L’hypothèse selon laquelle les États-Unis détiennent une avance durable en matière de performances des modèles d’IA n’est pas bien étayée par les données, et ce n’est que l’une des conclusions inconfortables du rapport 2026 AI Index de l’Université de Stanford, publié cette semaine.
Le rapport, produit par l’Institut pour l’intelligence artificielle centrée sur l’humain de Stanford, est une évaluation annuelle de 423 pages de la situation de l’intelligence artificielle. Il couvre les résultats de la recherche, les performances des modèles, les flux d’investissement, l’opinion publique et l’IA responsable. Les principales conclusions sont frappantes.
Mais les informations les plus importantes se trouvent dans les sections que la plupart des couvertures ont ignorées, en particulier sur la sécurité de l’IA, où l’écart entre ce que les modèles peuvent faire et la rigueur avec laquelle ils sont évalués pour déterminer leurs dommages ne s’est pas réduit mais s’est élargi.
Cela dit, trois résultats méritent plus d’attention qu’ils n’en reçoivent.
L’écart de performance entre les modèles américain et chinois s’est effectivement comblé
L’idée selon laquelle les États-Unis mènent la Chine dans le développement de l’IA doit être mise à jour. Selon le rapport, les modèles américains et chinois ont échangé la position de performance la plus élevée à plusieurs reprises depuis début 2025. En février 2025, DeepSeek-R1 a brièvement égalé le meilleur modèle américain. En mars 2026, le modèle haut de gamme d’Anthropic n’était en tête que de 2,7 %.
Les États-Unis continuent de produire davantage de modèles d’IA de premier plan – 50 modèles en 2025, contre 30 en Chine – et conservent des brevets à plus fort impact. Mais la Chine est désormais leader en termes de volume de publications, de part de citations et de délivrance de brevets. La part de la Chine dans les 100 articles sur l’IA les plus cités est passée de 33 en 2021 à 41 en 2024. La Corée du Sud, notamment, est en tête du monde en termes de brevets sur l’IA par habitant.
L’implication pratique est que l’hypothèse d’une avance technologique durable des États-Unis en matière de performances des modèles d’IA n’est pas bien étayée par les données. L’écart qui existait il y a deux ans s’est réduit à une marge qui évolue à chaque sortie de modèle majeur.
Le rapport identifie une autre vulnérabilité structurelle. Les États-Unis hébergent 5 427 centres de données – soit plus de dix fois tout autre pays – mais une seule entreprise, TSMC, y fabrique presque toutes les principales puces d’IA. L’ensemble de la chaîne d’approvisionnement mondiale en matériel d’IA passe par une seule fonderie à Taïwan, bien qu’une expansion de TSMC aux États-Unis ait commencé ses opérations en 2025.
L’analyse comparative de la sécurité de l’IA ne suit pas le rythme, et les chiffres le montrent
Presque tous les développeurs de modèles frontières rapportent des résultats sur des critères de compétences. Il n’en va pas de même pour les références en matière d’IA responsable, et l’indice 2026 documente l’écart avec une certaine précision.
Le tableau de référence du rapport sur la sécurité et l’IA responsable montre que la plupart des entrées sont tout simplement vides. Seul Claude Opus 4.5 rapporte des résultats sur plus de deux des tests d’IA responsables suivis. Seul GPT-5.2 signale StrongREJECT. Parmi les critères mesurant l’équité, la sécurité et l’action humaine, la majorité des modèles frontaliers ne rapportent rien.
Cela ne signifie pas que Frontier Labs n’effectue aucun travail de sécurité interne. Le rapport reconnaît que des tests d’équipe rouge et d’alignement ont lieu, mais que « ces efforts sont rarement divulgués à l’aide d’un ensemble de références communes et comparables en externe ». L’effet est que la comparaison externe des dimensions de sécurité de l’IA est effectivement impossible pour la plupart des modèles.
Les incidents d’IA documentés sont passés à 362 en 2025, contre 233 en 2024, selon la base de données des incidents d’IA. 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 réponse en matière de gouvernance au niveau organisationnel a du mal à être à la hauteur. Selon une enquête menée par AI Index et McKinsey, la part des organisations jugeant « excellente » leur réponse aux incidents d’IA a chuté de 28 % en 2024 à 18 % en 2025. Celles déclarant de « bonnes » réponses ont également diminué, de 39 % à 24 %. Dans le même temps, la proportion de personnes ayant connu trois à cinq incidents est passée de 30 % à 50 %.
Le rapport identifie également un problème structurel dans l’amélioration responsable de l’IA elle-même : les gains dans une dimension ont tendance à réduire les performances dans une autre. L’amélioration de la sécurité peut dégrader la précision, ou l’amélioration de la confidentialité peut réduire l’équité, par exemple. Il n’existe pas de cadre établi pour gérer de tels compromis, et dans plusieurs domaines, notamment l’équité et l’explicabilité, les données standardisées nécessaires pour suivre les progrès au fil du temps n’existent pas encore.
L’anxiété du public augmente avec l’adoption et le fossé entre les experts et le public
À l’échelle mondiale, 59 % des personnes interrogées déclarent que les avantages de l’IA l’emportent sur ses inconvénients, contre 55 % en 2024. Dans le même temps, 52 % déclarent que les produits et services d’IA les rendent nerveux, soit une augmentation de deux points de pourcentage en un an. Les deux chiffres augmentent simultanément, ce qui reflète un public qui utilise davantage l’IA tout en devenant plus incertain quant à la direction qu’elle mène.
Le fossé entre les experts et le public quant aux effets 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 manière dont les gens effectuent leur travail, contre seulement 23 % du grand public, soit un écart de 50 points. Sur l’économie, l’écart est de 48 points (69% des experts sont positifs contre 21% du public). Concernant les soins médicaux, les experts sont nettement plus optimistes à 84%, contre 44% du public.
Ces lacunes sont importantes, car la confiance du public détermine les résultats réglementaires, et ces résultats déterminent la manière dont l’IA est déployée. Sur cette dimension, le rapport souligne quelque chose de frappant : les États-Unis ont signalé le niveau de confiance le plus faible dans leur propre gouvernement pour réglementer l’IA de manière responsable de tous les pays étudiés, à 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, on fait davantage confiance à l’UE qu’aux États-Unis ou à la Chine pour réglementer efficacement l’IA. Parmi les 25 pays interrogés dans l’enquête 2025 du Pew Research Center, une médiane de 53 % font confiance à l’UE pour réglementer l’IA, contre 37 % pour les États-Unis et 27 % pour la Chine.
Le rapport clôt son chapitre sur l’opinion publique en notant que les pays d’Asie du Sud-Est restent parmi les plus optimistes au monde à l’égard de l’IA. En Chine, en Malaisie, en Thaïlande, en Indonésie et à Singapour, plus de 80 % des personnes interrogées affirment que l’IA va profondément changer leur vie au cours des trois à cinq prochaines années. La Malaisie a enregistré la plus forte augmentation de ce point de vue entre 2024 et 2025.
