’une position concurrentielle avantageuse.
Semi-conducteurs et circuits intégrés : Nvidia en situation de quasi-monopole
Les semi-conducteurs et les circuits intégrés constituent le premier maillon de la chaîne de valeur de l’IA. Sur ce segment, un acteur écrase le marché, Nvidia. Le groupe américain domine largement la production de processeurs graphiques (GPU, pour graphic processing units), indispensables à la production des outils d’IA.
Résultat : une forte dépendance, notamment en Europe, avec des risques de pénurie en cas de tensions sur les approvisionnements ou de pratiques anticoncurrentielles (fixation de prix oligopolistiques, restrictions de production, conditions contractuelles déloyales, discrimination en faveur des grands clients).
Services cloud et modèles d’IA : la puissance financière des GAFAM
Les infrastructures cloud, indispensables aux calculs réalisés par l’IA, sont essentiellement développées par les GAFAM. Ces derniers réalisent des investissements massifs qui ne sont pas sans risque étant donné les rentabilités incertaines et le manque de recul sur ce secteur économique.
Maillon essentiel au cœur même de la chaîne de valeur : les entreprises développant les modèles d’IA. Financées par les Big Techs américains, elles ont pu développer des modèles génératifs puissants (OpenAI/ChatGPT ou Anthropic/Claude). Sans oublier que le géant Google lui-même a développé son propre modèle (Gemini). Les montants en jeu étant colossaux, le nombre d’acteurs capables de développer ce type de modèles est cependant nécessairement réduit.
Qu’en est-il des entreprises françaises ? Sur le cloud, il existe des acteurs français spécialisés sur certains services (OVHcloud, Scaleway, Outscale), mais qui ne sont compétitifs que sur des segments restreints ou pour des questions de souveraineté.
Dans la production de modèles d’IA, Mistral AI est la seule entreprise française à s’être imposée sur le marché mondial grâce à sa crédibilité technologique et à sa croissance rapide (financée par le géant néerlandais des puces ASML).
L’aval et le connexe : un foisonnement (un peu) moins américain
La situation semblait plus équilibrée dans les secteurs aval et connexes de la chaîne de valeur. Outils de développement, applications métiers, cybersécurité, infrastructures de données : de nombreuses entreprises, y compris européennes, réussissent à se faire une place sur le marché. Leur expertise prime sur la puissance financière et leur permet de développer des solutions robustes et innovantes.
Des acteurs comme Hugging Face (start-up française devenue référence dans le partage et l’adaptation de modèles d’IA) ou encore Leanear (entreprise française spécialisée dans le chiffrement de données IA) illustrent cette dynamique.
Toutefois, l'annonce du rachat de Hugging Face par Nvidia pour près de 13 milliards de dollars en août 2026 (après des investissements massifs de Nvidia au capital de Perplexity, xAi, OpenAI, Poolside) illustre la volonté du géant américain des puces d'utiliser sa puissance de feu financière pour bâtir un écosystème dépendant de ses technologies de processeurs. La concurrence d'acteurs comme Broadcom, AMD, Amazon et Google sur le marché des processeurs pousse Nvidia à investir sur toute la chaîne de valeur pour tenter de "verrouiller" le secteur de l'IA, notamment autour de son logiciel Cuda.
Quels enjeux pour les entreprises et les CSE ?
Cette structuration de la chaîne de valeur pose plusieurs questions clés : dépendance aux fournisseurs, souveraineté technologique, coûts d’investissement ou encore impact sur l’emploi, le climat et l’organisation du travail.
Pour les représentants du personnel, comprendre ces mécanismes devient essentiel afin d’anticiper les transformations liées à l’IA et en évaluer les impacts économiques et sociaux au sein de leur entreprise.
