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  • Revue n° 886 Janvier 2026
  • Maîtriser l’espace informationnel à l’ère de l’IA

Maîtriser l’espace informationnel à l’ère de l’IA

Bruno Courtois, Louise Monjo, « Maîtriser l’espace informationnel à l’ère de l’IA  » Revue n° 886 Janvier 2026 - p. 45-51

À l’ère de l’IA, maîtriser l’espace informationnel est un impératif pour la France et l’Europe. Il y va de l’affirmation de nos valeurs démocratiques. Cela passe par le renforcement de notre tissu d’entreprises déjà performantes. Il faut également disposer de capacités d’actions dans le champ informationnel pour conforter notre volonté de stabilité dans un environnement contesté.

Mastering Information Space in the AI Era

In the AI era, mastery of information space is imperative for France and Europe. It is a matter of affirming our democratic values, and will require giving our high-performance business structure a further boost. We will also need to have capability for action in the informational field to support our objective for stability in a contested environment.

Le monde occidental, l’Europe et la France se nourrissent en permanence de flux de données et d’informations, transportés par des câbles sous-marins, stockés dans des data centers géants et orientés sur des dorsales internet pour fonctionner, acheter ou vendre, échanger au rythme rapide, parfois effréné, permis par le numérique. Dans ce cadre, l’espace informationnel désigne l’ensemble des flux de données, d’images et de récits qui structurent notre perception du monde. Au-delà de l’environnement médiatique, il s’agit d’un véritable champ de confrontation, où s’exercent communication, influence et compétition cognitive.

À l’ère de l’Intelligence artificielle (IA), ce champ connaît une révolution sans précédent – que nous appréhendons désormais depuis bientôt une dizaine d’années : volumes exponentiels de données, cycles d’amplification virale et apparition d’acteurs capables d’automatiser l’analyse et la diffusion à grande échelle (1). L’IA – en particulier l’IA générative et l’apprentissage automatique ou machine learning – constitue une rupture technologique et industrielle sans précédent. Elle démultiplie les capacités d’analyse par la détection automatisée de signaux faibles et les cartographies d’influence en temps réel ; de production de textes, images, sons et vidéos synthétiques d’un réalisme inédit ; et de diffusion au travers du micro ciblage algorithmique ou de bots (comptes automatisés). Ce saut repose sur un écosystème mondialisé mêlant plateformes géantes que représentent les GAFAM et les BATX (2), fournisseurs de modèles d’IA tels que OpenAI et start-up spécialisées, auquel s’adossent intégrateurs et infrastructures souveraines.

Cette transformation fait émerger ou croître de nombreux enjeux stratégiques : souveraineté numérique et dépendance aux plateformes étrangères (3), crédibilité de l’information, volume et accélération des cycles « attaque-réponse », risques éthiques et juridiques (4). Maîtriser l’espace informationnel implique désormais d’articuler innovation technologique, coopération public-privé et exigences de confiance. C’est dans cette perspective que le présent article propose de cartographier l’écosystème actuel et de se projeter sur les solutions et technologies à horizon cinq à dix ans pour développer un tissu industriel capable de se rendre compétitif dans le champ informationnel.

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Plan de l'article

L’écosystème actuel : acteurs industriels et solutions/technologies

Les start-up et PME spécialisées

Les centres de recherche et partenariats public-privé

Les solutions technologiques concrètes

Transformations et perspectives de l’espace informationnel à l’ère de l’IA

Scénarios à 5-10 ans : une dissuasion numérique renouvelée

Pistes d’action et recommandations

Conclusion

 
 

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