Suivez le parcours d'Eric Schmidt, depuis l'industrialisation de la recherche Google jusqu'à son influence sur les stratégies nationales d'IA : rôles consultatifs, idées-clés et débats.
Eric Schmidt est souvent présenté comme l'ancien CEO de Google — mais sa pertinence aujourd'hui a moins à voir avec des barres de recherche qu'avec la manière dont les gouvernements envisagent l'intelligence artificielle. L'objectif de cet article est d'expliquer ce déplacement : comment un dirigeant tech qui a aidé à industrialiser l'une des plus grandes entreprises Internet au monde est devenu une voix influente sur les priorités nationales en matière d'IA, les rapports publics et les aspects pratiques de la traduction de l'innovation en capacité étatique.
Une stratégie nationale en IA est le plan d'un pays pour développer, adopter et réguler l'IA afin de servir des objectifs publics. Elle couvre généralement le financement de la recherche, le soutien aux startups et à l'adoption industrielle, les règles pour un usage responsable, les plans de formation et d'emploi, et la façon dont les agences gouvernementales achèteront et déploieront des systèmes d'IA.
Elle inclut aussi des questions « dures » : comment protéger les infrastructures critiques, gérer des données sensibles et répondre quand les mêmes outils d'IA servent à la fois des usages civils et des applications militaires.
Schmidt compte parce qu'il se situe à l'intersection de quatre débats qui façonnent les choix politiques :
Ce n'est pas une biographie ni un relevé exhaustif de chaque opinion exprimée par Schmidt. L'accent est mis sur ses rôles publics (conseils, commissions, initiatives largement couvertes) et sur ce que ces jalons révèlent de la manière dont l'influence en matière de politique d'IA se matérialise — par des rapports, des priorités de financement, des idées d'achat public et la traduction des réalités techniques en actions gouvernementales.
Le profil public d'Eric Schmidt est souvent lié à Google, mais son parcours vers le leadership tech a commencé bien avant que la recherche ne devienne un réflexe quotidien.
Schmidt a une formation d'informaticien et a commencé sa carrière dans des postes mêlant ingénierie et gestion. Il est ensuite passé à des fonctions de direction dans de grandes entreprises technologiques, notamment Sun Microsystems puis Novell. Ces expériences lui ont appris un type de leadership : gérer des organisations complexes, livrer des produits à l'échelle mondiale et prendre des décisions technologiques sous la pression des marchés, des concurrents et de la régulation.
Quand Schmidt a rejoint Google en 2001 comme CEO, l'entreprise était encore jeune — en forte croissance, guidée par une mission, et dirigée par des fondateurs qui voulaient un exécutif expérimenté pour professionnaliser les opérations. Sa mission n'était pas d'« inventer la recherche » mais de bâtir la structure qui permettrait à l'innovation de se répéter : décisions plus claires, meilleurs pipelines de recrutement et rythmes opérationnels capables de suivre l'hypercroissance.
L'ère de la recherche chez Google n'était pas seulement une question de meilleurs résultats ; il s'agissait de traiter d'énormes volumes de requêtes, de pages web et de décisions publicitaires — de manière constante et rapide. « La recherche à grande échelle » posa aussi des questions de confiance qui dépassent l'ingénierie : comment sont traitées les données des utilisateurs, comment les décisions de classement influencent ce que les gens voient, et comment une plateforme réagit quand ses erreurs sont publiques.
Pendant cette période, quelques habitudes ressortent : préférence pour le recrutement de talents techniques solides, accent sur la focalisation (prioriser l'essentiel) et pensée systémique — traiter produits, infrastructure et contraintes politiques comme des parties d'un même système. Ces habitudes expliquent en partie pourquoi Schmidt s'est ensuite intéressé aux questions technologiques nationales, où la coordination et les arbitrages comptent autant que l'invention.
La recherche semble simple — taper une requête, obtenir une réponse — mais le système derrière est une boucle disciplinée de collecte d'information, de test d'hypothèses et de construction de confiance utilisateur à grande échelle.
À haut niveau, la recherche a trois tâches.
D'abord, crawl : des programmes automatisés découvrent des pages en suivant des liens et revisitant des sites pour détecter des changements.
Ensuite, indexation et classement : le système organise ce qu'il a trouvé puis ordonne les résultats à l'aide de signaux qui estiment la qualité et l'utilité.
Enfin, pertinence : le classement n'est pas « la meilleure page d'internet », mais « la meilleure page pour cette personne, pour cette requête, maintenant ». Il faut donc interpréter l'intention, la langue et le contexte — pas seulement faire correspondre des mots-clés.
L'ère de la recherche a confirmé une vérité pratique : de bons résultats viennent généralement de mesure, itération et plomberie prête pour l'échelle.
Les équipes de recherche vivaient de données — modèles de clics, reformulations de requêtes, performances des pages, rapports de spam — parce que cela révélait si les changements aidaient réellement les utilisateurs. De petits ajustements de classement étaient souvent évalués via des expériences contrôlées (tests A/B) pour ne pas se fier à l'instinct.
Rien de tout cela ne fonctionne sans infrastructure. Des systèmes distribués massifs, un service à faible latence, la supervision et des procédures de rollback rapides transforment une « nouvelle idée » en déploiement sûr. La capacité à mener de nombreuses expériences et à apprendre rapidement devint un avantage compétitif.
Ces mêmes thèmes se retrouvent dans la réflexion actuelle sur la politique d'IA :
Surtout, les systèmes orientés utilisateur montent ou chutent sur la confiance. Si les résultats paraissent manipulés, dangereux ou systématiquement faux, l'adoption et la légitimité s'érodent — un constat encore plus net pour des systèmes d'IA qui génèrent des réponses, pas seulement des liens.
Quand l'IA est traitée comme une priorité nationale, la conversation passe de « que doit faire ce produit ? » à « que peut faire cette capacité pour la société, l'économie et la sécurité ? » C'est un type de décision différent. Les enjeux s'élargissent : les gagnants et les perdants ne sont plus seulement des entreprises et des clients, mais des secteurs, des institutions et parfois des pays.
Les choix produits optimisent généralement la valeur utilisateur, le chiffre d'affaires et la réputation. L'IA comme priorité nationale force des arbitrages entre vitesse et prudence, ouverture et contrôle, innovation et résilience. Les décisions sur l'accès aux modèles, le partage des données et les calendriers de déploiement peuvent influencer les risques de désinformation, les perturbations du marché du travail et la préparation défensive.
Les gouvernements s'intéressent à l'IA pour la même raison qu'ils se sont intéressés à l'électricité, l'aviation et l'internet : elle peut accroître la productivité nationale et remodeler le pouvoir.
Les systèmes d'IA peuvent aussi être « à double usage » — utiles en médecine et logistique, mais applicables à des opérations cyber, à la surveillance ou au développement d'armes. Même des avancées civiles peuvent modifier la planification militaire, les chaînes d'approvisionnement et les processus de renseignement.
La plupart des capacités d'avant-garde en IA sont détenues par des entreprises privées et des laboratoires de pointe. Les gouvernements ont besoin d'accès à l'expertise, au calcul et à l'expérience de déploiement ; les entreprises ont besoin de clarté sur les règles, les voies d'achat et la responsabilité.
Mais la collaboration est rarement fluide. Les entreprises s'inquiètent de la propriété intellectuelle, d'un désavantage concurrentiel et d'être sollicitées pour des tâches d'application. Les gouvernements craignent la capture, une responsabilité inégale et la dépendance à un petit nombre de fournisseurs pour des infrastructures stratégiques.
Une stratégie nationale en IA est davantage qu'une note de cadrage. Elle couvre typiquement :
Quand ces éléments deviennent des priorités nationales, ils deviennent des outils de politique — pas seulement des décisions d'entreprise.
L'impact d'Eric Schmidt sur la stratégie en IA tient moins à l'écriture de lois qu'à la formation du « récit par défaut » que les décideurs reprennent lorsqu'ils agissent. Après son mandat chez Google, il est devenu une voix importante dans les cercles consultatifs américains — notamment comme président de la National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI) — ainsi que par d'autres conseils, conseils d'administration et efforts de recherche qui relient l'expertise industrielle aux priorités gouvernementales.
Les commissions et groupes de travail opèrent souvent sur des délais serrés, rassemblant les contributions d'agences, d'académies, d'entreprises et de la société civile. Leurs livrables tendent à être pragmatiques et réutilisables :
Ces documents comptent car ils deviennent des points de référence. Les collaborateurs y font souvent référence, les agences en reprennent la structure et les journalistes s'en servent pour expliquer pourquoi un sujet mérite attention.
Les groupes consultatifs ne disposent ni d'argent ni d'autorité réglementaire. Ils proposent ; les responsables élus et les agences exécutives disposent. Même quand un rapport est influent, il entre en concurrence avec des budgets, des contraintes politiques, des cadres juridiques et des priorités nationales changeantes.
Ceci dit, la distance entre « idée » et « action » peut être courte lorsqu'un rapport offre des étapes prêtes à l'emploi — surtout autour de l'approvisionnement, des normes ou des programmes de main-d'œuvre.
Pour juger si le travail d'un conseiller a changé des résultats, cherchez des preuves au-delà des gros titres :
L'influence est mesurable quand des idées se transforment en mécanismes politiques répétables — pas seulement en citations mémorables.
Une stratégie nationale en IA n'est pas une loi unique ni un financement ponctuel. C'est un ensemble de choix coordonnés sur ce qu'il faut construire, qui peut le construire et comment le pays saura si ça fonctionne.
Le financement public de la recherche aide à créer des percées que les marchés privés peuvent sous-investir — en particulier des travaux de longue haleine, aux retours incertains ou axés sur la sécurité. Une stratégie solide relie la recherche fondamentale (universités, laboratoires) à des programmes appliqués (santé, énergie, services publics) pour que les découvertes n'achoppent pas avant d'atteindre des utilisateurs réels.
Le progrès en IA dépend de chercheurs, d'ingénieurs et d'équipes produits compétentes — mais aussi de cadres politiques capables d'évaluer les systèmes et d'équipes d'achat qui savent les acquérir judicieusement. Les plans nationaux mélangent souvent formation, reconversion professionnelle et voies d'immigration : on ne résout pas la pénurie de talents uniquement par de l'argent.
Le « calcul » est la puissance brute nécessaire pour entraîner et exécuter des modèles — principalement dans de grands centres de données. Les puces avancées (GPU et accélérateurs spécialisés) sont le moteur qui fournit cette puissance.
Cela rend les puces et les centres de données un peu comparables à des réseaux électriques et des ports : peu glamour, mais essentiels. Si un pays n'a pas accès à suffisamment de puces haut de gamme — ou ne peut pas alimenter et refroidir de façon fiable ses centres de données — il peut peiner à développer des modèles compétitifs ou à les déployer à grande échelle.
La stratégie ne compte que si l'IA améliore les résultats dans des domaines prioritaires : défense, renseignement, santé, éducation et services publics. Cela demande des règles d'achat, des normes de cybersécurité et une responsabilité claire en cas d'échec. Il faut aussi aider les petites entreprises à adopter l'IA pour que les bénéfices ne restent pas l'apanage de quelques géants.
En pratique, beaucoup d'agences ont besoin de moyens plus rapides pour prototyper et itérer en sécurité avant de s'engager dans des contrats pluriannuels. Des outils comme Koder.ai (plateforme vibe-coding qui construit des applications web, back-end et mobiles à partir d'un chat, avec un mode planning, des snapshots et rollback) illustrent la direction prise par l'approvisionnement : boucles de rétroaction plus courtes, documentation de changements plus claire et pilotes mesurables.
Plus de données peuvent améliorer l'IA, mais « tout collecter » entraîne des risques réels : surveillance, fuites et discriminations. Les stratégies pragmatiques favorisent le partage de données ciblé, des méthodes préservant la confidentialité et des limites claires — surtout pour les domaines sensibles — plutôt que de traiter la vie privée comme négligeable ou absolue.
Sans mesure, les stratégies deviennent des slogans. Les gouvernements peuvent exiger des benchmarks communs de performance, des tests de type red-team pour la sécurité, des audits tiers pour les usages à haut risque et une évaluation continue après le déploiement — pour que le succès soit visible et que les problèmes soient détectés tôt.
Les agences de défense et de renseignement s'intéressent à l'IA pour une raison simple : elle peut changer la vitesse et la qualité des décisions. Les modèles peuvent analyser des images satellites plus vite, traduire des communications interceptées, repérer des anomalies cyber et aider les analystes à relier des signaux faibles dans de grands jeux de données. Bien utilisés, cela signifie des avertissements plus précoces, un meilleur ciblage des ressources rares et moins d'heures humaines sur des tâches répétitives.
Beaucoup des capacités d'IA les plus utiles sont aussi les plus faciles à détourner. Des modèles généralistes qui écrivent du code, planifient ou génèrent du texte peuvent soutenir des missions légitimes — automatiser des rapports ou accélérer la découverte de vulnérabilités — mais ils peuvent aussi :
Le défi de la sécurité nationale porte moins sur une « IA armée » unique que sur des outils largement disponibles qui améliorent à la fois la défense et l'offensive.
Les administrations peinent à adopter des IA évolutives parce que l'approvisionnement traditionnel suppose des exigences stables, des cycles de test longs et des responsabilités clairement assignées. Avec des modèles qui se mettent à jour fréquemment, les agences ont besoin de moyens pour vérifier ce qu'elles achètent (revendications sur les données d'entraînement, limites de performance, posture de sécurité) et qui est responsable quand quelque chose tourne mal — le vendeur, l'intégrateur ou l'agence.
Une approche praticable mélange innovation et contrôles applicables :
Bien conçus, ces garde-fous ne ralentissent pas tout. Ils concentrent l'examen là où les enjeux sont les plus élevés — analyse du renseignement, défense cyber et systèmes liés à des décisions de vie ou de mort.
La géopolitique façonne la stratégie en IA parce que les systèmes les plus capables reposent sur des ingrédients mesurables et comparables : talents de haut niveau, calcul à grande échelle, données de qualité et entreprises capables de les intégrer. Dans ce contexte, la dynamique États-Unis–Chine est souvent décrite comme une « course », mais ce cadrage masque une distinction importante : courir pour les capacités n'est pas la même chose que courir pour la sécurité et la stabilité.
Une course axée sur les capacités récompense la vitesse — déployer en premier, monter en charge le plus vite, capter le plus d'utilisateurs. Une approche sécurité/stabilité valorise la retenue — tests, surveillance et règles partagées qui réduisent accidents et usages abusifs.
La plupart des décideurs tentent de concilier les deux. L'arbitrage est réel : des garde-fous plus stricts peuvent ralentir le déploiement, mais ne pas investir dans la sécurité crée des risques systémiques et érode la confiance publique, ce qui freine aussi le progrès.
La compétition ne se résume pas à « qui a le meilleur modèle ». Il s'agit aussi de savoir si un pays peut produire et attirer régulièrement chercheurs, ingénieurs et bâtisseurs de produits.
Aux États-Unis, les universités de premier plan, le financement en capital-risque et un réseau dense de laboratoires et startups renforcent l'écosystème de recherche. En même temps, la capacité en IA se concentre de plus en plus dans un petit nombre d'entreprises disposant des budgets de calcul et de l'accès aux données nécessaires pour entraîner des modèles de pointe. Cette concentration accélère les percées, mais peut aussi limiter la concurrence, contraindre l'ouverture académique et compliquer les partenariats gouvernementaux.
Les contrôles à l'exportation servent surtout à ralentir la diffusion d'intrants critiques — notamment les puces avancées et l'équipement de fabrication spécialisé — sans rompre entièrement le commerce.
Les alliances comptent car les chaînes d'approvisionnement sont internationales. La coordination avec des partenaires peut aligner les normes, partager les charges de sécurité et réduire les « fuites » où une technologie restreinte transite par des pays tiers. Bien menée, la coopération promeut aussi l'interopérabilité et des attentes communes en matière de sécurité, au lieu de fragmenter l'IA en empilements régionaux.
La question pratique pour toute stratégie nationale est de savoir si elle renforce la capacité d'innovation à long terme tout en évitant que la compétition n'incite à des déploiements imprudents.
Quand des systèmes d'IA influencent le recrutement, les prêts, la triage médical ou l'action policière, la « gouvernance » cesse d'être un mot à la mode et devient une question pratique : qui est responsable quand le système échoue — et comment prévenir les dommages avant qu'ils n'apparaissent ?
La plupart des pays combinent plusieurs leviers plutôt que de compter sur une seule loi :
Trois enjeux reviennent presque systématiquement :
Les systèmes d'IA sont très variés : un chatbot, un outil de diagnostic médical et un système de ciblage n'ont pas les mêmes risques. C'est pourquoi la gouvernance met l'accent sur l'évaluation contextuelle (tests préalables, red-teaming, surveillance continue) liée au contexte d'usage.
Une règle générale comme « divulguer les données d'entraînement » peut convenir à certains produits mais être impossible pour d'autres pour des raisons de sécurité, de propriété intellectuelle ou de sûreté. À l'inverse, un seul benchmark peut induire en erreur s'il ne reflète pas les conditions réelles ou les communautés affectées.
Gouvernement et industrie ne peuvent pas être les seuls arbitres. Société civile, chercheurs académiques et laboratoires d'essai indépendants aident à détecter les préjudices tôt, valider les méthodes d'évaluation et représenter les personnes exposées aux risques. Financer l'accès au calcul, aux données et à des voies de test sécurisées est souvent aussi important que rédiger de nouvelles règles.
Quand l'IA devient une priorité publique, l'État ne peut pas tout construire seul — et l'industrie ne peut pas tout réglementer seule. Les meilleurs résultats viennent souvent de partenariats explicites sur le problème à résoudre et les contraintes à respecter.
Une collaboration fonctionnelle commence par des objectifs clairs (par ex. : accélérer l'approvisionnement en calcul sécurisé pour la recherche, améliorer les outils de cyberdéfense, ou développer de meilleures méthodes d'audit pour les modèles à fort enjeu) et des garde-fous tout aussi clairs. Ceux-ci incluent souvent la protection de la vie privée dès la conception, des contrôles de sécurité, des standards d'évaluation documentés et une supervision indépendante. Sans cela, les partenariats dérivent vers des efforts d'« innovation » vagues, difficiles à mesurer et faciles à politiser.
L'État apporte la légitimité, le mandat et la capacité à financer des travaux à long terme qui peuvent ne pas être immédiatement rentables. L'industrie apporte l'expérience d'ingénierie, les données opérationnelles sur les échecs réels et la capacité d'itérer. Universités et ONG complètent souvent le triangle en fournissant recherche ouverte, benchmarks et talents.
La principale tension réside dans les incitations. Les entreprises peuvent pousser des normes à leur avantage ; les agences peuvent privilégier les offres les moins coûteuses ou des calendriers qui compromettent la sécurité et les tests. Un autre problème récurrent est l'« approvisionnement boîte noire », où les administrations achètent des systèmes sans visibilité suffisante sur les données d'entraînement, les limites du modèle ou les politiques de mise à jour.
Les conflits d'intérêts sont une vraie préoccupation, surtout quand des personnalités influentes conseillent les pouvoirs publics tout en conservant des liens avec des entreprises, fonds ou conseils. La transparence aide le public — et les décideurs — à distinguer l'expertise de l'intérêt privé. Elle protège aussi les conseillers crédibles des accusations qui pourraient nuire à un travail utile.
La collaboration fonctionne mieux lorsqu'elle est concrète :
Ces mécanismes n'éliminent pas les désaccords, mais rendent les progrès mesurables — et la responsabilité plus facile à appliquer.
La transition d'Eric Schmidt, de la mise à l'échelle de la recherche grand public à l'accompagnement des priorités nationales en IA, illustre un déplacement simple : le « produit » n'est plus seulement un service — c'est de la capacité, de la sécurité et de la confiance publique. Cela rend les promesses vagues faciles à vendre et difficiles à vérifier.
Servez-vous de ces filtres rapides quand vous entendez un nouveau plan, livre blanc ou discours :
L'ère de la recherche a enseigné que l'échelle amplifie tout : bénéfices, erreurs et incitations. Appliqué à la stratégie nationale en IA, cela suggère :
Une stratégie nationale en IA peut débloquer de réelles opportunités : meilleurs services publics, meilleure préparation à la défense et recherche plus compétitive. Mais le même pouvoir à double usage augmente les enjeux. Les meilleures revendications associent ambition et garde-fous que l'on peut pointer du doigt.
Pour aller plus loin : découvrez d'autres perspectives dans /blog, et des guides pratiques dans /resources/ai-governance et /resources/ai-safety.
Une stratégie nationale en IA est un plan coordonné sur la façon dont un pays va développer, adopter et gouverner l'IA pour servir des objectifs publics. Concrètement, elle couvre généralement :
Parce que son influence aujourd'hui concerne moins la tech grand public et plus la manière dont les gouvernements transforment la capacité en IA en capacité étatique. Ses rôles publics (notamment dans des conseils et commissions) se situent à l'intersection de l'innovation, la sécurité, la gouvernance et la compétition géopolitique — autant de domaines où les décideurs cherchent des explications crédibles et opérationnelles de ce que l'IA peut et ne peut pas faire.
Les organismes consultatifs n'édictent généralement pas de lois ni de dépenses, mais ils peuvent définir la boîte à outils par défaut que les décideurs reprennent. Ils produisent souvent :
Cherchez des signes que les idées sont devenues des mécanismes répétables, pas seulement des gros titres :
À grande échelle, les échecs rares deviennent fréquents. D'où la nécessité d'une opérationnalisation de la sécurité, pas seulement de principes :
Dual-use signifie qu'une même capacité peut apporter des bénéfices civils et permettre des usages nuisibles. Par exemple, des modèles qui aident au codage, à la planification ou à la génération de texte peuvent aussi :
Les politiques se concentrent souvent sur l'accès géré, les tests et la surveillance, plutôt que d'espérer une séparation nette entre IA « civile » et « militaire ».
Les marchés publics traditionnels supposent des exigences stables et des produits peu changeants. Les systèmes d'IA évoluent rapidement, donc les administrations doivent vérifier :
Le « calcul » (centres de données) et les puces avancées (GPU/accélérateurs) sont la capacité à former et exécuter des modèles. Les stratégies les considèrent souvent comme des infrastructures critiques car des pénuries ou des contraintes de chaîne d'approvisionnement peuvent créer des goulots d'étranglement pour :
Les outils de gouvernance courants incluent :
Les partenariats accélèrent le déploiement et renforcent la sécurité, mais exigent des garde-fous :
Une collaboration bien conçue équilibre innovation et responsabilité, plutôt que d'externaliser l'un ou l'autre.
L'approche pratique est souvent par niveaux de risque : contrôles plus stricts là où l'impact est le plus élevé.
