La course à l'IA entre les États-Unis et la Chine se resserre, mais le fossé en matière d'IA responsable persiste

Les données ne corroborent pas vraiment l'hypothèse d'un leadership durable des États-Unis en matière de performances des modèles d'IA, ce qui n'est qu'une des conclusions qui donnent à réfléchir du rapport « AI Index 2026 » de l'université de Stanford publié cette semaine.

Ce rapport annuel de 423 pages, publié par l'Institute for Human-Centered Artificial Intelligence de Stanford, propose une évaluation complète du paysage de l'IA. Il examine les résultats de la recherche, les capacités des modèles, les tendances en matière d'investissement, l'opinion publique et les pratiques responsables en matière d'IA, et révèle plusieurs conclusions marquantes.

Cependant, les informations les plus significatives se trouvent dans les sections moins médiatisées, en particulier celles consacrées à la sécurité de l'IA, où l'écart entre les capacités des modèles et l'évaluation rigoureuse des risques s'est creusé, et non réduit.

Cela dit, trois conclusions clés méritent une attention particulière.

L'écart de performance entre les modèles américains et chinois s'est effectivement comblé

Le discours selon lequel les États-Unis auraient une avance claire dans le développement de l'IA doit être révisé. Le rapport indique que les modèles américains et chinois se sont échangé la première place en termes de performances à plusieurs reprises depuis le début de l'année 2025. En février 2025, DeepSeek-R1 a brièvement égalé le modèle américain de pointe. En mars 2026, le modèle phare d'Anthropic ne devance que de 2,7 %.

Les États-Unis développent toujours davantage de modèles d'IA de premier plan — 50 contre 30 pour la Chine en 2025 — et détiennent des brevets à plus fort impact. Cependant, la Chine est désormais en tête en termes de volume de publications, de part de citations et de nombre de brevets délivrés. La part de la Chine parmi les 100 articles sur l'IA les plus cités est passée de 33 en 2021 à 41 en 2024. Il convient de noter que la Corée du Sud est en tête au niveau mondial en matière de brevets d'IA par habitant.

En pratique, cela signifie que l'hypothèse d'une avance technologique durable des États-Unis en matière de performances des modèles d'IA ne repose pas sur des données solides. L'écart par rapport à il y a deux ans s'est réduit à une marge infime qui fluctue à chaque sortie d'un modèle majeur.

Le rapport identifie une autre vulnérabilité structurelle. Alors que les États-Unis abritent 5 427 centres de données — soit plus de dix fois plus que n’importe quel autre pays —, une seule entreprise, TSMC, fabrique la quasi-totalité des puces d’IA de pointe qui y sont utilisées. L’ensemble de la chaîne d’approvisionnement mondiale en matériel d’IA dépend d’une seule fonderie à Taïwan, bien qu’une extension de TSMC aux États-Unis ait commencé ses opérations en 2025.

Les évaluations comparatives en matière de sécurité de l'IA sont à la traîne, et les données le prouvent

Alors que presque tous les développeurs de modèles de pointe publient des résultats sur les benchmarks de capacités, il n'en va pas de même pour les benchmarks d'IA responsable. L'Index 2026 documente précisément cette disparité.

Le tableau des benchmarks de sécurité et d’IA responsable du rapport révèle que la plupart des entrées sont tout simplement vides. Seul Claude Opus 4.5 communique des résultats sur plus de deux des benchmarks d’IA responsable suivis. Seul GPT-5.2 communique des résultats pour StrongREJECT. Parmi les benchmarks mesurant l’équité, la sécurité et l’autonomie humaine, la plupart des modèles de pointe ne communiquent aucune donnée.

Cela ne signifie pas que les laboratoires de pointe négligent le travail interne sur la sécurité. Le rapport reconnaît l'existence de tests de red-teaming et d'alignement en cours, mais note que « ces efforts sont rarement divulgués à l'aide d'un ensemble commun de benchmarks comparables en externe ». Par conséquent, la comparaison externe des fonctionnalités de sécurité de l'IA est pratiquement impossible pour la plupart des modèles.

Selon l’AI Incident Database, le nombre d’incidents d’IA documentés est passé de 233 en 2024 à 362 en 2025. L’AI Incidents and Hazards Monitor de l’OCDE, qui utilise un pipeline automatisé plus large, a enregistré un pic de 435 incidents mensuels en janvier 2026, avec une moyenne mobile sur six mois de 326.

La gouvernance organisationnelle peine à suivre le rythme. Une enquête conjointe menée par l'AI Index et McKinsey a révélé que la part des organisations jugeant leur réponse aux incidents liés à l'IA « excellente » est passée de 28 % en 2024 à 18 % en 2025. La part de celles estimant leur réponse « bonne » a également baissé, passant de 39 % à 24 %. Dans le même temps, la part des organisations ayant connu trois à cinq incidents est passée de 30 % à 50 %.

Le rapport identifie également un défi structurel dans l'amélioration responsable de l'IA : les progrès réalisés dans un domaine se font souvent au détriment d'un autre. Par exemple, le renforcement de la sécurité peut réduire la précision, ou l'amélioration de la confidentialité peut nuire à l'équité. Il n'existe aucun cadre établi pour gérer ces compromis, et pour plusieurs aspects, notamment l'équité et l'explicabilité, les données standardisées nécessaires pour suivre les progrès au fil du temps font toujours défaut.

L'inquiétude du public grandit avec l'adoption de l'IA, soulignant un fossé entre les experts et le grand public

À l'échelle mondiale, 59 % des personnes interrogées estiment que les avantages de l'IA l'emportent sur ses inconvénients, contre 55 % en 2024. Parallèlement, 52 % déclarent que les produits et services d'IA les rendent nerveux, soit une augmentation de deux points de pourcentage en un an. La hausse simultanée de ces deux chiffres reflète un public qui utilise davantage l'IA tout en devenant plus incertain quant à son évolution.

Le fossé entre les experts et le grand public concernant l’impact de l’IA sur l’emploi est particulièrement marqué. Selon le rapport, 73 % des experts en IA s’attendent à ce que l’IA ait un impact positif sur la façon dont les gens travaillent, contre seulement 23 % du grand public — un écart de 50 points. En matière d’économie, l’écart est de 48 points (69 % des experts sont optimistes contre 21 % du grand public). En matière de soins médicaux, les experts sont bien plus optimistes (84 %), contre 44 % du grand public.

Ces écarts sont importants car la confiance du public influence les résultats réglementaires, qui à leur tour façonnent le déploiement de l'IA. Sur ce plan, le rapport met en évidence une conclusion frappante : parmi tous les pays interrogés, les États-Unis ont enregistré le plus faible niveau de confiance dans leur propre gouvernement pour réglementer l'IA de manière responsable, avec seulement 31 %. La moyenne mondiale était de 54 %. Les pays d'Asie du Sud-Est étaient les plus confiants, avec Singapour à 81 % et l'Indonésie à 76 %.

À l'échelle mondiale, l'UE inspire davantage confiance que les États-Unis ou la Chine pour réglementer efficacement l'IA. Une enquête menée en 2025 par le Pew Research Center dans 25 pays a révélé qu'en moyenne, 53 % des personnes interrogées faisaient confiance à l'UE pour réglementer l'IA, contre 37 % pour les États-Unis et 27 % pour la Chine.

Le rapport conclut son chapitre sur l'opinion publique en soulignant que les pays d'Asie du Sud-Est restent parmi les plus optimistes au monde concernant l'IA. En Chine, en Malaisie, en Thaïlande, en Indonésie et à Singapour, plus de 80 % des personnes interrogées estiment que l'IA va profondément changer leur vie d'ici trois à cinq ans. C'est en Malaisie que cette opinion a connu la plus forte augmentation entre 2024 et 2025.

Voir aussi : IBM : Comment une gouvernance solide de l'IA protège les marges des entreprises

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