LAST CALL : Chapitre 9
LE PLAN MONGE : SOUVERAINETÉ RETROUVÉE
Après les économies, les recettes. Ce chapitre est le seul du livre qui parle de créer de la richesse plutôt que d’en contenir la dépense, et il repose sur un paradoxe assumé…
Après les économies, les recettes. Ce chapitre est le seul du livre qui parle de créer de la richesse plutôt que d’en contenir la dépense, et il repose sur un paradoxe assumé : ce qui fait la faiblesse française — un État hypertrophié, un travail qualifié saturé de procédures, une bureaucratie kafkaïenne — devient, face à l’intelligence artificielle, le plus grand gisement de productivité d’Europe. Les nations ne s’enrichissent durablement ni par la dette, ni par la subvention, ni par la redistribution : elles s’enrichissent par des sauts de productivité. La France a manqué les deux dernières vagues technologiques. L’auteur propose un plan industriel national sur dix ans, calibré sur le modèle du plan Messmer de 1974, et nommé d’après Gaspard Monge — quatrième d’une lignée de redressements après Marshall, Monnet et Messmer.
LA VAGUE QUE LA FRANCE PEUT ENCORE SAISIR L’histoire économique sert de grille de lecture. La machine à vapeur a refait l’Angleterre au XIXe siècle, l’électricité a redistribué…
LA VAGUE QUE LA FRANCE PEUT ENCORE SAISIR
L’histoire économique sert de grille de lecture. La machine à vapeur a refait l’Angleterre au XIXe siècle, l’électricité a redistribué les puissances entre 1880 et 1930, l’informatique puis Internet ont organisé la domination américaine. À chaque fois, une rupture technologique a redessiné la carte du monde : les pays qui l’ont saisie tôt ont dominé les générations suivantes, ceux qui l’ont ratée en ont payé le prix sur deux ou trois.
La France a manqué les deux dernières. Au tournant des années 1980, quand la micro-informatique faisait ses premières fortunes californiennes, elle lançait le Minitel — réponse technique élégante, impasse industrielle. Au tournant des années 2000, elle a tenté de défendre ses positions plutôt que d’en conquérir de nouvelles. Le résultat est connu : croissance atone, productivité bloquée, déclassement industriel, dette publique.
Une nouvelle vague monte, et l’auteur la juge plus puissante qu’aucune depuis l’électricité. L’intelligence artificielle ne touche plus seulement le travail manuel ou répétitif : elle attaque le cœur du travail qualifié — l’administration, le juridique, la santé, l’éducation, l’ingénierie, la conformité, la gestion documentaire. Les projections académiques convergent sur l’ordre de grandeur sinon sur le rythme : Goldman Sachs anticipe un point et demi de productivité horaire par an sur dix ans aux États-Unis, Daron Acemoglu, prix Nobel 2024, est plus prudent à un demi-point. Les hypothèses divergent sur la vitesse, pas sur la direction. À ces ordres de grandeur, ce sont quinze à trente points de PIB additionnels que le tsunami peut produire sur dix ans dans les économies qui l’auront saisi.
Vient alors le renversement qui donne son intérêt au chapitre. Les économies qui en tireront le plus ne sont pas celles qui ont déjà optimisé leurs processus : ce sont celles qui ont encore le plus à rationaliser — administration lourde, travail intellectuel codifié, procédures empilées, doublons nombreux. Le pays des formulaires deviendra celui qui s’en passe ; le pays du millefeuille, celui qui l’automatise. Ce pays, c’est la France. Pour la première fois depuis longtemps, sa singularité cesse d’être un handicap pour devenir un gisement. Elle a plus à gagner que les Américains, qui ont déjà optimisé leur travail qualifié ; mieux que les Allemands, dont la force est dans l’industrie manufacturière où l’IA produira moins ; plus vite que les Britanniques, qui ont privatisé leur État.
L’objection est immédiate et l’auteur la traite : l’Estonie, le Danemark et la Finlande semblent prouver l’inverse, ayant d’abord fait la réforme administrative que la France n’a jamais faite. Précisément, répond-il. Quand l’Estonie a posé ses fondations en 2001, l’interopérabilité exigeait un consensus préalable sur les normes et la gouvernance ; sortant du communisme, elle partait d’une page blanche. La France, partie d’un demi-siècle d’empilements incompatibles, devait soit réécrire des centaines de systèmes — ce qu’elle a tenté sans succès depuis vingt ans — soit accepter le retard. La rupture des grands modèles supprime ce prérequis : les arrivants tardifs peuvent sauter une génération technologique en plaçant l’IA sur les fichiers tels qu’ils sont. L’IA agit sur la couche d’exécution sans toucher d’abord à la couche institutionnelle — une CAF qui instruit un dossier en trois minutes au lieu de trois semaines n’a fusionné avec personne. La guerre n’est pas évitée, elle est différée : elle arrive après les économies réalisées, non avant. Et cela change le rapport de forces, car le mandataire ne négocie plus avec celui qui produit le service, mais avec ce qui en certifie l’inutilité.
L’histoire économique sert de grille de lecture. La machine à vapeur a refait l’Angleterre au XIXe siècle, l’électricité a redistribué les puissances entre 1880 et 1930, l’informatique puis Internet ont organisé la domination américaine. À chaque fois, une rupture technologique a redessiné la carte du monde : les pays qui l’ont saisie tôt ont dominé les générations suivantes, ceux qui l’ont ratée en ont payé le prix sur deux ou trois.
La France a manqué les deux dernières. Au tournant des années 1980, quand la micro-informatique faisait ses premières fortunes californiennes, elle lançait le Minitel — réponse technique élégante, impasse industrielle. Au tournant des années 2000, elle a tenté de défendre ses positions plutôt que d’en conquérir de nouvelles. Le résultat est connu : croissance atone, productivité bloquée, déclassement industriel, dette publique.
Une nouvelle vague monte, et l’auteur la juge plus puissante qu’aucune depuis l’électricité. L’intelligence artificielle ne touche plus seulement le travail manuel ou répétitif : elle attaque le cœur du travail qualifié — l’administration, le juridique, la santé, l’éducation, l’ingénierie, la conformité, la gestion documentaire. Les projections académiques convergent sur l’ordre de grandeur sinon sur le rythme : Goldman Sachs anticipe un point et demi de productivité horaire par an sur dix ans aux États-Unis, Daron Acemoglu, prix Nobel 2024, est plus prudent à un demi-point. Les hypothèses divergent sur la vitesse, pas sur la direction. À ces ordres de grandeur, ce sont quinze à trente points de PIB additionnels que le tsunami peut produire sur dix ans dans les économies qui l’auront saisi.
Vient alors le renversement qui donne son intérêt au chapitre. Les économies qui en tireront le plus ne sont pas celles qui ont déjà optimisé leurs processus : ce sont celles qui ont encore le plus à rationaliser — administration lourde, travail intellectuel codifié, procédures empilées, doublons nombreux. Le pays des formulaires deviendra celui qui s’en passe ; le pays du millefeuille, celui qui l’automatise. Ce pays, c’est la France. Pour la première fois depuis longtemps, sa singularité cesse d’être un handicap pour devenir un gisement. Elle a plus à gagner que les Américains, qui ont déjà optimisé leur travail qualifié ; mieux que les Allemands, dont la force est dans l’industrie manufacturière où l’IA produira moins ; plus vite que les Britanniques, qui ont privatisé leur État.
L’objection est immédiate et l’auteur la traite : l’Estonie, le Danemark et la Finlande semblent prouver l’inverse, ayant d’abord fait la réforme administrative que la France n’a jamais faite. Précisément, répond-il. Quand l’Estonie a posé ses fondations en 2001, l’interopérabilité exigeait un consensus préalable sur les normes et la gouvernance ; sortant du communisme, elle partait d’une page blanche. La France, partie d’un demi-siècle d’empilements incompatibles, devait soit réécrire des centaines de systèmes — ce qu’elle a tenté sans succès depuis vingt ans — soit accepter le retard. La rupture des grands modèles supprime ce prérequis : les arrivants tardifs peuvent sauter une génération technologique en plaçant l’IA sur les fichiers tels qu’ils sont. L’IA agit sur la couche d’exécution sans toucher d’abord à la couche institutionnelle — une CAF qui instruit un dossier en trois minutes au lieu de trois semaines n’a fusionné avec personne. La guerre n’est pas évitée, elle est différée : elle arrive après les économies réalisées, non avant. Et cela change le rapport de forces, car le mandataire ne négocie plus avec celui qui produit le service, mais avec ce qui en certifie l’inutilité.
POURQUOI L’EUROPE A ÉCHOUÉ Le chapitre s’appuie sur une audition passée presque inaperçue : celle d’Arthur Mensch, fondateur de Mistral AI, entendu sous serment le 12 mai 2026…
POURQUOI L’EUROPE A ÉCHOUÉ
Le chapitre s’appuie sur une audition passée presque inaperçue : celle d’Arthur Mensch, fondateur de Mistral AI, entendu sous serment le 12 mai 2026 par la commission d’enquête de l’Assemblée nationale sur les dépendances structurelles dans le numérique. L’auteur estime qu’elle aurait dû ouvrir un débat national.
Mensch y dresse un constat sans détour : l’Europe n’a pas beaucoup d’atouts, avec une réglementation plus lourde et un marché plus fragmenté. Il ajoute qu’il ne peut y avoir de marché unifié sans une forme de fiscalité unifiée — un patron de licorne européenne disant ce qu’aucun commissaire n’oserait écrire, à savoir que Maastricht a fait l’euro sans faire l’Europe, le marché sans le souverain, la monnaie sans la fiscalité. Le verrou de 1992 est ainsi la contrainte quotidienne du seul concurrent européen des géants américains.
Il évoque aussi les neuf gigawatts disponibles en France, l’équivalent de la consommation de neuf millions de personnes, aujourd’hui raflés par des acteurs américains qui transforment l’électricité européenne en jetons sur des centres de données européens. Mistral n’a pas les moyens de résister sans visibilité de marché : la commande publique doit, selon lui, ruisseler sur toute la chaîne — un client crédible et sanctuarisé qui captive la demande. C’est à la lettre la logique du plan Messmer de 1974 pour le nucléaire. Sans elle, l’avantage nucléaire se dissipe au profit de ceux qui ont compris avant nous ce qu’on pouvait en tirer. Mensch conclut en appelant à cesser de penser la souveraineté comme un isolationnisme pour la penser comme un levier — et en désignant la dérive européenne comme désormais internalisée, mentale : aucune directive bruxelloise ne la desserrera.
L’auteur prolonge par les chiffres du décrochage. En 2025, les États-Unis ont capté 89 % du capital-risque mondial investi dans l’IA, l’Europe 5 %. Les quatre géants américains ont investi à eux seuls seize fois plus dans leurs infrastructures que l’ensemble du plan européen InvestAI. Selon Stanford, les États-Unis produisent plus de la moitié des modèles d’IA significatifs.
Le procès de la méthode réglementaire est frontal. Le RGPD de 2018 a fait disparaître plus d’une entreprise numérique européenne sur dix en deux ans : l’Europe a protégé les données de ses citoyens en éliminant ses propres entreprises du marché. L’AI Act répète la même erreur à plus grande échelle, et Mensch lui-même a averti que le texte risquait de faire de Mistral un acteur de seconde zone sur son propre continent. Réguler les usages à haut risque est légitime ; réguler les modèles de fondation à la source revient à demander à un fabricant d’acier d’être responsable de ce que les artisans en feront. Aucune autre vague technologique n’a été régulée ainsi. Les Américains font, l’Europe régule — et l’on ne régule pas un tsunami.
C’est, écrit l’auteur, un point d’inflexion idéologique. Pendant trente ans, la France a regardé la technologie comme un risque à encadrer, et cette posture défensive a un coût : on régule à la place de créer, on protège à la place de construire, on encadre à la place d’investir. Le résultat est lisible — aucun grand champion technologique européen n’a émergé depuis SAP en 1972. Pour saisir la vague, il faut renverser la posture et porter à Bruxelles, avec l’Italie, les Pays-Bas et les pays nordiques, une révision profonde de l’AI Act. C’est peut-être le combat européen le plus urgent du mandat.
Le chapitre s’appuie sur une audition passée presque inaperçue : celle d’Arthur Mensch, fondateur de Mistral AI, entendu sous serment le 12 mai 2026 par la commission d’enquête de l’Assemblée nationale sur les dépendances structurelles dans le numérique. L’auteur estime qu’elle aurait dû ouvrir un débat national.
Mensch y dresse un constat sans détour : l’Europe n’a pas beaucoup d’atouts, avec une réglementation plus lourde et un marché plus fragmenté. Il ajoute qu’il ne peut y avoir de marché unifié sans une forme de fiscalité unifiée — un patron de licorne européenne disant ce qu’aucun commissaire n’oserait écrire, à savoir que Maastricht a fait l’euro sans faire l’Europe, le marché sans le souverain, la monnaie sans la fiscalité. Le verrou de 1992 est ainsi la contrainte quotidienne du seul concurrent européen des géants américains.
Il évoque aussi les neuf gigawatts disponibles en France, l’équivalent de la consommation de neuf millions de personnes, aujourd’hui raflés par des acteurs américains qui transforment l’électricité européenne en jetons sur des centres de données européens. Mistral n’a pas les moyens de résister sans visibilité de marché : la commande publique doit, selon lui, ruisseler sur toute la chaîne — un client crédible et sanctuarisé qui captive la demande. C’est à la lettre la logique du plan Messmer de 1974 pour le nucléaire. Sans elle, l’avantage nucléaire se dissipe au profit de ceux qui ont compris avant nous ce qu’on pouvait en tirer. Mensch conclut en appelant à cesser de penser la souveraineté comme un isolationnisme pour la penser comme un levier — et en désignant la dérive européenne comme désormais internalisée, mentale : aucune directive bruxelloise ne la desserrera.
L’auteur prolonge par les chiffres du décrochage. En 2025, les États-Unis ont capté 89 % du capital-risque mondial investi dans l’IA, l’Europe 5 %. Les quatre géants américains ont investi à eux seuls seize fois plus dans leurs infrastructures que l’ensemble du plan européen InvestAI. Selon Stanford, les États-Unis produisent plus de la moitié des modèles d’IA significatifs.
Le procès de la méthode réglementaire est frontal. Le RGPD de 2018 a fait disparaître plus d’une entreprise numérique européenne sur dix en deux ans : l’Europe a protégé les données de ses citoyens en éliminant ses propres entreprises du marché. L’AI Act répète la même erreur à plus grande échelle, et Mensch lui-même a averti que le texte risquait de faire de Mistral un acteur de seconde zone sur son propre continent. Réguler les usages à haut risque est légitime ; réguler les modèles de fondation à la source revient à demander à un fabricant d’acier d’être responsable de ce que les artisans en feront. Aucune autre vague technologique n’a été régulée ainsi. Les Américains font, l’Europe régule — et l’on ne régule pas un tsunami.
C’est, écrit l’auteur, un point d’inflexion idéologique. Pendant trente ans, la France a regardé la technologie comme un risque à encadrer, et cette posture défensive a un coût : on régule à la place de créer, on protège à la place de construire, on encadre à la place d’investir. Le résultat est lisible — aucun grand champion technologique européen n’a émergé depuis SAP en 1972. Pour saisir la vague, il faut renverser la posture et porter à Bruxelles, avec l’Italie, les Pays-Bas et les pays nordiques, une révision profonde de l’AI Act. C’est peut-être le combat européen le plus urgent du mandat.
PLAN CALCUL CONTRE PLAN MESSMER Avant de proposer, l’auteur remonte aux deux précédents français — l’un réussi, l’autre non — pour en extraire une méthode…
PLAN CALCUL CONTRE PLAN MESSMER
Avant de proposer, l’auteur remonte aux deux précédents français — l’un réussi, l’autre non — pour en extraire une méthode.
Le dernier grand programme stratégique engagé par la France s’appelle le plan Messmer, décidé en Conseil des ministres le 6 mars 1974. Le premier choc pétrolier venait de quadrupler le prix du baril dans un pays dépendant de l’étranger pour les trois quarts de son énergie. En quinze ans, la France met en service cinquante-six des cinquante-huit réacteurs commandés. Aucun autre pays n’a jamais réalisé un déploiement nucléaire civil de cette ampleur. Une coïncidence frappe l’auteur : 1974 est aussi la dernière année où le budget de l’État a été voté et exécuté à l’équilibre. La même année où la France prend sa dernière grande décision d’État stratège, elle bascule dans le déficit permanent — pour cinquante-deux ans sans discontinuer.
Huit ans plus tôt, un autre grand plan technologique avait échoué. Le Plan Calcul, lancé par de Gaulle en juillet 1966, devait donner à la France une industrie informatique souveraine ; c’était une affaire d’État, les Américains venant de bloquer la vente d’un calculateur Bull au programme nucléaire militaire français. La leçon semblait claire : sans ordinateurs nationaux, pas de souveraineté. Quinze ans plus tard, le plan avait coûté l’équivalent de 5 milliards d’euros actuels sans produire aucun champion durable. Bull a été démantelé, la CII fusionnée avec Honeywell, puis revendue, sauvée, revendue encore. La France n’a eu ni son IBM, ni même son Olivetti.
Trois différences expliquent l’écart, et elles forment le cahier des charges du plan Monge. La première est la confusion des rôles : le Plan Calcul mélangeait stratège, opérateur industriel et client. Messmer sépare la doctrine politique — l’énergie nucléaire civile —, l’opérateur industriel sous contrôle public — Framatome — et le client unique et crédible — EDF. Trois acteurs, trois responsabilités, une chaîne lisible.
La deuxième est le choix de la couche où réside la valeur. En 1966, la valeur informatique était dans le matériel ; en 1980, elle est déjà dans le logiciel. Le Plan Calcul a continué à subventionner des machines pendant que Microsoft et Oracle prenaient les commandes. Messmer, à l’inverse, pariait sur une technologie stable et sur une demande captive et massive dans le temps long.
La troisième est la continuité. Le Plan Calcul a survécu à plusieurs gouvernements mais sans cohérence, chaque alternance réorientant, fusionnant, restructurant. Messmer a tenu quinze ans sans dévier, sous trois Premiers ministres et deux présidents. La continuité, écrit l’auteur, n’est pas une chance : c’est une condition.
Le nom du plan condense cette généalogie. Gaspard Monge, mathématicien du tournant révolutionnaire, cofonde Polytechnique en 1794 et invente la géométrie descriptive : la représentation rigoureuse d’un objet complexe à partir de plusieurs projections coordonnées, sans en perdre la structure. C’est exactement ce que le plan veut faire — projeter chaque domaine de l’État dans un modèle spécialisé qui en restitue fidèlement la matière. Et par son initiale, Monge s’inscrit dans une lignée : Marshall, Monnet, Messmer. Un M pour sursaut. Là où Macron avait promis la startup nation — un pays qui ferait éclore des entreprises numériques dans un environnement qui, lui, ne bougerait pas —, la France a besoin de l’inverse : la Nation Start-up, un pays qui redémarre.
Avant de proposer, l’auteur remonte aux deux précédents français — l’un réussi, l’autre non — pour en extraire une méthode.
Le dernier grand programme stratégique engagé par la France s’appelle le plan Messmer, décidé en Conseil des ministres le 6 mars 1974. Le premier choc pétrolier venait de quadrupler le prix du baril dans un pays dépendant de l’étranger pour les trois quarts de son énergie. En quinze ans, la France met en service cinquante-six des cinquante-huit réacteurs commandés. Aucun autre pays n’a jamais réalisé un déploiement nucléaire civil de cette ampleur. Une coïncidence frappe l’auteur : 1974 est aussi la dernière année où le budget de l’État a été voté et exécuté à l’équilibre. La même année où la France prend sa dernière grande décision d’État stratège, elle bascule dans le déficit permanent — pour cinquante-deux ans sans discontinuer.
Huit ans plus tôt, un autre grand plan technologique avait échoué. Le Plan Calcul, lancé par de Gaulle en juillet 1966, devait donner à la France une industrie informatique souveraine ; c’était une affaire d’État, les Américains venant de bloquer la vente d’un calculateur Bull au programme nucléaire militaire français. La leçon semblait claire : sans ordinateurs nationaux, pas de souveraineté. Quinze ans plus tard, le plan avait coûté l’équivalent de 5 milliards d’euros actuels sans produire aucun champion durable. Bull a été démantelé, la CII fusionnée avec Honeywell, puis revendue, sauvée, revendue encore. La France n’a eu ni son IBM, ni même son Olivetti.
Trois différences expliquent l’écart, et elles forment le cahier des charges du plan Monge. La première est la confusion des rôles : le Plan Calcul mélangeait stratège, opérateur industriel et client. Messmer sépare la doctrine politique — l’énergie nucléaire civile —, l’opérateur industriel sous contrôle public — Framatome — et le client unique et crédible — EDF. Trois acteurs, trois responsabilités, une chaîne lisible.
La deuxième est le choix de la couche où réside la valeur. En 1966, la valeur informatique était dans le matériel ; en 1980, elle est déjà dans le logiciel. Le Plan Calcul a continué à subventionner des machines pendant que Microsoft et Oracle prenaient les commandes. Messmer, à l’inverse, pariait sur une technologie stable et sur une demande captive et massive dans le temps long.
La troisième est la continuité. Le Plan Calcul a survécu à plusieurs gouvernements mais sans cohérence, chaque alternance réorientant, fusionnant, restructurant. Messmer a tenu quinze ans sans dévier, sous trois Premiers ministres et deux présidents. La continuité, écrit l’auteur, n’est pas une chance : c’est une condition.
Le nom du plan condense cette généalogie. Gaspard Monge, mathématicien du tournant révolutionnaire, cofonde Polytechnique en 1794 et invente la géométrie descriptive : la représentation rigoureuse d’un objet complexe à partir de plusieurs projections coordonnées, sans en perdre la structure. C’est exactement ce que le plan veut faire — projeter chaque domaine de l’État dans un modèle spécialisé qui en restitue fidèlement la matière. Et par son initiale, Monge s’inscrit dans une lignée : Marshall, Monnet, Messmer. Un M pour sursaut. Là où Macron avait promis la startup nation — un pays qui ferait éclore des entreprises numériques dans un environnement qui, lui, ne bougerait pas —, la France a besoin de l’inverse : la Nation Start-up, un pays qui redémarre.
CE QUE MONGE CHANGE, TROIS SCÈNES Le chapitre reprend alors les trois cas du chapitre précédent et les rejoue après déploiement. La démonstration est délibérément modeste…
CE QUE MONGE CHANGE, TROIS SCÈNES
Le chapitre reprend alors les trois cas du chapitre précédent et les rejoue après déploiement. La démonstration est délibérément modeste : à chaque fois, l’auteur énumère ce que Monge n’a pas changé.
La femme de 84 ans tombe chez elle, les pompiers l’emmènent aux urgences. À son arrivée, un assistant de triage croise automatiquement son dossier médical partagé, ses ordonnances, ses antécédents. Le système identifie un profil à risque et l’oriente vers une filière dédiée aux personnes âgées, déployée dans la majorité des centres hospitaliers depuis 2030. L’attente dure deux heures au lieu de onze. L’imagerie produit ses résultats en quelques minutes, traités par des algorithmes validés par la Haute Autorité de santé et confirmés par un radiologue qui traite trois fois plus d’examens à qualité égale. L’urgentiste consacre son temps à l’examen clinique, non plus à compiler des informations dispersées. À la sortie, un coordonnateur de parcours vérifie en temps réel la disponibilité d’une place en soins de suite. Monge n’a changé ni le nombre de lits, ni les effectifs infirmiers, ni la liberté d’installation des libéraux : Monge a libéré du temps.
La mère seule avec deux enfants perd son emploi. Sur un portail public unifié, elle saisit sa situation une fois. Le système croise ses données fiscales, sociales et professionnelles et l’informe en quelques minutes des droits auxquels elle peut prétendre — revenu de solidarité active, aide au logement, prime d’activité, soutien à la garde d’enfants. Les dossiers simples sont instruits automatiquement, les cas complexes transmis à un agent humain, et le premier versement intervient dans les jours suivants. Le système alerte la commune sur la place en crèche, France Travail sur le profil d’emploi à reconstruire, la maison départementale si un trouble de l’enfant est signalé : chaque structure conserve sa décision, mais aucune n’opère plus à l’aveugle. Au bout de deux ans, un tableau de bord de trajectoire répond enfin à la question qui n’avait jamais trouvé de réponse — cette personne est-elle sortie durablement de la précarité ? Monge n’a changé ni le nombre de places en crèche, ni la pénurie de logements abordables, ni la qualité de l’accompagnement humain : Monge a remis le système à la mesure du citoyen, plutôt que l’inverse.
La PME industrielle décide de rapatrier une production délocalisée. Le dirigeant dépose son dossier sur un guichet entreprise unifié : une saisie, une liasse documentaire, un identifiant unique pour les huit dispositifs auxquels le projet est éligible. Bercy, la région, Bpifrance, l’ADEME, les URSSAF, la préfecture et l’intercommunalité reçoivent simultanément l’instruction, chacun dans son périmètre, sur un standard de données partagé. Un système d’évaluation croisée signale les incohérences et propose un ajustement avant arbitrage. Dix ans plus tard, le système agrège automatiquement le coût public total mobilisé et le rapporte aux résultats effectifs : emplois maintenus, valeur ajoutée produite, contribution fiscale. Pour la première fois, l’État sait ce qu’il a financé et ce qu’il devrait reconduire ou éteindre. Monge n’a changé ni la pertinence intrinsèque de chaque dispositif, ni le coût de l’énergie, ni la rigidité réglementaire : Monge a posé l’instrument d’évaluation qui rend l’arbitrage possible.
Le chapitre reprend alors les trois cas du chapitre précédent et les rejoue après déploiement. La démonstration est délibérément modeste : à chaque fois, l’auteur énumère ce que Monge n’a pas changé.
La femme de 84 ans tombe chez elle, les pompiers l’emmènent aux urgences. À son arrivée, un assistant de triage croise automatiquement son dossier médical partagé, ses ordonnances, ses antécédents. Le système identifie un profil à risque et l’oriente vers une filière dédiée aux personnes âgées, déployée dans la majorité des centres hospitaliers depuis 2030. L’attente dure deux heures au lieu de onze. L’imagerie produit ses résultats en quelques minutes, traités par des algorithmes validés par la Haute Autorité de santé et confirmés par un radiologue qui traite trois fois plus d’examens à qualité égale. L’urgentiste consacre son temps à l’examen clinique, non plus à compiler des informations dispersées. À la sortie, un coordonnateur de parcours vérifie en temps réel la disponibilité d’une place en soins de suite. Monge n’a changé ni le nombre de lits, ni les effectifs infirmiers, ni la liberté d’installation des libéraux : Monge a libéré du temps.
La mère seule avec deux enfants perd son emploi. Sur un portail public unifié, elle saisit sa situation une fois. Le système croise ses données fiscales, sociales et professionnelles et l’informe en quelques minutes des droits auxquels elle peut prétendre — revenu de solidarité active, aide au logement, prime d’activité, soutien à la garde d’enfants. Les dossiers simples sont instruits automatiquement, les cas complexes transmis à un agent humain, et le premier versement intervient dans les jours suivants. Le système alerte la commune sur la place en crèche, France Travail sur le profil d’emploi à reconstruire, la maison départementale si un trouble de l’enfant est signalé : chaque structure conserve sa décision, mais aucune n’opère plus à l’aveugle. Au bout de deux ans, un tableau de bord de trajectoire répond enfin à la question qui n’avait jamais trouvé de réponse — cette personne est-elle sortie durablement de la précarité ? Monge n’a changé ni le nombre de places en crèche, ni la pénurie de logements abordables, ni la qualité de l’accompagnement humain : Monge a remis le système à la mesure du citoyen, plutôt que l’inverse.
La PME industrielle décide de rapatrier une production délocalisée. Le dirigeant dépose son dossier sur un guichet entreprise unifié : une saisie, une liasse documentaire, un identifiant unique pour les huit dispositifs auxquels le projet est éligible. Bercy, la région, Bpifrance, l’ADEME, les URSSAF, la préfecture et l’intercommunalité reçoivent simultanément l’instruction, chacun dans son périmètre, sur un standard de données partagé. Un système d’évaluation croisée signale les incohérences et propose un ajustement avant arbitrage. Dix ans plus tard, le système agrège automatiquement le coût public total mobilisé et le rapporte aux résultats effectifs : emplois maintenus, valeur ajoutée produite, contribution fiscale. Pour la première fois, l’État sait ce qu’il a financé et ce qu’il devrait reconduire ou éteindre. Monge n’a changé ni la pertinence intrinsèque de chaque dispositif, ni le coût de l’énergie, ni la rigidité réglementaire : Monge a posé l’instrument d’évaluation qui rend l’arbitrage possible.
L’ARSENAL PLUTÔT QUE L’ORACLE Le plan se déploie sur trois couches, chacune obéissant à une logique différente. L’infrastructure — datacenters souverains…
L’ARSENAL PLUTÔT QUE L’ORACLE
Le plan se déploie sur trois couches, chacune obéissant à une logique différente. L’infrastructure — datacenters souverains, capacité de calcul nationale, réseau électrique dédié, modèles de fondation européens — relève d’une logique Messmer : bien capitalistique lourd, temps long, technologie stable, État client crédible. C’est là que le nucléaire devient l’atout qu’aucun voisin ne possède. La couche facilitateur, dans le privé, relève d’une logique inverse : conditions-cadres compétitives, fiscalité du capital technologique alignée sur les standards mondiaux, formation massive. L’État ne sait pas piloter la productivité d’un cabinet d’avocats ou d’une PME logistique, mais il sait créer les conditions dans lesquelles ces acteurs absorbent la vague mieux que leurs concurrents européens : il y est libérateur, pas opérateur. La couche opérateur, dans le public, relève enfin de la commande publique qui ruisselle — fiscalité, justice, éducation, défense, et au premier chef la santé et la solidarité. Quand l’État devient le démonstrateur de son propre plan, la démonstration ruisselle.
Vient ensuite le choix d’architecture technique, que l’auteur juge décisif et que la course indifférenciée aux modèles universels rend invisible. Les grands modèles probabilistes savent parler avant de savoir : quand l’information manque, ils comblent les vides par des formulations plausibles. Cette propriété — l’hallucination — découle de leur fonctionnement même, puisqu’ils cherchent le mot le plus vraisemblable et non le plus vrai. Aucune amélioration ne la supprimera complètement. Pour l’État, la conséquence est nette : un assistant qui invente une jurisprudence dans une décision de justice, une posologie dans un dossier médical ou un fondement légal dans une notification d’allocation introduit un risque systémique pire que celui qu’il prétend résoudre.
L’architecture qui répond à cette contrainte est connue : restreindre le périmètre, certifier les sources, rendre chaque affirmation traçable. Les modèles spécialisés, branchés sur des corpus délimités et hiérarchisés, transforment l’oracle supposé omniscient en accélérateur documentaire vérifiable. Le malentendu doit donc être levé d’emblée : le plan Monge ne consiste pas à acheter 750 000 licences d’un assistant conversationnel américain pour les distribuer sur les postes des trois fonctions publiques — cela relèverait au mieux d’une modernisation bureautique, au rendement stratégique nul.
Ce qu’il faut construire est d’une autre nature : des modèles spécialisés fermés, entraînés sur des corpus français et européens hiérarchisés, déployés selon trois axes. Le thème, avec un modèle dédié par grand domaine — droit administratif, santé, fiscalité, solidarité, défense, éducation — branché sur ses textes officiels et ses référentiels métier. Le territoire, avec un noyau national pour les corpus souverains, une articulation européenne pour les normes partagées, une ouverture internationale contrôlée. La fonction, avec des modèles ouverts pour la recherche et l’écosystème industriel, fermés pour les usages critiques. S’y ajoute tout ce qui rend l’usage opérationnel : interfaces conçues avec les administrations utilisatrices, journalisation des requêtes et des réponses, traçabilité de chaque source citée, supervision humaine des cas litigieux, indicateurs de performance mesurés et publiés.
Le plan se déploie sur trois couches, chacune obéissant à une logique différente. L’infrastructure — datacenters souverains, capacité de calcul nationale, réseau électrique dédié, modèles de fondation européens — relève d’une logique Messmer : bien capitalistique lourd, temps long, technologie stable, État client crédible. C’est là que le nucléaire devient l’atout qu’aucun voisin ne possède. La couche facilitateur, dans le privé, relève d’une logique inverse : conditions-cadres compétitives, fiscalité du capital technologique alignée sur les standards mondiaux, formation massive. L’État ne sait pas piloter la productivité d’un cabinet d’avocats ou d’une PME logistique, mais il sait créer les conditions dans lesquelles ces acteurs absorbent la vague mieux que leurs concurrents européens : il y est libérateur, pas opérateur. La couche opérateur, dans le public, relève enfin de la commande publique qui ruisselle — fiscalité, justice, éducation, défense, et au premier chef la santé et la solidarité. Quand l’État devient le démonstrateur de son propre plan, la démonstration ruisselle.
Vient ensuite le choix d’architecture technique, que l’auteur juge décisif et que la course indifférenciée aux modèles universels rend invisible. Les grands modèles probabilistes savent parler avant de savoir : quand l’information manque, ils comblent les vides par des formulations plausibles. Cette propriété — l’hallucination — découle de leur fonctionnement même, puisqu’ils cherchent le mot le plus vraisemblable et non le plus vrai. Aucune amélioration ne la supprimera complètement. Pour l’État, la conséquence est nette : un assistant qui invente une jurisprudence dans une décision de justice, une posologie dans un dossier médical ou un fondement légal dans une notification d’allocation introduit un risque systémique pire que celui qu’il prétend résoudre.
L’architecture qui répond à cette contrainte est connue : restreindre le périmètre, certifier les sources, rendre chaque affirmation traçable. Les modèles spécialisés, branchés sur des corpus délimités et hiérarchisés, transforment l’oracle supposé omniscient en accélérateur documentaire vérifiable. Le malentendu doit donc être levé d’emblée : le plan Monge ne consiste pas à acheter 750 000 licences d’un assistant conversationnel américain pour les distribuer sur les postes des trois fonctions publiques — cela relèverait au mieux d’une modernisation bureautique, au rendement stratégique nul.
Ce qu’il faut construire est d’une autre nature : des modèles spécialisés fermés, entraînés sur des corpus français et européens hiérarchisés, déployés selon trois axes. Le thème, avec un modèle dédié par grand domaine — droit administratif, santé, fiscalité, solidarité, défense, éducation — branché sur ses textes officiels et ses référentiels métier. Le territoire, avec un noyau national pour les corpus souverains, une articulation européenne pour les normes partagées, une ouverture internationale contrôlée. La fonction, avec des modèles ouverts pour la recherche et l’écosystème industriel, fermés pour les usages critiques. S’y ajoute tout ce qui rend l’usage opérationnel : interfaces conçues avec les administrations utilisatrices, journalisation des requêtes et des réponses, traçabilité de chaque source citée, supervision humaine des cas litigieux, indicateurs de performance mesurés et publiés.
LES ATOUTS, LE DÉPLOIEMENT, LES MENACES La France n’aborde pas cette vague dépourvue, et l’auteur inventorie quatre atouts qu’aucun autre pays européen ne réunit au même degré…
LES ATOUTS, LE DÉPLOIEMENT, LES MENACES
La France n’aborde pas cette vague dépourvue, et l’auteur inventorie quatre atouts qu’aucun autre pays européen ne réunit au même degré. Les talents : Yann LeCun, formé en France et prix Turing 2018, n’a jamais exercé ici — la France a produit le talent, les États-Unis ont produit la carrière ; la diaspora est un atout si la France sait la rappeler, un échec si elle continue à la former à perte. Les entreprises : Mistral AI dépasse dix milliards de valorisation deux ans après sa fondation, Hugging Face est la plateforme mondiale de référence. L’énergie, surtout : la demande électrique devient le goulet d’étranglement mondial — aux États-Unis, les géants du numérique achètent des centrales nucléaires entières parce que le réseau ne suit pas — et la France est seule en Europe à offrir une électricité abondante, pilotable, décarbonée et compétitive. La tradition souveraine enfin : CEA, CNES, DGA, Inria, BPI.
Le déploiement marchand vient ensuite. La banque et l’assurance, 4 % du PIB, rapportent déjà un quart de gains de productivité dans les fonctions d’accueil et de gestion. L’industrie manufacturière suit, avec 11 % du PIB et deux millions d’emplois perdus en trente ans. Les métiers de la connaissance sont au cœur du tsunami : une étude conjointe de la Harvard Business School et du Boston Consulting Group, menée en 2023 sur 758 consultants en conditions réelles, a mesuré des gains de 25 % en vitesse, 40 % en qualité et 12 % en volume, et les cabinets juridiques équipés rapportent une réduction du temps de revue de contrats de 30 à 50 %. Dix points de productivité supplémentaires à l’horizon 2035 représentent environ 300 milliards de richesse annuelle additionnelle, soit 15 à 20 milliards de recettes nouvelles par an à fin 2032.
Le second gisement est la fonction publique : 5,7 millions d’agents, près d’un actif sur cinq, dont la productivité recule depuis trente ans. Une étude McKinsey sur 42 pays évalue à plus de 5 000 milliards de dollars par an l’écart entre ce que produisent les administrations et ce qu’elles produiraient en adoptant les meilleures pratiques de leurs pairs — appliqué à la France, plus de 100 milliards annuels. L’Estonie traite 98 % de ses déclarations fiscales en moins de cinq minutes ; le Royaume-Uni a mesuré, sur 20 000 fonctionnaires équipés, 26 minutes économisées par agent et par jour. Mais l’effet le plus profond est qualitatif : l’infirmière qui passe quatre heures par jour derrière son écran, le magistrat submergé, le résident qui consacre un tiers de son temps à l’administration. Leur rendre leur métier est une ambition politique élémentaire.
D’où la formation, présentée comme l’investissement humain le plus rentable qu’un État puisse faire. La Finlande a montré la voie en 2018 avec Elements of AI, programme gratuit visant 1 % de la population : six ans plus tard, 5 % des Finlandais l’avaient suivi. La France doit viser un million d’actifs en cinq ans — non pas produire un million d’ingénieurs, mais équiper comptables, juristes, soignants et fonctionnaires des compétences leur permettant d’utiliser l’IA et de juger ce qu’elle fait bien ou mal. La moitié du financement, environ 5 milliards, peut être prise sur les dispositifs de formation continue existants.
Le coût total s’établit autour de 30 à 50 milliards sur cinq ans, financés par la BPI, un recentrage des programmes d’investissement d’avenir dispersés sur cent cinquante priorités, et la dette innovation européenne. Le calendrier doit être explicite et public : année 1, structure du plan et datacenter pilote ; année 3, datacenters opérationnels et premiers déploiements dans la fiscalité, la justice et la santé ; 2031-2032, infrastructure souveraine complète et 500 000 actifs formés.
Le chapitre se clôt en nommant cinq menaces plutôt qu’en les taisant : l’AI Act, dont la révision doit être portée par les chefs d’État ; l’énergie, les datacenters pouvant absorber dix à vingt térawattheures supplémentaires d’ici 2035, ce qui suppose que la relance nucléaire tienne son calendrier ; la diaspora, à rappeler par un régime fiscal explicite ; les PME, à débloquer par l’amortissement accéléré ; l’aristocratie d’État enfin, qui a absorbé le numérique des années 2000 par addition de couches plutôt que par soustraction de procédures, et tentera de faire de même avec l’IA.
La France n’aborde pas cette vague dépourvue, et l’auteur inventorie quatre atouts qu’aucun autre pays européen ne réunit au même degré. Les talents : Yann LeCun, formé en France et prix Turing 2018, n’a jamais exercé ici — la France a produit le talent, les États-Unis ont produit la carrière ; la diaspora est un atout si la France sait la rappeler, un échec si elle continue à la former à perte. Les entreprises : Mistral AI dépasse dix milliards de valorisation deux ans après sa fondation, Hugging Face est la plateforme mondiale de référence. L’énergie, surtout : la demande électrique devient le goulet d’étranglement mondial — aux États-Unis, les géants du numérique achètent des centrales nucléaires entières parce que le réseau ne suit pas — et la France est seule en Europe à offrir une électricité abondante, pilotable, décarbonée et compétitive. La tradition souveraine enfin : CEA, CNES, DGA, Inria, BPI.
Le déploiement marchand vient ensuite. La banque et l’assurance, 4 % du PIB, rapportent déjà un quart de gains de productivité dans les fonctions d’accueil et de gestion. L’industrie manufacturière suit, avec 11 % du PIB et deux millions d’emplois perdus en trente ans. Les métiers de la connaissance sont au cœur du tsunami : une étude conjointe de la Harvard Business School et du Boston Consulting Group, menée en 2023 sur 758 consultants en conditions réelles, a mesuré des gains de 25 % en vitesse, 40 % en qualité et 12 % en volume, et les cabinets juridiques équipés rapportent une réduction du temps de revue de contrats de 30 à 50 %. Dix points de productivité supplémentaires à l’horizon 2035 représentent environ 300 milliards de richesse annuelle additionnelle, soit 15 à 20 milliards de recettes nouvelles par an à fin 2032.
Le second gisement est la fonction publique : 5,7 millions d’agents, près d’un actif sur cinq, dont la productivité recule depuis trente ans. Une étude McKinsey sur 42 pays évalue à plus de 5 000 milliards de dollars par an l’écart entre ce que produisent les administrations et ce qu’elles produiraient en adoptant les meilleures pratiques de leurs pairs — appliqué à la France, plus de 100 milliards annuels. L’Estonie traite 98 % de ses déclarations fiscales en moins de cinq minutes ; le Royaume-Uni a mesuré, sur 20 000 fonctionnaires équipés, 26 minutes économisées par agent et par jour. Mais l’effet le plus profond est qualitatif : l’infirmière qui passe quatre heures par jour derrière son écran, le magistrat submergé, le résident qui consacre un tiers de son temps à l’administration. Leur rendre leur métier est une ambition politique élémentaire.
D’où la formation, présentée comme l’investissement humain le plus rentable qu’un État puisse faire. La Finlande a montré la voie en 2018 avec Elements of AI, programme gratuit visant 1 % de la population : six ans plus tard, 5 % des Finlandais l’avaient suivi. La France doit viser un million d’actifs en cinq ans — non pas produire un million d’ingénieurs, mais équiper comptables, juristes, soignants et fonctionnaires des compétences leur permettant d’utiliser l’IA et de juger ce qu’elle fait bien ou mal. La moitié du financement, environ 5 milliards, peut être prise sur les dispositifs de formation continue existants.
Le coût total s’établit autour de 30 à 50 milliards sur cinq ans, financés par la BPI, un recentrage des programmes d’investissement d’avenir dispersés sur cent cinquante priorités, et la dette innovation européenne. Le calendrier doit être explicite et public : année 1, structure du plan et datacenter pilote ; année 3, datacenters opérationnels et premiers déploiements dans la fiscalité, la justice et la santé ; 2031-2032, infrastructure souveraine complète et 500 000 actifs formés.
Le chapitre se clôt en nommant cinq menaces plutôt qu’en les taisant : l’AI Act, dont la révision doit être portée par les chefs d’État ; l’énergie, les datacenters pouvant absorber dix à vingt térawattheures supplémentaires d’ici 2035, ce qui suppose que la relance nucléaire tienne son calendrier ; la diaspora, à rappeler par un régime fiscal explicite ; les PME, à débloquer par l’amortissement accéléré ; l’aristocratie d’État enfin, qui a absorbé le numérique des années 2000 par addition de couches plutôt que par soustraction de procédures, et tentera de faire de même avec l’IA.
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