IA et compétitivité : agir ensemble pour un avenir durable et équitable

L'essentiel

L’Intelligence Artificielle s’impose comme un levier stratégique incontournable pour le développement économique et la transformation des entreprises à l’échelle mondiale. Pourtant, certains pays disposent d’infrastructures avancées, tandis que d’autres peinent à accéder aux ressources nécessaires.

Pour relever ce défi, KPMG, en collaboration avec le Forum Économique Mondial, a élaboré la feuille de route « Blueprint for Intelligent Economies : AI Competitiveness through Regional Collaboration », présentée pour la première fois lors du Forum Économique Mondial 2025 à Davos, en Suisse. Ce Blueprint explore les leviers de collaboration entre gouvernements, entreprises, institutions académiques et société civile, afin d’assurer une croissance inclusive portée par l’IA tout en maximisant son impact.

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Quels leviers stratégiques pour une adoption équitable de l'IA ?

Articulé autour de trois catégories et neuf objectifs stratégiques, ce Blueprint propose un cadre structurant pour un déploiement responsable et inclusif de l’IA. Son ambition ? Fédérer gouvernements, entreprises et acteurs académiques afin de faire de l’IA un véritable moteur de compétitivité, tout en assurant un accès équitable aux avancées technologiques.

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1. Développer des infrastructures IA durables et accessibles

L’adoption équitable de l’IA repose sur des infrastructures solides et accessibles à tous. Sans investissement stratégique dans les réseaux de données, les centres de calcul et la connectivité, les disparités technologiques risquent de s’accentuer, freinant ainsi la transition numérique et le développement durable des économies.

Investir dans des infrastructures technologiques : le déploiement de l’IA nécessite une capacité de calcul avancée, une connectivité optimisée et des ressources numériques adaptées aux différents niveaux de maturité des économies.
Faciliter l’accès aux ressources IA : pour éviter une fracture numérique croissante, il est crucial d’offrir des solutions adaptées aux besoins des entreprises, institutions et gouvernements.
Optimiser l’efficacité énergétique des modèles IA pour réduire leur impact environnemental : une adoption durable de l’IA passe par des infrastructures conçues pour minimiser leur empreinte carbone et optimiser leur consommation énergétique.

2. Mettre en place une gouvernance des données

L’efficacité et la fiabilité des modèles d’IA dépendent de la qualité des données, mais aussi des mécanismes de régulation garantissant leur intégrité et leur utilisation responsable. Une gouvernance solide des données est nécessaire pour assurer transparence, protection des utilisateurs et interopérabilité des systèmes IA.

Assurer des données diversifiées et fiables : mettre en place des standards rigoureux en matière de qualité et d’accessibilité est crucial pour alimenter les modèles d’IA avec des informations représentatives et exemptes de biais.
Établir des cadres réglementaires : adopter des règles claires en matière d’utilisation de l’IA pour éviter les biais algorithmiques, garantir la confidentialité et prévenir les dérives éthiques.
Développer des standards internationaux : encourager une harmonisation des pratiques IA à l’échelle mondiale pour garantir une interopérabilité efficace et renforcer la sécurité des systèmes IA.

3. Investir dans l’innovation et la formation

L’IA représente un moteur d’innovation majeur, mais son plein potentiel repose sur un investissement renforcé en R&D et d’une montée en compétences des talents de demain.

Encourager les partenariats public-privé : mobiliser les investissements du secteur privé tout en favorisant la coopération avec les gouvernements pour financer la R&D, soutenir le développement technologique et accélérer l’innovation.
Former les talents et accompagner la transformation des compétences : développer des programmes de formation sur mesure et intégrer l’IA dans les cursus académiques pour répondre aux besoins des entreprises et des dirigeants dans un contexte de transformation technologique.
Soutenir les PME et startups IA : créer un écosystème dynamique, en facilitant l’accès aux financements, aux ressources technologiques et aux opportunités de marché pour les acteurs émergents du secteur IA.

L’évolution de la maturité des économies intelligentes

Cette édition de Blueprint, réalisée en collaboration avec le Forum Économique Mondial, met en avant un processus d’adoption de l’IA à l’échelle économique, structuré selon une approche de maturité progressive. Chaque pays évolue à son propre rythme et, en pratique, les différentes composantes d’une économie peuvent atteindre des niveaux de maturité distincts à un moment donné, posant ainsi un défi d'harmonisation des stratégies d'intelligence artificielle.

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Qu'est ce qu'un blueprint ?

Initialement, le terme blueprint désigne, en anglais, une reproduction d'un plan détaillé et provient d'un procédé d'imprimerie. Par usage dans le langage marketing, le bluepriting correspond à un schéma qui permet de visualiser tous les points de contacts d'un parcours client.

Tags : Intelligence Artificielle, Technologies

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