IA, 4 priorités, Élysée en 2026, souveraineté et mineurs, ce que Pascal Canfin veut imposer au débat présidentiel français

L’intelligence artificielle s’installe dans le débat présidentiel français. Dans un entretien aux Echos, le député européen Pascal Canfin présente quatre priorités pour un président de la République progressiste: souveraineté technologique, protection des mineurs, transformation des services publics et réponse aux enjeux climatiques.

Pascal Canfin place la souveraineté technologique au premier rang

La première priorité avancée par Pascal Canfin porte sur la capacité de la France et de l’Europe à maîtriser les outils qui structurent déjà l’économie numérique. Le député européen inscrit l’intelligence artificielle dans un rapport de forces mondial dominé par les grands groupes américains et chinois. Pour un responsable progressiste, l’enjeu ne se limite pas à l’innovation, il touche aussi à la souveraineté politique, à la sécurité des données et à la dépendance industrielle.

La notion de souveraineté technologique recouvre plusieurs niveaux. Elle concerne les modèles d’IA, les capacités de calcul, l’accès aux bases de données, mais aussi les infrastructures nécessaires à l’entraînement des systèmes. Les entreprises françaises disposent de compétences reconnues, dans la recherche publique comme dans certaines jeunes pousses spécialisées. Leur faiblesse principale reste l’accès à des moyens financiers et techniques comparables à ceux des géants mondiaux.

Le sujet du cloud européen revient dans cette discussion, car la localisation et la protection des données conditionnent l’autonomie des administrations comme celle des entreprises sensibles. Un président progressiste, selon cette approche, devrait orienter les achats publics vers des solutions contrôlées en Europe, lorsque ces solutions atteignent un niveau de performance acceptable. Cette politique suppose des critères clairs, sous peine de produire des effets d’annonce sans impact réel sur le tissu industriel.

La question des semi-conducteurs complète ce diagnostic. Sans puces avancées, sans énergie disponible et sans centres de calcul performants, l’IA européenne demeure dépendante de chaînes d’approvisionnement extérieures. Le débat porte donc sur des investissements longs, coûteux et peu spectaculaires, très éloignés des simples applications visibles sur téléphone. Cette dimension industrielle donne au sujet une portée budgétaire directe, au moment où les finances publiques françaises restent sous forte contrainte.

Les mineurs ciblés par les risques des IA génératives

La deuxième priorité citée dans l’entretien concerne la protection des mineurs. L’intelligence artificielle entre dans la vie quotidienne des adolescents par les moteurs de recherche, les assistants conversationnels, les applications de montage d’image et les outils intégrés aux plateformes sociales. Cette diffusion rapide expose les familles et les établissements scolaires à des situations nouvelles, parfois mal identifiées par les adultes chargés de l’encadrement.

Les risques associés à l’IA générative sont désormais documentés par les enseignants, les associations familiales et les autorités de protection de l’enfance. Ils concernent la production de contenus sexuels truqués, la diffusion de fausses informations, l’aide automatisée au harcèlement ou la relation prolongée avec des agents conversationnels conçus pour retenir l’attention. Le problème n’est pas seulement technique. Il touche à la maturité des utilisateurs, à leur capacité de recul et aux incitations commerciales des plateformes.

Les réseaux sociaux constituent le principal point d’entrée. Un adolescent peut être exposé à des contenus personnalisés sans comprendre les critères de recommandation. La vérification de l’âge, souvent contournable, reste un maillon faible. Les pouvoirs publics disposent de plusieurs leviers: obligations de transparence, paramètres par défaut plus protecteurs, signalement simplifié, retrait plus rapide des contenus illicites et sanctions financières en cas de manquement répété.

Pour les régulateurs européens, le défi consiste à imposer ces règles sans bloquer l’accès à des usages éducatifs utiles. Des outils d’IA peuvent aider à apprendre une langue, à reformuler un cours ou à accompagner un élève en difficulté. La ligne de crête est donc étroite: protéger sans interdire de manière générale. Dans une lecture progressiste, l’école doit aussi former les élèves à identifier les contenus synthétiques, à questionner les sources et à mesurer les limites des réponses automatisées.

France Services et hôpitaux cités pour l’IA publique

La troisième priorité renvoie à la modernisation des services publics. L’intelligence artificielle peut réduire certains délais, aider les agents dans le traitement de dossiers répétitifs et améliorer l’orientation des usagers. Le sujet est sensible en France, car les citoyens associent souvent la numérisation administrative à la fermeture de guichets, à la difficulté de joindre un interlocuteur et à la multiplication de démarches en ligne complexes.

Le réseau France Services offre un exemple concret des tensions possibles. Une IA peut aider un agent à retrouver le bon formulaire, à vérifier une pièce manquante ou à expliquer une procédure. Elle ne doit pas remplacer l’accompagnement humain des personnes âgées, des ménages précaires ou des usagers éloignés du numérique. Le progrès administratif ne se mesure pas seulement au nombre de dossiers traités, mais à la qualité de la réponse fournie et à l’accès réel au droit.

Dans les hôpitaux, les applications concernent l’aide au diagnostic, la gestion des rendez-vous, l’anticipation des pics d’activité et l’analyse d’images médicales. Ces usages peuvent libérer du temps médical, mais ils exigent des garanties fortes. La décision finale doit rester confiée à un professionnel identifié, capable d’expliquer et de contester une recommandation algorithmique. Le risque serait de transférer sur un système opaque des choix qui engagent la santé ou la vie d’un patient.

La qualité des données administratives devient alors décisive. Des fichiers incomplets, anciens ou biaisés peuvent produire des erreurs de ciblage, avec des conséquences concrètes sur une allocation, une convocation, un remboursement ou un suivi médical. Un président progressiste devrait donc financer la mise à niveau des systèmes d’information, former les agents et prévoir des audits réguliers. La promesse d’efficacité n’a de valeur que si elle s’accompagne de recours simples et d’une responsabilité clairement établie.

Le climat intégré aux calculs des futurs systèmes d’IA

La quatrième priorité met l’accent sur les enjeux climatiques. L’intelligence artificielle peut contribuer à optimiser les réseaux électriques, prévoir des épisodes météorologiques extrêmes, réduire les pertes dans les transports ou améliorer la gestion de l’eau. Mais elle consomme aussi de l’électricité, mobilise des serveurs puissants et repose sur des équipements dont la fabrication pèse sur les ressources naturelles.

Les centres de données occupent une place centrale dans cette équation. Leur implantation soulève des questions locales sur l’accès au foncier, l’usage de l’eau pour le refroidissement et la disponibilité du réseau électrique. Les collectivités demandent de plus en plus souvent des engagements précis sur la récupération de chaleur, l’approvisionnement en énergie bas carbone et la transparence des consommations. Sans ces éléments, la croissance de l’IA risque d’entrer en contradiction avec les objectifs climatiques affichés.

Le mix électrique français donne un avantage relatif grâce à une production largement décarbonée, mais cet atout ne règle pas tout. Les pointes de consommation, les besoins de raccordement et la concurrence entre usages industriels obligent à hiérarchiser les projets. Une politique publique cohérente devrait distinguer les usages à forte valeur sociale, comme la santé ou l’adaptation climatique, des usages plus accessoires dont le bénéfice collectif apparaît limité.

La commande publique peut servir de levier. L’Etat et les collectivités achètent déjà des logiciels, des services d’hébergement et des prestations de conseil. Ils peuvent exiger des indicateurs environnementaux, des modèles moins énergivores et des obligations de mesure après déploiement. Cette approche transforme le débat sur l’IA en débat de gestion publique: quels usages financer, quelles preuves demander, quels coûts accepter et quels contrôles publier pour que la transition numérique ne fragilise pas la transition écologique.