Genesis Mission : quand l'administration Trump réinvente le Projet Manhattan pour l'IA

Le 24 novembre 2025, Donald Trump a signé un décret exécutif lançant la « Genesis Mission », un programme comparé au Projet Manhattan pour dominer l'IA scientifique. Derrière la rhétorique grandiose se cache un paradoxe majeur : cette initiative survient après des coupes budgétaires historiques dans la recherche fédérale. Plus profondément, ce projet soulève des questions fondamentales sur l'avenir de la science libre, les risques démocratiques d'une recherche centralisée, l'instabilité structurelle d'une politique dépendante des aléas électoraux américains, et les implications économiques d'un modèle où l'État finance et le privé capte la valeur. Analyse d'une stratégie qui révèle autant les ambitions américaines que les failles profondes de leur modèle.

Executive Summary

Le 24 novembre 2025, l'administration Trump lance Genesis Mission, un programme fédéral d'IA scientifique présenté comme le « Projet Manhattan du XXIᵉ siècle ». L'objectif affiché : doubler la productivité de la recherche américaine en une décennie en mobilisant les 17 laboratoires nationaux du Département de l'Énergie (DOE), 40 000 chercheurs fédéraux et les supercalculateurs les plus puissants du pays. L'annonce promet une révolution scientifique pilotée par l'intelligence artificielle.

Le paradoxe budgétaire fondamental : Genesis Mission est lancée sans aucun budget défini, contrairement aux grands programmes historiques (Manhattan : 25-29 Mds$ 2025, Apollo : 189-280 Mds$). Simultanément, l'administration Trump a proposé en 2025 les coupes les plus massives de l'histoire de la recherche fédérale : −43% au NIH (National Institutes of Health), −56% à la NSF (National Science Foundation), −48% à la NASA Sciences. Plus de 5 300 bourses de recherche ont été annulées, souvent pour des motifs idéologiques (projets mentionnant « diversité », « équité » ou « climat »). Note importante : le Congrès a largement rejeté ces coupes drastiques, les réduisant à des niveaux bien plus modestes (NSF : −0,7% au Sénat, NIH : +2% à la Chambre), mais l'incertitude budgétaire persiste.

Le modèle économique « procurement-first » structure Genesis autour d'un partenariat asymétrique entre l'État et les géants technologiques (Nvidia, OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Amazon). L'État fournit les données fédérales accumulées depuis 50 ans, la légitimité institutionnelle et une partie de l'infrastructure. Le secteur privé fournit le calcul, les modèles et l'expertise, puis capte l'essentiel de la valeur créée (estimé à 70% selon notre analyse). Ce modèle crée une dépendance structurelle (vendor lock-in) difficilement réversible et lie le destin de la recherche scientifique aux aléas des marchés financiers.

Les risques démocratiques sont multiples. Genesis centralise toutes les données et ressources scientifiques sous l'autorité du DOE, sans mécanismes de contrôle parlementaire ou éthique indépendants. Les annulations de bourses 2025 ont instauré une autocensure dans la communauté scientifique. Le décret exécutif est révocable par le prochain président (janvier 2029), créant une incertitude structurelle que n'ont jamais connue Manhattan ou Apollo.

Les coûts cachés sont considérables. La consommation électrique de Genesis est estimée entre 15 et 60 TWh/an (équivalent du Portugal dans le scénario médian), avec des coûts de 1,2 à 4,8 Mds$/an. L'infrastructure électrique américaine, vétuste (70% des lignes ont +25 ans), pourrait ne pas absorber cette demande. Les valorisations des partenaires Genesis (Nvidia : 4 400 Mds$, soit ~85× ses revenus) suggèrent une possible bulle spéculative.

La comparaison géopolitique révèle trois modèles en compétition. La Chine combine centralisation étatique (Ministry of Science and Technology) et financement massif. Les États-Unis adoptent avec Genesis un modèle hybride DOE + Big Tech qui paradoxalement converge vers le modèle chinois (centralisation, intégration État-entreprises, restriction des collaborations). L'Europe reste fragmentée (27 pays, pas d'équivalent DOE unifié) mais dispose d'atouts réels : EuroHPC (8 supercalculateurs exascale), l'AI Act (premier cadre réglementaire contraignant), un réseau universitaire résilient.

Les solutions européennes proposées s'articulent autour de cinq piliers : consolidation d'EuroHPC (+2 Mds€), création d'une Fondation ESAI (European Scientific AI Initiative, 8 Mds€/an), programme de rétention des talents (1,5 Mds€/an), partenariats stratégiques avec le Sud global (Brésil, Inde, Afrique du Sud, Indonésie), et diplomatie des standards (exportation de l'AI Act). Ce modèle « public-commun » repose sur l'open-source, la gouvernance démocratique et l'accès universel, opposant une troisième voie aux modèles américain et chinois.

L'urgence d'agir est réelle. Le « point de non-retour » où les dépendances deviennent irréversibles pourrait être atteint dès 2027. L'Europe se trouve à un carrefour : alignement atlantiste, attentisme résigné, ou audace souveraine. Cette dernière option, la plus coûteuse à court terme, reste la seule compatible avec la préservation d'une science libre, éthique et au service de l'humanité plutôt que de la compétition géopolitique.

I. Le Projet Manhattan de l'ère numérique : décryptage d'une annonce spectaculaire

La Maison-Blanche n'a pas lésiné sur la symbolique. En comparant explicitement la Genesis Mission au Projet Manhattan, l'effort de guerre qui aboutit à la bombe atomique, puis au programme Apollo, l'administration Trump place délibérément cette initiative dans la lignée des plus grands projets technologiques américains du XXᵉ siècle.

Concrètement, le décret confie au Département de l'Énergie (DOE) la mission de créer une « American Science and Security Platform » (ASSP), une infrastructure unifiée réunissant les 17 laboratoires nationaux américains, les supercalculateurs fédéraux et les immenses bases de données scientifiques accumulées depuis des décennies.

L'objectif affiché est ambitieux : « doubler la productivité et l'impact de la R&D américaine en une décennie » grâce à des systèmes d'IA capables de concevoir des expériences, d'automatiser les flux de travail scientifiques et de générer des découvertes à une vitesse inédite.

Michael Kratsios, directeur de l'Office of Science and Technology Policy, a déclaré qu'il s'agissait « probablement de la plus grande mobilisation de l'appareil scientifique fédéral depuis le programme Apollo ». Une affirmation qui mérite d'être confrontée à la réalité des politiques scientifiques menées par cette même administration, mais aussi aux précédents historiques.

Le contraste est saisissant : contrairement à ses illustres prédécesseurs, Genesis Mission ne dispose d'aucun budget défini. Le décret exécutif ne prévoit aucune enveloppe spécifique, renvoyant aux « appropriations disponibles » et aux contributions des partenaires privés. Cette absence de financement dédié constitue une faiblesse structurelle majeure, jamais mentionnée dans la communication officielle.

II. Le calendrier serré d'une course contre la montre

Le décret fixe des échéances particulièrement contraignantes, révélatrices d'une volonté de résultats rapides ou d'une urgence perçue face à la concurrence chinoise.

Les étapes clés :

Ce calendrier accéléré contraste singulièrement avec les délais habituels des grands programmes fédéraux. Il trahit une double préoccupation : montrer des résultats avant la fin d'un éventuel second mandat (janvier 2029), et ne pas se laisser distancer par la Chine dans la course à l'IA.

Mais ce calendrier ignore une réalité fondamentale : les décrets exécutifs sont révocables par le prochain président. Si un démocrate entre à la Maison-Blanche en janvier 2029, Genesis Mission pourrait être abandonné, restructuré ou vidé de sa substance en quelques semaines. Cette fragilité institutionnelle distingue radicalement Genesis des programmes Apollo ou Manhattan, qui bénéficiaient d'un soutien bipartisan ancré dans des lois votées par le Congrès.

III. Le paradoxe budgétaire : couper d'une main, promettre de l'autre

C'est ici que le bât blesse. La Genesis Mission est lancée dans un contexte budgétaire extraordinairement contradictoire. Depuis janvier 2025, l'administration Trump a proposé des coupes massives dans le financement de la recherche scientifique fédérale.

Les chiffres des coupes proposées sont vertigineux :

Note critique : Le Congrès, dans un rare moment de résistance bipartisane, a largement rejeté ces coupes drastiques. Le Sénat a limité la réduction du NSF à seulement 0,7%, tandis que la Chambre a même proposé une augmentation de 2% pour le NIH. Cependant, l'incertitude budgétaire persiste et les dégâts déjà causés par les annulations de bourses sont considérables.

En parallèle, plus de 5 300 bourses de recherche NIH et NSF ont été gelées ou annulées en 2025, représentant plus de 5 milliards de dollars de fonds non dépensés. Des milliers de chercheurs ont perdu leur financement, souvent du jour au lendemain, parfois pour des motifs idéologiques.

IV. Le modèle « procurement-first » : quand l'État paie et le privé capte

4.1 L'économie politique de Genesis Mission

En l'absence de budget fédéral dédié, Genesis Mission repose sur un modèle de financement implicite que l'on peut qualifier de « procurement-first » : l'État fournit les données, la légitimité et une partie de l'infrastructure, tandis que le secteur privé fournit le calcul, les modèles et l'expertise, puis capte l'essentiel de la valeur créée.

Ce modèle n'est pas nouveau dans la politique technologique américaine. Il a structuré le développement d'Internet (DARPA → secteur privé), du GPS (militaire → commercial), et plus récemment du cloud fédéral (FedRAMP → AWS/Azure). Mais Genesis Mission le pousse à un niveau sans précédent.

4.2 Le risque de vendor lock-in public

Le recours massif aux infrastructures Big Tech crée une dépendance structurelle difficilement réversible :

Dépendance technique : les modèles entraînés sur Azure, AWS ou Google Cloud utilisent des formats, des optimisations et des APIs propriétaires. Migrer vers une autre infrastructure impliquerait des coûts prohibitifs et des pertes de performance.

Dépendance économique : une fois les contrats signés et les données migrées, le gouvernement perd son pouvoir de négociation. Les Big Tech peuvent augmenter leurs tarifs, sachant que le coût de changement (switching cost) est devenu prohibitif.

Dépendance cognitive : les chercheurs formés sur les outils d'un fournisseur spécifique deviennent des prescripteurs de cette technologie, renforçant le lock-in.

Ce phénomène est bien documenté dans le cloud commercial. Le Government Accountability Office (GAO) a alerté dès 2021 sur les risques de dépendance excessive aux hyperscalers. Genesis Mission ignore ces avertissements.

4.3 Qui gagne, qui perd ?

Le modèle Genesis crée des gagnants et des perdants clairement identifiables :

Gagnants :

Perdants :

V. La grande coalition : quand les GAFAM entrent dans le saint des saints

L'un des aspects les plus significatifs de Genesis Mission est l'intégration massive du secteur privé. Le site officiel du programme liste des partenaires industriels de premier plan :

Les géants technologiques mobilisés :

Note : La valorisation d'Anthropic a connu une progression fulgurante en novembre 2025, passant de 183 Mds$ (septembre) à ~350 Mds$ suite aux investissements massifs de Microsoft (5 Mds$) et Nvidia (10 Mds$) dans le cadre d'un partenariat stratégique.

VI. Impacts macroéconomiques : les coûts cachés de Genesis

6.1 Le shift R&D vers l'IA : effets systémiques

Genesis Mission accélère une tendance déjà visible : la réallocation massive des investissements R&D vers l'IA au détriment d'autres secteurs. Cette « inflation technologique » a des effets macroéconomiques significatifs :

Effets observés et projetés :

6.2 Le coût énergétique total

L'IA scientifique à l'échelle Genesis implique une consommation électrique considérable. Les estimations varient, mais convergent vers des ordres de grandeur inquiétants :

Pour contexte : 35 TWh représentent environ 0,9% de la consommation électrique totale des États-Unis, soit l'équivalent de la consommation du Portugal entier. Ce chiffre n'inclut pas le refroidissement des data centers ni l'énergie grise des équipements.

6.3 L'infrastructure électrique américaine : le maillon faible

Genesis Mission repose sur une hypothèse implicite : que le réseau électrique américain peut absorber cette demande supplémentaire. Or, cette hypothèse est fragile :

Vétusté du réseau : l'âge moyen des transformateurs du réseau américain dépasse 40 ans ; 70% des lignes de transmission ont plus de 25 ans.

Événements extrêmes : les vagues de chaleur de 2023-2025 ont provoqué des coupures généralisées au Texas, en Californie et en Arizona, précisément les États où se concentrent les data centers.

Prix du gaz naturel : le gaz assure encore 40% de la production électrique US. Sa volatilité (2-9 $/MMBtu sur 2020-2025) se répercute sur les coûts opérationnels.

6.4 Le risque de bulle spéculative IA

Les valorisations astronomiques des partenaires Genesis (Nvidia à 4 400 Mds$, soit environ 85× ses revenus annuels) soulèvent la question d'une bulle spéculative :

Indicateurs de surchauffe :

Scénarios de correction :

Genesis Mission lie ainsi le destin de la recherche scientifique fédérale aux aléas des marchés financiers, une dépendance sans précédent.

6.5 La chaîne de valeur IA : concentration et vulnérabilités

Points de vulnérabilité critiques :

Une perturbation sur n'importe lequel de ces maillons pourrait paralyser Genesis Mission.

VII. Risques démocratiques et libertés scientifiques : le chapitre manquant

La centralisation des ressources scientifiques sous l'égide du DOE, couplée à la dépendance envers les Big Tech, génère des risques systémiques pour la démocratie et la liberté de recherche que le décret n'aborde pas.

7.1 Le risque d'une science dirigée dérivant vers une science surveillée

Le contrôle politique des orientations scientifiques n'est pas nouveau aux États-Unis. Mais Genesis Mission franchit un seuil qualitatif :

7.2 L'absence de checks and balances

VIII. Les limites techniques de l'IA pour la science

8.1 L'incertitude scientifique irréductible

Certains problèmes scientifiques résistent structurellement à l'accélération par IA :

8.2 Les limites du scaling

8.3 Les approches alternatives ignorées

Genesis Mission semble parier exclusivement sur les LLM. Or, d'autres approches existent :

Le décret ne mentionne aucune de ces alternatives.

IX. La toile de fond géopolitique : comparaison des modèles

9.1 Trois modèles en compétition

La course à l'IA scientifique oppose trois modèles d'organisation radicalement différents :

9.2 La convergence USA → Chine

L'ironie de Genesis Mission est qu'elle rapproche le modèle américain du modèle chinois, tout en prétendant s'en distinguer :

Cette convergence paradoxale affaiblit l'argument de différenciation démocratique que les États-Unis avancent traditionnellement face à la Chine.

9.3 Le choc DeepSeek et ses leçons

Le choc DeepSeek de janvier 2025 a démontré que la Chine pouvait développer des modèles performants avec une fraction des ressources supposées nécessaires, contournant partiellement les restrictions américaines sur l'export de puces avancées.

Selon David Sacks, « czar de l'IA » nommé par Trump : « La Chine n'est peut-être qu'à trois à six mois derrière nous. »

X. La fragmentation politique américaine : l'instabilité structurelle

10.1 L'opposition des États

10.2 Les fractures au sein du GOP

10.3 L'horizon 2028 : le risque de réversibilité

Si un démocrate remporte la présidentielle de 2028, Genesis Mission pourrait être annulé, restructuré ou vidé de sa substance. Cette incertitude rend les investissements à long terme périlleux.

XI. La dimension sécurité nationale

11.1 L'articulation avec DARPA et IARPA

Le décret Genesis positionne le DOE comme chef de file, mais les agences de recherche militaire et de renseignement disposent de leurs propres programmes IA. La coordination reste floue.

11.2 La question du dual-use

Les modèles Genesis auront intrinsèquement un potentiel dual-use :

11.3 Le partage avec les alliés

XII. L'Europe face à Genesis : entre leçons et solutions

12.1 L'échec de GAIA-X : les leçons d'une ambition mal exécutée

Le projet GAIA-X, lancé en 2020 comme « cloud souverain européen », illustre les difficultés européennes mais aussi les pièges à éviter :

Les erreurs stratégiques :

Budget GAIA-X vs Genesis (estimation) :

Pourtant, GAIA-X n'est pas un échec total : il a permis de définir des standards d'interopérabilité et de souveraineté des données qui pourraient servir de base à de futures initiatives. Mais il a surtout démontré qu'un projet purement « défensif » (se protéger des GAFAM) sans proposition de valeur offensive ne peut pas mobiliser.

12.2 SWOT européen face à Genesis

12.3 Les atouts européens : un modèle alternatif crédible

Contrairement au discours défaitiste ambiant, l'Europe dispose d'atouts réels pour proposer un modèle d'IA scientifique distinct, potentiellement plus durable que Genesis.

#### 12.3.1 EuroHPC : la souveraineté de calcul en marche

EuroHPC Joint Undertaking, créé en 2018, est précisément l'infrastructure que Genesis prétend construire, mais avec une philosophie radicalement différente.

Les supercalculateurs européens opérationnels (2025) :

Caractéristiques distinctives d'EuroHPC :

Le projet JUPITER (2024-2025) illustre l'ambition : premier supercalculateur exascale européen (1 milliard de milliards d'opérations/seconde), hébergé en Allemagne, financé par 8 pays, dédié à 50% à la recherche IA.

#### 12.3.2 L'AI Act : d'un handicap perçu à un avantage compétitif

L'AI Act européen (entré en vigueur août 2024) est souvent perçu comme un frein à l'innovation. Genesis Mission pourrait transformer cette perception.

Les obligations de l'AI Act pertinentes pour l'IA scientifique :

Pourquoi l'AI Act devient un avantage :

#### 12.3.3 Les institutions de recherche : un réseau décentralisé résilient

Contrairement à la centralisation Genesis, l'Europe maintient un écosystème universitaire diversifié :

Les pôles d'excellence européens en IA scientifique (2025) :

*Budget R&D total, pas uniquement académique

ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems), créé en 2018, illustre un modèle alternatif : un réseau décentralisé de 30 instituts dans 13 pays, partageant ressources et talents sans hiérarchie centrale. Ce modèle « fédéral » est antifragile : la fermeture d'un nœud n'affecte pas l'ensemble.

#### 12.3.4 Un modèle de financement public-commun : la troisième voie

Face au modèle Genesis (État + Big Tech privée) et au modèle chinois (État centralisé), l'Europe pourrait développer un modèle public-commun :

Principe : Un fonds public européen finance le développement de modèles IA scientifiques open-source, gouvernés collectivement par la communauté de recherche selon des règles transparentes.

Architecture proposée :

*ESAI : European Scientific AI Initiative (nom provisoire)

Caractéristiques clés :

Budget comparé : modèle public-commun vs Genesis :

12.4 Les précédents réussis : CERN et Erasmus comme modèles

L'Europe a déjà démontré sa capacité à construire des infrastructures scientifiques transnationales fonctionnelles :

CERN (1954-présent) :

Erasmus+ (1987-présent) :

Leçons pour une ESAI (European Scientific AI Initiative) :

Facteurs de différenciation CERN vs GAIA-X :

12.5 Stratégie européenne : les cinq piliers

Pour transformer ces atouts en alternative crédible, l'Europe doit structurer sa réponse autour de cinq piliers complémentaires :

#### Pilier 1 : Consolidation d'EuroHPC (2025-2027)

Objectifs quantifiés :

Budget additionnel nécessaire : 2 Mds € (sur Horizon Europe existant)

#### Pilier 2 : Création de la Fondation ESAI (2026-2027)

Feuille de route :

Financement : 8 Mds €/an (0,05% PIB UE = 16 000 Mds €)

#### Pilier 3 : Programme de rétention des talents (immédiat)

Mesures concrètes :

Coût : 1,5 Mds €/an

#### Pilier 4 : Partenariats stratégiques Sud-Sud (2025-2030)

Objectif : Construire une coalition de pays non-alignés refusant la bipolarisation US-Chine

Partenaires prioritaires :

Modèle : Accès préférentiel à EuroHPC contre partage de données uniques

#### Pilier 5 : Diplomatie des standards (2025-2030)

Stratégie : Exporter l'AI Act comme norme mondiale, à l'instar du RGPD

Leviers :

Impact attendu : Si 50+ pays adoptent des standards dérivés de l'AI Act d'ici 2030, les entreprises convergeront naturellement vers ce modèle

12.6 Scénario optimiste : l'Europe en 2035

Si cette stratégie réussit, voici à quoi pourrait ressembler le paysage en 2035 :

Découvertes scientifiques :

Écosystème économique :

Position géopolitique :

Attractivité :

Indépendance technologique :

12.7 Les obstacles à surmonter

Cette vision optimiste ne doit pas occulter les obstacles considérables :

Obstacles politiques :

Obstacles économiques :

Obstacles culturels :

Obstacles techniques :

12.8 Conclusion de la section : l'urgence d'un choix stratégique

L'Europe se trouve à un carrefour. Genesis Mission l'oblige à choisir entre trois voies :

Les sections suivantes examineront pourquoi aucune de ces options n'est confortable, mais pourquoi la troisième reste la seule compatible avec les valeurs et intérêts de long terme européens.

XIII. Vers une gouvernance mondiale de l'IA scientifique ?

13.1 L'absence de cadre international

Genesis Mission s'inscrit dans un vide de gouvernance mondiale. Contrairement au nucléaire (AIEA, TNP), à l'espace (Traité de l'espace extra-atmosphérique) ou même à Internet (ICANN, IGF), l'IA scientifique ne dispose d'aucun cadre de régulation international.

Institutions existantes et leurs limites :

13.2 Le risque d'une course non régulée

Sans coordination internationale, la compétition USA-Chine risque de devenir une course vers le bas :

13.3 Propositions pour un cadre de gouvernance

À court terme (2025-2027) :

À moyen terme (2027-2030) :

À long terme (2030+) :

13.4 L'absence d'un « IA Non-Proliferation Treaty »

Le nucléaire a démontré qu'une technologie puissante pouvait être partiellement maîtrisée par des accords internationaux. Le TNP (1968) n'est pas parfait, mais il a limité la prolifération à 9 États nucléaires au lieu des 30+ anticipés.

Aucun équivalent n'existe pour l'IA. Genesis Mission, en accélérant la course, rend plus urgente mais aussi plus difficile la négociation d'un tel accord :

L'Europe pourrait jouer un rôle de médiateur, mais sa faiblesse technologique limite sa crédibilité.

XIV. Scénarios 2025-2030 : trois futurs possibles

Scénario 1 : Le succès transformateur (25%)

Genesis Mission atteint ses objectifs. Les modèles IA accélèrent les découvertes. La fusion commerciale devient viable vers 2032. De nouveaux matériaux révolutionnent les batteries.

Scénario 2 : L'échec coûteux (45%)

Genesis produit des résultats mitigés. Les délais explosent. Le Congrès réduit les financements. Les Big Tech conservent les données et modèles. L'écosystème de recherche traditionnel est durablement affaibli.

Scénario 3 : La dérive autoritaire (30%)

Genesis devient un outil de contrôle politique. Les critères idéologiques s'étendent. Les chercheurs « non alignés » sont exclus. La fuite des cerveaux s'accélère.

Le point de non-retour

Certaines évolutions seront difficilement réversibles :

Le « point de non-retour » pourrait être atteint dès 2027.

XV. Conclusion : les risques existentiels à l'horizon

Genesis Mission cristallise les tensions fondamentales de notre époque technologique : la promesse d'accélération contre les risques de centralisation, l'urgence géopolitique contre la patience scientifique, l'efficience algorithmique contre la liberté de recherche.

La comparaison avec le Projet Manhattan, choisie par l'administration elle-même, est plus révélatrice qu'elle ne le pense. Ce projet a inauguré l'ère nucléaire, avec son cortège de risques existentiels que l'humanité gère encore aujourd'hui.

La question de l'alignement

Un système capable de concevoir des expériences, de formuler des hypothèses et de « découvrir » des lois de la nature pose des questions inédites :

Le décret Genesis ne mentionne pas ces questions.

Un appel à la vigilance

Pour l'Europe, pour la France, Genesis Mission est un signal d'alarme. Non pas qu'il faille refuser l'IA scientifique. Mais il faut refuser qu'elle devienne l'instrument d'une science politique, centralisée, dépendante des géants technologiques et orientée exclusivement par la compétition géopolitique.

L'histoire jugera Genesis Mission. Mais ce jugement dépendra largement des choix que feront, dans les mois et années qui viennent, les chercheurs, les institutions, les gouvernements et les citoyens qui refuseront de considérer ce décret comme le dernier mot de l'histoire.

Annexes

A. Chronologie 2025

B. Glossaire

ASSP : American Science and Security Platform. Plateforme centralisée Genesis.

DOE : Department of Energy. Ministère de l'Énergie, responsable des 17 laboratoires nationaux.

Dual-use : Technologies à applications civiles et militaires.

ESAI : European Scientific AI Initiative. Fondation proposée pour coordonner l'IA scientifique européenne.

EuroHPC : European High-Performance Computing Joint Undertaking. Infrastructure de supercalculateurs européens.

ITAR : International Traffic in Arms Regulations. Contrôle export technologies sensibles.

LLM : Large Language Model. Modèle de langage de grande taille.

NAIRR : National AI Research Resource. Précurseur de Genesis (2020).

Regulatory capture : Situation où une agence sert les intérêts des entités qu'elle régule.

Scaling laws : Hypothèse selon laquelle les performances IA s'améliorent avec les ressources.

Vendor lock-in : Dépendance structurelle envers un fournisseur technologique.

World Models : Approche IA construisant des représentations internes du monde physique.

C. Sources principales

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