Plan Prométhée : la France peut-elle vraiment gagner la course à l’IA ?
Le Plan Prométhée chiffre à 620 milliards d’euros sur trois ans le coût d’un laboratoire d’IA de frontière français visant 12 GW de calcul en 2029. C’est une note stratégique publiée en juillet 2026 par Tristan Claret-Trentelivres, Raphaël Doan, Aymeric Roucher et Victor Storchan ici. L’objectif : faire de la France le troisième pays au monde, après les Etats-Unis et la Chine, capable de produire ses propres modèles au niveau d’Anthropic ou d’OpenAI.
C’est le plan le plus ambitieux et le plus honnête jamais posé sur la table pour la souveraineté numérique française, avec un mérite rare : chiffrer précisément ce que la plupart des discours politiques se contentent d’évoquer.
Reste une question que la note elle-même n’épuise pas entièrement : est-ce la bonne stratégie ?
L’analogie Warcraft que personne n’a faite
Dans Warcraft, gagne-t-on une partie en se ruant sur l’ennemi sans build order ? Rarement: En général, on sécurise ses ressources, on monte son économie, puis on attaque au bon tempo.
Le Plan Prométhée, lui, propose d’attaquer la frontière de l’IA à pleine puissance dès 2027, avant même que l’énergie, les puces et la gouvernance ne soient totalement sécurisées, avec un effort de 4,5 % du PIB dès la première année.
Est-ce la bonne stratégie, un rush ambitieux qui paie parce qu’il va vite, ou un pari qui saute une étape critique ?
On va décortiquer tout ça ici.
Ce que le Plan Prométhée propose vraiment
Le Plan Prométhée vise à doter la France d’un laboratoire d’IA capable de rivaliser avec Anthropic et OpenAI d’ici trois ans. Les auteurs partent d’un constat simple : la France dispose du seul laboratoire européen crédible en Mistral, mais reste très loin des géants américains en puissance de calcul.
Le chiffrage est précis et transparent. Fin 2025, OpenAI disposait d’environ 1,9 GW et Anthropic de 1,4 GW. Le plan propose de viser 12 GW pour la France dès 2029, avec une montée en puissance de 2 GW en 2027, 7 GW en 2028, puis 12 GW en 2029.
Le coût cumulé atteindrait 620 milliards d’euros sur trois ans, dont 593 milliards pour le seul calcul.
Le talent, à l’inverse, ne coûte presque rien à cette échelle. Les auteurs proposent une équipe resserrée de 1 760 personnes, avec une masse salariale de 20,8 milliards d’euros sur trois ans, soit 3,5 % seulement du coût du compute. Cinquante chercheurs d’élite seraient rémunérés jusqu’à 40 millions d’euros par an chacun, prix de marché aujourd’hui dans l’industrie.
L’idée est de séparer le laboratoire, libre de sa gouvernance scientifique, de l’infrastructure de calcul, pilotée par l’Etat comme un chantier industriel classique.
C’est exactement la méthode qui a fait ses preuves avec le programme nucléaire français.
Un chiffrage rare : les auteurs publient leurs hypothèses et laissent le lecteur les recalculer.
Pourquoi la France, et pas un autre pays européen
La France est aujourd’hui le seul pays, hors Etats-Unis et Chine, à réunir les quatre conditions nécessaires pour viser la frontière de l’IA. Elle a la masse critique économique que n’ont pas les Pays-Bas ou la Suisse, la base de compétences que n’a pas l’Allemagne, l’autonomie stratégique que n’ont pas le Royaume-Uni ou le Japon, et l‘accès au vivier de talents international que n’ont pas la Russie ou l’Inde.
Ce constat s’appuie sur un précédent concret : le programme nucléaire français des années 1970, mené sous contrainte de temps et de budget, avec une gouvernance resserrée autour de l’Etat et une exécution industrielle rapide. Selon le Commissariat à l’énergie atomique de 1945, l’organisme devait être « très près du Gouvernement » tout en gardant « une grande liberté d’action ». C’est exactement le montage proposé pour Prométhée.
Mistral, valorisée à environ 20 milliards d’euros selon un rapport Bloomberg de juin 2026 évoquant une nouvelle levée de fonds, représente à peine un septième du coût annuel du projet. Elle constitue pourtant l’unique point d’ancrage crédible pour un tel effort en Europe.
La fenêtre d’opportunité, elle, se referme vite. Les capacités de calcul mondiales, les talents et les chaînes d’approvisionnement se consolident chaque mois davantage entre les mains des Etats-Unis et de la Chine.
Dans cinq ans, la place de troisième acteur mondial sera prise, ou elle n’existera plus.
Le compute, nerf de la guerre et argument le plus solide du plan
Les lois d’échelle sont le principe fondamental qui explique pourquoi l’IA coûte si cher aujourd’hui : l’intelligence d’un modèle croît avec le logarithme de la puissance de calcul investie, à l’entraînement comme à l’usage. C’est une loi empirique, mais elle a tenu jusqu’ici, et elle explique la course aux investissements des laboratoires américains.
Les deux laboratoires actuellement à la frontière, Anthropic et OpenAI, sont aussi ceux qui disposent de la plus grande réserve de calcul, plusieurs gigawatts chacun. Le peloton des poursuivants chinois, avec 15 à 19 fois moins de puissance de calcul, accuse un retard de 4 mois sur les benchmarks généraux, et jusqu’à 8 mois sur les tâches les plus difficiles comme ARC-AGI-2.
L’argument est solide, et les auteurs ont raison de le poser en préalable : sans calcul massif, pas de modèle frontière. C’est un rappel utile pour tous ceux qui pensent qu’un modèle français compétitif peut naître d’un simple sursaut de volonté politique sans investissement matériel proportionné.
Vouloir la frontière sans vouloir payer le compute, c’est vouloir gagner une partie de Warcraft sans construire de base.
Un actif stratégique, pas seulement une dépense
Un laboratoire de frontière est aussi un actif productif de premier ordre, pas une ligne de dépense sèche. Les revenus des laboratoires de tête, OpenAI et Anthropic en tête, doublent chaque année ou davantage, pour atteindre plusieurs dizaines de milliards de dollars annuels selon la note.
Un laboratoire français bénéficierait en plus d’un avantage structurel : un marché souverain en partie captif, l’Etat lui-même, les administrations, une partie de l’industrie française. C’est un moteur de revenus que n’ont ni Mistral aujourd’hui à cette échelle, ni aucun concurrent européen.
Même en cas d’échec du pari sur la frontière, la France resterait propriétaire de plusieurs gigawatts de centres de données, un socle patrimonial en foncier et en énergie qui garde de la valeur, redéployable vers d’autres usages intensifs en calcul.
C’est l’argument le plus sous-estimé du plan, et pourtant le plus solide financièrement : contrairement à un porte-avions ou à une subvention perdue, cet investissement génère un actif tangible, que le pari sur la frontière réussisse ou non.
Sur ce point précis, la note a raison : ce n’est pas de l’argent brûlé, c’est un pari avec une valeur plancher réelle.
L’hypothèse à 12 GW n’est jamais démontrée, seulement postulée
Le chiffrage entier repose sur une hypothèse selon laquelle la France doit viser 12 GW, l’ordre de grandeur d’OpenAI et d’Anthropic, pour « compter ». C’est un raisonnement binaire, frontière ou insignifiance, qui élimine par construction toute option intermédiaire.
Un laboratoire à 2-3 GW spécialisé sur des niches à forte valeur, cyberdéfense, agents scientifiques, applications militaires, n’est ni sérieusement chiffré ni discuté comme option dans la note. Les auteurs citent pourtant eux-mêmes le contre-exemple qui fragilise leur propre thèse : GLM 5.2, publié par Zhipu le 16 juin 2026, rivalise avec Claude Opus 4.8 sur certains benchmarks avec une fraction du compute d’Anthropic. Ils évacuent l’argument en une phrase, la distillation, plutôt que de le tester dans leur propre modèle financier.
Un modèle intermédiaire, moins ambitieux mais dix fois moins cher, mériterait au minimum une ligne de calcul comparative. Sa quasi-absence dans une note qui se targue de rigueur méthodologique est le premier signal d’un texte écrit pour confirmer une conclusion, pas pour l’interroger.
Le plan chiffre l’option maximale avec précision et l’option raisonnable avec un haussement d’épaules. Je m’inquiète que cet oubli n’empêche le projet d’aboutir, car les montants engagés risquent d’être rédhibitoires.
Le pari du self-financing et la dépendance totale à Nvidia
L’hypothèse la plus fragile du plan porte sur l’après. Les auteurs postulent qu’une fois la frontière atteinte, la demande privée et les investisseurs prendront le relais « naturellement ». Mais ils ne confrontent pas cette hypothèse au fait qu’OpenAI et Anthropic, malgré des revenus en forte croissance, restent structurellement déficitaires et continuent de lever des dizaines de milliards de dollars.
Rien ne garantit qu’un troisième entrant, avec 4 à 12 mois de retard permanent sur la frontière selon leur propre estimation, capte une part de marché suffisante pour s’autofinancer plutôt que de rester un gouffre budgétaire perpétuel.
Le talon d’Achille Nvidia est identifié puis balayé en un paragraphe, alors qu’il s’agit du risque le plus concret et le plus immédiat. Les auteurs rappellent eux-mêmes que Washington vient de couper l’accès à des modèles américains, Anthropic, Mythos, Fable 5, sur simple décision discrétionnaire le 30 juin 2026. Rien n’empêche un contrôle export sur les puces destinées à un projet français explicitement conçu pour rivaliser avec les labos américains, et le plan B, menacer via ASML, est qualifié par les auteurs eux-mêmes de solution comportant « beaucoup d’incertitudes ».
Le calendrier de raccordement électrique contredit enfin l’ambition affichée. Les cinq sites français prévus, plus de 700 MW chacun, n’arriveront à maturité qu’en 2030-2032, avec des délais de raccordement de 4 à 5 ans, pour un plan qui promet 12 GW dès 2029. L’écart est comblé par de la location transitoire massive, jusqu’à 3 GW par an, un pari sur une capacité mondiale que tout le monde se dispute au même moment.
Un plan à 620 Md€ qui suppose la bienveillance durable de Washington n’est pas un plan de souveraineté, c’est un pari sur la clémence d’un tiers.
Gouvernance, calendrier électrique et une décision jamais tranchée
Le montage proposé prévoit un Etat actionnaire minoritaire à 25 %, sans droit de regard sur la recherche, à hauteur de 1,5 % du PIB par an pendant trois ans, soit environ 45 milliards d’euros côté public sur un total de 620 milliards. C’est un pari de confiance total dans des dirigeants qui n’auraient pas vocation à être français. Le précédent xAI, cité par les auteurs eux-mêmes, argent massif et résultats jamais comparables à OpenAI ou Anthropic, contredit directement leur propre thèse selon laquelle argent et bons profils suffisent.
Le choix entre absorber Mistral, valorisée 20 milliards d’euros, ou repartir de zéro n’est jamais tranché, alors que c’est la décision la plus structurante du plan. Les implications en délai, en culture d’équipe et en risque d’échec sont radicalement différentes, et la note se contente de poser les deux options sans critère de décision.
La comparaison au nucléaire civil, enfin, est rhétoriquement puissante mais trompeuse sur un point clé. La physique nucléaire ne changeait pas d’échelle tous les cinq mois. Le plan Messmer visait une cible technologique stable. Ici, la cible recule de façon exponentielle pendant les trois années d’exécution, le plan l’admet lui-même : le compute nécessaire double tous les 5,2 mois. Un retard d’exécution de douze mois n’a pas le même coût relatif sur ce projet que sur un programme nucléaire.
Un plan qui compare son calendrier au nucléaire tout en admettant que sa cible bouge dix fois plus vite qu’un réacteur n’a pas résolu son principal problème d’exécution.
Le facteur oublié : l’organisation, pas seulement l’argent
La note pose elle-même l’équation qui devrait guider toute l’analyse : performance égale compute multiplié par données, organisation et cerveaux. Le compute, elle le chiffre au milliard d’euros près. L’organisation, le facteur le plus difficile à construire en trois ans, elle ne le chiffre jamais.
C’est pourtant le facteur qui explique l’échec relatif de Meta et de xAI, deux acteurs dotés de 4 GW et 1,5 GW respectivement, très loin devant les 2 GW de départ prévus pour Prométhée. Une hiérarchie trop lourde chez Meta, une culture scientifique instable chez xAI : l’argent et le compute n’ont suffi ni à l’un ni à l’autre.
Un labo français avec un Etat actionnaire à 25 % sans droit de regard, des dirigeants pas nécessairement français recrutés en urgence, et une équipe montée de zéro en dix-huit mois, coche presque toutes les cases à risque identifiées par les auteurs eux-mêmes chez leurs contre-exemples.
Le plan sait nommer le facteur qui a fait échouer xAI. Il ne dit jamais comment Prométhée l’évite.
Prométhée face aux alternatives : ce que dit vraiment le tableau
| Scénario | Coût sur 3 ans | Souveraineté réelle | Risque principal | Délai de mise en œuvre |
|---|---|---|---|---|
| Plan Prométhée (12 GW) | ~620 Md€ | Haute si succès | Nvidia/export controls, self-financing non démontré | 3 ans, calendrier électrique tendu |
| Labo intermédiaire (2-3 GW, niches) | ~100-150 Md€ (estimation à partir des mêmes ratios €/GW que la note, non calculée par les auteurs) | Partielle, ciblée sur des usages critiques | Retard permanent sur la frontière générale | Plus rapide, sites existants suffisants |
| Open source (modèles chinois/ouverts) | Coût d’infrastructure uniquement | Faible, dépendance à des développeurs tiers | Fermeture soudaine du flux de modèles ouverts | Immédiat |
| Dépendance négociée avec les Etats-Unis | Quasi nul | Très faible, kill switch resté américain | Coupure discrétionnaire type Fable 5 | Immédiat |
Ce tableau, construit à partir des données mêmes de la note, révèle son angle mort : les scénarios alternatifs sont décrits, jamais chiffrés avec la même rigueur que le scénario central. C’est la définition même d’un plaidoyer.
FAQ : ce que les décideurs français se demandent vraiment
Q : Le Plan Prométhée est-il financièrement réaliste pour la France ?
A : Le chiffrage est cohérent en interne, 620 Md€ sur trois ans, mais repose sur l’hypothèse que l’Etat peut mobiliser 1,5 % du PIB par an pendant trois années consécutives sans opposition budgétaire ni politique majeure. Aucun précédent français récent n’a atteint cette ampleur sur une durée aussi courte.
Q : Pourquoi viser 12 GW plutôt qu’un objectif intermédiaire ?
A : Les auteurs jugent que seule la parité avec Anthropic et OpenAI garantit l’accès à la frontière. Cette hypothèse binaire n’est toutefois jamais testée financièrement face à un scénario intermédiaire à 2-3 GW, alors même que les auteurs citent l’exemple de GLM 5.2, qui rivalise avec des modèles de frontière à moindre coût.
Q : Que se passe-t-il si les Etats-Unis bloquent l’export de puces Nvidia vers la France ?
A : C’est le risque identifié comme le plus sérieux par les auteurs eux-mêmes. Le plan B, une menace de rétorsion via ASML aux Pays-Bas, est qualifié par la note elle-même de solution incertaine, sans alternative crédible démontrée.
Q : Faut-il absorber Mistral ou créer une nouvelle structure ?
A : La note pose les deux options sans trancher. Mistral, valorisée environ 20 Md€, représente un septième du coût annuel du projet et offre une équipe déjà opérationnelle, mais la note ne compare pas les scénarios en délai ni en risque d’exécution.
Q : Le Plan Prométhée est-il vraiment comparable au programme nucléaire français ?
A : Partiellement. La méthode de gouvernance, Etat proche mais sans ingérence, est comparable. Mais la cible technologique de l’IA se déplace tous les 5,2 mois, alors que la physique nucléaire des années 1970 restait stable. La comparaison historique masque un problème d’exécution bien plus dur.
Q : Ce plan vaut-il vraiment la peine d’être discuté sérieusement ?
A : Oui, précisément parce qu’il chiffre ce que personne n’osait chiffrer avant lui. Le débat mérite d’exister. Mais il doit porter sur les hypothèses non démontrées, l’objectif de 12 GW, le self-financing, la dépendance à Nvidia, pas sur la seule conclusion politique du texte.
Verdict
Le Plan Prométhée pose la bonne question au bon moment : la France attend-elle de dépendre entièrement d’un tiers pour son intelligence mécanique, comme elle a longtemps dépendu d’un tiers pour son énergie ? Sur ce point, les auteurs ont raison, et l’urgence stratégique qu’ils décrivent est réelle.
Mais un projet à 620 milliards d’euros ne se lance pas sur la seule force d’une intuition juste. Il se lance après avoir chiffré, avec la même rigueur, l’option à 12 GW et l’option intermédiaire, le scénario où Washington coopère et celui où elle ferme le robinet, et le facteur organisation qui a déjà fait échouer des acteurs mieux dotés en compute.
Pour reprendre l’analogie du début : Prométhée a choisi son build order avant même d’avoir sécurisé toutes ses ressources. Ce n’est pas forcément perdu, mais c’est un rush, pas une stratégie économique bouclée.
En attendant l’issue de ce débat national, qui durera des mois sinon des années (on esp`re voir nos politiques se bouger en 2027), les entreprises françaises n’ont pas à attendre 2029 pour poser les bases de leur propre souveraineté sur l’IA : cadrer leurs usages, sécuriser leurs données, former leurs équipes à des outils qu’elles maîtrisent plutôt que de les subir.
C’est une question à l’échelle de l’entreprise, pas de l’Etat, et c’est précisément ce qu’Asymmetriq aide les dirigeants à construire dès aujourd’hui, sans attendre qu’un plan à 620 milliards d’euros tranche la question à leur place.