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20 millions pour la frugalité, 109 milliards pour les LLM

Le 13 mai 2026, trois chercheurs de l'IETR (INSA Rennes) publient dans The Conversation France un plaidoyer pour les algorithmes évolutifs comme voie d'IA sobre, à un centième ou un millième du coût des réseaux de neurones. Quinze mois plus tôt, le Sénat consacrait sa proposition n°5 du rapport « IA, territoires et proximité » à l'orientation des choix publics vers des IA frugales. Entre ces deux dates, le Sommet pour l'action sur l'IA de Paris a annoncé 109 milliards d'euros d'investissements privés en France, fléchés vers les infrastructures de modèles de fondation. Cet article propose de lire la coexistence de ces deux séquences non comme une contradiction politique, mais comme l'expression cohérente d'un imaginaire sociotechnique stabilisé.

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Par Alexandre Berge28 mai 2026 · 19 min de lecture
Illustration éditoriale pour « 20 millions pour la frugalité, 109 milliards pour les LLM »
Entre ambition et réalité : les transformations à l’épreuve du terrain.

Une publication scientifique modeste contre une trajectoire d'investissement massive

Le 13 mai 2026, Karol Desnos, Mickaël Dardaillon et Quentin Vacher, enseignants-chercheurs à l'INSA Rennes au sein du laboratoire IETR (équipe VAADER), publient dans The Conversation France un article intitulé « Les algorithmes évolutifs, une piste pour rendre les IA plus sobres ». Le texte expose une famille d'approches dont la généalogie remonte aux travaux fondateurs de John Holland (Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press, 1975). Ces approches construisent des programmes courts, exécutables sur processeurs standards, par sélection itérative d'individus dans une population de solutions candidates. Les auteurs documentent des résultats empiriques sur deux domaines, la robotique et la cyberdéfense, où les programmes évolués atteignent des performances comparables aux réseaux de neurones pour une complexité calculatoire « plusieurs centaines à milliers de fois inférieure ».

L'article est financé par l'Agence nationale de la recherche dans le cadre du projet foutics (ANR-22-CE25-0005), une enveloppe de recherche standard de quelques centaines de milliers d'euros. Les auteurs concluent leur texte par une formule mesurée qui mérite d'être citée intégralement, car elle constitue l'angle aveugle de toute la séquence : « ce domaine de recherche (...) dont la petite taille ne peut rivaliser avec les investissements colossaux autour des réseaux de neurones ».

Quinze mois plus tôt, le 13 février 2025, la délégation à la prospective du Sénat avait adopté à l'unanimité le rapport d'information n°342 « IA, territoires et proximité », signé par Amel Gacquerre et Jean-Jacques Michau. La proposition n°5 du rapport est explicite : « orienter les choix vers des IA frugales ». Le rapport précise qu'il appuie cette orientation sur le référentiel général pour l'IA frugale publié en juin 2024 par l'AFNOR avec l'Ecolab du Commissariat général au développement durable, sous la référence AFNOR Spec 2314. Ce référentiel définit un système d'IA frugal selon trois critères cumulatifs (nécessité démontrée du recours à l'IA, adoption de bonnes pratiques par toute la chaîne, ancrage des usages dans les limites planétaires) et est explicitement d'application volontaire.

Trois jours avant l'adoption du rapport sénatorial, le 9 février 2025, le président de la République annonçait à la veille du Sommet pour l'action sur l'IA de Paris 109 milliards d'euros d'investissements privés en France dans le domaine de l'IA. Le partenariat franco-émirati signé le 6 février 2025 entre Emmanuel Macron et Mohammed ben Zayed Al-Nahyane prévoit à lui seul une enveloppe « de l'ordre de 30 à 50 milliards d'euros » pour la construction d'un campus IA, dont la capacité de calcul a été précisée au Choose France Summit du 19 mai 2025 (joint-venture MGX, Bpifrance, Mistral AI, NVIDIA) à 1,4 GW à terme. Le 11 février 2025, dans la foulée du Sommet de Paris, Ursula von der Leyen annonçait le plan InvestAI mobilisant 200 milliards d'euros au niveau européen, dont un fonds nouveau de 20 milliards d'euros dédié aux « AI gigafactories ».

Entre l'article de The Conversation et les annonces du Sommet, le rapport d'ordre est de un à plusieurs milliards. L'article propose de lire cette asymétrie non comme un dysfonctionnement, mais comme une trajectoire interne cohérente dont les sciences sociales fournissent une grammaire.

Une doctrine sédimentée mais budgétairement résiduelle

La frugalité comme catégorie de l'action publique appliquée à l'IA n'est pas une posture marginale. Elle s'est construite par strates entre 2021 et 2025, et le résultat est aujourd'hui un appareil doctrinal substantiel.

La feuille de route « IA et transition écologique » du ministère de la Transition écologique, publiée en 2021, en pose les principes généraux. L'appel à projets DIAT (Démonstrateurs d'IA frugale au service de la transition écologique des territoires), lancé en juillet 2022 et opéré par la Banque des Territoires, en finance les premiers démonstrateurs. L'AFNOR Spec 2314 de juin 2024 en propose le référentiel méthodologique, mobilisant 83 contributeurs et 31 fiches de bonnes pratiques. Les rapports sénatoriaux n°342 (IA, territoires et proximité, 13 février 2025) et n°379 (IA et environnement, 20 février 2025) en font des recommandations parlementaires. Enfin, le « Kit d'engagement pour une IA frugale au sein d'une organisation » publié par l'Ecolab du CGDD en juin 2025, comportant quinze bonnes pratiques, en propose la déclinaison opérationnelle.

La définition AFNOR de l'IA frugale (référentiel 2314, juin 2024)

Le référentiel définit un service frugal d'IA selon trois critères cumulatifs : (i) il a été démontré que le recours à une IA était nécessaire plutôt qu'à une autre solution moins consommatrice répondant au même objectif, (ii) des bonnes pratiques sont adoptées par le producteur, le fournisseur et le client pour diminuer les impacts environnementaux, (iii) les usages et besoins visent à rester dans les limites planétaires et ont été préalablement questionnés. Le premier critère engage donc un examen de la pertinence du recours à l'IA elle-même, avant même la question de son efficacité énergétique. Référentiel d'application volontaire.

Cette doctrine est plus exigeante qu'il n'y paraît. Elle ne se réduit pas à l'efficience énergétique d'un modèle, elle inclut une obligation argumentative préalable : démontrer la nécessité du recours à l'IA plutôt qu'à une solution alternative non-IA. C'est précisément ce point qui distingue la définition AFNOR d'une simple métrique d'éco-conception.

Mais l'appareil de financement raconte une autre histoire. L'appel DIAT a finalement retenu, selon le rapport Sénat r24-342, douze projets territoriaux dotés de vingt millions d'euros de subventions. La phase 2 de la Stratégie nationale pour l'IA (France 2030) est dotée de 2,22 milliards d'euros mais finance simultanément quatre priorités égales (IA embarquée, IA de confiance, IA frugale, IA générative), sans enveloppe sanctuarisée pour la frugalité à l'échelle des autres priorités. Le volet IA Clusters de France 2030 alloue 360 millions d'euros à neuf pôles d'excellence, orientés très majoritairement vers les architectures de fondation.

À l'autre extrême, les 109 milliards d'euros annoncés au Sommet de Paris sont fléchés vers des infrastructures (data centers, capacité de calcul, immobilier énergétique) dont la finalité opérationnelle est d'entraîner et de servir des modèles de fondation. Le rapport d'ordre entre 20 millions d'euros et 109 milliards d'euros est de 5 450 fois. Même en restant prudent sur la matérialisation effective des engagements privés, l'asymétrie est sans équivoque.

L'État opérationnel a déjà choisi le LLM

Au-delà du calibrage budgétaire des annonces, le choix opérationnel de l'administration française est lisible dans une trajectoire concrète : Albert, le projet d'IA générative porté par le département Etalab de la DINUM depuis juin 2023. Albert agrège des modèles re-finetunés à partir de Llama (Meta) et de Mistral. Selon Ulrich Tan, chef du Datalab Etalab cité par le Journal du Net, l'État a investi plus d'un million d'euros dans Albert sur l'exercice 2024. Albert est désormais déployé dans le réseau France Services (environ 2 700 guichets) et exposé en tant qu'API interministérielle compatible OpenAI via Albert API.

Aucun déploiement équivalent d'IA frugale spécialisée n'existe à ce niveau d'institutionnalisation transverse. Il n'existe pas d'API interministérielle pour des algorithmes évolutifs, des modèles symboliques, ou des modèles task-specific distillés. La conséquence pratique est que toute administration ou collectivité qui souhaite mobiliser de l'IA pour un cas d'usage (synthèse documentaire, RAG, support aux agents) trouve naturellement à sa disposition Albert API, et n'a aucun catalogue équivalent du côté des alternatives sobres.

La « souveraineté » assumée du dispositif s'articule par ailleurs à des dépendances structurelles. Mistral AI, présenté comme champion européen, a signé le 26 février 2024 un partenariat avec Microsoft incluant un investissement de 15 millions d'euros (16,3 millions de dollars) en extension du Series A, ainsi qu'une distribution de Mistral Large sur Azure AI Studio. Albert lui-même repose techniquement sur Llama (Meta) et Mistral. Le compromis est explicitement assumé : la souveraineté se loge dans la maîtrise du déploiement (instances dédiées, SecNumCloud), non dans l'autonomie complète de la pile algorithmique ni énergétique.

Cette architecture n'est pas une dérive cachée. Elle est l'expression cohérente d'un choix stratégique qui considère que la souveraineté de service (maîtriser le déploiement et les données) est atteignable, tandis que la souveraineté algorithmique et infrastructurelle complète ne l'est pas, et qu'il faut donc composer. Le point analytique n'est pas de juger ce choix, il est d'observer qu'il consolide structurellement la trajectoire LLM dans l'État.

Le concept d'imaginaire sociotechnique éclaire la cohérence apparente

Décrire cette séquence comme une « contradiction » serait un contresens. Une politique publique qui finance simultanément un référentiel d'IA frugale et 109 milliards d'euros d'infrastructures destinées à entraîner des LLM ne se contredit pas, elle exprime un imaginaire sociotechnique stabilisé.

Le concept d'imaginaire sociotechnique (sociotechnical imaginary) a été forgé par Sheila Jasanoff, professeure de science and technology studies à la Harvard Kennedy School, et Sang-Hyun Kim, dans un programme de recherche dont la formulation canonique se trouve dans Dreamscapes of Modernity. Sociotechnical Imaginaries and the Fabrication of Power (University of Chicago Press, 2015). Jasanoff et Kim définissent les imaginaires sociotechniques comme des visions collectivement détenues, institutionnellement stabilisées et publiquement performées de futurs désirables, animées par des compréhensions partagées de la vie sociale et de l'ordre social, atteignables par et soutenant les avancées de la science et de la technologie.

Pourquoi l'imaginaire sociotechnique éclaire ici mieux que la path dependency

La path dependency (Paul David, Clio and the Economics of QWERTY, 1985, et W. Brian Arthur, Increasing Returns and Path Dependence in the Economy, 1989) explique le verrouillage technologique par des coûts de bascule, des rendements croissants d'adoption et des effets de réseau. Elle suppose un verrouillage existant. Or pour l'IA, la France est précisément au moment du choix de trajectoire, pas au lendemain. La path dependency décrit l'effet, elle n'explique pas la décision initiale. L'imaginaire sociotechnique répond à cette question en amont : pourquoi l'État choisit-il une trajectoire LLM-centrée avant même que les verrous ne soient constitués ? Réponse de Jasanoff : parce que cet ordre figure le futur désirable comme appartenance au club des « puissances de l'IA », et que les choix d'architecture, d'investissement et de doctrine s'alignent prospectivement sur cette appartenance.

L'imaginaire sociotechnique dominant de la politique française de l'IA depuis le rapport Villani (2018) associe trois éléments. Premièrement, la puissance technologique d'un État se mesure à sa capacité à entraîner et héberger des modèles de fondation. Deuxièmement, la souveraineté se définit comme la disponibilité d'un champion national identifiable (Mistral) et d'infrastructures de calcul nationales ou européennes (campus MGX, supercalculateur Jean Zay, gigafactories InvestAI). Troisièmement, la frugalité est un thème éthico-environnemental périphérique compatible avec cet ordre, à condition de rester d'application volontaire et de ne pas remettre en cause les choix architecturaux.

Cette articulation rend lisible le fait que la proposition n°5 du rapport sénatorial sur les IA frugales est rigoureusement compatible avec les 109 milliards d'euros annoncés au Sommet de Paris. Du point de vue de l'imaginaire, il n'y a pas de tension à résoudre : la frugalité est un sous-thème assimilable, qui rassure sans contraindre. Elle ne constitue pas un contre-imaginaire concurrent.

L'apport décisif de Jasanoff sur les concepts adjacents (trajectoires technologiques de Giovanni Dosi, Research Policy, 1982, ou régimes sociotechniques de Frank Geels, Research Policy, 2002) est de déplacer l'analyse de la matérialité des verrouillages techniques vers la performance publique des futurs désirables. Le Sommet pour l'action sur l'IA de Paris, par son dispositif scénographique et ses chiffres annoncés, n'est pas seulement une opération de financement. C'est la performance d'un imaginaire dans lequel la France se projette comme puissance de l'IA. La rhétorique gouvernementale du « Make France an AI Powerhouse » (communication présidentielle du 11 février 2025) signe cette projection. Dans ce cadre énonciatif, l'IA frugale ne peut être qu'un complément vertueux, jamais un programme alternatif.

Un précédent historique : la sobriété énergétique des années 1970

L'asymétrie entre doctrine de sobriété et investissement massif dans une trajectoire technologique dominante n'est pas inédite. Le précédent le plus structurellement proche, parmi plusieurs candidats possibles (politique du Plan Calcul, programme Minitel, plan câble), est la trajectoire énergétique française post-1973.

Après le choc pétrolier d'octobre 1973, la France a constitué simultanément deux dispositifs. D'un côté, une politique de la maîtrise de l'énergie, avec la création de l'Agence pour les économies d'énergie en 1974, devenue ADEME en 1991, et une doctrine de la sobriété énergétique articulée à des campagnes publiques (« la chasse au gaspi », mesures de température dans les bâtiments publics, isolation thermique). De l'autre, le programme électronucléaire lancé par le plan Messmer en mars 1974, qui a engagé la construction de 58 réacteurs en moins de vingt ans.

La cohérence interne de cet appareil n'est pas celle d'une politique unique mais d'un imaginaire double, où la sobriété est un thème vertueux de mobilisation civique tandis que la décision structurante d'investissement se prend ailleurs, sur un horizon temporel et un ordre de grandeur radicalement différents. Le parallèle avec la séquence IA frugale / Sommet de Paris est saisissant non par les contenus (l'énergie et l'IA ne sont pas comparables techniquement), mais par la grammaire institutionnelle : une doctrine de sobriété d'application volontaire qui légitime l'action publique sans contraindre la trajectoire d'investissement dominante.

Le point n'est pas de juger ce parallèle pour le déprécier (la trajectoire électronucléaire française est un objet de débat légitime et nuancé), mais d'observer qu'il existe une grammaire récurrente de l'action publique française dans laquelle sobriété affichée et trajectoire massive coexistent sans s'invalider. C'est cette grammaire qu'éclaire le concept d'imaginaire sociotechnique.

Les angles morts mesurables

Trois angles morts précis méritent d'être documentés pour le praticien du SI public.

Le premier est métrologique. Anne-Laure Ligozat (LISN, Université Paris-Saclay) rappelle dans ses travaux que la mesure d'impact environnemental de l'IA reste relative et non absolue, et que les indicateurs disponibles sont concentrés sur l'empreinte carbone tandis que la consommation d'eau, l'artificialisation des sols et l'épuisement des métaux critiques sont mal évalués. Sasha Luccioni, Yacine Jernite et Emma Strubell, dans Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment? (preprint arXiv 2311.16863, novembre 2023), démontrent par mesures empiriques que les modèles génératifs multi-tâches sont significativement plus énergivores et carbonés à l'inférence que des modèles spécialisés à tâche unique. Cette littérature est solide mais son intégration dans la commande publique reste rare.

Le deuxième est l'effet rebond. Les auteurs de l'article The Conversation l'écrivent eux-mêmes : il faut veiller à ce que la sobriété ne donne pas lieu à un effet rebond sous forme d'usage encore plus massif d'IA pour des applications où elle n'est pas strictement nécessaire. Les chiffres de l'Agence internationale de l'énergie le confirment à l'échelle macro. La mise à jour Key Questions on Energy and AI publiée le 16 avril 2026 indique que la consommation électrique des data centers IA a bondi de 50 % en 2025, et que la projection à 2030 prévoit un triplement de la consommation des data centers IA, malgré des gains d'efficacité énergétique par requête « at a rate unprecedented in energy history » (formulation IEA). L'efficacité par requête ne suffit pas à compenser la croissance des usages.

Le troisième est définitionnel. Le terme « IA frugale » circule dans les communications institutionnelles avec une plasticité qui en affaiblit la portée prescriptive. Plusieurs experts du domaine, à l'instar d'Éric Boniface de Labelia Labs, contestent jusqu'à l'usage du qualificatif, lui préférant des indicateurs quantifiés de consommation énergétique et d'émissions de gaz à effet de serre, qui ouvrent à une discussion chiffrée et opposable. L'AFNOR Spec 2314 est précisément un effort de définition opérable, mais son caractère volontaire en limite l'effet structurant.

Note pour le praticien : ce que la commande publique peut faire

Le praticien du SI public confronté à un arbitrage entre solutions Albert API et alternatives spécialisées n'est pas démuni. Quatre leviers existent dans le cadre actuel.

Le premier consiste à inscrire l'AFNOR Spec 2314 comme exigence du cahier des charges, et non comme engagement RSE de fin de dossier. Les soumissionnaires doivent répondre au premier critère du référentiel (démonstration de la nécessité du recours à l'IA plutôt qu'à une alternative non-IA) sous forme documentaire opposable. Si ce critère devient une clause de revoyure annuelle avec mesure d'impact réel, la pratique change. S'il n'est qu'une déclaration de principe, elle reste inchangée.

Le deuxième consiste à documenter un comparatif énergétique sur cycle complet avant tout projet d'IA générative. Des outils ouverts existent (Green Algorithms, CodeCarbon, ML.ENERGY Benchmark) qui permettent de chiffrer un échantillon représentatif de requêtes métier, et de le comparer à une baseline non-IA et à une baseline IA spécialisée lorsque cette dernière existe. Le seuil de basculement opérationnel est simple : un projet d'IA générative dont l'inférence dépasse d'un ordre de grandeur la baseline non-IA sans gain métier quantifié doit être réinterrogé en COPIL.

Le troisième consiste à préserver une réversibilité architecturale. Albert API est compatible OpenAI : c'est un atout pour migrer entre fournisseurs, mais aussi pour expérimenter en parallèle des solutions sobres (modèles distillés, approches symboliques, RAG sur petits modèles dédiés, algorithmes évolutifs pour les tâches d'optimisation et de contrôle). Si l'architecture d'un projet rend impossible le remplacement du LLM par un modèle spécialisé, c'est un signal de verrouillage structurel.

Le quatrième relève de la gouvernance territoriale (ANCT, intercommunalités, ARS). L'appel DIAT a démontré qu'on peut financer douze démonstrateurs pour vingt millions d'euros. Tant qu'aucune enveloppe analogue n'existe pour les IA non-génératives (algorithmes évolutifs, modèles task-specific, méthodes symboliques) à l'échelle d'un appel à projets interministériel, la frugalité reste un thème, pas une politique structurante.

Conclusion : une hypothèse vérifiable

Le concept d'imaginaire sociotechnique de Jasanoff prédit que la doctrine de l'IA frugale, dans son cadre actuel d'application volontaire, ne réduira pas la trajectoire LLM-centrée de l'investissement public français. Il prédit qu'elle accompagnera cette trajectoire en la rendant moralement acceptable, sans la contraindre.

Cette prédiction est testable. L'hypothèse vérifiable que cet article soumet à la lecture est la suivante : à l'horizon du premier rapport d'exécution de la phase 2 de la Stratégie nationale pour l'IA, attendu courant 2027, moins de 5 % de l'enveloppe globale France 2030 IA aura été fléché vers des projets d'IA frugale au sens AFNOR Spec 2314 (premier critère inclus, c'est-à-dire incluant la démonstration de nécessité du recours à l'IA). Indicateurs observables par un lecteur extérieur : (a) montant ventilé par priorité dans le rapport d'exécution publié par le Secrétariat général pour l'investissement, (b) nombre de projets retenus ayant produit un comparatif IA / non-IA / IA spécialisée opposable, (c) existence ou non d'un appel à projets « alternatives sobres » distinct des LLM doté d'au moins 100 millions d'euros.

Si l'hypothèse se confirme, alors la frugalité aura été ce que l'imaginaire sociotechnique en fait : un thème vertueux compatible avec la trajectoire dominante. Si elle est infirmée, alors un déplacement aura eu lieu, et il faudra interroger les conditions de ce déplacement. Dans les deux cas, le test sera lisible publiquement.

Note méthodologique

L'article repose principalement sur le rapport d'information du Sénat n°342 (Gacquerre et Michau, 13 février 2025), le référentiel AFNOR Spec 2314 (juin 2024), l'article de Desnos, Dardaillon et Vacher (The Conversation France, 13 mai 2026), les communications officielles du Sommet pour l'action sur l'IA (Élysée, février 2025) et les rapports IEA Energy and AI (avril 2025) et Key Questions on Energy and AI (avril 2026). Trois choix éditoriaux significatifs ont été tranchés. Le concept central retenu est l'imaginaire sociotechnique de Jasanoff, plutôt que les trajectoires technologiques de Dosi ou les régimes sociotechniques de Geels, parce qu'il met l'accent sur la performance publique du futur désirable et non sur la matérialité des verrouillages, ce qui est plus opérant pour une décision en amont. Le parallèle historique principal retenu est la trajectoire énergétique française post-1973, plutôt que le Plan Calcul de 1966 (déjà mobilisé dans des articles antérieurs) ou le Minitel, parce qu'il porte la grammaire institutionnelle exacte « sobriété affichée plus trajectoire massive ». Les chiffres relatifs aux investissements privés annoncés au Sommet de Paris sont des engagements annoncés dont la matérialisation reste à documenter. L'investissement franco-émirati est dans une fourchette de 30 à 50 milliards d'euros selon le communiqué de l'Élysée du 6 février 2025, retenu ici dans cette fourchette plutôt que dans des valeurs ponctuelles parfois citées en presse.

Sources

Sources primaires institutionnelles

Rapports et publications académiques

Cadre théorique mobilisé

  • Sheila Jasanoff et Sang-Hyun Kim (dir.), Dreamscapes of Modernity. Sociotechnical Imaginaries and the Fabrication of Power, University of Chicago Press, 2015. Définition canonique de l'imaginaire sociotechnique, p. 4.
  • John Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press, 1975. Référence fondatrice des algorithmes évolutifs.
  • Giovanni Dosi, « Technological paradigms and technological trajectories », Research Policy, 11(3), 1982 (concept de trajectoires technologiques, mobilisé en appui secondaire).
  • Frank Geels, « Technological transitions as evolutionary reconfiguration processes: a multi-level perspective and a case-study », Research Policy, 31(8-9), 2002 (régimes sociotechniques, mobilisé en appui secondaire).

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