Singapour souhaite s’assurer que la prochaine vague d’Intelligence Artificielle ne soit pas uniquement construite à l’étranger. Dans cette optique, le gouvernement a annoncé un investissement de plus de S$1 000 millions (environ 786 millions de dollars américains) destiné à financer la recherche publique en IA sur les cinq prochaines années, entre 2025 et 2030. Il s’agit d’une démarche claire pour développer ses propres capacités dans un marché mondial de plus en plus compétitif.

Cette annonce a été faite lors de la Semaine de la Recherche en IA de Singapour 2026, lors d’un dîner de gala où la ministre du Développement Numérique et de l’Information, Josephine Teo, a expliqué que les fonds seront dirigés via le Plan National de Recherche et Développement en IA (NAIRD). Selon le ministère, cette initiative s’aligne avec la Stratégie Nationale en IA (NAIS) 2.0, la mise à jour de la stratégie nationale IA développée par Singapour pour renforcer sa position sur la scène technologique internationale.

Que signifie la “souveraineté” en IA pour un petit pays mais hyperconnecté ?

Le concept de “souveraineté” appliqué à l’IA ne se limite pas à la création de centres de données ou à l’acquisition d’accélérateurs. Concrètement, il s’agit de contrôler des compétences clés : capacités scientifiques, accès au calcul, talents, modèles spécifiques ou adaptés au contexte local, et mesures de sécurité et de fiabilité alignées avec les priorités nationales.

Singapour joue cette partie avec des avantages — un écosystème technologique solide, une stabilité réglementaire, un tissu universitaire et entrepreneurial dynamique — mais aussi avec certaines limitations structurelles. La ministre a souligné un facteur particulièrement sensible pour le pays : l’IA est gourmande en ressources, notamment en énergie et en eau, et Singapour concentre déjà une des plus grandes densités de centres de données de la région. Il est donc crucial de gérer prudemment toute expansion.

C’est pourquoi le nouveau plan ne se limite pas à une simple injection d’infrastructure, mais vise à rendre l’IA plus efficiente, plus sûre et plus utile pour des secteurs précis de l’économie.

Trois piliers du plan : recherche fondamentale, application concrète et talents

Le NAIRD s’articule autour de trois grands axes.

1) Recherche fondamentale : efficacité, sécurité et nouvelles approches

Une partie importante du budget sera consacrée à la recherche fondamentale, axée sur des questions à long terme : comment entraîner des modèles avec moins de données et d’énergie, comment améliorer leur fiabilité ou comment les protéger contre les usages malveillants.

Parmi les axes majeurs, on trouve :

• IA efficace en ressources, visant des améliorations “de toute la chaîne technologique” : architectures de puces, conception de modèles et applications.
• IA responsable, avec une attention particulière à la réduction des risques et à la résilience face à l’exploitation ou à l’abus.
• Méthodologies émergentes, comprenant des systèmes plus flexibles, multimodaux ou avec une autonomie accrue.
• IA à usage général, avec un potentiel pour traiter des tâches complexes et transversales, allant de la recherche biomédicale à l’analyse de grandes quantités d’informations.

Le gouvernement prévoit aussi de créer de nouveaux “centres d’excellence” au sein d’institutions publiques, réunissant chercheurs confirmés et talents émergents, avec une vocation à la collaboration internationale.

2) Recherche appliquée : du laboratoire à la mise en œuvre

Le deuxième pilier vise à réduire la distance entre la recherche en laboratoire et la production industrielle. Singapour souhaite transformer une partie de ses avancées en capacités déployables pour l’industrie et les services, en se concentrant sur des secteurs stratégiques tels que la fabrication, le commerce, la santé, les solutions urbaines et la durabilité, ainsi que les sciences.

L’objectif est de renforcer ce qui est souvent la partie la plus difficile : pas seulement inventer un modèle, mais l’intégrer dans des systèmes, assurer ses performances et sa sécurité, et l’exploiter à grande échelle. En d’autres termes, construire une capacité d’ingénierie en IA, et pas uniquement de la recherche académique.

3) Talents : une chaîne complète, du début de parcours à l’élite de la recherche

Ce troisième axe est fréquemment mis en avant dans les discours publics sur l’IA : sans personnes, la souveraineté est impossible. Singapour veut élargir et approfondir son vivier de spécialistes avec des initiatives couvrant depuis l’enseignement préuniversitaire jusqu’au doctorat et à la formation professorale.

En parallèle, le pays poursuit un objectif stratégique déjà mentionné dans la NAIS 2.0 : multiplier ses professionnels de l’IA pour atteindre 15 000 praticiens, en combinant formation locale et attractivité du talent international. À cette fin, des programmes comme le AI Visiting Professorship visent à intégrer des chercheurs de haut niveau à des projets alignés avec l’agenda national.

Un contexte géopolitique et économique qui pousse à prendre position

L’initiative de Singapour intervient à un moment où l’IA est devenue un enjeu de compétition technologique mondiale. La disponibilité de puces, la capacité de calcul et la protection du savoir-faire sont désormais des variables de politique industrielle.

Pour un pays sans ressources naturelles abondantes mais aspirant à un rôle régional de leader, la conception de la “souveraineté” revêt aussi une dimension pragmatique : assurer que les entreprises, l’administration et les universités ne dépendent pas totalement de capacités externes, dans un contexte où les restrictions, les coûts et les tensions internationales peuvent perturber les chaînes d’approvisionnement ou l’accès à la technologie.

Modèles et langues : la souveraineté passe aussi par la langue

Au-delà du matériel, la souveraineté en IA se mesure aussi à la capacité de développer des modèles adaptés à la réalité locale. Dans ce cadre, des initiatives liées à l’écosystème d’AI Singapore ont travaillé sur des modèles pour les langues du Sud-Est asiatique, renforçant l’idée que l’IA “à usage général” doit s’adapter à une diversité culturelle et linguistique.

Ce volet — la création de modèles avec une portée régionale et une utilité concrète — s’accorde avec la logique du nouveau plan : bâtir des capacités durables qui ne dépendent pas uniquement de l’alignement avec les intérêts d’acteurs externes.

Foire aux questions

Qu’est-ce que la “souveraineté en Intelligence Artificielle” et comment se mesure-t-elle concrètement ?

Elle se mesure généralement à la capacité d’un pays à développer et exploiter l’IA de manière autonome : talents locaux, accès au calcul, recherche propre, modèles adaptés, sécurité et contrôle des secteurs critiques.

En quoi le nouveau plan NAIRD diffère-t-il de la stratégie nationale NAIS 2.0 ?

NAIS 2.0 constitue le cadre stratégique d’adoption et de positionnement ; NAIRD est un plan spécifique de recherche et développement public finançant la recherche fondamentale, appliquée et la formation de talents pour 2025-2030.

Pourquoi Singapour met-il l’accent sur une “IA efficace en ressources” ?

Parce que l’entraînement et l’inférence des modèles consomment beaucoup d’énergie et d’eau, et que Singapour opère avec des contraintes d’espace et de capacité, en plus d’une forte concentration régionale de centres de données. L’efficience devient ainsi un avantage en termes de compétitivité et de durabilité.

Quels secteurs peuvent le plus profiter de cet investissement public en IA ?

Les secteurs mentionnés incluent la fabrication, le commerce, la santé, les solutions urbaines et la durabilité, ainsi que la recherche scientifique, avec pour objectif de transformer la recherche en systèmes opérationnels et cas d’usage déployables.