10 juin 2025

L'IA générative est aujourd'hui dominée par trois grands pôles : les États-Unis, la Chine et l'Europe. Chacun adopte une approche distincte, influencée par des choix économiques, technologiques et réglementaires. Si les modèles américains dominent en puissance, l'Europe mise sur l'open source pour contourner les barrières économiques, et la Chine accélère, avec une stratégie mixte entre innovation et accessibilité.

Quelles conséquences pour nous, vétérinaires, en France ?

Pour les vétérinaires français, ces différences d'approche en IA auront un impact direct sur l'accessibilité aux outils d'aide au diagnostic, sur la gestion des données de santé animale et sur l'intégration de l'IA dans les logiciels de gestion des cliniques. L'open source européen pourrait favoriser le développement de solutions adaptées aux besoins locaux, mais nécessitera une montée en compétence des praticiens sur ces technologies. À l'inverse, les modèles américains et chinois, bien que plus avancés, impliqueront des coûts d'accès plus élevés et des enjeux de souveraineté sur les données vétérinaires.

L'Europe : l'open source comme atout, mais un écosystème encore fragile

L'un des marqueurs forts du développement européen en IA est ce choix de l'open source, c'est-à-dire des applications développées par la communauté mondiale des développeurs, mises à disposition gratuitement la plupart du temps, téléchargeables et modifiables. Des acteurs comme Mistral AI ont prouvé qu'il était possible de développer des modèles performants avec un nombre réduit de paramètres, rendant leur utilisation locale plus accessible. Mistral 3.1, par exemple, peut être exécuté sur un simple ordinateur équipé de 32 Go de RAM (mémoire vive), évitant ainsi le recours coûteux aux infrastructures cloud.

Cependant, cette accessibilité a un coût caché : l'utilisateur doit disposer d'une infrastructure informatique capable d'exécuter ces modèles. En d'autres termes, le coût n'est pas éliminé, mais déplacé vers l'investissement matériel et énergétique de l'utilisateur.

L'open source permet de garder la main sur ses données sensibles et de ne pas dépendre des géants étrangers. Il stimule aussi l'innovation, en favorisant la collaboration entre chercheurs et entreprises tout en réduisant à nouveau les coûts.

Enfin, d'un point de vue réglementaire, l'open source facilite la conformité avec les exigences européennes. La transparence des modèles permet d'utiliser une IA plus éthique et moins biaisée, contrairement aux offres américaines souvent perçues comme des « boîtes noires ».

Cependant, l'Europe reste en retrait sur les performances pures : aucun modèle européen ne rivalise encore avec GPT-4 ou Gemini Ultra. Et par ailleurs, l'avance des solutions américaines et chinoises vis-à-vis de l'Europe repose principalement sur les ressources financières, humaines et matérielles face auxquelles l'open source européen peine à rivaliser.

En pratique vétérinaire, l'approche open source peut représenter une opportunité unique. Les vétérinaires pourraient, par exemple, entraîner leurs propres modèles sur des bases de données locales, évitant ainsi les biais culturels et les lacunes spécifiques aux systèmes fermés américains ou chinois. Un modèle IA spécifiquement conçu pour la médecine vétérinaire européenne, intégrant les particularités des espèces et des pathologies locales, pourrait voir le jour.

Les États-Unis : la puissance et l'intégration globale

Les modèles américains dominent le marché grâce à des investissements colossaux. OpenAI, Google, Anthropic ou Meta bénéficient d'un écosystème où financements privés et infrastructures cloud se combinent pour offrir des modèles ultrapuissants. GPT-4 et Gemini Ultra, en particulier, sont les références actuelles en matière de compréhension et de génération de langage.

Cette avance repose sur une approche industrielle où l'intégration des IA génératives dans les services numériques grand public est prioritaire. Chatbots, outils d'assistance professionnelle, création de contenu… L'IA américaine s'inscrit dans une logique de monétisation immédiate, souvent sous forme d'abonnements payants.

Dans le domaine vétérinaire, cette approche se traduit par des outils de diagnostic augmenté par IA, permettant d'analyser des clichés radiographiques, d'interpréter des analyses de sang ou encore de proposer des plans de traitement optimisés. Ces services, bien qu'efficaces, restent onéreux et nécessitent une connexion aux serveurs des grandes entreprises technologiques, soulevant des questions de souveraineté et de protection des données sensibles des patients animaux.

La Chine : montée en puissance et pragmatisme

Longtemps perçue comme en retard, la Chine a comblé une grande partie de son écart avec l'Occident en un temps record. Des acteurs comme Baidu, Alibaba ou Huawei développent désormais des modèles capables de rivaliser avec les offres américaines sur plusieurs marchés. Ernie 4.0 de Baidu illustre cette progression rapide avec des performances de haut niveau sur le segment sinophone.

La Chine adopte une approche hybride : elle propose à la fois des modèles fermés très performants et des solutions open source optimisées. Son objectif est clair : rendre l'IA accessible à un large public tout en conservant un contrôle strict sur les applications via une régulation étatique forte.

Dans le secteur vétérinaire, la Chine mise sur l'optimisation des coûts et l'intégration de l'IA dans les grandes cliniques et hôpitaux vétérinaires. L'analyse automatisée des comportements animaux via la reconnaissance d'images ou l'IA appliquée à la gestion des cheptels sont des pistes largement explorées. En combinant puissance de calcul et régulation centralisée, la Chine ambitionne de fournir des solutions IA vétérinaires accessibles et adaptées aux grands élevages.

Quel avenir en Europe ?

En 2025, les États-Unis conservent une avance indéniable : ils détiennent les modèles les plus puissants et les financements les plus conséquents. La Chine, elle, a rattrapé son retard et mise sur l'optimisation des coûts pour imposer ses modèles.

L'Europe, bien que derrière sur la performance brute, peut tirer son épingle du jeu grâce à une approche différenciée :

• Une meilleure couverture multilingue, essentielle pour un continent aux langues variées ;
• Une priorité donnée à la transparence et à l'IA éthique, alignée avec la réglementation stricte de l'UE ;
• Une indépendance accrue grâce à l'open source, permettant de limiter la dépendance aux solutions américaines ou chinoises.

Dans le secteur vétérinaire, l'Europe pourrait donc se démarquer en développant des modèles IA axés sur la qualité des soins et la prise en compte des spécificités locales.

Une opportunité majeure réside dans la mise en commun des données vétérinaires sous la supervision des instances professionnelles. En agrégeant et en structurant ces informations, la profession vétérinaire pourrait développer une IA spécialisée, mieux adaptée aux réalités cliniques et épidémiologiques du terrain. Cette approche offrirait plusieurs bénéfices : une amélioration significative des capacités diagnostiques, une optimisation des traitements grâce à des analyses croisées de cas similaires, et une aide précieuse à la recherche sur les maladies émergentes. En outre, en contrôlant l'accès et l'usage de ces données, la profession garantirait un cadre éthique et sécurisé, tout en préservant la souveraineté des vétérinaires sur leurs outils numériques.

Toutefois, le défi reste immense. Si l'Europe veut éviter un décrochage technologique, elle devra transformer ses initiatives open source en succès commerciaux et accélérer les investissements. Faute de quoi, elle pourrait rester un acteur secondaire face aux géants que sont les États-Unis et la Chine.