The single market for data is not a technical detail, it is a strategic precondition for Europe’s digital sovereignty and AI competitiveness. Europe now faces a clear choice: move beyond convergence through dialogue toward convergence by design. The next step in Europe’s digital agenda is not more principles, but shared market rails that make trusted data exchange possible at scale. Data space interoperability is the missing link between Europe’s commitment to trust and its ambition for scale. Without it, Europe may succeed in creating multiple data spaces, yet still fail to build a genuine single market for data & AI.

“ Turning Data Space islands into a European Data & AI continent.”

Europe needs a ‘GSM moment’ for data & AI: a political and industrial commitment to a minimal, enforceable interoperability core that is common, measurable and reusable across sectors and Member States.

Europe will not win the next phase of the digital and AI economy by copying the raw-scale model of foreign platforms. Its comparative advantage lies in its regulation and partnership culture, and in governed access to high-value private and protected data. But that advantage becomes economic and geopolitical leverage only if identity, catalogues, contracts, semantics and compliance can work across ecosystems at low cost. The real objective is therefore not more data spaces, but a Data & AI Union built on coordination without centralisation: many actors, many implementations, and shared rails.

Europe already has the rules and the building blocks. The choice now is whether it remains  a power of regulation or becomes a power of implementation. If interoperability becomes a real market condition, Europe can turn trust into transactions, transactions into scale, and scale into strategic autonomy.

« Europe can shift from sovereignty by regulation, to strategic autonomy by shared standards »

Discover the thirteen proposals developed by the contributors to this collective report.

Ce rapport de l’expert Singapourien Damien Kopp, analyse 25 stratégies nationales pour dresser un constat sans appel : la quête d’autonomie se construit aujourd’hui sur des technologies d’emprunt. Nous sommes entrés dans l’ère du « paradoxe de la souveraineté ». Plus les États et les entreprises investissent pour bâtir leur propre IA, plus ils renforcent leur dépendance structurelle envers une poignée de fournisseurs étrangers pour les puces (GPU), le cloud et les modèles de fondation.
L’IA n’est plus une simple technologie, c’est une « chaîne d’approvisionnement géopolitique » comparable à l’énergie, structurée autour de quelques goulets d’étranglement critiques. Chaque maillon est concentré, territorialisé, juridiquement encadré, et donc potentiellement instrumentalisable. Dès lors, la question stratégique n’est plus celle de la possession, mais celle de la maîtrise des dépendances critiques et de la capacité à continuer d’opérer en cas de rupture.
L’analyse comparative de 25 pays révèle que seuls les États-Unis et la Chine s’approchent d’une souveraineté « Full-Stack » (matériel, cloud, modèles, données). Pour le reste du monde, la réalité est celle d’une gestion de la dépendance à travers quatre grands archétypes.
Pour le dirigeant d’entreprise, cela signifie que la question n’est plus « où achetons-nous ? » mais : « comment passer de la gestion de l’IA à sa gouvernance en tant que chaîne d’approvisionnement géopolitiquement exposée ? »

« AI is no longer just a technology: it has become a geopolitical supply chain »

KEY RECOMMENDATIONS
Pour les entreprises comme pour les décideurs publics :
1. Traiter l’IA comme un risque stratégique de continuité d’activité, au même titre que l’énergie ou les chaînes d’approvisionnement critiques.
2. Rendre les dépendances visibles et mesurables à l’aide d’outils dédiés, tels que l’Indice de Résilience Numérique, afin de prioriser les investissements là où une rupture aurait l’impact le plus élevé.
3. Concevoir la résilience « by design » : architectures agnostiques vis-à-vis des technologies, diversification des fournisseurs, capacités de sortie, et contrôle local des données et des modèles.
4. Élever la gouvernance de l’IA au niveau des instances dirigeantes, en intégrant pleinement les dimensions géopolitiques, énergétiques et industrielles.

 

KEY LEARNING FOR EUROPE
Le rapport met en lumière une idée à la fois contre-intuitive et décisive : l’Europe peut réellement reprendre la main sur son destin numérique.
Si nos capacités sont aujourd’hui fragmentées, leur mutualisation à l’échelle européenne permettrait d’atteindre la masse critique nécessaire pour se hisser au niveau des États-Unis et de la Chine.

Les trajectoires japonaise et coréenne démontrent qu’une voie vers l’autonomie stratégique est possible, y compris sur les couches dites « dures » (semi-conducteurs et compute).

Cela suppose la mise en œuvre d’une stratégie européenne intégrée, faisant du Digital Single Market un cadre commun d’investissement et de déploiement, tout en menant une politique d’ouverture à l’égard de partenaires mondiaux partageant nos valeurs et exposés aux mêmes vulnérabilités géopolitiques.

L’étude montre que notre retard n’est pas structurel, mais organisationnel:
•  si l’Europe unifiait réellement ses forces, elle passerait de 28 à 34
•  et si elle mutualisait ses investissements sur les couches “dures” (comme le Japon), l’Europe se hisserait à égalité des Etats-Unis et de la
Chine (36 sur 40).

 

À l’heure où l’intelligence artificielle rebat les cartes de la puissance mondiale, l’Europe se confronte à un dilemme stratégique : comment faire du droit un levier d’innovation, plutôt qu’un frein ? Du rapport Letta au rapport Draghi, une même ambition émerge : transformer la complexité européenne en force.

Reprenant l’alerte lancée en 1999 par Lawrence Lessig avec son fameux « Code is Law » (dévoyé ensuite par les libertariens pour célèbrer le primat du code sur les règles démocratiques), le rapport de Digital New Deal souligne l’urgence d’éviter un basculement vers une IA dictant ses propres règles. De « Code is Law » à « AI is Law », il y a un pas que l’Europe ne peut franchir sans repolitiser le numérique et réaffirmer la primauté du droit.

Face à l’accumulation de normes souvent contestées, il devient essentiel de repolitiser le numérique. La thèse défendue dans ce rapport est claire : il n’y a pas à choisir entre régulation et innovation — c’est leur articulation stratégique qui fera l’IA européenne.

 

CODE IS LAW de Lawrence Lessig était un avertissement.
AI IS LAW doit être un sursaut.

L’auteur, Simon Bernard, identifie trois conditions essentielles pour atteindre cet objectif :

• La norme doit favoriser la scalabilite ;
• La norme doit accélérer son acceptabilité ;
• La norme doit être activable pour devenir un atout stratégique.

Son rapport se structure en trois temps :

1. Il clarifie les règles spécifiques au numérique, parfois mal comprises, et les articule autour d’un cap commun : construire une IA éthique et sûre.
2. Il élargit la réflexion aux règles générales du droit – civil, commercial, environnemental – qui peuvent elles aussi contribuer à une IA originale, entre tradition et rupture.
3. Il propose une architecture politique et stratégique, alignée avec les ambitions portées par Letta et Draghi, pour transformer ce cadre juridique en instrument opérationnel de souveraineté européenne. AI is Law affirme ainsi que le droit codé et intelligible n’est pas un frein à l’innovation, mais un outil puissant de souveraineté, de compétitivité, et de passage à l’échelle dans l’ère de l’intelligence artificielle.

RECOMMANDATION POUR ADAPTER L’ARCHITECTURE DU DROIT AUX BESOINS DE L’IA

Pourquoi ? Le droit doit devenir un levier de scalabilité de l’innovation : il protège, légitime et sécurise l’innovation.

Quoi ? L’architecture du droit doit être adaptée pour accompagner des technologies qui évoluent plus rapidement que la norme, sans perdre sa logique protectrice pour la société. Une architecture inspirée du modèle des couches informatiques peut être proposée (quand Kelsen rencontre Turing) :

• Law as an Infrastructure (LaaI) : avec des libertés et droits fondamentaux inaltérables garantis par nature.
• Law as a Platform (LaaP) : des textes juridiques codables (un « droit API »), en commençant par les textes relatifs aux données.
• Law as a Service (LaaS) : un périmètre d’expérimentation dans un cadre flexible mais sécurisé, sur le modèle des « bacs à sable » réglementaires.

Comment ?

• Recommandation n° 1 – Faire du code la 25ème langue de l’Union européenne de sorte à ce que tout nouveau texte puisse trouver une traduction en langage machine.
• Recommandation n° 2 – Intégrer un texte de codage du droit aux omnibus en préparation, permettant au niveau européen le codage à court terme des textes principaux dédiés au numérique, dans la logique des travaux déjà commencés.
• Recommandation n° 3 – Favoriser l’initiative du Legal Data Space qui rassemble déjà un grand nombre d’acteurs de la filière du droit. C’est-à-dire une infrastructure mutualisée pour le traitement et le partage des données juridiques publiques – open data- et privées – data spaces – dans le but de développer des IA juridiques souveraines, par et pour la filière du droit.

 

Promouvoir un droit lisible, harmonisé et souverain

Pourquoi ? Pour être un levier d’innovation, la règle de droit doit être prévisible, intelligible et actionnable.

Quoi ? Ajuster l’ensemble existant pour y apporter davantage de cohérence et d’ambition stratégique.

Comment ?

• Recommandation n ° 4 – Simplifier, harmoniser, articuler et souverainiser en limitant à ces objectifs les prochaines modifications du cadre juridique.
• Recommandation n° 5 – Évaluer l’efficacité des règles dédiées à l’IA à partir du triptyque : normalisation (la règle doit être un levier de scalabilité de l’innovation), acceptabilité (la règle doit faciliter l’acceptabilité de l’innovation), actionnabilité (la règle doit permettre aux acteurs de s’en prévaloir dans la conquête de marchés).

L’objectif est d’éviter la même naïveté que celle qui a marqué l’arrivée du Web2, il y a 25 ans, et qui nous a coûté si cher en termes de compétitivité et de souveraineté. Nous devons prévenir ce que nous appelons un « enfermement au carré » (GenAI = Web2²). Si nous n’agissons pas, nos entreprises risquent de se retrouver encore plus coincées par les BigTechs, prises d’un côté par leurs BigClouds (hyperscalers comme Azure, AWS ou GoogleCloud) et de l’autre par leurs BigAI (comme OpenAI ou Gemini).

« Face à cette révolution, les entreprises européennes doivent faire un choix : s’unir ou subir. Notre conviction c’est qu’en partageant les données de nos entreprises, nous pouvons co-construire une IA agentique de confiance, performante et souveraine. »

Se montrer pragmatique face au gigantisme Nous devons être réalistes et concentrer nos efforts sur des objectifs atteignables. La course à l’accumulation de données pour les LLM est révolue (les Large Language Models sont déjà des produits standards selon Yann LeCun). Il ne sert à rien de chercher à scraper l’ensemble des données du web comme le font les géants. Non seulement cela soulève des questions éthiques et légales, mais cela nous fourvoie. L’Europe doit se concentrer sur une catégorie de données, celles qui ont le plus de valeur et les seules que les BigTechs n’ont pas encore : les données de nos entreprises.

Capitaliser sur les données privées et collaboratives Nous proposons donc de capitaliser sur ces données privées en nous appuyant sur la Data Strategy européenne. Stratégie consistant à encourager la mutualisation et le partage des données entre entreprises pour créer un marché commun de la donnée comparable aux marchés américain et chinois, et pouvoir, enfin, bénéficier de l’effet de réseau. Concrètement, cela passe par la participation aux Data Spaces, des écosystèmes de confiance offrant la bonne échelle et gouvernance pour créer des IA génératives adaptées à chaque filière. C’est la meilleure solution pour éviter la dépendance au « Powered by OpenAI », ou la tentation contre-productive d’un modèle développé par une entreprise seule

Promouvoir les Data Spaces Des études américaines observent l’émergence d’un besoin de couches d’harmonisation des données nécessaires au développement de l’IA générative (« harmonized data layers »), et constatent que l’Europe a pris une longueur d’avance grâce à ses initiatives de Data Spaces issues du Data Governance Act (infrastructures de partage de données dotées d’une gouvernance de filière). Le rapport propose de s’appuyer sur ce second avantage compétitif, et de faire de ces écosystèmes de data de confiance, le socle d’une IA générative de confiance(performante, souveraine et éthique).

Faire le pari industriel de l’agentic AI (via les Large Action Models) En réponse au rapport Draghi qui encourage à prendre des paris technologiques audacieux, nous proposons de miser sur les Large Action Models (LAM). Plutôt que de se focaliser sur les modèles linguistiques (LLM), nous pensons que les Data Spaces devraient servir à créer des IA génératives dédiées à l’exécution autonome d’actions (agentification). Ces modèles innovants d’IA agentiques offrent à l’Europe un avantage stratégique grâce à l’accès aux données d’entreprises, un domaine où les Data Spaces sont particulièrement adaptés.

Suivre l’exemple concret du data space transport-tourisme EONA-X avec Gen4Travel EONA-X a lancé le consortium Gen4Travel pour développer une IA agentique dédiée au secteur du voyage. Ce modèle d’agentic AI permettra aux « Travel assistants conversationnels » des entreprises membres comme Accor ou ADP de devenir des agents intelligents autonomes pouvant automatiser des tâches complexes, telles que la réservation ou l’annulation de vols et d’hôtels en cas de problème (incluant la gestion des paiements). Prémunissant ainsi la filière du tourisme de la désintermédiation de trop par un “Booking ou Tripadvisor agentifié”.

« Des intelligences artificielles génératives reposant sur un réseau d’agents IA urbanisés nourris par des données privées de confiance – voilà l’idéal européen que nous vous proposons. »

Ce rapport collaboratif, coordonné par Laura Létourneau et publié par les deux think-tanks Digital New Deal et Terra Nova, est à la fois un plaidoyer et la première version d’un guide pratique pour le déploiement d’infrastructures publiques de partage de données essentielles pour l’efficacité des politiques publiques, notamment la transition écologique et la compétitivité économique du pays.

« Urbanisons le numérique pour une transformation durable »

Accélérer la circulation sécurisée des données pour faire face aux défis du siècle
Les infrastructures numériques de partage de données publiques sont un pilier fondamental pour l’accès aux soins, la gestion des aléas naturels, des crises sanitaires, pour accélérer les transitions de notre économie et globalement pour la mise en œuvre réussie de toutes les politiques publiques qui impliquent un travail étroit entre différents acteurs publics, privés et/ou associatifs. Quand bien même la gestion de la crise du Covid a mis en exergue le rôle proportionnellement bien plus fort du partage de données par rapport à l’IA et que les rapports d’inspections pointent fréquemment les défaillances du partage de données comme un frein aux politiques publiques, les infrastructures souffrent d’un déficit de portage et de moyens délétère.

Penser les infrastructures numériques en termes d’urbanisation
Comme dans une ville où les maisons ne sont pas faites par les pouvoirs publics mais doivent respecter le code de l’urbanisme et se raccorder aux réseaux d’égout, d’eau, d’électricité…, le numérique doit bénéficier, lui aussi, d’infrastructures publiques qui urbanisent un échange fluide et éthique de données (évitant une sorte de bidonville où chacun gère ses déchets, tire ses propres lignes d’électricité…).

Offrir des solutions concrètes à des problématiques complexes
Le rapport présente 7 exemples concrets d’infrastructures dont est dégagée un guide pratique terrain, collectif et ambitieux pour le bon déploiement des infrastructures. Parmi ceux-ci, on retrouve des plateformes comme « Mon espace santé », le carnet de santé des français qui collecte les données de santé pour que chaque citoyen puisse être acteur de sa santé, « Agdatahub » qui facilite l’échange de données dans le secteur agricole pour promouvoir notamment des pratiques durables, ou bien « EONA-X » qui poursuit la même ambition pour le secteur mobilité-tourisme.
Ces initiatives ont des bénéfices directs et indirects majeurs sur l’efficacité des pouvoirs publics, pour sur l’efficacité environnementale et économique des entreprises et pour le renforcement d’une souveraineté numérique française et européenne.

Ambitionner un pilotage politique gouvernemental et transversal
Comme pour tout sujet systémique, les infrastructures de partage de données posent des questions de gouvernance complexes. Le rapport insiste sur le rôle central des agents publics et des acteurs privés et associatifs dans la réussite de cette transformation numérique. Il insiste aussi sur la nécessité d’une vision interministérielle commune pilotée par le Premier Ministre et soutenue par un binôme DINUM/DGE, au niveau national, européen et international), et sur celle d’une implémentation collective, humaniste et ultra-déterminée.

Élections historiques et nouvelles Intelligences artificielles ne font pas bon ménage. Nous sommes en effet dans l’année de tous les dangers avec la moitié des démocraties dans le monde qui votent en 2024 tandis que plane une menace de manipulation massive. Jamais le danger de cyber-ingérence n’était apparu aussi élevé tant l’IA générative donne aux ennemis de la démocratie des moyens sans précédent de déstabilisation. Dans ce contexte, les élections européennes s’annoncent particulièrement cruciales, elles représentent en effet un immense « crash test démocratique » aux conséquences géopolitiques potentiellement majeures.

« Maîtriser l’IA, c’est maîtriser les réseaux sociaux et leurs pouvoirs d’influencer les élections »

Ce rapport écrit par Axel Dauchez et Hendrik Nahr, propose une série de propositions concrètes issue du programme « Democratic Shield » (une initiative de Make.org regroupant des acteurs de la société civile comme SciencesPo, RSF, France Digitale, Sopra Steria, Schuman Foundation, ACTE, Alliance4Europe, EU Disinfo Lab, DemocracyWatch, Mozilla, et Digital New Deal).

Ce document explore également les mesures issues d’un atelier organisé sur le thème « Democratic Shield » au Comité économique et social européen à Bruxelles. Il examine en profondeur les propositions visant à :

• renforcer la période de réserve pour éviter aux deepfake de faire basculer les élections dans les dernières 48h comme en Slovaquie.
• imposer des « codes de conduite » aux candidats et médias s’assurant que les fake news ne soient pas relayées par ces parties-prenantes.
• promouvoir la recherche de consensus entre citoyens via des outils technologiques.
• qualifier juridiquement les algorithmes publicitaires des réseaux sociaux comme « IA à risque élevé (AI Act) » pour imposer transparence et certification à ces IA qui amplifient la viralité des fakenews pour accroître leurs revenus.

Ce rapport aborde la question du rôle du numérique, et plus précisément des données numériques, pour un futur durable. Parmi les données qui permettent de mesurer la progression vers les Objectifs de Développement Durable (ODD), les data ESG (Environmental, Societal, Governance) produites par le secteur privé est l’exemple parfait d’une captation par un groupe d’acteurs monopolistiques au détriment du reste des parties prenantes et d’un effort global. Cette configuration symbolise l’effet de « plateformisation » et de privatisation d’informations cruciales pour la mise en œuvre des ODD par les entreprises. Si le digital est à l’origine de cette asymétrie, il est aussi porteur de dispositifs vertueux tels que les communs numériques.

« La “maison brûle”, ne laissons pas le thermomètre entre quelques mains »

Nous sommes persuadés qu’un “Green – Digital New Deal” est possible si nous créons un commun numérique pour les données ESG, géré par l’ONU, afin de profiter à plein des potentialités du big data et de l’open data.

Cette ambition vise à créer les conditions de la confiance nécessaires à l’atteinte des Objectifs de Développement Durable (ODD) via le triptyque :

1. INFRASTRUCTURE PARTAGÉE : remplacer la fabrique d’asymétrie d’information entre les fournisseurs par une solution technologique non-propriétaire, raisonnée et indolore pour l’ensemble des acteurs (coordonnée par l’Organisation Mondiale de la Propriété Intellectuelle – OMPI/WIPO)
2. GOUVERNANCE COLLECTIVE : prendre appui sur une gouvernance d’une communauté d’acteurs de confiance opérationnels au niveau global (pour assurer l’implication des parties prenantes dans cette mission d’intérêt général)
3. DATA DE CONFIANCE : garantir l’accès à un registre global des données extra-financières “brutes” (data non désintermediées/biaisées via une Forge logicielle Open Source).

« Soit nous partageons les données entre nous (en se dotant d’une infrastructure), soit elles resteront centralisées par les Bigtech »

Ce livre blanc est le fruit de nombreuses discussions avec les acteurs privés et publics qui participent à la création d’un écosystème numérique français, souverain et compétitif. Il tente de traduire le plus pragmatiquement et utilement possible leurs attentes dans cette grande aventure qui est celle de la donnée, et au-delà de la data, du numérique de confiance dans son ensemble.

Des parties-prenantes parfois inquiètes de notre retard dans Gaia-X par rapport à nos amis allemands, et par conséquent vigilantes sur les conséquences technologiques, juridiques et commerciales que cela peut impliquer sur notre souveraineté.

Sommes-nous résignés à voir nos données stratégiques, voire d’intérêt général (santé aujourd’hui, éducation ou énergie demain…) déléguées complètement à des hyperscalers américains ou chinois ? Les perturbations géopolitiques actuelles nous invitent pourtant à ne pas choisir le chemin dangereux des dépendances…

Allons-nous davantage nous impliquer dans Gaia-X pour imposer notre vision singulière de l’autonomie stratégique ?

« Pour que la start-up nation ne devienne un mirage, la France doit devenir aussi une infrastructure nation »

L’objectif de ce position paper est d’éclairer le débat sur ces questions complexes. En rappelant tout d’abord l’enjeu du partage des données pour la pleine maîtrise de notre destin technologique et économique, et ensuite en expliquant le plus précisément possible le rôle des data spaces dans cette stratégie. Pour la France, l’enjeu est de définir une “stratégie française de la donnée” s’inscrivant dans la Data Strategy européenne. La data ne doit pas devenir la grande oubliée de notre ambition du numérique de confiance. Notre conviction est que seul un État stratège peut penser et impulser un ensemble cohérent de programmes “Cloud, IA et Data”, qui permettra d’offrir aux acteurs métier des offres « de bout en bout » couvrant l’ensemble de la chaîne de valeur numérique de confiance.

L’État devrait selon nous en effet orchestrer l’émergence d’une InfraTech du partage de données, basée sur des Communs Numériques, afin de pouvoir accompagner le développement des data spaces. Et ce faisant, offrir le socle technique et politique pour une troisième voie numérique européenne.

La demande de financement que nous exprimons dans cette note consiste finalement à doter la France des moyens pour peser dans l’opérationnalisation de Gaia-X et ainsi saisir les opportunités économiques que cela fait naître pour nos filières et écosystèmes afférents.

L’Union européenne dispose pour cela d’une opportunité unique de financement (“Simpl“ le programme de 65 Millions dédié au financement de ce « Smart Middleware » et plus largement le “2030 Digital Compass” doté de 150 Milliards).

L’IA de confiance est une IA des Lumières qui refuse que des biais idéologiques – qu’ils proviennent d’une Silicon Valley purement marchande et servant les intérêts des oligopoles du Web ou d’une Chine aux relents totalitaires – soient traduits en biais technologiques avec tous les impacts que l’on connaît : économiques, sociétaux, ou écologiques. D’où l’importance de traduire nos valeurs en standards mondiaux grâce au paquet réglementaire européen (RGPD, DSA, DMA, DGA, DA, AI act) qui crée cet espace de confiance au bénéfice des citoyens et des entreprises.

« L’IA de confiance, véritable éclaireur de notre souveraineté numérique et de notre compétitivité industrielle »

Pour que notre excellence en recherche d’IA soit traduite en capacité de leadership industriel, la réglementation seule ne suffit pas, nous devons absolument créer une coopération industrielle au niveau européen à la hauteur de nos ambitions. Il est tout à fait possible d’écrire cette nouvelle page pour l’industrie française et européenne d’ici à 2030. La France a déjà lancé des programmes ambitieux que cette note se propose de compléter pour accroître sa dimension continentale et garantir son impact.

Les auteurs présentent ici une méthode pour y parvenir, en faisant d’une part de l’IA de confiance la pointe de la flèche d’un écosystème de confiance, garant de notre autonomie stratégique ; et d’autre part en capitalisant sur notre culture industrielle (systèmes critiques) pour saisir cette opportunité historique de conquête du marché global de l’IA :

Faire de la confiance dans l’IA la valeur étalon mondiale :

Imposer de facto la confiance comme critère de pénétration du marché
Pousser à ce qu’IA et IA confiance deviennent synonymes (toutes à risque)
Viser le lead de l’IA de confiance pour conquérir le marché global de l’IA

Financer une InfraTech de l’IA de confiance :

Renforcer la start-up nation en devenant aussi une infrastructure nation
Créer l’InfraTech comme levier de scalabilité pour la FrenchTech
Endiguer et conquérir le marché des Big Tech via une couche logicielle intermédiaire
Abaisser la barrière à l’entrée de l’IA de confiance via les Communs Numériques

Créer une gouvernance industrielle commune IA & Data :

Capitaliser sur le programme « Grand Défi IA » en y adossant la Data
Développer une compétence technique régalienne IA & Data
Créer une gouvernance commune du numérique de confiance IA & Data

Résumé de nos 18 propositions

Dans un contexte où les risques de cybersécurité deviennent de plus en plus rémanents et sophistiqués, l’État doit faire œuvre de pédagogie pour s’assurer que nos entreprises, collectivités territoriales, et concitoyens prennent bien la mesure des enjeux et soient armés pour faire face à des menaces toujours plus régulières, toujours plus graves.

L’Union Européenne doit quant à elle se munir d’une boussole stratégique numérique, en faisant de la cybersécurité le quatrième pilier de son autonomie stratégique. Elle ne doit pas hésiter pour cela à remettre en question le cadre politique et juridique actuel.

« L’Europe doit viser une totale autonomie
dans sa capacité d’appréciation et de gestion du risque cyber »

Arnaud Martin et Didier Gras proposent dans cette note un état des lieux de la cybersécurité en France en huit constats et recommandations, qui visent à en faire un sujet de société et un enjeu de normalisation.

 

Cette publication s’inscrit dans notre collection « Numérique de confiance » composée de quatre notes complémentaires. La cybersécurité étant selon notre think-tank le sous-jacent du triptyque « Cloud, Data, IA » qui constitue l’écosystème de confiance. Car point de confiance sans sécurité pour dissiper les peurs, et sans souveraineté pour s’assurer d’être maître de son destin.

« L’autonomie stratégique est une capacité à
générer et défendre un écosystème de confiance
qui organise nos interdépendances technologiques »