2027 : LAST CALL (PROJET LIVRE 12/15) Le Plan Mistral

CHAPITRE 9 — Le Plan Mistral

Comment la France peut, pour une fois, saisir la vague avant les autres et produire la richesse qu’elle ne sait plus créer.

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 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 sur la fin du XXᵉ. 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 microinformatique faisait ses premières fortunes californiennes, la France lançait le Minitel — une réponse technique élégante, une impasse industrielle. Au tournant des années 2000, quand internet bouleversait l’économie de la connaissance, elle a tenté de défendre ses positions plutôt que d’en conquérir de nouvelles. Sur quarante ans, le résultat est lisible : croissance plus molle que ses voisins, productivité bloquée depuis vingt ans, déclassement industriel documenté, dette qui a doublé sans que rien de durable n’ait été construit.

Une nouvelle vague monte. Plus puissante, sans doute, qu’aucune de celles qui l’ont précédée 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 — un demi-point sur dix ans. L’OCDE et la Commission européenne se situent entre les deux. Les hypothèses divergent sur la vitesse, pas sur la direction. À ces ordres de grandeur, sur dix ans, ce sont quinze à trente points de PIB additionnels que la vague peut produire dans les économies qui l’auront saisie.

Or les économies qui en tireront le plus ne seront pas celles qui ont déjà optimisé leurs processus. Ce seront celles qui ont encore le plus à rationaliser. Celles dont l’administration est la plus lourde, le travail intellectuel le plus codifié, les procédures les plus empilées, les doublons les plus nombreux.

Le pays des formulaires deviendra le pays qui les fait disparaître.

Le pays des doublons, celui qui les supprime. Le pays du millefeuille, celui qui l’automatise. Ce pays, c’est la France.

Pour la première fois depuis cinquante ans, sa singularité — un État hypertrophié, un travail qualifié saturé de procédures, une économie de paperasse — cesse d’être un handicap pour devenir un gisement. Et pour la première fois depuis cinquante ans, elle ne reçoit pas la nouvelle vague avec un train de retard. Elle est positionnée pour la saisir mieux que ses voisins. Mieux 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. Mieux que les Britanniques, qui ont privatisé leur État au point de n’avoir plus grand-chose à rationaliser. La France a, paradoxalement, le terrain le plus fertile.

L’objection s’impose : si la France avait su rationaliser, elle l’aurait déjà fait. Quarante ans d’opérateurs accumulés, de doublons préservés, de procédures empilées prouvent l’inverse. Ce qui change, c’est l’arithmétique. Jusqu’ici, rationaliser exigeait des décisions politiques frontales : supprimer un opérateur, fusionner deux directions, retirer une compétence. Chaque décision rencontrait un veto, les coûts politiques s’additionnaient, les gains restaient diffus.

L’IA agit sur la couche d’exécution sans toucher à la couche institutionnelle. Une CAF qui instruit un dossier en trois minutes au lieu de trois semaines n’a fusionné avec personne. Pour la première fois, une rationalisation devient possible sans déclencher la guerre des corps.

C’est ici que les deux moitiés du livre se rejoignent. Sans la reprise en main du chapitre précédent, l’IA s’épancherait dans un État qui fuit par tous ses joints. Sans elle, la reprise en main resterait à mi-chemin des 145 milliards. La rationalisation pose les responsabilités. L’IA pose l’instrument qui permet de les exercer.

Ce serait un paradoxe très français : être sauvé non par une grande réforme politique, mais par une rupture technologique qui rend la réforme exécutable.

Messmer a réussi, le Plan Calcul a échoué Le dernier grand programme stratégique qu’ait engagé la France s’appelle le Plan Messmer. Il est décidé en Conseil des ministres le 6 mars 1974. Le premier choc pétrolier venait de quadrupler le prix du baril dans un pays qui dépendait 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.

La coïncidence est frappante. 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 la dernière grande décision d’État stratège, elle bascule dans le déficit permanent. Cinquante deux ans se sont écoulés depuis. Mais Messmer n’était pas le premier grand plan technologique français. Il y en avait eu un autre, huit ans plus tôt, et celuilà a échoué.

Le Plan Calcul, lancé par de Gaulle en juillet 1966, devait donner à la France une industrie informatique souveraine. Une affaire d’État : les Américains venaient de bloquer la vente d’un calculateur Bull au programme nucléaire militaire français. La leçon paraissait claire — sans ordinateurs nationaux, pas de souveraineté. Quinze ans plus tard, le Plan Calcul avait coûté l’équivalent de cinq milliards d’euros actuels et n’avait produit aucun champion durable. Bull a été démantelé. La CII a fusionné avec Honeywell, puis revendu, puis sauvé, puis revendu encore. La France n’a pas eu son IBM, ni même son Olivetti.

Pourquoi Messmer a-t-il réussi là où Calcul a échoué ?

Le Plan Calcul a confondu trois rôles. L’État voulait être à la fois stratège (fixer le cap), opérateur industriel (financer la R&D et porter les fusions) et client (acheter les machines). Aucun découpage clair entre la doctrine, la production et la consommation.

Messmer, à l’inverse, a séparé : la doctrine est politique (énergie nucléaire civile), l’opérateur industriel est privé sous contrôle public (Framatome, devenu Areva), le client est unique et crédible (EDF). Trois acteurs, trois responsabilités, une chaîne lisible.

Le Plan Calcul a manqué la couche où la valeur migrait. En 1966, la valeur informatique était dans le matériel. En 1980, elle était passée au logiciel et aux services. Le Plan a continué à subventionner des machines pendant que Microsoft et Oracle prenaient les commandes.

Messmer a parié sur une technologie stable — le réacteur à eau pressurisée, sous licence Westinghouse, pragmatisme assumé contre fierté nationale — et sur une demande captive de quarante ans. Il n’a pas eu à courir derrière la rupture suivante.

Le Plan Calcul a duré tant que la politique le portait. Il a survécu à plusieurs gouvernements, mais sans cohérence : chaque alternance a réorienté, fusionné, restructuré.

Messmer a tenu quinze ans sans dévier, sous trois Premiers ministres et deux Présidents. La continuité n’était pas une chance ; elle était une condition.

Un plan à trois couches

Saisir la fenêtre IA suppose un grand plan national. Mais l’expression peut tromper. Le plan IA doit assumer dès le premier jour la distinction que le Plan Calcul n’a pas faite. Une vague technologique se déploie sur trois couches, chacune appelant une logique d’État différente.

La couche 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 stratégique qu’aucun voisin européen ne possède. L’État stratège est dans son rôle légitime.

La couche facilitateur dans le secteur privé relève d’une logique radicalement opposée. Conditions-cadres compétitives, fiscalité du capital technologique alignée sur les standards mondiaux, formation massive d’un million d’actifs en cinq ans sur le modèle finlandais. L’État ne sait pas piloter la productivité d’un cabinet d’avocats, d’une PME logistique ou d’un studio de création. Il sait créer les conditions dans lesquelles ces acteurs absorberont la vague IA mieux et plus vite que leurs concurrents européens. Dans ce rôle, l’État est libérateur, pas opérateur.

La couche opérateur dans le secteur public relève d’une troisième logique : l’exécution exemplaire. Fiscalité, justice, éducation, défense, et au premier chef les deux périmètres où l’enjeu est massif et le citoyen directement concerné — la santé et la solidarité. L’administration équipe ses propres services, publie les gains documentés, fléche la commande publique vers les acteurs souverains pour les usages critiques.

Quand l’État devient le démonstrateur de son propre plan IA, la démonstration ruisselle. Ce que 1974 avait su faire sur l’énergie, 2027 doit le refaire sur l’intelligence. Même logique d’État stratège, même fenêtre étroite, même exigence. Sur deux jambes cette fois.

Un Plan qui produit la richesse. Puis, au chapitre suivant, un grand Chantier qui la redistribue. Nous proposons de les appeler Mistral et Laroque. Un nom pour un sursaut. Un nom doit dire le projet avant même qu’on l’explique. Mistral, c’est d’abord un vent français, puissant, qui balaie les ciels bas et dégage l’horizon — ce dont la France a besoin face au verrouillage technologique. C’est ensuite le nom de notre champion national de l’intelligence artificielle, preuve vivante qu’un pari industriel français reste possible en 2026. C’est enfin, par sa seule initiale, l’héritière d’une lignée de redressements : Marshall, Monnet, Messmer, Mendès. Un M pour un sursaut.

Emmanuel Macron avait promis la startup nation : un pays qui ferait éclore des entreprises numériques dans un environnement qui, lui, ne bougerait pas. Huit ans plus tard, la France compte quelques beaux succès entrepreneuriaux et le même pays verrouillé qu’en 2017. Quelques entreprises prospèrent ; la nation stagne. Ce que la France appelle de ses vœux aujourd’hui est inverse. Elle veut être la Nation Startup — un pays qui redémarre, une nation qui se remet en mouvement.

Quatre atouts, une décennie.

La France n’aborde pas la vague de l’IA dépourvue. Elle dispose, par accident historique autant que par mérite, d’un alignement de forces qu’aucun autre pays européen ne réunit au même degré. Cet alignement définit la fenêtre. Il définit aussi son terme : ces forces s’érodent si on ne s’en sert pas.

Les talents. Yann LeCun, né en France, formé à l’ESIEE puis à la Sorbonne, est l’un des trois pères des réseaux de neurones modernes. Prix Turing 2018, Queen Elizabeth Prize 2025. Il n’a jamais exercé en France. Bell Labs, NYU, Meta, et désormais sa propre entreprise aux États-Unis : sa carrière entière s’est construite là où la recherche fondamentale trouve des universités qui la portent, des financements qui l’accompagnent, une industrie qui l’accueille. La France a produit le talent. Les États-Unis ont produit la carrière. Arthur Mensch, fondateur de Mistral AI, a suivi le même chemin avant de revenir en 2023 lancer son entreprise à Paris. Stanford, le MIT, Berkeley, Oxford comptent une diaspora française dense, formée à l’École polytechnique, à l’ENS, à Centrale, à l’Inria. Cette diaspora est un atout stratégique si la France sait la rappeler — un échec stratégique si elle continue à la former à perte.

Les entreprises. Mistral AI, fondée en 2023, dépasse les dix milliards d’euros de valorisation deux ans plus tard, avec ses propres modèles de fondation open source qui rivalisent avec OpenAI et Anthropic. Hugging Face, fondée par des Français, est devenue la plateforme mondiale de référence pour l’hébergement et la diffusion des modèles d’IA. Autour de ces deux locomotives, un écosystème dense émerge. En amont, la France compte des acteurs industriels — Schneider, Capgemini, Dassault Systèmes, Sanofi, Thales, Orange — qui ont les données, les capitaux et les compétences pour absorber la vague. La base existe. Il faut la connecter à la couche IA souveraine.

L’énergie. L’IA est, après les centres de données, la deuxième grande consommatrice d’électricité de la décennie. Les projections de l’Agence internationale de l’énergie évoquent un doublement de la consommation mondiale des datacenters d’ici 2030. Cette demande devient le goulet d’étranglement mondial : aux États-Unis, Google, Microsoft, Amazon et Meta achètent des centrales nucléaires entières parce que le réseau électrique ne suit pas. La France part avec un avantage décisif — un parc nucléaire encore opérationnel qui produit l’électricité la moins chère et la plus décarbonée d’Europe. Aucun voisin ne possède cet atout au même degré : l’Allemagne a fermé ses centrales, l’Italie n’a jamais eu de nucléaire civil, l’Espagne et la Belgique en sortent, le Royaume-Uni peine à relancer le sien. La France est seule, en Europe, à pouvoir offrir aux datacenters d’IA une électricité abondante, pilotable, décarbonée et compétitive. C’est un avantage stratégique d’une décennie au minimum, à condition qu’on ne laisse pas la décennie qui vient achever ce que la précédente a commencé.

La tradition souveraine. Le CEA, le CNES, la DGA, l’Inria, la BPI : la France dispose d’une ingénierie publique capable de piloter des programmes industriels longs. Elle est sous-exploitée mais mobilisable. C’est l’État qui sait construire — pas l’État qui sait gérer. Les talents, les entreprises, l’énergie, la tradition. Manque le cadre réglementaire qui leur permettrait de s’exprimer.

L’objection estonienne

Une objection plus subtile mérite réponse. Les pays modèles — Estonie, Danemark, Finlande — semblent prouver l’inverse de ce qui précède : ils ont d’abord fait la réforme administrative que la France n’a jamais faite, puis l’IA est arrivée sur un terrain préparé. La France suivrait-elle le chemin inverse ? Précisément. Quand l’Estonie a posé ses fondations en 2001, l’interopérabilité exigeait un consensus politique préalable sur les normes, les formats, la gouvernance. Le pays sortait du communisme et partait d’une page blanche : il a pu poser les briques dans le bon ordre. 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 ont une troisième voie — sauter une génération technologique en plaçant l’IA sur les fichiers tels qu’ils sont. Ce qui était condition préalable devient produit dérivé.

Innover, ne pas réguler

L’écart avec les États-Unis est mesurable. 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 ; l’Europe, six pour cent — moins que la Chine.

Le rapport Draghi cite la charge réglementaire comme l’un des premiers obstacles à la compétitivité européenne. Le RGPD de 2018 avait déjà 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. Arthur 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. On ne régule pas une vague qu’on n’a pas créée. C’est un point d’inflexion idéologique pour le pays. Pendant trente ans, la France a regardé la technologie comme un risque à encadrer — algorithmes, données, plateformes, IA. 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 depuis SAP en 1972.

L’IA n’est pas une menace à contenir. C’est la dernière vague que la France peut encore saisir à temps. Pour la saisir, il faut renverser la posture : ne pas chercher à corriger les excès d’une révolution qu’on ne fait pas, mais participer à la révolution pour en orienter la valeur. La France doit porter à Bruxelles, avec l’Italie, les Pays-Bas et les pays nordiques, une révision profonde de l’AI Act. Sans elle, l’avantage que les forces françaises composent restera lettre morte. C’est le combat européen le plus urgent du mandat.

Le déploiement marchand

C’est dans l’économie marchande que se joue, à dix ans, la richesse nouvelle. La banque et l’assurance sont les industries les plus avancées dans le déploiement de l’IA générative : les premiers retours d’expérience publiés font état d’un quart de gains de productivité dans les fonctions d’accueil et de gestion. Le secteur financier français pèse quatre pour cent du PIB. L’industrie manufacturière suit — maintenance prédictive, contrôle qualité automatisé, conception assistée, chaîne d’approvisionnement optimisée. L’industrie française pèse onze pour cent du PIB et a perdu deux millions d’emplois en trente ans. L’IA est l’une des rares technologies capables de compenser les écarts de coût du travail en redonnant aux usines françaises un avantage qualitatif et productif.

Les métiers de la connaissance — avocats, comptables, consultants, auditeurs — sont au cœur de la vague. Une étude conjointe du MIT et du Boston Consulting Group a mesuré, en conditions réelles, un gain d’un quart de productivité et de quarante pour cent de qualité pour des consultants équipés d’IA. Les cabinets juridiques rapportent une réduction de moitié du temps passé à la revue de contrats. La France compte six cent mille emplois dans ces métiers.

S’ajoutent la logistique et surtout l’agriculture, où l’IA rencontre son plus grand retard d’adoption et, pour cette raison même, son plus grand potentiel. Pour la première puissance agricole d’Europe, l’enjeu est stratégique autant qu’économique. Appliqué à un PIB français de 2 900 milliards, dix points de productivité supplémentaires à l’horizon 2035 représentent environ 290 milliards de richesse annuelle additionnelle. À prélèvements constants, cela élargit la base fiscale de l’ordre de 15 à 20 milliards d’euros de recettes nouvelles par an à fin 2032, et davantage en régime de croisière au-delà.

Le déploiement régalien

Le Plan Mistral ne transforme pas que l’économie privée. Il touche aussi l’État, et c’est peut-être là qu’il produit son plus bel effet. La productivité publique française recule depuis trente ans : moins vingt pour cent depuis 1995, pendant que le secteur privé britannique progressait de moitié et le privé américain de cent cinquante pour cent. Une étude McKinsey sur 42 pays évalue à plus de 5 000 milliards de dollars par an l’écart global entre ce que produisent les administrations publiques et ce qu’elles produiraient en adoptant les meilleures pratiques de leurs pairs. Pour la France, cet écart s’approche de 100 milliards d’euros par an.

L’IA ne résout pas seule ce problème. Elle démultiplie les leviers, et plusieurs pays ont déjà chiffré ce qu’ils en tirent. L’Estonie traite 98 % de ses déclarations fiscales en moins de cinq minutes. Le Royaume-Uni a mesuré, sur vingt mille fonctionnaires équipés d’un copilote, vingt-six minutes économisées par agent et par jour, l’équivalent de mille cent trente fonctionnaires libérés à temps plein chaque année pour autre chose que de la bureaucratie. Le Cabinet Office en a tiré sa décision : dix mille postes supprimés, coûts administratifs en baisse de quinze pour cent d’ici 2029. En France, la DGFiP recouvre déjà 2,8 milliards d’euros supplémentaires par an grâce au seul data mining fiscal.

L’effet le plus profond est qualitatif. Il touche au sens même du service public. L’infirmière qui passe quatre heures en paperasse pour chaque heure au chevet est victime d’une organisation conçue avant l’ère numérique et jamais refondée. Le magistrat qui attend dix-huit mois pour rendre une décision est submergé par un volume que l’IA pourrait trier, classer et préparer en une fraction du temps. Le médecin résident qui consacre autant de temps à l’administration qu’aux soins n’a pas choisi la médecine pour remplir des formulaires. Leur rendre leur métier est une ambition politique élémentaire. Si le Plan Mistral permet de réduire les dépenses régaliennes d’un point de PIB d’ici 2035 tout en maintenant le niveau de service, cette marge produit environ 5 à 10 milliards d’économies annuelles à fin 2032 dans l’administration, au-delà même de la santé et de la solidarité.

Former un million d’actifs

Aucun plan IA ne tient sans formation massive. La Finlande a montré la voie en 2018 avec Elements of AI, programme national gratuit destiné à former 1 % de la population aux fondamentaux de l’IA. Six ans plus tard, ce sont 5 % des Finlandais qui l’avaient suivi, et le pays affichait l’un des plus forts taux d’adoption de l’IA en entreprise en Europe. La France doit faire plus. Un million d’actifs formés en cinq ans, c’est l’équivalent de 3 % de la population active. L’objectif est moins ambitieux qu’il n’y paraît : il ne s’agit pas de produire un million d’ingénieurs, mais d’équiper un million de salariés — comptables, juristes, soignants, enseignants, fonctionnaires — des compétences qui leur permettent d’utiliser l’IA dans leur métier, et de juger ce qu’elle fait bien et mal.

L’apprentissage IA dans tous les BTS, IUT, écoles d’ingénieur et universités à partir de 2027. Une formation continue obligatoire pour les fonctionnaires des trois fonctions publiques, modulée par métier, étalée sur trois ans. Un crédit formation IA pour les indépendants et les professions libérales. Et la formation des formateurs eux-mêmes — cinquante mille en cinq ans — sans quoi rien ne se déploie. Le coût de ce volet : environ 5 milliards d’euros sur cinq ans, dont la moitié peut être prise sur les dispositifs de formation continue déjà existants, à condition de les réorienter. C’est l’investissement humain le plus rentable qu’un État puisse faire en 2027.

Le coût, le calendrier, le levier Mistral n’est pas gratuit. Le total des investissements publics requis sur cinq ans s’établit autour de 30 à 50 milliards d’euros. Un parc de datacenters souverains de classe mondiale coûte entre 5 et 10 milliards. Un parc de modèles de fondation européens, financement et compute compris, autour de 10 milliards. La formation, 5 milliards. Le déploiement régalien — équipement, intégration, accompagnement — 10 à 15 milliards. La commande publique souveraine, 5 à 10 milliards d’engagement étalé. La question du financement n’appelle pas d’impôt nouveau. Trois leviers existants peuvent être réorientés. La BPI, qui mobilise quarante milliards d’euros d’engagements annuels, peut sanctuariser dix à quinze milliards par an pour Mistral pendant cinq ans, en réduisant à due concurrence ses interventions sur les segments matures où le secteur privé peut désormais financer seul. Les programmes d’investissement d’avenir, qui dispersent leurs vingt milliards annuels sur cent cinquante priorités, doivent être refocalisés sur Mistral comme priorité unique. Et la dette innovation européenne, dont le cadre Next Generation EU autorise un emploi spécifique pour les transitions stratégiques, peut absorber le solde.

Le calendrier doit être public. La première année pose la structure du Plan : datacenter pilote, premiers crédits engagés, formation des formateurs. Au bout de trois ans, les datacenters sont opérationnels et les premiers déploiements régaliens commencent — DGFiP, justice, santé, avec deux cent mille actifs formés. À l’horizon 2031-2032, l’infrastructure souveraine est en service complet, cinq cent mille actifs sont formés, et les 10 à 25 milliards d’économies annuelles sont atteints.

Le régime de croisière s’installe vers 2036-2037 ; le potentiel double à mesure que la diffusion privée approche son rythme américain. Ce calendrier est l’horizon de visibilité qui manque souvent aux plans français depuis trente ans, et qui faisait la force du Plan Messmer : un peuple sait ce qu’il attend, des entreprises savent où elles investissent, des fonctionnaires savent ce qu’ils mettent en œuvre.

L’effet sur la dette

Au-delà des gains directs, le Plan Mistral catalyse un effet indirect sur la dette : une trajectoire crédibilisée par son exécution autorise une baisse progressive de la prime de risque française — de l’ordre de 5 à 10 milliards d’économies annuelles sur le service de la dette, une fois la confiance des marchés restaurée. Cet effet ne lui est pas comptablement imputable : il dépend de l’ensemble du mandat. Mais Mistral en est, plus qu’aucun autre levier, le signal envoyé aux marchés.

Un PIB plus gros, mécaniquement, ramène le ratio dette/PIB de 114 % vers 100 % sans réforme structurelle supplémentaire. Sur cette base, le Plan Mistral peut dégager 10 à 25 milliards d’euros annuels à fin 2032 — cinq ans après son lancement effectif : 8 à 15 de recettes nouvelles tirées de l’élargissement de la base fiscale, 3 à 8 d’économies régaliennes hors santé et solidarité. La marge d’erreur est plus large que sur les retraites ou la santé, où le COR et la CNAM disposent de séries longues : sur l’IA, on extrapole ce que des pays comparables ont commencé à mesurer en 2024-2025. Réduit de moitié, ce gisement reste le deuxième levier d’économies du mandat ; doublé, il devient le premier. Aucun autre chantier n’a un tel rapport entre coût d’exécution et bénéfice attendu.

Et si Mistral échoue ?

Le Plan Mistral peut échouer. C’est la franchise minimale qu’il faut au lecteur. Quatre menaces méritent d’être armées par avance.

Si l’AI Act n’est pas révisé. La probabilité est élevée. Bruxelles n’aime pas revenir sur ses textes, et les coalitions de protection chercheront la régulation comme bouclier contre les acteurs américains. Réponse : la révision n’est pas un sujet parmi d’autres mais le premier combat européen du quinquennat. Une coalition Italie–Pays-Bas–Pologne–Nordiques–France, portée par les chefs d’État et non par les ministres techniques, peut l’imposer à condition de la nommer dès le programme de campagne. Sans cette révision, Mistral travaille avec les freins serrés. Avec, il accélère.

Si l’électricité ne suit pas. RTE alerte depuis 2024 sur les tensions probables de la décennie 2030. Les datacenters d’IA peuvent absorber dix à vingt térawattheures supplémentaires d’ici 2035 — soit l’équivalent de plusieurs réacteurs. Réponse : la relance nucléaire annoncée en 2022 (six EPR2, plus huit en option) doit être tenue dans le calendrier, la durée d’exploitation des centrales existantes prolongée au-delà de soixante ans, le réseau renforcé. Mistral est un Plan énergétique autant qu’un Plan technologique.

Si les talents ne reviennent pas. La diaspora française aux États-Unis n’a pas attendu Macron pour partir, et n’attendra pas son successeur pour rentrer. Réponse : un régime fiscal explicite pour les chercheurs IA de retour (cinq ans d’exonération partielle), des chaires d’excellence à l’allemande dotées de cinq à dix millions par chaire, et un signal politique fort — le premier conseil scientifique du Plan présidé par un nom international. Le retour de quelques figures déclenche le retour des autres. La diaspora regarde qui rentre avant de décider.

Si la diffusion privée patine. Les grandes entreprises adoptent vite ; les PME résistent, par manque de moyens et de compétences. Réponse : amortissement accéléré des investissements IA en année 1, partenariats Mistral AI–France Travail pour les formations sectorielles, dispositif simple — un crédit d’impôt IA pour les PME — sans usine à gaz administrative. Aucun de ces scénarios n’est rédhibitoire. Tous appellent une réponse spécifique, et c’est à cette condition que Mistral devient un Plan, pas un slogan.

Telle est la première jambe du mandat — celle qui produit la richesse. L’autre, celle qui la redistribue, prend appui sur le même instrument mais répond à une autre exigence. Elle porte un autre nom. C'est un chantier, plutôt qu’un plan.