Diffusion de l'intelligence artificielle et dépendance numérique : fondements de l'intervention publique et enjeux de mesure

Les politiques publiques soutiennent massivement la production d’innovations, mais peu ou pas leur adoption. Ce contraste tient pour partie à l’état des connaissances : si les externalités associées à l’invention sont bien documentées, on sait beaucoup moins de choses sur celles qui accompagnent la diffusion des technologies une fois celles-ci inventées. La question devient pourtant centrale avec l’intelligence artificielle, technologie générique appelée à se diffuser dans l’ensemble de l’économie au cours des années à venir.

Ce Focus complète la Note du CAE n° 94 sur trois plans. Il revient d’abord sur les défaillances de marché susceptibles de conduire à une diffusion sous-optimale des technologies : externalités de connaissance, asymétries d’information, complémentarités et problèmes de coordination, concentration du marché des fournisseurs et imperfections des marchés du crédit. Il précise leur traduction dans le cas de l’IA générative et les instruments qui leur correspondent.

Il propose ensuite une revue critique des sources permettant de mesurer la diffusion de l’IA, en distinguant l’adoption par les entreprises, l’usage individuel à des fins professionnelles et l’usage individuel au sens large, et en explicitant les raisons ayant conduit à retenir, ou non, chacune d’elles dans la Note. Il examine enfin les estimations disponibles de la dépendance numérique de la France, dont il souligne la fragilité méthodologique, et les pistes qui permettraient d’en améliorer la mesure statistique.