L'adoption des outils d'intelligence artificielle pour assister aux réunions marque une évolution significative dans le paysage professionnel.

Selon une enquête récente, un salarié sur cinq recourt déjà à ces technologies pour générer des comptes rendus automatiques, permettant ainsi de déléguer leur présence physique.

Des outils disponibles à partir de 10 dollars par utilisateur et par mois pour les versions pro, comme Fireflies.ai, Otter.ai ou Gong.io, qui transcrivent et analysent les échanges en temps réel, se multiplient. Leur objectif : permettre aux dirigeants et à leurs équipes de se focaliser sur des missions à haute valeur ajoutée : la capture de données, leur synthèse et leur analyse.
 

Une étude de SAP SuccessFactors révèle que 58 % des salariés gagnent environ 52 minutes par jour grâce à ces outils, soit près de 250 heures annuelles par employé, réallouées à des tâches stratégiques.

Les utilisateurs fréquents affichent 28 % de chances supplémentaires d'obtenir une promotion et perçoivent un salaire moyen supérieur de 27 %, selon Software Finder, car ils se concentrent sur l'innovation plutôt que sur la routine.
 

Les outils IA ne sont pas exempts de faiblesses intrinsèques qui menacent la fiabilité des processus décisionnels.

Près de 48 % des employés rapportent des inexactitudes dans les transcriptions, avec une perte de nuances essentielles comme le ton ou le langage corporel, que l'IA peine à capturer.

Les phénomènes d'hallucinations – réponses erronées mais plausibles – et les biais algorithmiques, amplifiés par des données d'entraînement imparfaites, peuvent induire en erreur les utilisateurs.

De surcroît, les menaces cybernétiques s'intensifient : des acteurs malveillants exploitent l'IA pour des attaques de phishing ou des fuites de données, comme le soulignent les experts d'IBM.

Si les enregistrements ne sont pas chiffrés de bout en bout, les risques de sécurité augmentent et l’évaluation de la robustesse technique devient essentiel pour limiter les défaillances qui pourraient compromettre les choix stratégiques décidés.
 

Au-delà des outils, les risques humains émergent comme un frein majeur à l'adoption de l'IA.

Une dépendance excessive peut entraîner une atrophie des compétences essentielles, telles que l'écoute active ou la synthèse en temps réel, érodant la vigilance et le jugement critique des employés.

Les jeunes générations, notamment la Gen Z, expriment une crainte accrue de remplacement : 52 % d'entre eux redoutent un avenir professionnel dominé par des experts en IA.

De plus, l'absence physique en réunion peut être interprétée comme un manque d'engagement, altérant les relations interpersonnelles et la confiance au sein des équipes.

La déshumanisation de la communication, soulignée par des analyses sur les limites linguistiques et culturelles de l'IA, risque de créer des malentendus dans des contextes multiculturels.

Pour les dirigeants, ignorer ces aspects pourrait mener à une perte de motivation collective, amplifiant les risques de turnover dans un marché du travail déjà tendu.
 

Les préoccupations liées à la confidentialité constituent un pilier central des risques associés à l'IA.

46 % des salariés s'inquiètent de fuites de données sensibles, particulièrement avec des outils publics comme ChatGPT ou des assistants de réunion non encadrés.

L'utilisation clandestine de l'IA en entreprise, sans politiques claires, expose à des violations du RGPD et à des pertes financières, comme le met en garde la Direction Générale de la Sécurité Intérieure.

Des cas concrets, tels que des employés partageant des enregistrements de réunions pour optimisation via des IA génératives, illustrent ces vulnérabilités.

Pour des solutions comme Gong.io, orientées ventes et plus onéreuses, l'intégration CRM offre une sécurité accrue, mais nécessite une formation rigoureuse pour éviter les usages imprudents.

Les chefs d'entreprise se doivent d'instaurer des protocoles d'anonymisation et de chiffrement pour mitiger ces menaces, préservant ainsi la réputation et la conformité légale de leur organisation.
 

Pour guider les dirigeants dans cette transition, nous proposons une grille d'évaluation structurée, inspirée de modèles reconnus comme celui de l'Institut intelligence et données de l'Université Laval ou du cadre du MIT Sloan.

Cette grille évalue l'adoption de l'IA sur cinq axes principaux : impact métier, faisabilité technique, risques humains, conformité sécuritaire et retour sur investissement.

Pour chaque axe, attribuez une note de 1 à 5, en pondérant selon les priorités stratégiques.

• Impact métier : Mesurez le gain potentiel (ROI, réduction de coûts, innovation) avec une question clé :  L’outil contribue-t-il à un objectif stratégique ?
   
• Faisabilité technique : Évaluez la fiabilité (précision, intégration) et les coûts (ex. : 10-30 dollars/mois pour Otter ou Fireflies).
   
• Risques humains : Analysez l'impact sur les compétences et la motivation (formation requise, risque d'atrophie).
   
• Conformité sécuritaire : Vérifiez la confidentialité (RGPD, chiffrement) et les biais algorithmiques.
   
• Retour sur investissement : Calculez les économies de temps vs. les coûts cachés (formation, maintenance).

Des exemples concrets illustrent ces enjeux.

Chez Samsung, l'usage non encadré de ChatGPT a mené à des fuites de code source, soulignant les périls de la confidentialité.

 À l'inverse, des entreprises comme celles utilisant Modjo ou tl;dv, avec des fonctionnalités d'analyse avancées, ont vu leur productivité s'accroître sans incidents majeurs, grâce à des politiques strictes.

Pour les PME, adopter une solution comme Fathom, gratuite pour les individus mais évolutif, peut minimiser les risques initiaux.

Ces cas démontrent que l'équilibre entre innovation et prudence est clé pour éviter des défaillances coûteuses.
 

L'IA en réunion offre un potentiel transformateur pour les entreprises, mais son déploiement requiert une vigilance accrue face aux risques de défaillance technique et humaine.

En s'appuyant sur une grille d'évaluation rigoureuse, les chefs d'entreprise peuvent transformer ces outils en atouts stratégiques, tout en préservant la richesse de leur capital humain et de ses interactions.

Ainsi, l'avenir appartient aux entreprises qui intègrent l'IA avec un grand discernement afin d’éviter les pièges d'une adoption trop hâtive d’outils sur étagère.
 

« 2026 Cybersecurity Roadmap with a Master Hacker » publiée par David Bombal

Dans les représentations populaires, le professionnel de la cybersécurité est souvent un hacker en sweat à capuche, plongé dans des lignes de code obscures. La réalité est bien plus nuancée.

Les pentesters — ces experts chargés de tester les défenses des entreprises en simulant des attaques — ne représentent qu’une infime minorité du secteur. Près de 80 % des emplois consistent au contraire à protéger les organisations : surveiller les systèmes, analyser les incidents, renforcer les défenses, accompagner les équipes. Une mission moins romanesque, mais absolument vitale.

Cette disproportion surprend souvent les débutants, d’autant que beaucoup se sentent illégitimes avant même de commencer. Le syndrome de l’imposteur frappe fort dans un domaine où la technicité impressionne. « Je ne veux pas faire ça parce que je n’en sais pas assez », entend‑on régulièrement. Pourtant, ce doute est universel. Même les experts chevronnés l’admettent : tout le monde ressent cela. Et personne ne devrait laisser cette crainte freiner une vocation.

S’il fallait choisir une spécialité en 2026, beaucoup d’experts recommanderaient le DFIR — Digital Forensics and Incident Response, autrement dit la criminalistique numérique et la réponse aux incidents.

Ces professionnels interviennent après une attaque pour comprendre ce qui s’est passé, identifier les failles exploitées, reconstituer la chronologie des événements et aider l’entreprise à se relever. Leur rôle est crucial, leur expertise rare, et leur rémunération à la hauteur de leur responsabilité.

Dans un contexte où les cyberattaques se multiplient et se complexifient, le DFIR s’impose comme un pilier stratégique. C’est aussi un domaine où la curiosité, la rigueur et la capacité d’analyse priment souvent sur la maîtrise exhaustive de tous les outils.

David Bombal rappelle que chaque début d’année voit affluer des résolutions ambitieuses, notamment celle de « se lancer dans la cybersécurité ».

Pour celles et ceux qui souhaitent entrer dans le secteur, la feuille de route n’a rien d’un parcours initiatique réservé à une élite. Elle repose sur quelques fondamentaux qui, ensemble, forment un socle cohérent : assimiler le fonctionnement des systèmes, se familiariser avec les réseaux, développer une véritable culture générale cyber et pratiquer régulièrement pour ancrer les connaissances. Cette progression, loin d’être inaccessible, s’appuie sur une logique d’apprentissage continu plutôt que sur une accumulation de compétences instantanées.

La cybersécurité est un domaine en constante évolution, traversé par des enjeux techniques, économiques et géopolitiques. Les opportunités y sont nombreuses, les carrières solides, et les perspectives enthousiasmantes pour qui s’y engage avec détermination.

Le message des experts est clair : n’attendez pas de tout savoir pour commencer. Personne ne sait tout. Ce qui compte, c’est la curiosité, la persévérance et la volonté de progresser. Le reste vient avec le temps, l’expérience et l’envie de comprendre un monde numérique qui ne cesse de se transformer.

Un nouveau rendez‑vous à noter dédié à la convergence IA – cybersécurité – géopolitique. L’événement aborde les ingérences, la gestion de crise cyber, les risques géopolitiques, la conformité (NIS2), la souveraineté numérique et les transformations induites par l’IA dans la sécurité des organisations.

Lien : https://ia-cyber.com/

Le vendredi 23 mai, l’université de Nanterre a acccueilli la Journée des adhérents de l’ADBS, consacrée au débat :
« IAs génératives : opportunités ou menaces pour les professionnels de l’information ? »

Organisée par Camille Claverie et Cécile Payeur — qui ont gracieusement prêté leur amphithéâtre de 120 places et mobilisé leurs étudiants du master Defi — la rencontre a bénéficié du soutien logistique de l’établissement, de l’engagement des bénévoles de l’ADBS et du parrainage d’Alféo et de CAIRN.

Une affluence record Près de 120 participants s’étaient donné rendez-vous pour une matinée de tables rondes et d’échanges.

Cinq intervenants de renom — Stéphane Cottin (Conseil Constitutionnel), Carole Guelfucci (Darrois Villey Maillot Brochier), Jacques Loigerot (CETIM), Antoine Raulin (Bureau Van Dijk – gf2i) et Antoine Larre (Alféo) — ont partagé retours d’expérience et analyses, avant que Mathieu Andro (Services du Premier ministre) n’en dessine les principales conclusions.
 

La restitution finale, orchestrée par les étudiants, a mis en lumière les grandes lignes d’une feuille de route pour accompagner la transition vers les IA génératives.
 

« Celui qui deviendra leader en ce domaine sera le maître du monde. » Ces mots, prononcés en 2017 par Vladimir Poutine à propos de l’intelligence artificielle (IA), résonnent comme une prophétie dans un monde où la technologie redéfinit les équilibres de pouvoir. L’IA, bien plus qu’un simple outil technologique, est devenue une arme stratégique dans la compétition géoéconomique mondiale. Elle est au cœur d’une guerre économique où l’information, les données et les algorithmes sont les nouvelles monnaies du pouvoir. Cette transformation touche directement l’intelligence économique, cette discipline qui, entre collecte d’informations stratégiques, protection des données sensibles et influence, constitue le cerveau des stratégies économiques modernes.

L’intelligence économique regroupe les pratiques visant à collecter, analyser et exploiter des informations pour anticiper les mouvements des concurrents, protéger son savoir-faire ou orienter les dynamiques de marché. Dans ce contexte, l’IA agit à la fois comme un allié puissant, capable d’analyser des masses de données en un temps record, et comme une menace, en introduisant des risques comme la désinformation automatisée ou la dépendance technologique.
Selon les analyses de l’École de Guerre Économique (EGE) de Paris, l’IA marque l’avènement des « guerres immatérielles », où le contrôle des infrastructures numériques et des algorithmes devient aussi essentiel que celui des territoires dans les conflits traditionnels. Ces guerres invisibles redessinent les rapports de force : celui qui domine le cyberespace peut influencer économies et sociétés sans jamais apparaître comme un conquérant.

Nous explorons ici l’impact de l’IA sur l’intelligence économique et la guerre économique. Nous analyserons d’abord les enjeux géopolitiques de l’IA, puis la dualité entre mondes matériel et immatériel, avant d’examiner les opportunités et menaces qu’elle représente.
Enfin, nous discuterons du rôle des acteurs publics et privés, des modèles de régulation et des perspectives pour l’avenir. Le ton se veut rigoureux, car ces questions touchent directement notre avenir dans une économie numérique en pleine mutation.
 

L’intelligence artificielle est le théâtre d’une compétition mondiale acharnée, où la suprématie technologique se traduit en pouvoir économique et politique. Les nations qui maîtriseront l’IA pourront façonner les marchés, imposer leurs normes et même influencer les valeurs culturelles. À l’inverse, celles qui accusent un retard risquent de devenir dépendantes des technologies étrangères, une vulnérabilité stratégique majeure.

Aujourd’hui, deux géants dominent : les États-Unis et la Chine. Les premiers misent sur le dynamisme de leurs entreprises privées, les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft), qui investissent des milliards dans la recherche et développement. Ce modèle, porté par la liberté du marché, a permis aux États-Unis de conserver une avance technologique, bien que le gouvernement commence à encadrer l’IA avec des lignes directrices éthiques.
La Chine, elle, adopte une approche centralisée, orchestrée par le Parti communiste. Les champions nationaux (Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei, Xiaomi) collaborent étroitement avec l’État, mobilisant des ressources colossales et exploitant des données massives pour rattraper l’Occident. Cette stratégie s’appuie sur une absence de contraintes éthiques, notamment dans la collecte de données, et sur l’utilisation de l’IA pour des objectifs de contrôle social, comme la surveillance de masse.
 

En retard sur les investissements et les infrastructures par rapport aux États-Unis et à la Chine, elle cherche à se positionner comme un leader éthique et réglementaire. Avec des initiatives comme l’AI Act, adopté en 2024, l’Union européenne veut imposer des normes mondiales pour une IA « de confiance », centrée sur l’humain. Ce rôle de « norm-setter » est une arme puissante : comme avec le RGPD pour la protection des données, l’Europe peut influencer les pratiques globales. Mais cette stratégie a ses limites.
L’Europe reste dépendante des technologies étrangères, notamment américaines, pour des infrastructures critiques comme le cloud computing. Des entreprises comme EDF ou des systèmes de santé français utilisent encore des services comme Microsoft Azure ou Amazon Web Services, ce qui soulève des inquiétudes sur la souveraineté numérique, notamment en raison du Cloud Act américain, qui permet aux autorités des États-Unis d’accéder aux données hébergées par ces fournisseurs.

La compétition pour l’IA dépasse donc la simple innovation technologique : elle est stratégique. Les États-Unis ont compris que la domination de leurs entreprises technologiques renforce leur puissance nationale, au point d’imposer des restrictions sur l’exportation de semi-conducteurs pour freiner la Chine. Cette dernière, grâce à un accès quasi illimité aux données de ses citoyens et à une présence croissante en Asie et en Afrique, projette son influence via des technologies comme la reconnaissance faciale ou les plateformes de « smart cities ». D’autres acteurs, comme le Japon, la Corée du Sud ou Israël, se positionnent dans des niches spécifiques (robotique, sécurité), tandis que la France et l’Allemagne développent des stratégies nationales, comme le plan France 2030. Selon l’EGE, cette course à l’IA pourrait déterminer le prochain leader économique mondial.

L’un des apports majeurs de l’EGE est d’avoir théorisé la dualité entre le monde matériel – celui des ressources physiques, des territoires et des infrastructures – et le monde immatériel, celui des données, des algorithmes et des plateformes numériques. Dans ce dernier, les règles de la guerre économique changent. Si, dans le monde matériel, on se bat pour des matières premières ou des routes commerciales, dans l’immatériel, la lutte porte sur le contrôle des flux d’information et des technologies.

L’objectif est d’instaurer des relations de dépendance à long terme. Les grandes entreprises technologiques américaines, par exemple, ont imposé leurs standards mondiaux – cloud, réseaux sociaux, IA – en offrant des services souvent gratuits ou peu coûteux. Ce faisant, elles ont rendu des nations entières dépendantes de leurs infrastructures. Un changement dans les algorithmes de Google ou une interruption des services d’Amazon peut avoir des répercussions économiques immédiates sur des millions d’utilisateurs et d’entreprises. Ce pouvoir, exercé sans violence apparente, est une forme de conquête invisible.

De nombreux pays, y compris en Europe, s’appuient sur des technologies étrangères pour des fonctions critiques : systèmes d’exploitation, cloud, modèles d’IA. La France et l’UE tentent de répondre par des initiatives comme le « cloud souverain », mais les alternatives locales peinent à rivaliser avec l’efficacité des solutions américaines. Cette dépendance expose à des risques : en cas de tensions géopolitiques, un pays pourrait se voir privé d’accès à des services essentiels, avec des conséquences économiques dramatiques.

Le cyberespace est aussi le théâtre des guerres de l’information. L’IA amplifie ces opérations, notamment via les deepfakes – vidéos ou audios falsifiés – ou les campagnes de désinformation automatisées. Un faux communiqué d’un PDG, créé par IA, peut faire plonger une action en bourse ; des bots peuvent amplifier des messages polarisants, influençant l’opinion publique ou les décisions politiques. Comme le note le ministère français des Armées, l’IA est devenue une arme d’influence et de désinformation dans les champs immatériels. Ces pratiques, qui relèvent de la guerre cognitive, visent à manipuler les perceptions pour affaiblir un concurrent économique ou politique.
 

Dans un monde saturé d’informations, l’IA excelle à extraire du sens des masses de données. Les algorithmes de machine learning peuvent analyser en temps réel des flux d’actualités, des brevets ou des données financières, détectant des tendances ou des signaux faibles.
Dans l’Open Source Intelligence (OSINT), l’IA permet d’exploiter des sources ouvertes – réseaux sociaux, rapports publics – pour anticiper les mouvements de concurrents ou les crises de marché. Les fonds d’investissement utilisent déjà l’IA pour prédire les prix des matières premières en croisant données économiques, politiques et climatiques. Ces capacités renforcent la prise de décision stratégique.
 

Mais l’IA est aussi une source de risques. Les deepfakes et les campagnes de désinformation automatisées menacent la stabilité des marchés et des sociétés. Un concurrent pourrait utiliser l’IA pour discréditer une entreprise ou manipuler l’opinion publique. De plus, la dépendance envers des fournisseurs étrangers d’IA expose à des vulnérabilités stratégiques. Si une entreprise ou un État repose sur des modèles d’IA propriétaires, il risque de perdre son autonomie en cas de restrictions d’accès.
 

La gouvernance de l’IA oppose deux visions : les modèles propriétaires, dominés par les géants technologiques, et les approches open source, prônées par certains pour démocratiser l’accès à l’IA. Les gouvernements, comme celui de l’UE avec l’AI Act, cherchent à encadrer ces dynamiques, mais peinent à rivaliser avec la puissance des entreprises privées. Les États-Unis et la Chine, chacun à leur manière, intègrent l’IA dans leurs stratégies de puissance, tandis que l’Europe mise sur la régulation pour conserver une influence.

L’IA redéfinit l’intelligence économique, offrant des outils inédits tout en créant des dépendances et des menaces nouvelles. Pour les professionnels et les étudiants, l’enjeu est de comprendre ces dynamiques, de cartographier les flux d’information et de développer des stratégies pour préserver la souveraineté numérique. Dans cette ère de guerres immatérielles, la maîtrise de l’IA sera la clé pour naviguer dans un monde où le pouvoir se joue autant dans les algorithmes que dans les territoires.

This text examines the impact of artificial intelligence (AI) on economic intelligence and global geopolitics. It highlights that AI is perceived not only as a technological tool, but also as a strategic weapon in today's economic competition. Guiseppe Gagliano points out that AI is redefining the balance of power, creating new dependencies and new threats, including disinformation and technological dependency.
The global competition for AI supremacy, mainly between the USA and China, is described as a strategic race in which control of digital infrastructures and algorithms is paramount. Europe is trying to position itself as a leader in ethical regulation, although it faces digital sovereignty challenges. Ultimately, the text suggests that mastering AI is essential for the future of economic intelligence in this new era of  immaterial wars.

« Celui qui deviendra leader en ce domaine sera le maître du monde. » Ces mots, prononcés en 2017 par Vladimir Poutine à propos de l’intelligence artificielle (IA), résonnent comme une prophétie dans un monde où la technologie redéfinit les équilibres de pouvoir. L’IA, bien plus qu’un simple outil technologique, est devenue une arme stratégique dans la compétition géoéconomique mondiale. Elle est au cœur d’une guerre économique où l’information, les données et les algorithmes sont les nouvelles monnaies du pouvoir. Cette transformation touche directement l’intelligence économique, cette discipline qui, entre collecte d’informations stratégiques, protection des données sensibles et influence, constitue le cerveau des stratégies économiques modernes.

L’intelligence économique regroupe les pratiques visant à collecter, analyser et exploiter des informations pour anticiper les mouvements des concurrents, protéger son savoir-faire ou orienter les dynamiques de marché. Dans ce contexte, l’IA agit à la fois comme un allié puissant, capable d’analyser des masses de données en un temps record, et comme une menace, en introduisant des risques comme la désinformation automatisée ou la dépendance technologique.
Selon les analyses de l’École de Guerre Économique (EGE) de Paris, l’IA marque l’avènement des « guerres immatérielles », où le contrôle des infrastructures numériques et des algorithmes devient aussi essentiel que celui des territoires dans les conflits traditionnels. Ces guerres invisibles redessinent les rapports de force : celui qui domine le cyberespace peut influencer économies et sociétés sans jamais apparaître comme un conquérant.

Nous explorons ici l’impact de l’IA sur l’intelligence économique et la guerre économique. Nous analyserons d’abord les enjeux géopolitiques de l’IA, puis la dualité entre mondes matériel et immatériel, avant d’examiner les opportunités et menaces qu’elle représente.
Enfin, nous discuterons du rôle des acteurs publics et privés, des modèles de régulation et des perspectives pour l’avenir. Le ton se veut rigoureux, car ces questions touchent directement notre avenir dans une économie numérique en pleine mutation.
 

L’intelligence artificielle est le théâtre d’une compétition mondiale acharnée, où la suprématie technologique se traduit en pouvoir économique et politique. Les nations qui maîtriseront l’IA pourront façonner les marchés, imposer leurs normes et même influencer les valeurs culturelles. À l’inverse, celles qui accusent un retard risquent de devenir dépendantes des technologies étrangères, une vulnérabilité stratégique majeure.

Aujourd’hui, deux géants dominent : les États-Unis et la Chine. Les premiers misent sur le dynamisme de leurs entreprises privées, les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft), qui investissent des milliards dans la recherche et développement. Ce modèle, porté par la liberté du marché, a permis aux États-Unis de conserver une avance technologique, bien que le gouvernement commence à encadrer l’IA avec des lignes directrices éthiques.
La Chine, elle, adopte une approche centralisée, orchestrée par le Parti communiste. Les champions nationaux (Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei, Xiaomi) collaborent étroitement avec l’État, mobilisant des ressources colossales et exploitant des données massives pour rattraper l’Occident. Cette stratégie s’appuie sur une absence de contraintes éthiques, notamment dans la collecte de données, et sur l’utilisation de l’IA pour des objectifs de contrôle social, comme la surveillance de masse.
 

En retard sur les investissements et les infrastructures par rapport aux États-Unis et à la Chine, elle cherche à se positionner comme un leader éthique et réglementaire. Avec des initiatives comme l’AI Act, adopté en 2024, l’Union européenne veut imposer des normes mondiales pour une IA « de confiance », centrée sur l’humain. Ce rôle de « norm-setter » est une arme puissante : comme avec le RGPD pour la protection des données, l’Europe peut influencer les pratiques globales. Mais cette stratégie a ses limites.
L’Europe reste dépendante des technologies étrangères, notamment américaines, pour des infrastructures critiques comme le cloud computing. Des entreprises comme EDF ou des systèmes de santé français utilisent encore des services comme Microsoft Azure ou Amazon Web Services, ce qui soulève des inquiétudes sur la souveraineté numérique, notamment en raison du Cloud Act américain, qui permet aux autorités des États-Unis d’accéder aux données hébergées par ces fournisseurs.

La compétition pour l’IA dépasse donc la simple innovation technologique : elle est stratégique. Les États-Unis ont compris que la domination de leurs entreprises technologiques renforce leur puissance nationale, au point d’imposer des restrictions sur l’exportation de semi-conducteurs pour freiner la Chine. Cette dernière, grâce à un accès quasi illimité aux données de ses citoyens et à une présence croissante en Asie et en Afrique, projette son influence via des technologies comme la reconnaissance faciale ou les plateformes de « smart cities ». D’autres acteurs, comme le Japon, la Corée du Sud ou Israël, se positionnent dans des niches spécifiques (robotique, sécurité), tandis que la France et l’Allemagne développent des stratégies nationales, comme le plan France 2030. Selon l’EGE, cette course à l’IA pourrait déterminer le prochain leader économique mondial.

L’un des apports majeurs de l’EGE est d’avoir théorisé la dualité entre le monde matériel – celui des ressources physiques, des territoires et des infrastructures – et le monde immatériel, celui des données, des algorithmes et des plateformes numériques. Dans ce dernier, les règles de la guerre économique changent. Si, dans le monde matériel, on se bat pour des matières premières ou des routes commerciales, dans l’immatériel, la lutte porte sur le contrôle des flux d’information et des technologies.

L’objectif est d’instaurer des relations de dépendance à long terme. Les grandes entreprises technologiques américaines, par exemple, ont imposé leurs standards mondiaux – cloud, réseaux sociaux, IA – en offrant des services souvent gratuits ou peu coûteux. Ce faisant, elles ont rendu des nations entières dépendantes de leurs infrastructures. Un changement dans les algorithmes de Google ou une interruption des services d’Amazon peut avoir des répercussions économiques immédiates sur des millions d’utilisateurs et d’entreprises. Ce pouvoir, exercé sans violence apparente, est une forme de conquête invisible.

De nombreux pays, y compris en Europe, s’appuient sur des technologies étrangères pour des fonctions critiques : systèmes d’exploitation, cloud, modèles d’IA. La France et l’UE tentent de répondre par des initiatives comme le « cloud souverain », mais les alternatives locales peinent à rivaliser avec l’efficacité des solutions américaines. Cette dépendance expose à des risques : en cas de tensions géopolitiques, un pays pourrait se voir privé d’accès à des services essentiels, avec des conséquences économiques dramatiques.

Le cyberespace est aussi le théâtre des guerres de l’information. L’IA amplifie ces opérations, notamment via les deepfakes – vidéos ou audios falsifiés – ou les campagnes de désinformation automatisées. Un faux communiqué d’un PDG, créé par IA, peut faire plonger une action en bourse ; des bots peuvent amplifier des messages polarisants, influençant l’opinion publique ou les décisions politiques. Comme le note le ministère français des Armées, l’IA est devenue une arme d’influence et de désinformation dans les champs immatériels. Ces pratiques, qui relèvent de la guerre cognitive, visent à manipuler les perceptions pour affaiblir un concurrent économique ou politique.
 

Dans un monde saturé d’informations, l’IA excelle à extraire du sens des masses de données. Les algorithmes de machine learning peuvent analyser en temps réel des flux d’actualités, des brevets ou des données financières, détectant des tendances ou des signaux faibles.
Dans l’Open Source Intelligence (OSINT), l’IA permet d’exploiter des sources ouvertes – réseaux sociaux, rapports publics – pour anticiper les mouvements de concurrents ou les crises de marché. Les fonds d’investissement utilisent déjà l’IA pour prédire les prix des matières premières en croisant données économiques, politiques et climatiques. Ces capacités renforcent la prise de décision stratégique.
 

Mais l’IA est aussi une source de risques. Les deepfakes et les campagnes de désinformation automatisées menacent la stabilité des marchés et des sociétés. Un concurrent pourrait utiliser l’IA pour discréditer une entreprise ou manipuler l’opinion publique. De plus, la dépendance envers des fournisseurs étrangers d’IA expose à des vulnérabilités stratégiques. Si une entreprise ou un État repose sur des modèles d’IA propriétaires, il risque de perdre son autonomie en cas de restrictions d’accès.
 

La gouvernance de l’IA oppose deux visions : les modèles propriétaires, dominés par les géants technologiques, et les approches open source, prônées par certains pour démocratiser l’accès à l’IA. Les gouvernements, comme celui de l’UE avec l’AI Act, cherchent à encadrer ces dynamiques, mais peinent à rivaliser avec la puissance des entreprises privées. Les États-Unis et la Chine, chacun à leur manière, intègrent l’IA dans leurs stratégies de puissance, tandis que l’Europe mise sur la régulation pour conserver une influence.

L’IA redéfinit l’intelligence économique, offrant des outils inédits tout en créant des dépendances et des menaces nouvelles. Pour les professionnels et les étudiants, l’enjeu est de comprendre ces dynamiques, de cartographier les flux d’information et de développer des stratégies pour préserver la souveraineté numérique. Dans cette ère de guerres immatérielles, la maîtrise de l’IA sera la clé pour naviguer dans un monde où le pouvoir se joue autant dans les algorithmes que dans les territoires.

This text examines the impact of artificial intelligence (AI) on economic intelligence and global geopolitics. It highlights that AI is perceived not only as a technological tool, but also as a strategic weapon in today's economic competition. Guiseppe Gagliano points out that AI is redefining the balance of power, creating new dependencies and new threats, including disinformation and technological dependency.
The global competition for AI supremacy, mainly between the USA and China, is described as a strategic race in which control of digital infrastructures and algorithms is paramount. Europe is trying to position itself as a leader in ethical regulation, although it faces digital sovereignty challenges. Ultimately, the text suggests that mastering AI is essential for the future of economic intelligence in this new era of  immaterial wars.