L'avantage de l'IA

En seulement cinq ans, l'intelligence artificielle (IA) est passée de simple mot à la mode à un champ de bataille qui a dominé les gros titres avec une intensité incessante, des valorisations stupéfiantes de mille milliards de dollars de la Silicon Valley à la crainte qui se propage sur les marchés du travail mondiaux. Mais que signifie réellement être en tête ou à la traîne dans cette révolution technologique ? Pour comprendre le paysage concurrentiel de l'IA, nous devons revisiter une idée fondamentale de 1776 : la théorie de l'avantage comparatif et absolu.

Adam Smith, largement considéré comme le père de l'économie classique, a proposé que les nations devraient se spécialiser dans la production de biens où elles sont les plus efficientes, où elles peuvent générer plus de production en utilisant la même main-d'œuvre et les mêmes ressources. Ce concept est devenu connu sous le nom d'avantage absolu.

Des décennies plus tard, en 1817, David Ricardo a affiné le cadre de Smith en un principe plus nuancé : l'avantage comparatif. Ricardo a reconnu ce que Smith avait suggéré mais jamais formalisé : que les pays, les entreprises ou les individus devraient se spécialiser non pas nécessairement là où ils sont les meilleurs, mais là où leur coût d'opportunité est le plus bas. En d'autres termes, ils devraient se concentrer sur ce qu'ils sacrifient le moins pour produire, même si d'autres peuvent produire la même chose plus efficacement en termes absolus.

La distinction est importante :

• Avantage absolu = Être plus efficient dans la production, en utilisant moins de ressources
• Avantage comparatif = Se spécialiser dans ce pour quoi vous êtes relativement le meilleur, même si d'autres détiennent une supériorité absolue, car le commerce crée des gains mutuels

Le principe de Ricardo définit désormais l'économie de l'IA. Bien que les États-Unis soient en tête en matière de capacité globale en IA, aucun pays ne domine toutes les étapes du développement de l'IA. Au lieu de cela, les nations et les entreprises se spécialisent en fonction de leurs forces :

• Les États-Unis - sont en tête dans la recherche en IA, l'infrastructure cloud et l'innovation à travers des entreprises comme Google, Nvidia et Microsoft.
• Taïwan - produit la plupart des semi-conducteurs avancés du monde via TSMC.
• Les Pays-Bas - abritent ASML, le seul fabricant de machines de lithographie à ultraviolets extrêmes (EUV), essentielles pour les puces avancées.
• L'Inde - fournit des ingénieurs logiciels qualifiés, l'étiquetage des données et des services de mise en œuvre abordables.
• La Chine - excelle dans les applications d'IA à grande échelle, de la logistique à l'automatisation industrielle.
• L'Europe - est en tête en matière de réglementation et de gouvernance éthique de l'IA.

Cette spécialisation n'est pas arbitraire. Chaque région contribue là où ses coûts d'opportunité sont les plus bas, que ce soit en raison de l'expertise accumulée, des avantages d'infrastructure, des coûts de main-d'œuvre, de la culture institutionnelle ou de l'environnement réglementaire.

Le progrès de l'IA n'est pas un jeu à somme nulle ; il est interdépendant. La collaboration mondiale permet à chaque région de se spécialiser là où elle ajoute le plus de valeur, réduisant les coûts et accélérant l'innovation globale.

Cependant, cela signifie également que les chocs de la chaîne d'approvisionnement, les changements de politique ou les contrôles à l'exportation peuvent perturber cet équilibre, tout comme les frictions commerciales dans l'économie classique.