Intelligence artificielle, rivalité sino-américaine et nouvelle géographie mondiale du savoir…
La Chine forme désormais la majorité des chercheurs d’élite en intelligence artificielle, tandis que les États-Unis demeurent le premier pôle mondial d’attraction des compétences étrangères. Mais les équilibres se déplacent. Derrière la bataille des algorithmes, des semi-conducteurs et des investissements colossaux se joue une confrontation autrement plus décisive, celle du contrôle du capital humain. Une étude publiée en septembre 2026 par Carnegie Endowment for International Peace révèle l’ampleur de cette recomposition. Elle dessine un monde où la puissance ne se mesure plus seulement aux richesses accumulées, mais aussi à la capacité de former, retenir et mobiliser les intelligences.
Le capital humain, nouvel instrument de puissance
Longtemps fondée sur les ressources naturelles, les capacités industrielles et la puissance financière, la hiérarchie mondiale repose désormais aussi sur la maîtrise du capital humain. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, la capacité à former, attirer et retenir les meilleurs chercheurs constitue un levier stratégique majeur.
Publiée en septembre 2026 par Damien Ma et Binyi Yang, dans le cadre de Carnegie China, l’étude Who’s Ahead in the Global AI Talent Race ? analyse les parcours des chercheurs ayant contribué à la conférence NeurIPS afin de mesurer les performances des pays dans cette compétition. Elle met en lumière un enjeu central de la rivalité entre Washington et Pékin : produire les talents, les attirer et parvenir à les conserver.
La Chine, première usine mondiale à cerveaux
La Chine représente désormais 57 % des chercheurs d’élite en IA selon leur pays de formation initiale, contre 13% pour les États-Unis. Cette progression traduit les effets des investissements chinois dans l’enseignement scientifique, la recherche et les technologies.
Mais former les talents ne signifie pas nécessairement bénéficier de leur expertise. En 2025, la Chine accueille 41% des chercheurs étudiés, contre 34% pour les États-Unis, qui demeurent néanmoins particulièrement attractifs pour les scientifiques étrangers. Le solde entre chercheurs formés dans un pays et chercheurs qui y travaillent est positif de 2 145 pour les États-Unis, contre un déficit de 1 729 pour la Chine, dans l’échantillon étudié.
L’avantage américain repose ainsi sur sa capacité à transformer les compétences internationales en puissance scientifique et économique, grâce à ses universités, ses laboratoires et son secteur technologique.
Les États-Unis, une puissance construite aussi sur les cerveaux des autres
En 2022, les États-Unis accueillaient 46% des chercheurs d’élite étudiés, contre 27% pour la Chine.
En 2025, le rapport de force s’inverse. La Chine atteint 41% des lieux de travail recensés, tandis que les États-Unis reculent à 34%.
Le basculement est historique dans le périmètre de cette étude. La Chine devient le premier lieu d’activité des chercheurs de l’échantillon.
Pourtant, les États-Unis conservent un avantage considérable : leur capacité à attirer les compétences formées à l’étranger.
Selon Carnegie China, le solde entre chercheurs formés dans un pays et chercheurs qui y travaillent est positif de 2 145 pour les États-Unis, alors qu’il est négatif de 1 729 pour la Chine.
Ces chiffres ne constituent pas des statistiques nationales d’immigration. Ils correspondent aux trajectoires identifiées dans l’échantillon scientifique étudié.
Ils n’en révèlent pas moins une caractéristique fondamentale du système américain.
Sa puissance technologique repose sur une combinaison d’universités prestigieuses, de financements de la recherche, de laboratoires privés, de capital-risque et d’une capacité historique à intégrer les meilleurs chercheurs internationaux.
L’Amérique ne se contente pas de former des scientifiques. Elle transforme les compétences venues du monde entier en puissance économique.
Ce mécanisme lui permet de bénéficier d’investissements éducatifs réalisés ailleurs, parfois pendant de longues années, avant que les chercheurs ne rejoignent ses universités ou ses entreprises.
Dans une économie fondée sur la connaissance, cette capacité d’attraction constitue une forme particulièrement efficace d’accumulation du capital.
Elle permet de capter une partie de la valeur créée par les systèmes éducatifs étrangers.
Pékin commence à retenir ses chercheurs
Le phénomène le plus intéressant n’est peut-être pas la progression chinoise dans la production des talents. C’est sa capacité croissante à les conserver.
Le taux de rétention des chercheurs formés en Chine est passé de 57% en 2022 à 69% en 2025.
Autrement dit, une proportion croissante des scientifiques chinois poursuit sa carrière dans son pays de formation.
Les États-Unis demeurent en tête sur ce critère avec un taux de rétention de 89%, mais l’écart se réduit.
Le rapport avance deux explications possibles.
La première tient à l’expansion de l’industrie chinoise de l’intelligence artificielle, qui multiplie les débouchés professionnels pour les chercheurs.
La seconde concerne les restrictions américaines en matière de visas, particulièrement celles touchant certains étudiants chinois dans les disciplines scientifiques et technologiques.
Cette évolution mérite une attention particulière.
Pendant plusieurs décennies, la circulation internationale des talents a largement favorisé les États-Unis. La perspective de travailler dans les laboratoires américains constituait un puissant facteur d’attraction.
Désormais, la Chine dispose d’un environnement scientifique et industriel suffisamment développé pour offrir des perspectives nationales plus nombreuses.
Il serait excessif d’y voir la fin de l’attractivité américaine. Mais le mouvement témoigne d’une modification structurelle.
La Chine ne cherche plus seulement à former les ingénieurs du monde. Elle entend également conserver les compétences nécessaires à sa propre souveraineté technologique.
Rivaux stratégiques, partenaires scientifiques malgré eux
Un chiffre illustre toute la complexité de cette confrontation.
En 2022, pour un chercheur formé aux États-Unis travaillant en Chine, on comptait 46 chercheurs formés en Chine travaillant aux États-Unis.
En 2025, ce rapport est descendu à 30 contre un.
La circulation reste donc profondément asymétrique, même si elle se rééquilibre.
Cette situation met en évidence une contradiction majeure.
Washington considère Pékin comme son principal concurrent technologique. Les restrictions sur les semi-conducteurs, les contrôles à l’exportation et les préoccupations de sécurité nationale témoignent de cette rivalité.
Pourtant, une partie de l’écosystème américain de recherche en intelligence artificielle repose sur des scientifiques formés en Chine.
Inversement, les chercheurs chinois ont longtemps bénéficié de l’accès aux laboratoires et aux réseaux scientifiques américains.
La compétition technologique se déroule donc à l’intérieur d’un système de connaissances historiquement interdépendant.
C’est précisément ce qui rend toute séparation radicale extrêmement complexe.
Limiter les échanges peut répondre à certains objectifs de sécurité. Mais une politique trop restrictive peut également affaiblir les capacités d’innovation du pays qui l’applique.
Le capital scientifique ne fonctionne pas comme une matière première que l’on peut simplement stocker ou interdire d’exportation.
Il circule à travers les personnes, les collaborations, les publications et les institutions.
La véritable question stratégique est comment protéger les technologies sensibles sans compromettre l’ouverture scientifique qui a largement contribué à leur développement ?
Singapour et la Corée du Sud, les nouveaux gagnants asiatiques
La confrontation entre Washington et Pékin tend à masquer l’émergence d’autres puissances scientifiques.
L’étude souligne notamment les performances de la Corée du Sud et de Singapour.
La Corée du Sud affiche un taux de rétention des chercheurs de 77%, supérieur à celui de la Chine.
Son institut KAIST progresse de douze places dans le classement des institutions et atteint la troisième position.
Singapour réalise également une progression remarquable.
La National University of Singapore occupe désormais la treizième place, tandis que la Nanyang Technological University atteint la seizième.
En 2022, ces deux établissements figuraient respectivement aux vingt-cinquième et vingt-neuvième rangs.
Ces résultats montrent qu’un pays n’a pas nécessairement besoin d’une population gigantesque pour devenir un acteur important de la recherche avancée.
La qualité des institutions, la concentration des investissements, l’ouverture internationale et la capacité à créer des environnements scientifiques compétitifs… peut compenser une partie du désavantage démographique.
Singapour représente, à cet égard, un cas particulièrement instructif.
Son positionnement international et sa capacité à attirer des chercheurs étrangers lui permettent de s’insérer dans les chaînes mondiales de production du savoir.
Pour les économies émergentes, l’enseignement est important. La compétition scientifique ne se réduit pas à la taille du marché intérieur.
Elle dépend aussi de la cohérence des politiques publiques.
L’Europe, le risque d’un déclassement silencieux
Un regard préoccupant sur les performances européennes.
Alors que la Chine consolide ses positions et que plusieurs pays asiatiques progressent, les institutions européennes perdent du terrain dans le classement.
L’École polytechnique fédérale de Zurich et l’Université d’Oxford, deux références internationales de la recherche, ne figurent plus dans les trente premières institutions de l’édition 2025.
Le taux de rétention européen atteint 60%, contre 69% en Chine et 89% aux États-Unis.
Il faut, toutefois, éviter une interprétation simpliste.
L’étude précise que l’évolution de la part européenne dépend de l’échantillon retenu. Les données ne permettent donc pas de conclure avec la même confiance que pour le basculement sino-américain.
Le problème européen demeure néanmoins stratégique.
Le continent possède des universités prestigieuses, des chercheurs de grande qualité et des capacités industrielles considérables.
Mais la fragmentation des marchés, les différences entre systèmes nationaux de financement et la difficulté à faire émerger des entreprises technologiques de dimension mondiale constituent autant de défis.
Le risque n’est pas que l’Europe cesse de produire des scientifiques.
Il est qu’elle forme des compétences dont une partie de la valeur économique sera captée ailleurs.
Dans ce scénario, l’Europe pourrait demeurer une puissance académique tout en perdant progressivement son influence sur l’industrialisation des technologies issues de ses laboratoires.
L’Inde, une puissance démographique qui peine à convertir son potentiel
Autre enseignement du rapport, l’Inde ne transforme pas encore pleinement son potentiel humain en présence parmi l’élite scientifique étudiée.
Sa part des chercheurs d’élite recule de deux points de pourcentage par rapport à 2022.
La proportion des chercheurs formés en Inde et travaillant aux États-Unis diminue également.
Aucune institution indienne ne figure dans le classement des trente premières institutions, ni en 2022 ni en 2025.
Ce constat ne signifie évidemment pas que l’Inde serait absente de l’économie mondiale de l’intelligence artificielle.
Il souligne plutôt la différence entre disposer d’un vaste secteur informatique, former de nombreux ingénieurs et occuper les premières positions dans la recherche scientifique de pointe.
L’enjeu pour New Delhi consiste précisément à transformer sa masse critique de compétences numériques en capacités de recherche fondamentale et en innovations technologiques propres.
Le nombre de diplômés ne suffit pas.
La puissance scientifique exige également des institutions de recherche solides, des moyens de calcul, des financements durables et des perspectives professionnelles capables de retenir les meilleurs profils.
Et l’Algérie dans cette nouvelle géographie du savoir ?
C’est ici que les résultats de Carnegie China prennent une dimension particulièrement importante pour un pays comme l’Algérie.
Le rapport ne fournit pas de classement spécifique permettant de mesurer la position algérienne. Il serait donc incorrect d’en déduire un rang ou une performance nationale.
Mais il pose indirectement une question fondamentale pour les économies qui aspirent à diversifier leurs structures productives.
Comment passer du statut de pays formateur de diplômés à celui de pays producteur de connaissances et de technologies ?
L’Algérie dispose d’universités, d’écoles d’ingénieurs, de formations en mathématiques et en informatique ainsi que d’une jeunesse susceptible de participer au développement de l’économie numérique.
Ces ressources constituent un potentiel, non une garantie.
La véritable difficulté est de construire un environnement où les compétences peuvent se transformer en recherche, en entreprises innovantes et en valeur ajoutée nationale.
L’expérience internationale suggère plusieurs conditions.
Il faut des laboratoires disposant de financements stables, des mécanismes de collaboration entre universités et entreprises, des infrastructures de calcul accessibles et des perspectives de carrière attractives.
Il faut surtout dépasser une conception de la formation supérieure limitée à la délivrance de diplômes.
La question de la fuite des cerveaux doit également être abordée différemment.
Le départ d’un chercheur n’est pas nécessairement une perte définitive. Les diasporas scientifiques peuvent constituer des réseaux de coopération, de financement et de transfert de connaissances.
Mais encore faut-il disposer d’institutions nationales capables de tirer parti de ces relations.
Pour l’Algérie, la priorité ne devrait donc pas être seulement de former davantage d’ingénieurs en intelligence artificielle.
Elle devrait être de créer les conditions permettant à ces ingénieurs de participer à une production scientifique et industrielle durable.
Sans cet environnement, l’investissement éducatif risque de bénéficier davantage aux économies qui possèdent déjà les infrastructures de recherche et les entreprises capables de valoriser les compétences.
L’intelligence artificielle et la nouvelle division internationale du travail
L’intelligence artificielle redessine la division internationale du travail, en donnant un avantage stratégique aux pays capables de concevoir les technologies fondamentales et d’en capter la valeur économique.
Cette concentration risque d’accentuer les inégalités entre puissances technologiques et pays dépendants des solutions importées. Pour les économies du Sud, l’enjeu est de renforcer leur souveraineté numérique et leurs capacités scientifiques afin de ne pas rester de simples consommatrices de technologies développées ailleurs.
Une étude majeure, mais dont les limites doivent être comprises
L’étude de Carnegie China s’appuie sur les auteurs de communications acceptées à NeurIPS en 2025, dont 10 280 chercheurs sur 25 677 ont fait l’objet d’une analyse approfondie. Cet échantillon ne représente pas l’ensemble des spécialistes mondiaux de l’IA.
Le pays d’origine est défini par le lieu d’obtention du premier diplôme universitaire, tandis que la localisation professionnelle peut correspondre au siège de l’employeur. Les classements institutionnels reposent également sur une pondération des publications visant à limiter le poids des articles à très nombreux coauteurs. Ces limites n’invalident pas les tendances observées, mais imposent de les interpréter avec prudence. Les conclusions sont jugées plus fiables concernant les dynamiques sino-américaines que l’évolution européenne.
La prochaine bataille sera celle de la souveraineté intellectuelle
La principale conclusion de cette étude dépasse largement la compétition entre deux puissances.
Elle concerne la manière dont les États construisent leur autonomie économique.
La Chine démontre qu’une politique de formation scientifique massive, articulée à une stratégie industrielle, peut modifier profondément les rapports de force internationaux.
Les États-Unis montrent qu’une économie capable d’attirer les meilleurs chercheurs du monde bénéficie d’un avantage considérable, même lorsque ses propres universités ne constituent pas la première origine de formation des talents recensés.
La Corée du Sud et Singapour prouvent que des stratégies nationales cohérentes peuvent permettre à des pays de taille plus modeste d’occuper des positions scientifiques importantes.
L’Europe rappelle qu’une tradition académique prestigieuse ne garantit pas durablement la domination technologique.
Quant aux pays émergents, ils sont confrontés à un choix décisif.
Continuer à investir dans la formation sans disposer des capacités nécessaires pour valoriser leurs chercheurs, ou faire de la production scientifique un véritable pilier de leur développement économique.
L’enjeu n’est donc plus simplement de posséder les machines les plus puissantes.
Il est de maîtriser les connaissances qui permettent de les concevoir, de les utiliser et de les améliorer.
La rivalité entre Washington et Pékin montre que les talents ne constituent plus seulement une ressource parmi d’autres.
Ils deviennent un déterminant central de la puissance.
Au siècle de l’intelligence artificielle, les nations ne seront pas seulement départagées par les technologies qu’elles achètent, mais par les intelligences qu’elles forment, les chercheurs qu’elles retiennent et les connaissances qu’elles transforment en richesse.
Et dans cette nouvelle économie du savoir, la dépendance la plus coûteuse pourrait bien être celle des cerveaux.
S. Méhalla
Sources :
Damien Ma et Binyi Yang, Who’s Ahead in the Global AI Talent Race?, Carnegie Endowment for International Peace, Carnegie China, septembre 2026, 13 pages. Dossier élaboré à partir du rapport transmis. Les développements géoéconomiques et la section consacrée à l’Algérie constituent une analyse éditoriale et non des conclusions directement établies par l’étude.
«Les institutions derrière la guerre mondiale des cerveaux»
NeurIPS (Neural Information Processing Systems) :
Créée en 1987, NeurIPS est l’une des conférences scientifiques internationales les plus prestigieuses dans le domaine de l’intelligence artificielle, particulièrement en apprentissage automatique (machine learning). Elle rassemble chaque année chercheurs, universitaires et spécialistes des grandes entreprises technologiques. Les travaux qui y sont acceptés constituent un indicateur important de l’excellence scientifique mondiale. NeurIPS n’est donc ni un laboratoire ni une université, mais une conférence scientifique de référence.
Carnegie Endowment for International Peace (États-Unis)
Fondé en 1910 à Washington, Carnegie est un centre de recherche indépendant, spécialisé dans les relations internationales, la géopolitique, l’économie et les politiques publiques. À travers son programme Carnegie China, il analyse notamment la compétition stratégique et technologique entre les États-Unis et la Chine. C’est cette institution qui a publié l’étude sur la compétition mondiale pour les talents en intelligence artificielle.
MacroPolo (États-Unis)
MacroPolo est un programme de recherche consacré à l’économie chinoise et aux relations sino-américaines, historiquement rattaché au Paulson Institute, basé à Chicago. Il a notamment développé le Global AI Talent Tracker, un dispositif d’analyse permettant de suivre l’origine universitaire, la mobilité internationale et les lieux d’activité des chercheurs d’élite en intelligence artificielle. Ses travaux constituent une référence pour comprendre les migrations scientifiques mondiales.
KAIST — Korea Advanced Institute of Science and Technology (Corée du Sud)
Fondé en 1971 et situé principalement à Daejeon, KAIST est l’un des établissements scientifiques et technologiques les plus prestigieux d’Asie. Spécialisé dans l’ingénierie, l’informatique, la robotique et l’intelligence artificielle, il joue un rôle majeur dans la stratégie technologique sud-coréenne. Son modèle repose sur une collaboration étroite entre recherche universitaire, industrie et innovation. Dans l’étude Carnegie, KAIST atteint la troisième place du classement institutionnel en 2025.
NUS — National University of Singapore (Singapour)
La NUS est la principale université nationale de Singapour et l’un des établissements de recherche les plus réputés d’Asie. Elle développe des travaux avancés en intelligence artificielle, informatique, sciences des données et technologies numériques. Elle constitue un pilier de la stratégie singapourienne visant à faire de la cité-État un centre international de recherche et d’innovation. Elle occupe la treizième place du classement étudié.
NTU — Nanyang Technological University (Singapour)
La NTU est une grande université technologique singapourienne, reconnue pour ses recherches en ingénierie, intelligence artificielle, robotique et systèmes informatiques. Elle entretient des partenariats avec de nombreuses entreprises et institutions scientifiques internationales. Son ascension témoigne de la capacité de Singapour à attirer des chercheurs étrangers et à développer un écosystème scientifique compétitif. Elle atteint la seizième place du classement de 2025.
ETH Zurich — École polytechnique fédérale de Zurich (Suisse)
Fondée en 1855, l’ETH Zurich figure parmi les grandes institutions scientifiques européennes. Elle est particulièrement réputée pour ses recherches en mathématiques, informatique, physique, robotique et intelligence artificielle. Albert Einstein y a notamment étudié. Son absence du groupe des trente premières institutions dans le classement NeurIPS 2025 étudié par Carnegie ne signifie pas un déclassement scientifique général, mais un recul relatif sur cet indicateur particulier.
Université d’Oxford (Royaume-Uni)
Fondée au Moyen Âge, Oxford est l’une des plus anciennes et prestigieuses universités du monde. Elle possède des équipes de recherche de premier plan en informatique, intelligence artificielle, apprentissage automatique et éthique des technologies. Elle joue également un rôle important dans les débats internationaux sur la gouvernance de l’IA. Comme l’ETH Zurich, elle ne figure plus parmi les trente premières institutions du classement spécifique analysé dans le rapport.