L’éditorial de juin 2026

Par Raphaël Peytregnet

L’Asie à l’heure de l’intelligence artificielle. 

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus seulement un moteur d’innovation : elle est devenue un instrument de puissance. Si les États-Unis conservent une position dominante dans certains segments, les centres de données, les semi-conducteurs IA, le cloud et les modèles de langage avancés (Large Language Models ou LLM), l’Asie s’affirme comme un espace central d’expérimentation, de déploiement et de diffusion de ces technologies. De la Chine à l’Inde, en passant par le Japon, la Corée du Sud et Singapour, la région concentre entre 20 et 30 % des investissements mondiaux en IA en 2025 (soit environ 1500 milliards de dollars), traduisant un déplacement progressif du centre de gravité technologique.

Mais au-delà des volumes financiers, c’est sa capacité à intégrer l’IA dans des usages concrets, et à grande échelle, qui distingue aujourd’hui l’Asie.

En poursuivant des stratégies nationales certes différenciées mais néanmoins convergentes.

Le développement de l’IA en Asie repose sur des modèles variés, mais orientés vers un objectif commun : la maîtrise technologique.

La Chine incarne le modèle le plus intégré et le plus ambitieux. Son plan national pour l’IA vise explicitement un leadership mondial à l’horizon 2030. Ses investissements cumulés sont estimés à quelque 120 milliards de dollars depuis le début des années 2010 (comparés à 470 milliards de dollars pour les États-Unis), et le pays représente environ un tiers des publications scientifiques mondiales en IA, ce qui en fait le principal contributeur en la matière.

Mais au-delà des chiffres, c’est l’intégration systémique de l’IA qui distingue la Chine. Dans ses grandes métropoles méridionales comme Hangzhou ou Shenzhen, des systèmes de gestion du trafic pilotés par IA permettent de réduire les embouteillages de 10 à 15 % (City Brain développé par Alibaba). Dans le secteur financier, les paiements mobiles (Alipay, WeChat Pay), utilisés par quelque 90 % des citadins chinois, reposent sur des algorithmes de détection de fraude, de scoring de risque, d’authentification, et d’analyse comportementale. En logistique, un acteur comme JD.com, principal rival d’Alibaba dans l’e-commerce, automatise ses entrepôts grâce à des systèmes intelligents capables d’optimiser en temps réel les flux de marchandises.

Cette capacité à déployer rapidement des solutions à très grande échelle repose sur un triptyque : abondance de données, soutien étatique (prêts bancaires et subventions) et puissance des plateformes privées. Elle traduit surtout une différence fondamentale de tempo avec les démocraties occidentales quand la Chine excelle à la différence des précédentes dans la mise à l’échelle massive et rapide sur le marché une fois la technologie validée.

Le Japon adopte une approche distincte, centrée sur l’intégration de l’intelligence artificielle dans la robotique, l’industrie et les services à la personne.

Cette orientation s’explique en grande partie par une contrainte démographique majeure alors que près de 30 % de la population japonaise a plus de 65 ans.

Dans ce contexte, l’IA est conçue comme un outil de soutien structurel. Le Japon investit près de 8 milliards de dollars par an dans l’IA et une part conséquente dans la robotique (45 % de la production mondiale). Dans l’industrie, des entreprises comme Fanuc (Fuji Automatic Numerical Control) utilisent l’IA pour la maintenance prédictive et l’automatisation des chaînes de production. Dans les services, des robots sociaux interagissant avec l’humain comme Pepper, développé par SoftBank Robotics, sont déployés dans des magasins, banques, aéroports, hôpitaux, maisons de retraite ou établissements scolaires.

Le secteur médical illustre particulièrement cette orientation : des robots d’assistance aident les personnes âgées, tandis que des systèmes d’IA facilitent le diagnostic. Le concept de « Society 5.0 » (intelligente), introduit par le gouvernement japonais et la fédération patronale Keidanren, vise à intégrer ces technologies dans une société centrée sur le bien-être humain, tout en maintenant un haut niveau de confiance dans la coopération homme-machine.

La Corée du Sud, puissance technologique de production, et Singapour, plateforme d’innovation et de déploiement intelligent, complètent ce paysage avec des stratégies respectivement industrielles et normatives, tandis que l’Inde développe un modèle fondé sur l’échelle et l’accessibilité.

L’Inde : une puissance d’échelle et d’innovation frugale (faire mieux avec moins).

L’Inde se distingue par une approche pragmatique et inclusive de l’IA. Avec près d’1 milliard d’internautes (2ème plus grand marché après la Chine) et plus de 20 millions de développeurs logiciels (2ème plus grand vivier mondial après les États-Unis), elle dispose d’un potentiel humain considérable.

Son infrastructure publique numérique constitue un levier décisif. Le plus grand système d’identité numérique biométrique au monde Aadhaar couvre plus de 1,3 milliard d’individus, et l’interface UPI (Unified Payments Interface) développée par la National Payments Corporation of India traite plus de 20 milliards de transactions mensuelles. Cette base permet le déploiement rapide d’applications d’IA dans les secteurs de la santé, de l’agriculture et de l’éducation.

Par exemple, des outils de diagnostic assisté sont utilisés pour dépister la tuberculose dans des zones rurales, tandis que des plateformes agricoles optimisent les rendements grâce à l’analyse de données climatiques.

Le marché de l’IA en Inde pourrait atteindre 40 à 50 milliards de dollars d’ici 2030, et quelque 100 milliards de dollars d’impact économique lié à l’IA, confirmant une dynamique de croissance importante et rapide.

Une domination industrielle structurante.

L’Asie (Taïwan, Corée du Sud) représente environ 75 % de la production mondiale de semi-conducteurs, un élément clé pour le développement de l’IA. Cette domination industrielle confère à la région un avantage stratégique décisif dans la chaîne de valeur technologique.

Entre innovation et tensions normatives.

L’expansion de l’IA en Asie s’accompagne de tensions croissantes entre innovation et régulation.

En Chine, environ 700 à 800 millions de caméras de surveillance installées (soit 1 caméra pour 2 habitants en moyenne) illustrent un modèle où l’IA est intégrée aux dispositifs de gouvernance. À l’inverse, le Japon et Singapour développent des cadres éthiques plus structurés.

L’Inde, quant à elle, tente de concilier innovation et protection des données, notamment avec l’adoption du Digital Personal Data Protection Act en 2023.

Une recomposition progressive du pouvoir technologique.

L’Asie ne se contente plus d’adopter les technologies : elle en définit désormais les usages. Plus d’un tiers des grandes entreprises d’IA sont aujourd’hui asiatiques (Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance pour la Chine ; Samsung Electronics et SK hynix pour la Corée du Sud ; TSMC pour Taïwan ; SoftBank Group, Fujitsu, NEC Corporation pour le Japon ; Tata Consultancy Services et Infosys pour l’Inde), contre environ un quart il y a dix ans.

Convergence des modèles, divergence des finalités.

L’essor de l’intelligence artificielle en Asie ne se réduit ni à une dynamique de rattrapage ni à une simple compétition technologique. Il révèle une transformation plus profonde : celle des conditions mêmes de production, de diffusion et d’encadrement de la technologie.

D’un côté, les trajectoires nationales convergent vers une intégration généralisée de l’IA. De l’autre, les finalités divergent : optimisation économique, contrôle social, inclusion ou innovation frugale.

Dans ce paysage, l’Asie agit à la fois comme un accélérateur et comme un révélateur. Accélérateur, parce qu’elle déploie l’IA à une échelle inédite ; révélateur, parce qu’elle met en lumière une réalité fondamentale : l’intelligence artificielle n’est pas neutre. Elle porte des choix politiques, sociaux et culturels.

Dès lors, l’enjeu n’est plus uniquement technologique. Il réside dans la capacité à comprendre, anticiper et éventuellement encadrer des modèles qui s’imposent déjà par leurs usages. Car en matière d’IA, l’influence ne se décrète pas, elle s’impose par l’usage - souvent avant même d’avoir été pleinement débattue, ce qui n’est pas non plus sans risque s’agissant de machines capables de simuler certaines capacités de l’intelligence humaine, voire à plus longue échéance de les surpasser.

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