Présidentielle 2027 : découvrez les positions des candidats sur l’intelligence artificielle, leurs propositions, les enjeux et les divergences politiques.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : LES PROJETS, LES DIVERGENCES ET LES QUESTIONS QUE LES CANDIDATS DOIVENT TRANCHER

Dossier d’analyse • France • Informations arrêtées au 12 octobre 2026

Une enquête de synthèse documentée, destinée à la publication et à l’édition. Positions attribuées aux programmes ou déclarations accessibles à la date indiquée ; sources numérotées en fin de document.

Ouverture — la prochaine bataille présidentielle sera aussi technologique

 

 

Un professeur prépare son cours avec un assistant conversationnel. Une infirmière utilise un outil pour classer des comptes rendus. Dans une PME, un logiciel résume les contrats et aide à prévoir la demande. Ailleurs, un service public examine la possibilité de traiter plus vite les demandes des usagers. L’intelligence artificielle n’est plus cantonnée aux laboratoires : elle transforme déjà l’organisation du travail, l’accès au savoir, la production culturelle et le fonctionnement de l’État. Les enjeux soulevés dépassent pourtant la performance des outils. Qui les conçoit ? Qui contrôle les données ? Qui profite des gains ? Qui répond des erreurs ? Et qui décidera de la place que ces systèmes occuperont dans la société française ?

À l’approche de la présidentielle de 2027, ces interrogations commencent à dessiner des réponses politiques divergentes. Nombre de prétendants emploient les mêmes termes — « souveraineté », « innovation », « efficacité » —, sans leur donner nécessairement le même sens. Un candidat peut promouvoir des commandes publiques confiées à des entreprises privées ; un autre défendre des infrastructures détenues par la puissance publique ; un troisième vouloir privilégier la régulation, la sécurité ou la limitation des impacts écologiques. Ces options ne sont pas exclusives les unes des autres, mais elles impliquent des arbitrages budgétaires et institutionnels très différents.

 

Ce dossier compare les propositions accessibles au 12 octobre 2026. Il ne traite pas les intentions de candidature comme des candidatures officielles : la liste définitive dépendra notamment du recueil des 500 présentations d’élus. Il ne confond pas non plus le programme d’un parti avec la promesse personnelle de son représentant. Chaque fois que la documentation est insuffisante, cette limite est signalée plutôt que comblée par une supposition. [1] [2]

 

 

Le point de départ : une adoption réelle, mais inégale

 

 

La diffusion de l’IA en France donne une première mesure de l’enjeu. Selon l’Insee, 18 % des entreprises d’au moins dix salariés déclaraient utiliser une technologie d’IA en 2025, contre 10 % un an auparavant. La proportion atteignait 58 % parmi les entreprises de 250 salariés ou davantage, mais l’usage variait aussi fortement selon le secteur d’activité. Ces chiffres mesurent des entreprises déclarant un usage : ils ne disent pas que la totalité de leurs métiers serait automatisée, ni que tous leurs collaborateurs utilisent quotidiennement une IA générative. [3]

 

La distinction importe pour la campagne électorale. Former des salariés, équiper les petites entreprises et financer de grands modèles ne sont pas des politiques identiques. La première cible les compétences ; la deuxième, la diffusion des usages ; la troisième, une capacité industrielle et scientifique. Une stratégie crédible devrait pouvoir expliquer comment ces trois niveaux se complètent, qui bénéficie des aides et comment leurs effets seront mesurés. Les PME risquent autrement de rester des consommatrices de services conçus et facturés par un petit nombre de grands fournisseurs.

 

La France ne part pas de zéro. Elle dispose d’instituts de recherche, d’entreprises spécialisées, d’une politique publique de l’IA lancée en 2018 et de projets de calcul intensif. En février 2025, Emmanuel Macron a annoncé 109 milliards d’euros d’investissements privés projetés autour du sommet parisien sur l’IA. Il s’agissait d’annonces et de projets d’investissement, pas d’une dépense publique effectivement engagée du même montant. Ce précédent illustre le problème de lecture des programmes : il faut distinguer promesses d’investissements, crédits budgétaires nouveaux et capacité réellement installée. [4]

 

Souveraineté : le mot commun, plusieurs définitions

 

 

La souveraineté technologique traverse presque tous les programmes qui abordent sérieusement le sujet. Mais elle peut désigner au moins cinq choses : la localisation des centres de données, le contrôle juridique des infrastructures, la maîtrise des modèles, la détention des compétences scientifiques et la capacité d’acheter un service sans dépendance irréversible à un fournisseur. Un serveur installé en France n’est pas automatiquement indépendant si le matériel, les logiciels critiques ou le droit applicable sont étrangers. À l’inverse, l’ouverture du code et la possibilité de transférer ses données peuvent réduire certaines dépendances sans supprimer toutes les contraintes matérielles.

 

Cette polysémie structure les divergences. Les projets favorisant les champions industriels mettent en avant la taille critique, l’accès au capital et la capacité de calcul. Les défenseurs d’un pôle public insistent davantage sur le contrôle collectif des infrastructures et des usages prioritaires. Les formations écologistes veulent ajouter aux critères de souveraineté des obligations de ressources et de transparence. Les tenants d’une souveraineté européenne privilégient la coordination et la taille du marché continental. [5]

 

Pour comparer des propositions, il faudrait demander ce que chacune garantit concrètement. Le gouvernement pourra-t-il auditer le modèle ? Les données de santé et de justice resteront-elles sous un régime de protection adapté ? Les écoles pourront-elles changer d’outil sans perdre leurs contenus ? Les chercheurs auront-ils accès à du calcul à des tarifs soutenables ? Une doctrine qui ne répond pas à ces questions demeure une orientation politique générale, non un dispositif pleinement spécifié.

 

Gabriel Attal : investir, former et généraliser les usages

 

 

Gabriel Attal fait de l’IA un axe visible de sa plateforme. Son projet « France 2040 » avance un objectif de 200 milliards d’euros sur dix ans, mobilisant des financements publics et privés dans un périmètre englobant l’IA et l’innovation. Il souhaite former 20 millions de salariés à l’IA d’ici 2030. Ce deuxième engagement possède un indicateur lisible, mais il reste à préciser ce que signifie « être formé » : une initiation de quelques heures, un cursus qualifiant, une certification ou une reconversion complète n’ont ni le même coût ni les mêmes effets. [6]

Le candidat entend stimuler la création de grandes entreprises technologiques par la commande publique. Cette idée traite l’État comme un acheteur capable de donner aux fournisseurs nationaux un marché initial suffisant pour grandir. L’approche soulève cependant des questions de concurrence, de coût à long terme et d’indépendance des administrations à l’égard des prestataires retenus. S’appuyer sur une entreprise française n’exonère pas l’acheteur public des règles de transparence, de sécurité, de protection des données et de contrôle des marchés.

 

Attal évoque également la diffusion de l’IA dans l’école et dans la justice. Pour les juridictions, ses propositions comprennent l’automatisation de tâches administratives et l’aide à l’étude des dossiers, avec l’objectif de recentrer les magistrats sur leurs missions. Le bénéfice annoncé est un traitement plus rapide ; le risque à examiner est celui des résultats erronés ou des biais dans les outils qui influenceraient indirectement une décision humaine. L’existence d’un contrôle humain effectif, la traçabilité des résultats et le droit à la contestation doivent donc être documentés. [7]

 

Son approche est identifiable : faire de la généralisation des usages un moteur de productivité et d’autonomie économique. Elle appelle une lecture attentive des moyens réellement nouveaux, de la gouvernance des achats et de la façon dont les effets sur les effectifs publics seraient discutés avec les agents.

 

Édouard Philippe : puissance de calcul et transformation de l’État

 

 

Édouard Philippe place lui aussi les infrastructures au centre de sa stratégie. Il défend le doublement de la capacité de calcul française en cinq ans, la préférence pour des achats technologiques européens dans certains cadres et des mécanismes de financement orientant l’épargne vers l’investissement productif. La puissance de calcul est un levier concret : sans accès aux machines, les laboratoires et entreprises peuvent difficilement entraîner, adapter ou exploiter des modèles de grande taille. Mais un objectif de doublement n’indique pas, à lui seul, quelles applications seront prioritaires ni comment sera distribué l’accès aux ressources. [8]

 

Dans l’éducation, Philippe propose un service public universel de soutien scolaire combinant assistant personnalisé par IA et intervention d’anciens professeurs ou d’étudiants volontaires. Le choix d’associer outils numériques et personnes permet de poser des questions vérifiables : quels élèves seront visés, qui validera les réponses, comment les erreurs seront-elles corrigées et quelles données d’apprentissage seront conservées ? La dimension humaine du dispositif est au moins aussi déterminante que sa capacité technique.

 

Pour les administrations, le candidat imagine des décisions et des démarches fortement accélérées grâce à l’automatisation. Une modernisation peut réduire les délais et le travail répétitif ; elle doit néanmoins maintenir l’accès aux guichets, les possibilités de recours et la compréhension des motifs d’une décision. En matière de travail, Philippe aborde aussi la reconversion des professions fragilisées par le progrès technologique. Le coût et le financement de ces transitions devront être mis en relation avec les recettes et économies attendues.

 

Son projet relie donc trois niveaux : production de ressources informatiques, usages publics et adaptation des compétences. La question ouverte est de savoir si la puissance technique sera accompagnée d’indicateurs publics de qualité de service et d’équité territoriale.

 

Bruno Retailleau : compétitivité, sécurité et modernisation productive

 

 

La documentation publiée au nom de Bruno Retailleau insiste sur la compétitivité industrielle, la modernisation de l’État et la cybersécurité. L’inventaire de son programme recense des propositions relatives à la robotisation agricole, aux technologies de précision, aux infrastructures et à la transformation administrative. Les outils de collecte spécialisés font apparaître de nombreuses entrées, mais toutes ne concernent pas l’IA au sens strict : un drone ou une chaîne robotisée ne repose pas nécessairement sur un modèle d’apprentissage automatique. [9]

 

Le sujet budgétaire demande une précaution supplémentaire. Un document de campagne répertorié mentionne environ 11,6 milliards d’euros d’investissement nouveau spécifique à l’IA sur cinq ans. D’autres communications évoquent des enveloppes d’investissement plus larges. Pour ne pas faire dire aux chiffres ce qu’ils ne disent pas, il faut les présenter avec leur périmètre exact : dépenses nouvelles, redéploiements, recherche, énergie, cyberdéfense ou équipements industriels. Les sommes annoncées ne sont pas automatiquement additionnables. [10]

 

Retailleau met aussi en avant la protection des capacités numériques de l’État et l’amélioration des compétences cyber. Cela relie la question de l’IA à celle de la continuité de fonctionnement des administrations et de la maîtrise des technologies sensibles. Dans l’agriculture, les équipements de précision peuvent diminuer certaines tâches pénibles ou améliorer le pilotage des intrants ; leurs effets environnementaux et économiques doivent toutefois être étudiés application par application.

 

Cette vision associe capacité productive, maîtrise des dépenses et sécurité. Sa mise en œuvre devra préciser les conditions d’accès des petites structures, le partage des gains entre donneurs d’ordres et travailleurs, ainsi que les modalités indépendantes d’évaluation des économies promises.

 

 

Jean-Luc Mélenchon : infrastructures publiques et partage des gains

 

 

La France insoumise défend une voie caractérisée par un pôle public du numérique et de l’intelligence artificielle, une capacité nationale de calcul haute performance et des modèles ouverts et souverains. L’objectif annoncé est de diminuer la dépendance des administrations, de la recherche et des services publics aux grandes plateformes étrangères. Ce projet ne suppose pas que toutes les applications devraient être conçues exclusivement par des fonctionnaires ; il pose en revanche la question de la propriété, de l’orientation et de l’accessibilité des infrastructures essentielles. [11]

 

La dimension sociale est centrale dans le discours de Jean-Luc Mélenchon. Si l’IA réduit les heures nécessaires pour produire certains biens et services, la question politique devient celle de leur répartition : chômage, intensification du travail, hausse de rémunération ou temps libéré. La formule ne constitue pas encore une mesure chiffrée de réduction du temps de travail imputable à l’IA. Pour devenir opérationnelle, elle devrait se traduire par des règles de négociation, des financements, une méthodologie de mesure de la productivité et une adaptation selon les secteurs.

 

LFI défend également des limitations aux usages jugés attentatoires aux libertés et une approche prudente des infrastructures dépendantes de puissances étrangères. Le débat sur les data centers exige ici de séparer les projets privés, les fonctions critiques et les besoins de recherche : suspendre un type d’installation n’équivaut pas à renoncer à toute capacité de calcul. Les positions documentées incluent aussi des technologies militaires de rupture, signe qu’une politique d’IA publique ne se limite pas aux usages civils. [12]

 

L’enjeu de faisabilité porte sur la gouvernance du pôle public, le coût des équipements, leur renouvellement rapide et la coopération avec les universités, les entreprises et l’échelon européen.

 

 

Marine Tondelier : une IA soumise à des limites écologiques et démocratiques

 

 

Chez Marine Tondelier, les propositions répertoriées concernent autant les conditions d’existence de l’IA que ses performances. Centres de données, consommation électrique, eau, procédures environnementales, droits culturels et administration numérique deviennent des objets politiques liés. Cette démarche cherche à rendre visibles des coûts que les discours centrés sur la seule innovation laissent parfois à l’arrière-plan. [13]

 

Un centre de données nécessite du foncier, un raccordement électrique, des équipements de refroidissement et des investissements continus. Son bilan varie selon le site, la saison, le mix énergétique, le type de calcul et les possibilités de récupération de chaleur. Encadrer son implantation peut préserver les ressources locales ; des contraintes trop indifférenciées peuvent également déplacer les projets sans réduire nécessairement leur empreinte mondiale. La comparaison exige donc des études d’impact contextualisées plutôt qu’une opposition abstraite entre technologie et environnement.

 

Tondelier propose aussi un renforcement de la protection des créations face à leurs usages numériques et commerciaux. Le débat rejoint celui de l’entraînement des modèles sur des textes, images ou musiques protégés. Son programme comprend, plus largement, des mesures de transparence et des dispositions relatives à la responsabilité des acteurs numériques. Les conséquences pratiques dépendraient des instruments français et européens disponibles.

 

Cette orientation pose des critères de décision précis : combien de ressources pour quels bénéfices collectifs, quelles obligations de publicité et quels droits opposables ? Elle invite également à examiner les conséquences d’une réglementation environnementale sur les collectivités qui accueilleraient ces installations et sur les salariés des filières concernées.

 

 

Raphaël Glucksmann : la voie industrielle européenne et les services publics

 

 

Raphaël Glucksmann, devenu le candidat de la primaire sociale-démocrate le 11 octobre 2026 selon Reuters, porte des propositions inscrites notamment dans le projet de Place publique. Elles envisagent une politique industrielle du numérique et de l’IA à l’échelle européenne, un soutien à la recherche et une transformation des services publics dans des domaines tels que la santé, l’éducation et la transition écologique. Le choix du périmètre européen découle du constat qu’un État membre isolé ne possède pas forcément la taille de marché ni les capacités financières nécessaires pour rivaliser avec les plus grands acteurs mondiaux. [14] [15]

 

Place publique propose de faire de l’IA un instrument facilitant l’accès aux services publics. Une telle orientation doit encore être traduite en exigences opposables : qualité des résultats, audit, sécurité des données et attention aux personnes éloignées du numérique. Un outil d’accompagnement peut simplifier une démarche, mais aussi déplacer la difficulté vers l’usager si le dialogue humain disparaît.

 

La protection des droits d’auteur est également formulée explicitement face aux plateformes d’IA générative. Le programme met ainsi en relation investissement industriel et règles de fonctionnement du marché, sans réduire le sujet à une course aux capacités de calcul. Reste une question institutionnelle majeure : quels leviers un président français pourrait-il exercer seul, et lesquels impliqueraient une négociation avec la Commission, le Parlement européen et les autres gouvernements ?

 

Les orientations publiées décrivent un horizon et plusieurs instruments, mais les calendriers, les montants mobilisables et l’articulation entre financements nationaux et communautaires demandent encore un contrôle détaillé.

 

 

Dominique de Villepin : bien commun technologique et droit des créateurs

 

 

Dominique de Villepin défend une intervention active de la puissance publique et présente l’IA comme un domaine où autonomie technologique, intérêt général et préservation de la création doivent être articulés. Sa plateforme comporte des propositions sur les capacités souveraines, l’écoconception des algorithmes et la récupération de chaleur des centres de données. Ces mesures tentent de mettre dans une même architecture la politique industrielle et les ressources matérielles nécessaires aux infrastructures numériques. [16]

 

Sur le droit d’auteur, ses propositions figurent parmi les plus explicites des documents consultés. Elles prévoient un consentement préalable à l’utilisation des œuvres pour entraîner une IA, davantage de transparence sur les corpus et des mécanismes de rémunération, notamment collective. L’écart avec le régime juridique existant est substantiel : une mise en œuvre nationale devrait respecter les droits et compétences définis au niveau européen, et traiter les difficultés techniques de traçabilité des données d’entraînement. [17]

 

L’intérêt de ce volet est de transformer une revendication générale — protéger les artistes — en questions juridiques identifiables : quelle autorisation, délivrée par qui, à quel moment, moyennant quelle rémunération et avec quelle preuve ? Des difficultés demeurent pour les œuvres diffusées sur plusieurs plateformes, les bases constituées à l’étranger et les modèles déjà entraînés. La réponse ne pourra pas être purement déclarative.

 

Cette candidature met aussi en relief un choix de financement : une prise de participation ou un fonds de souveraineté n’a pas les mêmes objectifs, risques et règles de contrôle qu’une simple subvention ou une commande publique.

 

 

Les autres candidats déclarés : un paysage très hétérogène

 

 

L’examen des seules figures les plus médiatisées occulterait une partie du débat. David Lisnard défend des leviers d’innovation, de formation et de réforme administrative, avec des propositions sur la robotique et la diffusion des technologies dans les entreprises. Nicolas Dupont-Aignan présente un programme substantiel sur la protection des intérêts stratégiques, la maîtrise des données et l’autonomie technologique. François Ruffin a notamment abordé la question énergétique des centres de données et la possibilité de limiter certains calculs lors des pointes de consommation. [18]

 

Xavier Bertrand évoque la formation à l’IA à travers un « brevet IA ». Florian Philippot associe souveraineté technologique, recherche et protection des données sensibles. Éric Zemmour a relié l’automatisation à ses positions sur l’emploi et l’immigration, sans que cette prise de position forme à elle seule un programme complet sur les infrastructures, les droits ou l’éducation. Antoine Mikolajczak a proposé une réflexion sur l’éthique des systèmes conversationnels, notamment à destination des mineurs. Dans tous ces cas, l’ampleur du programme et le degré de détail varient considérablement. [18]

 

Pour d’autres candidatures annoncées — notamment Nathalie Arthaud, François Asselineau, Delphine Batho, Anasse Kazib, Clara Egger, Francis Lalanne, Fabien Roussel ou Marine Le Pen — l’inventaire spécialisé ne recense, à la date observée, aucune proposition proprement classée dans certaines rubriques d’IA. Ce constat est limité à la base et à sa méthode. Il serait erroné d’en déduire que les personnes ou leurs partis n’ont jamais parlé de numérique, de recherche, d’automatisation ou de surveillance. [1]

 

Le cas du Rassemblement national appelle particulièrement cette distinction : une orientation générale de souveraineté économique, une déclaration sur la sécurité ou un document d’élections précédentes ne doivent pas être présentés comme une mesure présidentielle 2027 sur l’IA si le lien documentaire n’est pas explicite. La rigueur commande de laisser des cases ouvertes plutôt que de reconstituer artificiellement une doctrine complète.

 

 

Candidatures pressenties et programmes collectifs : éviter les faux équivalents

 

 

La vie politique évolue jusqu’au dépôt des candidatures. Les personnalités seulement pressenties peuvent annoncer une position, participer à une primaire ou être citées par la presse sans devenir candidates au scrutin. Le résultat de la primaire sociale-démocrate du 11 octobre change ainsi la manière de présenter Raphaël Glucksmann et plusieurs de ses concurrents : leurs textes restent utiles pour éclairer les débats, mais ils ne constituent pas tous des programmes concurrents pour le premier tour. [15]

 

Sarah Knafo, Bernard Cazeneuve, Bruno Le Maire, Olivier Faure, Jérôme Guedj, Emmanuel Maurel et d’autres acteurs ont produit des propositions ou prises de parole exploitables sur des sujets voisins. Il faut toutefois inscrire, à côté de chacune, le statut exact au jour de la publication, la date du document et le niveau d’autorité de la source. Une orientation portée par un collectif n’engage pas automatiquement celui qui lui est politiquement proche. De même, les actions entreprises lorsqu’une personnalité était ministre ne sont pas nécessairement ses promesses pour un futur mandat.

 

Cette prudence n’appauvrit pas la comparaison. Elle rend visible la maturation différente des plateformes politiques, et évite de pénaliser artificiellement un programme encore en construction ou d’attribuer sans preuve à un candidat l’intégralité de l’histoire législative de son camp.

 

 

Le financement : lire les milliards avant de les comparer

 

 

Les montants affichés occupent une place grandissante dans les communications électorales. Pourtant, une enveloppe globale de dix ans mêlant IA, innovation et investissements privés ne s’oppose pas directement à une dépense nouvelle d’IA inscrite sur cinq exercices budgétaires. Pour comprendre l’effort réel, le lecteur doit disposer au minimum de quatre informations : période, champ couvert, nature de la dépense et part à la charge des finances publiques.

 

Cette distinction s’applique aux 200 milliards avancés par Gabriel Attal comme aux 11,6 milliards d’investissements nouveaux spécifiques à l’IA identifiés dans un document de Bruno Retailleau. Elle s’applique aussi à une promesse de doubler la capacité de calcul, qui correspond à une grandeur technique plutôt qu’à une ligne budgétaire. Une puissance annoncée peut être louée, détenue, financée par le secteur privé ou réservée à la recherche ; les résultats politiques ne seront pas identiques. [6] [8] [10]

 

Autre difficulté : les coûts sont évolutifs. Acheter des accélérateurs de calcul ne représente qu’une fraction de la dépense totale. Il faut prévoir électricité, refroidissement, maintenance, rénovation matérielle, sécurisation, recrutement et achat de logiciels. L’évaluation sérieuse compare donc le coût sur plusieurs années avec les services rendus, et pas seulement le montant d’un investissement initial.

 

Un débat budgétaire documenté exigerait également d’identifier les bénéficiaires des soutiens : laboratoires, jeunes entreprises, grands groupes, collectivités, administrations ou utilisateurs finaux. Sans cette répartition, « investir dans l’IA » demeure trop vaste pour désigner un choix de politique économique précis.

 

 

Emploi : création, déplacement ou intensification des tâches ?

 

 

L’intelligence artificielle peut remplacer certaines opérations, en accélérer d’autres ou permettre de nouveaux services. L’effet sur l’emploi n’est donc pas réductible à un nombre unique de postes menacés. Le degré de transformation dépend des métiers, des décisions des employeurs, des outils disponibles et du cadre collectif. L’Organisation internationale du travail a estimé en 2025 qu’environ un quart des emplois mondiaux étaient potentiellement exposés à l’IA générative, une mesure d’exposition qui ne prédit pas un quart de suppressions d’emplois. [19]

 

Les candidats posent des réponses différentes. Attal insiste sur la formation de masse. Philippe privilégie l’adaptation, la reconversion et l’intégration des outils dans les organisations. Mélenchon pose frontalement la question du partage des heures économisées. Retailleau rapproche automatisation et gains de productivité. Les écologistes interrogent les usages socialement pertinents et le coût matériel des systèmes. Les lignes de fracture portent autant sur la répartition des gains que sur la technologie elle-même.

 

Pour les salariés, le dossier essentiel n’est pas uniquement la capacité à rédiger une requête. Il concerne le pouvoir de discuter de l’introduction des outils, l’évaluation des performances, la protection contre la surveillance et le droit de comprendre les décisions qui affectent une carrière. Les programmes devraient être interrogés sur le rôle des représentants du personnel, des organismes de formation et des branches professionnelles.

 

Un engagement de formation mérite enfin d’être relié à des indicateurs : nombre d’heures, compétences validées, évolution des salaires, qualité du travail et accès effectif des personnes les moins qualifiées. Mesurer seulement le nombre de comptes créés sur une plateforme ferait passer l’équipement pour une politique de compétences.

 

 

École et université : l’assistant n’est pas une politique pédagogique

 

 

L’école est devenue un terrain central des promesses. Plusieurs programmes envisagent des assistants pour soutenir les élèves, faciliter la préparation des cours ou personnaliser certains exercices. Ces fonctions peuvent rendre des ressources accessibles plus rapidement, mais une réponse fluide n’est pas forcément correcte. Un outil peut aussi encourager des raccourcis, reproduire des préjugés ou recueillir plus de données que nécessaire.

 

Deux propositions donnent un aperçu des choix possibles. Attal met en avant l’accès élargi à l’IA et la formation ; Philippe associe un assistant de soutien scolaire au travail de personnes chargées d’aider les élèves. Le débat ne se résume donc pas à « pour ou contre l’IA à l’école ». Il porte sur l’âge des utilisateurs, le rôle de l’enseignant, la nature des exercices, la protection des données de mineurs et la place des solutions libres ou propriétaires. [6] [8]

 

À l’université, les besoins sont encore différents. Les établissements ont besoin de former les futurs professionnels, d’actualiser leurs modalités d’évaluation et de soutenir les équipes de recherche. Les coûts d’accès aux modèles, aux bases de données et aux infrastructures peuvent provoquer une concentration des travaux dans les institutions les mieux dotées. Une politique publique peut agir sur cette distribution autant que sur le nombre de spécialistes diplômés.

 

Enfin, l’évaluation d’un dispositif devrait intégrer la progression réelle des élèves, les écarts sociaux et les effets sur la charge des enseignants. L’usage quotidien ne constitue pas en soi une preuve d’amélioration pédagogique.

 

 

Santé, justice, prestations sociales : la décision doit rester contestable

 

 

Dans la santé, l’IA peut faciliter l’analyse d’images, la transcription de consultations ou la gestion logistique. Dans la justice, elle peut aider à classer des pièces et à rechercher des informations. Dans les services sociaux, elle peut guider un demandeur vers ses droits. Mais ces contextes comportent des données sensibles et des conséquences parfois irréversibles. Plus le risque est élevé, plus les garanties doivent être précises : validation des données, contrôle des erreurs, documentation du modèle, voies de recours et responsabilité professionnelle.

 

Certaines propositions des candidats portent précisément sur les administrations : Attal prévoit une automatisation de tâches judiciaires ; Philippe veut accélérer le traitement des dossiers ; Place publique souhaite mettre l’IA au service de l’accès aux droits. Une proposition de dossier social partagé, même lorsqu’elle inclut des automatisations, ne doit toutefois pas être assimilée sans preuve à une décision autonome prise par un modèle génératif. [7] [8] [20]

 

La modernisation peut bénéficier aux citoyens si elle réduit les délais tout en améliorant la qualité du contact. Elle peut aussi produire l’effet inverse lorsque les agents ne comprennent pas une recommandation, quand les usagers ne peuvent plus joindre de personne ou lorsque des erreurs se propagent rapidement. Le principe opérationnel devrait être une intervention humaine réelle et vérifiable pour toute décision sensible, et non une simple validation automatique apposée à la fin d’un processus opaque.

 

Les programmes sont encore inégalement explicites sur ces protections. Un article de campagne doit donc distinguer la promesse de rapidité de l’architecture de contrôle qui rendrait cette rapidité acceptable.

 

 

Centres de données : le test matériel des discours de souveraineté

 

 

La course au calcul rend visibles des contraintes longtemps perçues comme techniques : électricité, terrains, eau, réseaux, délais de raccordement et équipements importés. Les centres de données ne sont pas interchangeables. Certains hébergent des services ordinaires ; d’autres concentrent de grands accélérateurs destinés à entraîner ou exploiter des modèles. Leur consommation et leur contribution aux besoins locaux peuvent être très différentes.

 

Philippe défend une augmentation de capacité ; Mélenchon souhaite une maîtrise publique et un encadrement de certaines dépendances étrangères ; Tondelier met en avant la planification et les autorisations environnementales ; Ruffin évoque les pics électriques ; Villepin mentionne l’écoconception et la récupération de chaleur. Ces différences concernent non seulement la quantité de calcul souhaitée, mais la manière dont les collectivités arbitreraient entre ses usages et leurs autres besoins. [8] [11] [13] [16] [18]

 

Pour éviter les slogans, un dossier d’implantation devrait rendre publics l’origine de l’électricité, les hypothèses de demande, la consommation d’eau, les engagements sur la chaleur récupérée, les emplois locaux durables et les conséquences sur le réseau. Il faudrait aussi pouvoir comparer une installation nouvelle avec des alternatives : mutualisation des équipements, modèles plus petits, meilleure utilisation des serveurs existants ou centres de calcul partagés.

 

L’enjeu n’est pas simplement de construire beaucoup ou peu, mais de savoir quelle ressource rare est mobilisée au service de quelle finalité et sous quel contrôle démocratique.

 

 

Europe : le cadre commun ne disparaît pas après l’élection

 

 

Une partie importante des règles applicables à l’IA est européenne. Le règlement sur l’intelligence artificielle, souvent appelé « AI Act », institue une approche par les risques, prévoit des interdictions pour certaines pratiques et définit des obligations pour différentes catégories de systèmes et de modèles. Son application est progressive et son calendrier a fait l’objet de discussions et d’ajustements : il faut donc vérifier, pour chaque obligation, la date et le texte consolidé en vigueur plutôt que réciter une échéance générale. [21]

Ce cadre ne décide pas de l’ensemble de la politique industrielle. Les gouvernements conservent des leviers sur l’éducation, la recherche, les marchés publics, la fiscalité et l’organisation de leurs services. Mais promettre une refonte complète des normes européennes suppose de construire une majorité politique au sein des institutions de l’Union. Une annonce de simplification n’est ni une abrogation automatique ni un changement immédiatement applicable.

 

L’autre débat concerne la capacité collective d’investissement. Une infrastructure financée à l’échelle européenne peut mutualiser les coûts et rendre le calcul accessible à davantage de chercheurs. Elle peut également créer des arbitrages entre pays sur les lieux d’implantation, les marchés bénéficiaires et les règles de propriété intellectuelle. La comparaison entre candidats doit donc porter sur les mécanismes proposés, pas seulement sur l’adjectif « européen ».

 

Enfin, les normes sur la protection des données, le droit d’auteur, les marchés publics et la concurrence se superposent aux règles propres à l’IA. La souveraineté recherchée par les uns et les autres prendra forme à l’intérieur de cet ensemble juridique.

 

 

Créateurs, médias et information : la bataille des données

 

 

La génération automatique de textes, d’images, de sons et de vidéos déplace la frontière entre assistance et substitution. Les auteurs veulent savoir si leurs œuvres ont servi à entraîner un modèle, comment faire respecter leurs droits et s’ils peuvent obtenir une rémunération. Les éditeurs craignent que la valeur de leurs contenus soit captée sans compensation ; les acteurs de l’innovation soulignent, de leur côté, l’importance de corpus accessibles pour la recherche et le développement de nouveaux services.

 

Les programmes de Villepin, Tondelier et Place publique permettent d’identifier des approches portant sur le consentement, l’opposition aux usages et la protection du droit d’auteur. Ces mécanismes ont des conséquences distinctes. Un accord préalable exige de préciser comment la permission est recueillie ; un droit d’opposition suppose une information suffisante pour pouvoir être exercé ; une rémunération collective pose la question de la distribution entre créateurs. [13] [16] [17] [14]

 

À cela s’ajoute la désinformation. Les images et voix synthétiques rendent moins coûteuse la production de faux contenus crédibles. Les campagnes électorales doivent réfléchir à la transparence des communications automatisées, à la traçabilité des messages officiels et à la responsabilité des plateformes. Toutefois, aucun dispositif technique ne peut garantir à lui seul la véracité d’une information. Les médias, la vérification contradictoire et le pluralisme demeurent essentiels.

 

La protection de l’information doit enfin éviter de se transformer en surveillance généralisée ou en censure indistincte. Le débat doit maintenir séparées la lutte contre la fraude, la modération des plateformes et la liberté d’expression.

 

 

Sécurité, armées et surveillance : la frontière des libertés

 

 

La défense investit dans les drones, l’analyse de données, les systèmes d’aide à la décision et diverses formes d’autonomie. Beaucoup d’équipements militaires emploient des logiciels sans relever de l’IA générative ; il importe de ne pas tout rassembler sous un même terme. Les programmes d’Attal et de Mélenchon évoquent tous deux des technologies de rupture pour les armées, même si leurs doctrines politiques divergent sur le contrôle public et les règles internationales. [6] [11]

 

La surveillance intérieure soulève des enjeux différents. L’identification biométrique, la reconnaissance faciale et les algorithmes policiers présentent des risques particuliers pour les libertés et les discriminations. Une décision politique doit distinguer recherche de personnes, analyse d’images en différé, identification en temps réel et traitements de données de masse. Les règles et garanties ne peuvent être évaluées qu’en fonction de ces usages définis précisément.

 

Quant aux armes autonomes, l’exigence de responsabilité humaine soulève des questions techniques et diplomatiques. Qui fixe l’objectif, identifie une cible, autorise un engagement et contrôle une machine qui agit à grande vitesse ? Les engagements de principe devraient se traduire par des protocoles, une doctrine d’emploi et une position claire dans les négociations internationales.

 

La sécurité nationale est un domaine où la recherche d’efficacité ne suffit pas à justifier des usages illimités. La traçabilité, la proportionnalité et le contrôle démocratique restent des critères de comparaison indispensables.

 

 

Ce que les programmes disent encore trop peu

 

 

Les documents consultés permettent de cartographier des orientations, mais ils laissent plusieurs angles insuffisamment traités. Première lacune : l’audit des systèmes réellement achetés par les administrations. Une promesse de souveraineté devrait décrire les droits de vérification, les tests indépendants et les conditions de sortie des contrats. Deuxième lacune : la responsabilité lorsqu’une IA cause un dommage. Qui répond d’une décision erronée : le fournisseur, l’administration, le professionnel ou plusieurs d’entre eux ?

 

Troisième question : la place des territoires. Les collectivités accueillent des centres de données, développent des services numériques et voient leurs consommations énergétiques évoluer. Elles doivent pouvoir connaître les coûts, anticiper les besoins de réseau et peser sur les décisions d’implantation. Quatrième enjeu : les petites entreprises, les artisans, les associations et les travailleurs indépendants. L’accès à des formations et à des outils fiables ne dépend pas seulement des grandes politiques de recherche.

 

Cinquième interrogation : l’évaluation démocratique. Chaque grand projet pourrait être accompagné d’un calendrier, d’un budget annuel, de critères de réussite, d’indicateurs d’inégalités et de rapports publics sur les incidents. La politique de l’IA gagnerait alors à être jugée sur des résultats observables plutôt que sur une accumulation d’outils annoncés.

 

Enfin, les positions sur l’écologie, les droits des artistes et la protection des enfants ne doivent pas être réduites à des sujets secondaires. Elles disent dans quelles conditions une société accepte de laisser des systèmes automatisés peser sur son quotidien.

 

 

Sept questions à soumettre à tous les candidats

 

 

Pour permettre une comparaison équilibrée à l’approche du scrutin, un questionnaire identique pourrait être adressé à chaque équipe. Première question : quelle capacité de calcul souhaitez-vous garantir à la recherche et aux services publics, à quel coût et sous quel contrôle juridique ? Deuxième : quelle part exacte de votre programme correspond à des crédits publics nouveaux, et comment sera-t-elle financée ?

 

Troisième : quelles formations financerez-vous pour les travailleurs, avec quelles certifications et quels dispositifs de reconversion ? Quatrième : quelles utilisations de l’IA seront autorisées, conditionnées ou exclues dans l’école, la santé, la justice et le versement des prestations sociales ? Cinquième : quels droits concrets assurerez-vous aux auteurs et aux citoyens sur les données utilisées pour développer les modèles ?

 

Sixième : quels objectifs de consommation énergétique, de transparence environnementale et d’aménagement territorial imposerez-vous aux centres de données ? Septième : quelles garanties de contrôle humain, d’audit et de recours imposerez-vous dans les usages publics et sécuritaires ? Pour chacune, les candidats devraient pouvoir fournir un document daté, une estimation budgétaire et un responsable de mise en œuvre.

 

Ce questionnaire n’a pas vocation à désigner un vainqueur. Il vise à rendre comparables des engagements qui ne le sont pas naturellement, et à identifier les points sur lesquels des arbitrages politiques restent à expliciter.

 

 

Conclusion — le vrai choix porte sur les institutions autant que sur les machines

 

 

La présidentielle de 2027 ne tranchera pas seulement une querelle de rythme entre partisans d’une adoption rapide et défenseurs d’un encadrement renforcé. Les programmes dessinent plusieurs manières de répartir la propriété, le financement, les usages et les risques de l’intelligence artificielle. Gabriel Attal met en avant l’investissement et la diffusion ; Édouard Philippe, le calcul et la modernisation ; Bruno Retailleau, la compétitivité et la sécurité ; Jean-Luc Mélenchon, la capacité publique et le partage des gains ; Marine Tondelier, les limites environnementales et les droits ; Raphaël Glucksmann, la politique industrielle européenne ; Dominique de Villepin, l’intérêt général et la protection des créateurs. Ces raccourcis ne remplacent pas l’examen des programmes complets.

 

Aucune de ces approches ne se résume à un nombre de milliards ni à un slogan sur la souveraineté. Les choix les plus déterminants concernent peut-être des dispositions moins visibles : la possibilité de changer de prestataire, la traçabilité d’une décision administrative, la formation réelle d’un salarié, les conditions d’implantation d’un centre de calcul ou le recours d’un auteur dont les œuvres ont été exploitées.

 

À ce stade de la campagne, le travail journalistique doit conserver deux exigences simultanées : décrire précisément les propositions qui existent et reconnaître celles qui n’existent pas encore sous une forme publiquement vérifiable. C’est à cette condition que l’IA pourra devenir un débat présidentiel sur les choix collectifs, et non une simple compétition d’annonces technologiques.

 

 

Sources, vérification et méthode

 

 

Les renvois entre crochets correspondent aux sources ci-dessous. Les pages de l’Observatoire sont des inventaires secondaires : elles renvoient aux textes de campagne et archives, à consulter pour citer une formulation mot à mot. La présence d’une mesure dans une catégorie ne prouve pas toujours qu’elle relève d’une IA générative. Le statut des candidatures peut évoluer.

 

 

[1] Observatoire IA – Présidentielle 2027, répertoire des candidats (consulté le 12 octobre 2026). https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/candidats/

[2] Le Monde, « 2027 French presidential election: Who’s running? », 11 octobre 2026. https://www.lemonde.fr/en/les-decodeurs/article/2026/10/11/2027-french-presidential-election-who-s-running_6752856_9.html

[3] Insee Première, n° 2120, Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025, juillet 2026. https://www.insee.fr/fr/statistiques/9025878

[4] Observatoire IA, rubrique Intelligence artificielle, contexte stratégique et investissements. https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/intelligence-artificielle/

[5] Observatoire IA, dossier transversal « IA souveraine et puissance de calcul ». https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/sujets/ia-souveraine/

[6] Observatoire IA, propositions et déclarations de Gabriel Attal. https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/candidats/gabriel-attal/

[7] Observatoire IA, Gabriel Attal et action publique. https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/candidats/gabriel-attal/ia-action-publique/

[8] Observatoire IA, propositions et déclarations d’Édouard Philippe. https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/candidats/edouard-philippe/

[9] Observatoire IA, programme de Bruno Retailleau, rubrique intelligence artificielle. https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/candidats/bruno-retailleau/intelligence-artificielle/

[10] Observatoire IA, Bruno Retailleau et action publique, chiffrage des investissements nouveaux. https://wyp.agency/presidentielle-2027-ia/candidats/bruno-retailleau/ia-action-publique/