Cloud d’infrastructure, l’IA et les néoclouds rebattent les cartes de la souveraineté - 2026

L’essor de l’IA transforme le cloud d’infrastructure en enjeu de souveraineté technologique. Derrière la localisation des données se joue désormais l’accès aux GPU, aux modèles et aux capacités de calcul, tandis que les néoclouds s’imposent face aux hyperscalers. Cette recomposition ouvre de nouveaux espaces aux acteurs européens, mais déplace aussi les dépendances. Pour les entreprises comme pour les fournisseurs cloud, la bataille se joue désormais sur l’ensemble de la chaîne technologique.

Chiffres clés

En France 11 Md€ La taille du marché français du cloud d’infrastructure selon Xerfi.

Plus de 20 Md€ Les revenus mondiaux des néoclouds en 2025 selon les estimations reprises dans l’étude Xerfi.

Près de 160 Md€ Le niveau que pourraient approcher les revenus mondiaux des néoclouds à l’horizon 2030.

Longtemps structuré autour du stockage, de l’hébergement et de la migration des systèmes informatiques, le cloud d’infrastructure devient désormais l’un des socles industriels de l’intelligence artificielle. Cette mutation intervient dans un marché déjà dominé par les hyperscalers américains, au premier rang desquels AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. En France, le marché du cloud d’infrastructure représente environ 11 Md€. La croissance reste forte, tirée par la migration des PME et ETI, la diffusion du multicloud, la hausse des prix et surtout l’explosion des besoins en calcul liés à l’IA.

La souveraineté du cloud ne se résume donc plus à la localisation des données ou à la conformité juridique. Elle interroge aussi le contrôle des infrastructures critiques, des capacités GPU, des modèles d’IA et des plateformes nécessaires à leur entraînement et à leur exécution. L’exemple récent d’Anthropic illustre ces enjeux. Le 12 juin 2026, l’administration américaine a imposé des restrictions d’accès à ses modèles Fable 5 et Mythos 5 au nom de la sécurité nationale. Les contrôles ont ensuite été levés le 30 juin, avec un rétablissement de l’accès à partir du 1er juillet selon des modalités différentes suivant les modèles. Les modèles d’IA les plus avancés apparaissent ainsi comme des actifs stratégiques susceptibles d’être soumis à des décisions souveraines américaines.

Les néoclouds s’imposent dans le cloud d’infrastructure dédié à l’IA

Cette politisation de l’accès aux modèles renvoie à une dépendance encore plus profonde aux infrastructures de calcul. Les modèles d’IA les plus avancés ne valent que par les capacités GPU nécessaires à leur entraînement et à leur exécution. Or ces capacités sont devenues rares. Les hyperscalers américains, pourtant dominants, ne parviennent plus toujours à déployer suffisamment vite les infrastructures nécessaires pour absorber la demande. C’est cette tension entre l’explosion des besoins en calcul et les contraintes de capacité de l’offre traditionnelle qui a ouvert un espace à une nouvelle génération de fournisseurs, les néoclouds.

CoreWeave, Lambda, Crusoe, Nebius, Nscale ou encore Evroc en Europe se spécialisent dans la fourniture de puissance de calcul dédiée à l’IA. Ils promettent des infrastructures optimisées, des délais de déploiement plus courts et des clusters massifs adaptés à l’entraînement des modèles. Leur croissance est spectaculaire : leurs revenus mondiaux dépasseraient déjà 20 Md€ en 2025 et pourraient approcher 160 Md€ en 2030, selon les estimations reprises dans l’étude Xerfi. Ils deviennent même indispensables aux Big Tech, comme l’illustre l’engagement de Microsoft auprès de plusieurs néoclouds pour sécuriser l’accès à des centaines de milliers de puces Nvidia.

Cette montée en puissance reste toutefois fragile. Le modèle des néoclouds repose sur des investissements colossaux, une forte dépendance à Nvidia, quelques grands clients et une course permanente à la capacité. Surtout, louer de la puissance GPU ne permet plus d’échapper aux logiques de contrôle stratégique. Aux États-Unis, le Remote Access Security Act vise précisément à étendre le contrôle des technologies sensibles à leur accès à distance via des services cloud.

Décryptage

Les 5 briques critiques de la souveraineté technologique

Localiser les données ne suffit plus si les briques technologiques indispensables restent contrôlées par des fournisseurs étrangers.

1 Data centers Localisation, énergie, foncier et contrôle physique des infrastructures.

2 GPU et processeurs Accès aux puces avancées et dépendance aux chaînes d’approvisionnement.

3 Logiciels d’orchestration Outils qui pilotent les ressources de calcul, les clusters et les workloads IA.

4 Modèles d’IA Disponibilité, conditions d’accès et décisions de contrôle sur les modèles avancés.

5 Services et applications Capacité des entreprises à déployer, exploiter et faire évoluer leurs usages.

La souveraineté du cloud se joue sur toute la chaîne technologique

L’émergence des néoclouds rebat aussi les termes du débat sur la souveraineté numérique. Jusqu’ici, celui-ci opposait principalement deux modèles. D’un côté, le cloud souverain, porté par des acteurs français ou européens indépendants comme OVHcloud, Outscale, Scaleway ou Cloud Temple. De l’autre, le cloud de confiance, qui combine les technologies d’hyperscalers avec une exploitation par des acteurs français dans un cadre conforme aux exigences de sécurité. Bleu, détenu par Capgemini et Orange, s’appuie sur les technologies Microsoft Azure, tandis que S3NS, filiale de Thales en partenariat avec Google Cloud, commercialise son offre PREMI3NS qualifiée SecNumCloud 3.2.

Cette seconde voie répond à une exigence de souveraineté juridique, mais elle ne supprime pas la dépendance technologique. L’utilisation massive de l’IA exacerbe même cette dépendance. Maîtriser l’emplacement des données ne suffit pas si la puissance de calcul, les processeurs, les logiciels d’orchestration, les modèles et les feuilles de route technologiques restent contrôlés ailleurs. La souveraineté cloud se déplace ainsi de la seule question de l’hébergement vers celle de la maîtrise de l’ensemble de la pile technologique.

C’est tout l’enjeu du paquet européen sur la souveraineté technologique présenté par la Commission européenne en juin 2026, qui vise à renforcer les capacités de l’Union dans les semi-conducteurs, l’IA, le cloud et l’open source. C’est aussi le sens des AI Factories européennes et du projet Mistral Compute, qui développe des capacités de calcul dédiées à l’IA en Essonne. Ces initiatives traduisent une même volonté : remonter dans la chaîne de valeur, des modèles vers l’infrastructure, afin de réduire les dépendances critiques sans renoncer aux performances nécessaires au déploiement de l’IA.

FAQ

Cloud d’infrastructure, néoclouds et souveraineté numérique

Les réponses aux principales questions des décideurs sur les infrastructures cloud, la puissance de calcul pour l’IA et les enjeux de souveraineté.

Qu’est-ce qu’un néocloud et en quoi diffère-t-il d’un hyperscaler ?

Un néocloud est un fournisseur spécialisé dans la puissance de calcul dédiée à l’intelligence artificielle, en particulier les infrastructures GPU. Contrairement aux hyperscalers généralistes comme AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud, ces acteurs concentrent leur offre sur les workloads IA, avec des clusters optimisés et des capacités déployées rapidement.

Pourquoi l’IA transforme-t-elle le marché du cloud d’infrastructure ?

L’entraînement et l’exécution des modèles d’IA nécessitent des volumes de calcul très supérieurs aux usages cloud traditionnels. Cette demande accroît les besoins en GPU, en data centers à haute densité, en énergie et en réseaux, tout en créant des tensions sur les capacités disponibles.

Quelle différence entre cloud souverain et cloud de confiance ?

Le cloud souverain repose sur des infrastructures et des technologies contrôlées par des acteurs français ou européens. Le cloud de confiance associe quant à lui des technologies d’hyperscalers à une exploitation encadrée par des acteurs français et des exigences de sécurité renforcées. Il réduit certains risques juridiques sans supprimer toutes les dépendances technologiques.

Pourquoi l’accès aux GPU devient-il un enjeu de souveraineté numérique ?

Les GPU avancés sont devenus une ressource critique pour entraîner et exploiter les modèles d’IA. Leur concentration chez quelques fournisseurs et leur exposition aux politiques de contrôle des exportations signifient qu’une entreprise peut localiser ses données en Europe tout en restant dépendante de technologies soumises à des décisions prises hors de l’Union européenne.

Quels risques les entreprises doivent-elles intégrer dans leur stratégie cloud et IA ?

Les décideurs doivent désormais regarder au-delà de l’hébergement des données. La disponibilité des GPU, la concentration des fournisseurs, la dépendance aux logiciels d’orchestration, l’accès aux modèles, les contraintes réglementaires et la réversibilité des architectures deviennent des critères centraux pour sécuriser une stratégie cloud et IA.