[Sélection de la voie à l'ère de l'IA et nouvelle initiative pour la péninsule coréenne] ② Tendances générales autour de l'IA

I. Tendances mondiales et changements structurels dans le développement de l'IA

1. L'avènement de l'ère de l'IGA et le changement de paradigme technologique

Au XXIe siècle, l'intelligence artificielle (IA) est devenue une technologie à usage général prête à remodeler la structure même de la civilisation humaine. Le rythme de développement de l'IA a suivi une courbe ascendante abrupte, en particulier depuis la commercialisation de l'apprentissage profond au milieu des années 2010. Par la suite, l'émergence de l'architecture Transformer et la prolifération des grands modèles de langage (LLM) ont transformé l'IA d'un outil exclusif aux experts techniques en un outil quotidien pour le grand public. Le lancement de ChatGPT d'OpenAI en novembre 2022 a mené cette transition, dépassant les 100 millions d'utilisateurs plus rapidement que toute autre application dans l'histoire.

<Figure 1> Nombre de modèles publiés par Claude en 52 jours

Source : JoongAng Ilbo (9 juin 2017)

Ce développement explosif de l'IA, porté par les LLM, conduit naturellement à des attentes d'une transition vers l'Intelligence Générale Artificielle (IGA), une question qui s'est hissée au premier plan du discours politique mondial. Alors que de nombreux gourous de la technologie, instituts de recherche et grandes entreprises technologiques prédisent l'avènement de l'IGA au cours de la prochaine décennie, les principaux gouvernements ont commencé à la reconnaître non seulement comme une innovation technologique, mais aussi comme un atout stratégique qui pourrait déterminer la survie nationale. Cette perception est clairement démontrée par l'annonce par les États-Unis du projet Stargate de 500 milliards de dollars le lendemain de l'investiture du président Trump en janvier 2025, et par son élévation de l'IA au rang de « Projet Manhattan » pour la recherche scientifique à travers la Mission Genesis en novembre de la même année. De plus, le Mythos de Claude, récemment publié, a provoqué une onde de choc dans les systèmes de sécurité et de défense mondiaux dès son lancement, ébranlant radicalement le paysage mondial de la sécurité de l'IA.

Une autre tendance à noter du point de vue du paradigme technologique est la montée en puissance rapide des modèles à poids ouverts. L'émergence du DeepSeek chinois en janvier 2025 a provoqué un choc violent dans l'industrie occidentale de l'IA. DeepSeek a atteint des performances équivalentes à celles d'OpenAI tout en contournant les contrôles américains à l'exportation sur les GPU avancés, et en publiant son modèle en open source, il a fondamentalement changé l'accessibilité géographique et économique de la technologie de l'IA. Comme l'a décrit le président Trump, cet événement a été un « signal d'alarme pour notre industrie », exposant les vulnérabilités de la stratégie américaine en matière d'IA au monde entier (NBC News 2025). La stratégie open source de la Chine prolifère efficacement sa technologie d'IA sur le marché mondial des modèles, et une structure similaire est susceptible d'être reproduite dans le secteur de la robotique humanoïde. Cette tendance s'accélère à mesure que les modèles d'entreprises autres que DeepSeek, telles que Qwen d'Alibaba, Zhipu et MiniMax, proposent de manière compétitive et gratuite des modèles à poids ouverts de classe mondiale.

Un autre changement important est en cours dans la direction du développement technologique. Jusqu'à présent, la principale méthodologie pour le développement de l'IA a été une approche de mise à l'échelle, qui consiste à augmenter la taille du modèle en y injectant davantage de données et de ressources de calcul. Cependant, alors que des signes montrent que cette méthodologie approche les limites des rendements décroissants, l'attention de l'industrie se déplace progressivement vers la performance sur le terrain et l'efficacité. L'« innovation frugale » démontrée par le DeepSeek chinois — une approche qui permet d'obtenir plus avec moins de ressources — est l'exemple le plus spectaculaire de ce changement. Le paradigme de l'IA de nouvelle génération devrait dépasser la simple compétition d'échelle, l'axe de la concurrence se déplaçant vers l'innovation architecturale, l'efficacité énergétique et les sauts qualitatifs dans les capacités de raisonnement. En effet, le gourou de l'apprentissage profond Yann LeCun a déclaré que l'IGA est plus susceptible d'être atteinte par des formes multimodales que par des LLM, et le cofondateur de GPT, Ilya Sutskever, a également souligné que la course à l'IA passe maintenant d'une ère de mise à l'échelle à une ère de recherche.

2. Les répercussions socio-économiques de l'IA

Les répercussions socio-économiques de l'IA deviennent déjà visibles, mais une incertitude considérable demeure quant à leur ampleur et leur direction. Sur le marché du travail, 92 000 emplois auraient disparu aux États-Unis pour le seul mois de février 2026. La prolifération des agents d'IA fait de la « boucle sans humain » — où des tâches complexes sont gérées sans intervention humaine directe — une réalité. Selon une étude de Cazzaniga et al., bien que les individus à hauts revenus, les pays avancés et les hommes soient plus exposés à l'IA, l'étude a également révélé qu'ils peuvent saisir davantage de nouvelles opportunités pour créer une plus grande valeur ajoutée en utilisant l'IA.

<Figure 2> Degré d'exposition à l'IA par pays, genre, niveau d'éducation et âge

Source : Cazzaniga et al. (2024)

Cependant, considérer l'impact économique de l'IA uniquement sous l'angle de la perte d'emplois est trop simpliste. Selon MIT NANDA (2025), bien que le taux d'adoption de l'IA au sein des entreprises soit élevé, seulement 5 % d'entre elles ont réalisé une véritable transformation de leur activité, et aucun changement structurel n'a été observé dans sept des neuf secteurs industriels. Certains soutiennent que l'affirmation selon laquelle l'IA remplacera la plupart des emplois à court terme n'est qu'une projection idéaliste qui ne tient pas suffisamment compte des facteurs limitant la prolifération réelle, tels que l'intégration incomplète des outils d'IA dans les flux de travail, les problèmes de désapprentissage et la résistance culturelle organisationnelle.

Plus important encore, l'IA remodèle de manière spectaculaire la répartition des capacités humaines. Elle tend à amplifier de manière exponentielle les capacités des 0,01 % de talents les plus performants tout en remplaçant de nombreuses tâches de niveau intermédiaire. Cela suggère que les structures organisationnelles à l'ère de l'IA pourraient converger vers des modèles ultra-petits et hyper-efficaces de type « une personne + un agent + un humanoïde », soulignant le dilemme politique qui en découle : l'approfondissement des inégalités versus la croissance inclusive. De plus, la concentration des bénéfices de l'IA dans les pays anglophones et à hauts revenus peut creuser la fracture numérique mondiale, provoquant potentiellement une polarisation structurelle grave, en particulier pour les pays en développement du Sud global.

3. Caractéristiques structurelles de la compétition stratégique en matière d'IA

À mesure que l'importance stratégique de la technologie de l'IA s'est accrue, la dynamique concurrentielle au cœur de la politique internationale converge rapidement vers la compétition stratégique en matière d'IA. En particulier, alors que l'écart technologique entre les deux pays s'élargit et se rétrécit à plusieurs reprises, l'attention se porte de plus en plus sur l'évolution future du paysage concurrentiel.

<Figure 3> Écart de performance récent entre les modèles d'IA américains et chinois

Source : NIST (2026)

Pour comprendre les caractéristiques structurelles de cette compétition, il est nécessaire d'examiner comment les cinq ressources stratégiques clés de la capacité en IA — puissance de calcul, données, talents, algorithmes et normes — sont devenues des éléments centraux de la compétitivité nationale.

Premièrement, la puissance de calcul est l'infrastructure physique la plus critique soutenant l'entraînement des modèles d'IA et la fourniture de services. Les GPU de NVIDIA, les fonderies de semi-conducteurs de TSMC, les équipements EUV d'ASML et la HBM de SK Hynix sont devenus des ressources goulots d'étranglement clés à l'ère de l'IA, et la compétition pour les contrôler forme un nouveau front dans le conflit géopolitique. Deuxièmement, les données, souvent comparées au nouveau pétrole, peuvent être considérées comme la matière première essentielle au développement des modèles d'IA. Les réglementations sur la localisation des données, les accords de transfert transfrontalier de données et les régimes de protection des données personnelles déterminent le fondement juridique et institutionnel de la compétitivité en matière d'IA. Troisièmement, les talents représentent les acteurs clés qui peuvent créer une valeur tangible à partir des infrastructures et des ressources susmentionnées ; ils sont la cristallisation de toutes les connaissances. Parce que les talents ayant une expérience et des capacités en recherche de pointe sont devenus plus importants que jamais, les principaux pays du monde entier offrent des salaires et des avantages astronomiques pour attirer les meilleurs ingénieurs mondiaux en IA. Par exemple, Meta aurait offert à certains talents clés un salaire de 100 milliards de wons lors du lancement de son nouveau laboratoire d'IA. Quatrièmement, les algorithmes, en tant que nouveaux systèmes, sont devenus des atouts essentiels pour l'économie, la société et la défense nationale, et sont directement utilisés dans les systèmes autonomes, les cyberopérations et l'aide à la décision sur le champ de bataille. Enfin, les normes fonctionnent comme les nouvelles règles du jeu et un puissant moyen de contre-pouvoirs. Les cadres normatifs concurrents tels que l'ISO/IEC 42001, le RMF pour l'IA du NIST, la loi sur l'IA de l'UE et les réglementations chinoises sur l'IA générative créent une forte structure concurrentielle pour le leadership dans la gouvernance mondiale de l'IA.

La compétition pour ces cinq ressources se déroule principalement autour des deux axes que sont les États-Unis et la Chine, mais sa structure n'est pas un simple système bipolaire ; elle prend plutôt la forme d'une compétition complexe et multicouche. Les États-Unis, dont les entreprises sont à la pointe de l'innovation mondiale en matière d'IA, emploient une stratégie visant à restreindre l'accès de la Chine à la technologie par le biais de contrôles à l'exportation et de filtrage des investissements. La Chine, à son tour, rattrape son retard en s'appuyant sur son écosystème d'innovation dirigé par l'État et son vaste marché intérieur, tout en cherchant à percer l'encerclement américain via une stratégie open source et des partenariats avec le Sud global. L'Europe a endossé le rôle de prescripteur de normes, cherchant une troisième voie, tandis que les puissances moyennes de l'IA comme la Corée du Sud, le Japon, Singapour et l'Inde poursuivent une stratégie hybride consistant à maximiser leurs capacités de niche tout en maintenant une autonomie stratégique entre les États-Unis et la Chine.

Il est à noter que la compétition en matière d'IA a commencé à prendre le caractère d'une compétition de valeurs, dépassant le cadre d'une simple course technologique. Lors d'une audition au Congrès, Sam Altman d'OpenAI a directement articulé une confrontation entre l'IA basée sur les valeurs démocratiques menées par les États-Unis et l'IA autoritaire. Le vice-président JD Vance a vivement critiqué l'arsenalisation de l'IA par les régimes autoritaires lors du Sommet de Paris sur l'IA. Ce discours élève la compétition en matière d'IA d'un simple niveau économique et technologique à un niveau civilisationnel et idéologique, compliquant davantage les choix stratégiques pour les puissances moyennes. Contrairement au passé, ces puissances moyennes sont désormais confrontées à une situation où elles n'ont d'autre choix que de garantir leur compétitivité en matière d'IA pour s'assurer un certain niveau d'autonomie stratégique.

II. La prolifération de l'IA dans les domaines militaire, économique, de la connaissance et de la gouvernance

1. Analyse comparative des stratégies des principaux pays en matière d'IA

(1) États-Unis : Évolution et contradictions internes de la stratégie en matière d'IA

La stratégie américaine en matière d'IA a évolué à travers trois phases de transition depuis 2017. La première administration Trump (2017-2021), bien qu'ayant été la première à définir l'IA comme une technologie stratégique, a montré une dépendance au leadership du secteur privé sans stratégie nationale concrète. La Stratégie de sécurité nationale (NSS) de 2017 a identifié l'IA comme une technologie émergente clé pour la croissance économique et la sécurité nationale et a désigné la Chine et la Russie comme des concurrents stratégiques, mais cela est resté au niveau d'une reconnaissance préliminaire du risque (Trump 2017). En 2019, le Décret exécutif 13859 (l'Initiative américaine pour l'IA) a établi la première stratégie globale d'écosystème de l'IA en présentant cinq priorités : l'investissement dans la R&D en IA, l'ouverture des ressources, l'établissement de normes de gouvernance, le développement du capital humain et la coopération internationale (Décret exécutif 13859 2019).

L'administration Biden (2021-2025) a élevé l'IA au rang de priorité de sécurité fondamentale et autonome. Cette période a été caractérisée par la coexistence de deux perceptions de la menace. L'une était la menace pour la sécurité extérieure posée par la croissance rapide des capacités de l'IA de la Chine. L'autre était la menace pour les valeurs démocratiques inhérente à l'IA elle-même, comme la propagation de la désinformation par les hypertrucages (deepfakes), le biais des systèmes d'IA et les questions éthiques des armes autonomes. Le Décret exécutif 14110 (EO 14110), signé en octobre 2023, a intégré ces deux dimensions, déclarant l'« IA sûre, sécurisée et digne de confiance » comme une politique nationale et imposant la déclaration des tests de sécurité pour les modèles d'IA à haute performance et le développement de normes de provenance du contenu (Biden 2023). De plus, Biden a activement utilisé les cadres d'alliances multilatérales tels que le Quad, le Conseil du commerce et de la technologie (CCT), l'IPEF et le Fab 4 pour renforcer la solidarité entre les alliés. Le paquet de mesures de contrôle des exportations de semi-conducteurs annoncé en octobre 2022 a été considéré comme le plus complet depuis des décennies et constituait une mesure de découplage globale qui incluait une interdiction pour les citoyens américains et les résidents permanents de travailler pour des entreprises chinoises de semi-conducteurs.

La seconde administration Trump (2025 à aujourd'hui) montre une direction différente de celle de l'administration Biden. Le projet Stargate, annoncé le lendemain de son investiture, est un plan d'investissement de 500 milliards de dollars sur quatre ans dans l'infrastructure de l'IA, impliquant OpenAI, SoftBank et Oracle, avec pour objectif de construire des centres de données pour l'IA à travers les États-Unis dans des États comme le Texas, le Nouveau-Mexique et l'Ohio, et de sécuriser jusqu'à 10 GW de capacité de calcul. Le Plan d'action pour l'IA, annoncé en juillet 2025, est composé de trois piliers : la suppression des barrières réglementaires, la construction d'infrastructures d'IA à grande échelle, et une stratégie de politique étrangère et de sécurité pour diffuser l'IA comme une norme mondiale. La Mission Genesis (Décret exécutif 14363, novembre 2025) vise à doubler la productivité de la recherche scientifique américaine en 10 ans en utilisant l'IA, son cœur étant l'établissement d'une plateforme de recherche intégrée connectant 17 laboratoires nationaux sous la direction du Département de l'Énergie.

<Figure 4> État de la collaboration 'IA pour la science' du DOE américain

Source : Kim Young-kee (2026)

Cependant, la stratégie de la seconde administration Trump contient une contradiction interne majeure. Alors que le Plan d'action pour l'IA proclame une compétition pour le leadership en IA avec la Chine, il révèle un décalage entre la déclaration et la mise en œuvre, par exemple, en décidant de reprendre les ventes de puces NVIDIA avancées (H20) à la Chine (La Maison Blanche 2025). Plus fondamentalement, la logique de sécurité selon laquelle « les alliés sont nécessaires pour contenir la Chine » se heurte à la doctrine de « l'Amérique d'abord » selon laquelle « les alliés sont aussi des concurrents », ce qui fait que la coopération en matière d'IA avec les alliés prend la forme d'une diffusion et de directives unilatérales. Trump poursuit une stratégie auto-contradictoire en exigeant une coopération sur les contrôles à l'exportation tout en imposant des droits de douane élevés aux alliés, ce qui crée une confusion politique et ne parvient pas à susciter leur participation active.

(2) Chine : Le sprint de l'innovation étatique et l'expansion de l'influence mondiale

La montée en puissance de la Chine dans le domaine de l'IA est le résultat de la concentration de ses capacités d'État développeur — qui ont permis une croissance économique moyenne de 9,4 % pendant 41 ans depuis la réforme et l'ouverture de 1978 — sur le secteur de l'IA. En 2024, les dépenses de recherche et développement (R&D) de la Chine ont atteint environ 1,03 billion de dollars, dépassant pour la première fois celles des États-Unis (1,01 billion de dollars). Cela n'indique pas seulement une question de volume d'investissement, mais que les capacités technologiques de la Chine ont atteint un tournant structurel. Le classement de la Chine au premier rang du Nature Index 2025 et la position de l'Université de Tsinghua parmi les meilleures institutions pour les dépôts de brevets en IA dans le monde sont des exemples probants qui soutiennent ce changement qualitatif.

La stratégie chinoise en matière d'IA a véritablement commencé avec l'annonce du Plan de développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération en 2017. Ce plan a fixé des objectifs de développement par étapes pour 2020, 2025 et 2030, adoptant une vision visant à devenir le leader mondial de l'IA d'ici 2030, avec une industrie de l'IA de base atteignant 1 billion de yuans et les industries connexes atteignant 10 billions de yuans (Conseil des affaires de l'État 2017). Par la suite, la stratégie « IA Plus », dévoilée en 2024, visait à créer simultanément de la valeur ajoutée nationale et à étendre l'influence mondiale par l'application et la prolifération complètes de l'IA.

<Figure 5> Usines d'IA établies en Europe via le Plan d'action pour la connexion par l'IA

Source : Conseil des affaires de l'État (2025)

La caractéristique la plus marquante du système d'innovation de l'IA en Chine est la relation symbiotique complexe entre l'État et le secteur privé. Bien qu'il apparaisse dirigé par l'État en surface, en réalité, plus de 70 % des marchés publics sont attribués à des entreprises privées d'IA, et une transaction sophistiquée entre les secteurs public et privé s'opère entre la réglementation et le développement industriel. Selon le principe dit « innover d'abord, réglementer ensuite », les entreprises BATH (Baidu, Alibaba, Tencent et Huawei) dirigent l'écosystème de l'IA, tandis que l'État maintient une pression concurrentielle constante par le biais de l'« effet poisson-chat ». La stratégie de fusion militaro-civile (FMC) est la dimension sécuritaire de cette structure, institutionnalisant le canal par lequel l'innovation privée en IA est convertie en capacités militaires. Un exemple clair de cette structure est le rôle de sociétés privées d'IA comme iFlytek en tant que contractants majeurs en IA pour l'Armée populaire de libération.

Les caractéristiques concurrentielles uniques de l'IA chinoise sont les suivantes. Premièrement, sa capacité d'innovation frugale — obtenir plus avec moins de ressources — a été démontrée de manière spectaculaire par le cas de DeepSeek. Deuxièmement, sa capacité d'innovation holistique à travers des multimodèles complexes et son orientation vers une internalisation et une autosuffisance étendues offrent une résilience structurelle face aux contrôles américains à l'exportation. Troisièmement, son vaste marché de consommation natif de l'IA sert de banc d'essai le plus puissant pour que les entreprises valident et améliorent rapidement les systèmes d'IA dans des environnements réels. Les Plateformes ouvertes d'innovation en IA, comprenant 13 zones pilotes d'innovation et de développement de l'IA dans des villes comme Pékin, Shanghai et Hangzhou, constituent l'infrastructure géographique et technologique de cet écosystème d'innovation.

Cependant, il faut également faire face aux limites structurelles du développement de l'IA en Chine. La pénurie de talents créatifs produits par un système éducatif rigide, la répression institutionnelle de la pensée originale et la contradiction structurelle d'un système d'innovation qui manque de liberté et de tolérance à l'échec sont des facteurs de risque majeurs pour la compétitivité à long terme de la Chine en matière d'IA. L'intensification de la compétition sino-américaine, un ralentissement de la croissance économique et l'incertitude des perspectives économiques à moyen et long terme en raison du déclin démographique sont également des facteurs externes qui contraignent la durabilité de la stratégie de développement de l'IA de la Chine. De plus, une confiance excessive dans la techno-gouvernance — la conviction que le Parti peut gérer efficacement n'importe quelle technologie — comporte également le risque de déclencher des accidents catastrophiques imprévisibles causés par l'IA.

Néanmoins, la cohérence stratégique à court terme de la Chine est remarquable. Comparée aux politiques tarifaires imprévisibles et à la pression sur les alliés de l'administration Trump, la Chine a tendance à être perçue comme un partenaire de coopération plus prévisible en maintenant une stratégie de la carotte et du bâton relativement cohérente. Le fait que de nombreuses puissances moyennes adoptent une position double — adoptant la technologie d'IA américaine tout en étant attirées par les incitations économiques de la Chine — reflète l'efficacité de cette cohérence stratégique.

(3) Europe : Du leadership normatif à la sécurisation de la compétitivité industrielle

La stratégie de l'Europe en matière d'IA s'est concentrée sur son positionnement en tant que « superpuissance réglementaire ». L'UE a constamment maintenu la volonté stratégique de s'établir comme une troisième puissance de l'IA entre les États-Unis et la Chine. Pour s'assurer le même leadership normatif numérique mondial dans la gouvernance de l'IA qu'elle a obtenu avec le RGPD, elle a promulgué la Loi sur l'IA de l'UE en 2024. Cette loi adopte un cadre réglementaire à quatre niveaux basé sur le niveau de risque des systèmes d'IA. La catégorie « risque inacceptable », qui s'applique aux systèmes de notation sociale et à l'identification biométrique non autorisée, est interdite en principe. La catégorie « risque élevé » s'applique à des domaines tels que les dispositifs médicaux, l'éducation, l'emploi et les infrastructures critiques, imposant des exigences strictes de transparence et de surveillance humaine (Union européenne 2024). La disposition d'application extraterritoriale de la loi s'applique également à toutes les entreprises étrangères d'IA fournissant des services sur le marché de l'UE, visant ainsi à créer un « effet Bruxelles » qui établit la norme pour les normes mondiales de l'IA.

Cependant, un écart important existe entre les ambitions de l'UE et la réalité. Après l'entrée en vigueur de la Loi sur l'IA de l'UE, ses dispositions pénales strictes ont dissuadé les grandes entreprises technologiques mondiales et d'autres grandes entreprises mondiales d'investir et de pénétrer le marché européen. Les entreprises d'IA locales européennes ont également atteint un point où elles ne pouvaient même plus envisager de développer de nouveaux services en raison de la forte réglementation. Pour surmonter cette perte de dynamique d'innovation causée par la surréglementation, l'Europe a activement promu son saut pour devenir un pôle d'innovation en IA en suspendant la mise en œuvre de la Loi sur l'IA, en créant de nouvelles clauses d'exemption et, en 2025, en annonçant le Plan d'action 'Continent de l'IA' pour soutenir l'utilisation et l'innovation de l'intelligence artificielle.

Cependant, selon les évaluations d'experts, une part importante des investissements annoncés par l'UE dans l'IA est un réemballage de programmes existants plutôt qu'un nouveau financement. Il existe un déficit d'investissement sérieux, les entreprises de logiciels américaines dépensant 10 fois plus en R&D que leurs homologues de l'UE. En examinant les stratégies des pays individuels, la France poursuit un bond en avant pour devenir une puissance de l'IA basée sur des réseaux humains centrés sur des établissements d'enseignement d'élite comme l'École polytechnique et l'ENS. Mistral AI, fondée en 2023 par des chercheurs revenus en France de Google DeepMind et Meta AI, est devenue la plus grande licorne de l'IA en Europe, atteignant une valorisation de 13,8 milliards de dollars en seulement 29 mois.

<Figure 5> Usines d'IA établies en Europe via le Plan d'action pour la connexion par l'IA

Source : Commission européenne. (2025). Plan d'action 'Continent de l'IA'.

L'Allemagne a adopté un modèle « IA+X » qui poursuit la transformation par l'IA d'une puissance manufacturière, soutenant pleinement une stratégie visant à intégrer l'IA dans les secteurs de la fabrication de précision, de l'automobile, de la chimie et de la logistique. Cependant, le taux d'adoption de l'IA encore faible parmi les entreprises allemandes et le fait qu'Aleph Alpha, autrefois la principale startup d'IA du pays, ait abandonné le développement de modèles de pointe pour se réorienter vers les logiciels d'IA d'entreprise, révèlent les limites structurelles de la stratégie allemande. De plus, avec des mesures récentes telles que la vente d'unités commerciales, l'entreprise est en train d'abandonner de fait ses activités dans l'IA, rendant les perspectives d'avenir encore plus sombres.

Depuis le Brexit, le Royaume-Uni a poursuivi une stratégie de pôle réglementaire pro-innovation, se différenciant intentionnellement du modèle de réglementation préventive de l'UE. Il se positionne comme un centre pour la gouvernance mondiale de la sécurité de l'IA en accueillant le Sommet sur la sécurité de l'IA de Bletchley Park et en créant le premier Institut pour la sécurité de l'IA (AISI) au monde. De plus, il renforce sa connectivité stratégique avec l'écosystème américain de l'IA par le biais de DeepMind et de talents clés, tout en poursuivant simultanément ses propres capacités technologiques en créant un « Fonds de souveraineté technologique ».

(4) Puissances moyennes asiatiques : À la recherche de l'autonomie stratégique entre les États-Unis et la Chine

Les principales puissances moyennes asiatiques poursuivent généralement une stratégie à deux voies à l'ère de l'IA. Elles emploient une stratégie double consistant à maintenir la connectivité avec les États-Unis et l'Occident sur les fronts normatif et sécuritaire, tout en préservant un minimum d'autonomie industrielle et de liens économiques avec la Chine. Bien que toutes aient adopté le discours de l'IA souveraine comme langage central de leurs stratégies nationales, leurs approches spécifiques diffèrent considérablement.

La Corée du Sud a accéléré ses efforts pour formuler une stratégie en matière d'IA à la suite du « choc AlphaGo » de 2016. Depuis l'établissement de sa Stratégie nationale pour l'IA en 2019, elle s'est fixé pour objectif de devenir l'une des trois premières puissances mondiales en matière d'IA (G3 de l'IA). Le levier principal de la stratégie sud-coréenne en matière d'IA réside dans son industrie des semi-conducteurs, en particulier la mémoire à large bande passante (HBM). Le pays fournit environ 90 % du marché mondial de la HBM, un atout stratégique qui lui a assuré un caractère structurellement indispensable dans le paradigme de l'informatique IA centré sur NVIDIA. SK Hynix, en tant que plus grand fournisseur de HBM de NVIDIA, ainsi que les activités de fonderie de Samsung Electronics, s'est imposé comme un pilier essentiel de la chaîne d'approvisionnement de l'infrastructure de l'IA. La Loi-cadre sur l'IA, adoptée par l'Assemblée nationale en décembre 2024 et entrée en vigueur en janvier 2026, est la première loi sur l'IA complète et horizontale d'Asie. Bien qu'elle impose des obligations de transparence et de surveillance humaine pour l'IA à haut risque, elle adopte une conception plus favorable à l'innovation que la Loi sur l'IA de l'UE. De plus, suivant rapidement les États-Unis et la Chine, la Corée du Sud a établi ses propres plans d'action pour l'IA et alloué des budgets à grande échelle, soutenant pleinement le développement d'un écosystème d'IA indépendant (Comité de la stratégie nationale pour l'intelligence artificielle 2026).

Le Japon adopte une stratégie consistant à positionner l'IA comme une solution aux défis structurels tels que le déclin démographique, le vieillissement de la société et la dépendance énergétique, dans le cadre de son concept unique de « Société 5.0 » (Bureau du Cabinet du Japon 2019). En matière de gouvernance, le Japon a adopté une approche de droit souple, s'appuyant sur des principes et une conformité volontaire plutôt que sur une législation contraignante. En tant que président du G7 en 2023, il a joué un rôle central dans la direction du Processus IA d'Hiroshima et dans la rédaction d'un code de conduite international pour les développeurs de systèmes d'IA avancés. Sur le plan technologique, le Japon poursuit des initiatives telles que la création d'une fonderie de puces logiques de 2 nm par l'intermédiaire de Rapidus, le développement d'un LLM en langue japonaise par NTT et l'exploration des méthodes de fusion de modèles évolutifs de Sakana AI. De plus, depuis le lancement du gouvernement Takaichi, le gouvernement a annoncé des plans d'investissement à grande échelle pour des technologies clés, notamment l'IA, les humanoïdes et les semi-conducteurs (E-Today, 8 mars 2026).

Singapour emploie une stratégie visant à transformer ses limites physiques de cité-État en une force paradoxale. Elle se concentre sur l'établissement d'un leadership en matière de gouvernance en tant que pôle de confiance pour l'IA plutôt que sur le développement de modèles de fondation nationaux. En tant qu'architecte clé d'AI Verify, le premier cadre de test au monde pour la gouvernance de l'IA, de SEA-LION, un LLM spécialisé dans les langues de l'Asie du Sud-Est, et des Lignes directrices de l'ASEAN sur la gouvernance de l'IA, Singapour exerce une influence internationale disproportionnée par rapport à sa taille (Smart Nation Singapore 2023). La stratégie de Singapour peut être considérée comme une approche unique qui définit la souveraineté en matière d'IA non pas par l'autosuffisance technologique, mais par les capacités de gouvernance.

L'Inde fonde sa stratégie en matière d'IA sur son vaste marché de 1,4 milliard de personnes, le troisième plus grand vivier de talents en IA au monde, et son infrastructure numérique publique éprouvée, notamment Aadhaar (un système d'identification biométrique pour 1,4 milliard de personnes), UPI (traitant 18 milliards de paiements par mois) et DigiLocker (NITI Aayog 2018). La Mission IA de l'Inde, approuvée en mars 2024 avec un budget de 103,72 milliards de roupies (environ 1,25 milliard de dollars), définit sept piliers, dont des clusters de GPU souverains, le développement de LLM en langues indiennes et la création d'une plateforme de jeux de données publics (MeitY 2024). Un écosystème unique de modèles de fondation indiens est en train d'émerger, avec des noms comme BharatGPT, Krutrim et Sarvam AI. Lors du Sommet sur l'impact de l'IA et d'autres plateformes multilatérales, l'Inde a assumé le rôle de représentant du Sud global et de leader de l'agenda mondial de l'IA.

2. La prolifération de l'IA dans les secteurs militaire et de la sécurité

La prolifération militaire de l'IA redéfinit le paradigme même de la guerre moderne. Alors que les applications de l'IA se développent rapidement dans des domaines tels que les systèmes d'armes autonomes (SAA), la conscience de la situation sur le champ de bataille, les opérations cybernétiques, l'optimisation de la logistique et le renseignement, la surveillance et la reconnaissance (RSR), les stratèges militaires prédisent que l'IA comprimera la vitesse de décision à un niveau qui transcende les limites de la cognition humaine. Des technologies comme les essaims de drones, les armes cybernétiques alimentées par l'IA et la guerre cognitive utilisant les hypertrucages (deepfakes) sont déjà déployées au combat ou en cours de développement.

En tant que technologie à double usage, l'IA pose un défi fondamental au paradigme traditionnel de la maîtrise des armements. Le fait que les capacités d'IA développées dans le secteur civil puissent être détournées à des fins militaires rend extrêmement difficile la prévention de la prolifération de l'IA militaire par le biais de contrôles à l'exportation et de restrictions sur les transferts de technologie.

En matière de gouvernance multilatérale de l'IA, l'OTAN a adopté sa première stratégie sur l'IA en 2021 et en a publié une version mise à jour en 2024, établissant un cadre institutionnel pour l'application militaire des principes de l'IA responsable (OTAN 2024). Cependant, les États-Unis et la Chine n'étant actuellement engagés dans aucun dialogue significatif sur la coopération militaire en matière d'IA, la formation de normes internationales pour les systèmes d'armes autonomes est confrontée à un vide sérieux. Le fait que le réseau des Sommets sur la sécurité de l'IA se concentre sur la sécurité de l'IA civile et ne couvre pas la gouvernance de l'IA militaire contribue également à cette lacune.

3. La prolifération de l'IA dans l'économie

Dans la sphère économique, la prolifération de l'IA remodèle des structures industrielles et des chaînes de valeur entières. Dans le secteur manufacturier, la maintenance prédictive alimentée par l'IA, le contrôle qualité automatisé et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement améliorent considérablement la productivité, la convergence de l'IA et de la robotique s'accélérant, en particulier dans les secteurs des semi-conducteurs, de l'automobile et de la mécanique de précision. Dans la finance, le trading algorithmique, l'évaluation des risques basée sur l'IA et la détection d'anomalies sont devenus une infrastructure standard, la banque DBS de Singapour étant en tête du peloton en exploitant plus de 300 cas d'utilisation de l'IA. Dans le domaine de la santé, l'innovation est en cours dans des domaines tels que le diagnostic assisté par l'IA, la découverte de nouveaux médicaments et l'optimisation des essais cliniques, et le cadre de la Société 5.0 du Japon attire l'attention en tant que modèle de soins de santé basés sur l'IA en réponse au vieillissement de la société.

La course à l'investissement dans l'infrastructure de l'IA a des effets étendus sur les marchés mondiaux de l'énergie, de l'immobilier et de la finance. La capacité cible de 10 GW du projet Stargate équivaut à la consommation d'électricité d'un pays de petite à moyenne taille, et la forte augmentation des centres de données pour l'IA crée une demande sans précédent pour l'infrastructure de réseau électrique, les systèmes de refroidissement liquide et l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs. La menace de l'Iran de détruire complètement le centre de données Stargate aux Émirats arabes unis, en le désignant comme une cible militaire et en publiant des photos satellites, démontre symboliquement que l'infrastructure de l'IA est déjà devenue une cible stratégique dans les conflits modernes.

La politique industrielle liée à l'IA est devenue un outil politique standard pour tous les grands pays. Le CHIPS Act américain, le Chips Act de l'UE, le K-Semiconductor Belt de la Corée du Sud, la stratégie de reconstruction des semi-conducteurs du Japon (Rapidus) et la Mission indienne pour les semi-conducteurs (ISM) — tous centrés sur la sécurité de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs — sont des exemples de politiques industrielles axées sur le matériel visant à renforcer la compétitivité en matière d'IA. Une caractéristique commune de ces politiques est une tendance protectionniste qui combine la localisation des chaînes d'approvisionnement par des subventions publiques avec des contrôles à l'exportation sur les technologies clés, ce qui intensifie les tensions dans l'ordre de libre-échange de l'après-guerre.

La politique industrielle liée à l'IA est devenue un outil politique standard pour tous les grands pays. Le CHIPS Act américain, le Chips Act de l'UE, le K-Semiconductor Belt de la Corée du Sud, la stratégie de reconstruction des semi-conducteurs du Japon (Rapidus) et la Mission indienne pour les semi-conducteurs (ISM) — tous centrés sur la sécurité de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs — sont des exemples de politiques industrielles axées sur le matériel visant à renforcer la compétitivité en matière d'IA. Une caractéristique commune de ces politiques est une tendance protectionniste qui combine la localisation des chaînes d'approvisionnement par des subventions publiques avec des contrôles à l'exportation sur les technologies clés, ce qui intensifie les tensions dans l'ordre de libre-échange de l'après-guerre.

4. La prolifération de l'IA dans la connaissance et la gouvernance

L'institutionnalisation internationale de la gouvernance de l'IA a progressé rapidement depuis 2019. Les Principes de l'OCDE sur l'IA (2019) ont jeté les bases des normes internationales avec cinq valeurs fondamentales : une IA centrée sur l'humain, la transparence, la responsabilité, la sécurité et l'équité, qui ont également été adoptées comme les Principes du G20 sur l'IA (OCDE 2019). Le Partenariat mondial sur l'intelligence artificielle (PMIA), lancé en 2020 par l'UE et 14 autres démocraties, est un forum multilatéral de gouvernance de l'IA dont la Chine, malgré la participation initiale de Baidu, s'est retirée pour suivre sa propre voie de normalisation de l'IA. L'ONU a adopté une résolution sur la gouvernance de l'IA en mars 2024, et l'UNESCO a publié sa Recommandation sur l'éthique de l'intelligence artificielle en 2021 (UNESCO 2021).

Le Sommet sur la sécurité de l'IA est la plateforme qui démontre les changements les plus dynamiques dans l'institutionnalisation de la gouvernance. Le premier Sommet sur la sécurité de l'IA, qui s'est tenu à Bletchley Park au Royaume-Uni en 2023, a réuni 28 gouvernements et des entreprises leaders de l'IA pour adopter la Déclaration de Bletchley et a conduit à la création du premier Institut gouvernemental pour la sécurité de l'IA (AISI) au monde, au Royaume-Uni. Les sommets suivants à Séoul (2024) et à Paris (2025) ont continué à élargir l'agenda international sur la sécurité de l'IA. Un réseau international d'AISI a maintenant été formé, avec la participation des États-Unis, du Royaume-Uni, du Japon, de la Corée du Sud, de Singapour, de l'Inde, du Bureau de l'IA de l'UE, du Canada et de l'Australie, pour promouvoir des évaluations conjointes des modèles d'IA de pointe et le partage de protocoles de red-teaming (AI Safety Institute 2026).

Cependant, une compétition normative fondamentale sous-tend la gouvernance de l'IA. L'approche américaine met l'accent sur l'innovation d'abord et la réglementation volontaire ; sous une hypothétique seconde administration Trump, il est prévu qu'elle revienne sur les concepts de DEI (Diversité, Équité et Inclusion) et de sécurité de l'IA elle-même, tout en donnant la priorité à l'expansion mondiale de l'IA américaine comme stratégie nationale fondamentale. L'approche de l'UE prend la réglementation prudentielle et la protection des droits fondamentaux comme principes directeurs, cherchant à établir des normes contraignantes pour les entreprises d'IA du monde entier par le biais de sa Loi sur l'IA. L'approche chinoise est centrée sur le développement technologique dirigé par l'État et la cybersouveraineté, construisant son propre cadre de normes pour l'IA en parallèle des forums de gouvernance dirigés par l'Occident et en promouvant son exportation vers le Sud global. La compétition entre ces trois cadres normatifs n'est pas simplement une lutte pour des normes techniques, mais prend le caractère d'une confrontation civilisationnelle pour l'avenir de l'ordre international et de la gouvernance de l'Internet à l'ère numérique.

III. Changements dans l'ordre international à l'ère de l'IA et implications pour la péninsule coréenne

1. Changements structurels de l'ordre international à l'ère de l'IA

Le changement structurel le plus significatif dans l'ordre international entourant l'IA est l'approfondissement de la formation de blocs technologiques. À mesure que les contrôles à l'exportation américains et la stratégie d'autosuffisance de la Chine se croisent, l'écosystème technologique mondial se fragmente, passant d'un marché unique à de multiples écosystèmes parallèles. Une structure de « multi-domiciliation » devient apparente, dans laquelle chaque bloc construit ses propres modèles d'IA, chaînes d'approvisionnement de semi-conducteurs, infrastructures numériques et cadres de gouvernance des données. Bien que cela représente une perte du point de vue de l'efficacité du marché, cela élargit également l'espace pour que les pays exercent des choix stratégiques basés sur leurs intérêts nationaux.

<Figure 6> Le découplage des écosystèmes d'IA « full-stack » américains et chinois

Source : Cho Eun-kyo et al. (2021)

La prolifération rapide du discours sur l'« IA souveraine » est une expression idéologique de ce changement structurel. À la base, la souveraineté technologique cherche à atténuer la dépendance structurelle unilatérale envers un seul pays ou une seule entreprise. Cela signifie qu'elle peut être atteinte en garantissant l'accès à de multiples alternatives, pas nécessairement par un développement national complet. De ce point de vue, l'IA souveraine est redéfinie non pas comme un idéal d'autosuffisance technologique complète, mais comme une question de capacité géopolitique à concevoir activement la structure de ses propres dépendances. Les États-Unis soulignent que la stratégie souhaitable pour les pays est de renforcer leur souveraineté en matière d'IA en s'appuyant sur leur IA « full-stack » de classe mondiale. En revanche, la Chine soutient que la sécurisation de la souveraineté en matière d'IA est mieux réalisée en utilisant ses modèles rentables et en évitant une dépendance unilatérale envers les États-Unis. Dans ce contexte, il est nécessaire d'analyser de manière comparative les stratégies de souveraineté en matière d'IA poursuivies par les principales « puissances moyennes de l'IA ».

La diversité des types stratégiques que les puissances moyennes peuvent adopter est particulièrement remarquable. Les « Chercheurs d'indispensabilité stratégique » comme le Japon, le Royaume-Uni et le Canada se concentrent sur l'obtention d'un rôle irremplaçable au sein de l'écosystème centré sur les États-Unis par le biais du leadership en matière de gouvernance et de la recherche sur la sécurité. Les « Fournisseurs « full-stack » à petite échelle » tels que la Corée du Sud, la France et l'Allemagne poursuivent une stratégie consistant à posséder à la fois leurs propres modèles d'IA et leurs capacités en matière de semi-conducteurs. Les « Partisans de l'« IA pour tous » » comme l'Inde tirent parti de leur vaste population et de leur infrastructure publique numérique pour jouer un rôle de premier plan pour le Sud global en matière d'IA. Ces types ne sont pas fixes et peuvent évoluer de manière fluide en réponse aux avancées technologiques et aux changements géopolitiques.

<Figure 7> Groupes de pays par capacité en intelligence artificielle

Source : https://www.tortoisemedia.com/data/global-ai#rankings

2. Positionnement stratégique et défis de la Corée du Sud

La stratégie de la Corée du Sud en matière d'IA vise une position verticalement intégrée couvrant les semi-conducteurs, les modèles et les applications, en tirant parti de sa force structurelle dans les semi-conducteurs HBM pour se connecter aux modèles de fondation et à la prolifération de l'IA dans des secteurs spécifiques. Bien que l'objectif politique de devenir une nation du « G3 de l'IA » soit ambitieux, il est vrai que de nombreux défis subsistent. La rareté absolue des données en langue coréenne par rapport à l'anglais et au chinois, une dépendance excessive à l'égard des grands conglomérats comme Samsung et SK Hynix, la fuite des cerveaux des talents en IA vers les grandes entreprises technologiques américaines, et la compétitivité mondiale limitée des modèles de fondation nationaux sont tous cités comme des contraintes structurelles.

Reconnaissant ces limites, la stratégie réaliste de la Corée du Sud doit consister à garantir simultanément une « indispensabilité stratégique » et à en tirer parti pour atteindre la souveraineté en matière d'IA. Bien que la Corée du Sud poursuive actuellement cette stratégie en s'appuyant sur la HBM, cette position dominante pourrait ne pas être permanente en raison des changements dans l'architecture de l'informatique IA et des tentatives de la Chine de développer des alternatives. Par conséquent, la Corée du Sud doit continuellement découvrir de nouvelles fondations technologiques et écosystémiques pour maintenir son indispensabilité stratégique dans le paradigme technologique de nouvelle génération.

La poursuite d'une « souveraineté technologique coopérative » est également cruciale dans le cadre stratégique de la Corée du Sud. Étant donné qu'une autosuffisance technologique complète est pratiquement impossible, la Corée du Sud doit s'orienter vers l'obtention d'un levier collectif par le biais de réseaux stratégiques avec d'autres puissances moyennes. Il s'agit d'une stratégie de souveraineté réciproque de concessions mutuelles, visant une structure qui diversifie les dépendances entre divers secteurs par le biais de multiples partenariats plutôt qu'une dépendance unilatérale, tout en renforçant mutuellement les relations de coopération. Les efforts de la Corée du Sud pour étendre sa présence dans les communautés de recherche en IA de pointe comme NeurIPS, co-organiser le Sommet de Séoul sur l'IA et sa candidature pour accueillir un pôle de l'IA de l'ONU peuvent être considérés comme des mises en œuvre pratiques de cette orientation.

Bien que l'implication stratégique d'aborder la course technologique centrée sur l'IA souveraine du point de vue du renforcement de la capacité d'absorption et de la compétitivité fondamentale soit valide, ce qui est plus important est de saisir l'opportunité du prochain changement de paradigme. Tout comme la Corée du Sud a dominé de manière préemptive le marché de la mémoire au point d'inflexion de la transition numérique, une stratégie similaire est nécessaire à l'ère de l'IA pour capturer un « moment d'innovation de processus » lorsque les limites de la technologie actuelle deviendront claires. Assurer un positionnement proactif dans les domaines technologiques de nouvelle génération tels que les architectures post-transformeur, la convergence quantique-IA et l'IA écoénergétique est la clé de la compétitivité à long terme.

3. Implications pour la péninsule coréenne

Les implications de la compétition stratégique en matière d'IA pour la péninsule coréenne sont complexes et multidimensionnelles. Premièrement, l'intensification de la rivalité sino-américaine en matière d'IA est susceptible d'ancrer structurellement le dilemme stratégique de la Corée du Sud. Alors que les États-Unis poursuivent une stratégie visant à contenir autant que possible l'expansion de l'influence de la Chine en matière d'IA, la Corée du Sud subit des pressions des deux côtés : elle doit participer à la chaîne d'approvisionnement de l'IA (full-stack) dirigée par les États-Unis tout en maintenant ses liens économiques avec le marché chinois. Tout comme le marché au Moyen-Orient s'est rétréci après que les États-Unis ont retiré la technologie chinoise et réaligné le marché autour de la technologie américaine, l'espace d'exportation de la Corée du Sud pour l'IA pourrait également devenir progressivement limité par la fragmentation géopolitique.

Deuxièmement, les implications structurelles des capacités d'IA de la Corée du Nord pour les relations intercoréennes doivent être examinées. Sous le régime des sanctions internationales, l'accès de la Corée du Nord aux GPU avancés et aux outils de développement d'IA est extrêmement limité. Cependant, la stratégie de la Chine de prolifération de l'IA open source pourrait partiellement atténuer cette contrainte. La diffusion de modèles open source chinois comme DeepSeek offre une voie pour développer un certain niveau de capacité en IA même sans GPU haute performance. En effet, il existe des preuves croissantes que la Corée du Nord utilise stratégiquement l'IA dans des domaines tels que les cyberattaques, le vol de cryptomonnaies et les activités de propagande et de désinformation. Cela suggère que dans le domaine militaire et de la sécurité, l'écart de capacité en IA entre la Corée du Nord et la Corée du Sud pourrait évoluer différemment des écarts technologiques généraux.

Troisièmement, les conditions et les perspectives d'une coopération potentielle de la Corée du Sud avec le Nord en matière d'IA doivent être analysées structurellement. Dans le cadre du régime actuel de sanctions internationales et de l'impasse dans les relations intercoréennes, la coopération en matière d'IA avec la Corée du Nord est extrêmement limitée. Cependant, dans une perspective à moyen et long terme, l'IA a le potentiel de devenir un nouveau moyen d'intégration intercoréenne. L'utilisation de l'IA dans les secteurs de l'agriculture, de la santé et de l'éducation en Corée du Nord pourrait fournir un nouveau cadre pour la coopération économique intercoréenne. Dans le domaine de la connaissance et de la gouvernance, les changements dans l'environnement informationnel de la Corée du Nord, induits par l'IA, pourraient devenir un moteur à long terme du changement social. Cependant, toutes ces possibilités sont subordonnées à une stratégie double très sophistiquée qui restreint simultanément l'application militaire des capacités d'IA de la Corée du Nord tout en soutenant leur utilisation civile.

Quatrièmement, l'aspect le plus critique d'une stratégie pour la péninsule coréenne à l'ère de l'IA est que la Corée du Sud établisse son statut de partenaire irremplaçable en matière d'IA pour les États-Unis, la Chine et la Corée du Nord. Si la Corée du Sud peut se positionner comme un fournisseur de technologie clé dans la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs pour les États-Unis, un partenaire technologique de confiance en matière d'IA pour divers autres pays et, à long terme, un partenaire pratique pour le développement basé sur l'IA pour la Corée du Nord, alors l'IA peut devenir plus qu'un simple outil de compétition technologique ; elle peut être un nouveau fondement structurel pour la paix et la prospérité sur la péninsule coréenne. Pour y parvenir, la stratégie de la Corée du Sud en matière d'IA doit aller au-delà du renforcement de la compétitivité industrielle nationale et être organiquement liée aux objectifs macro de réunification et de paix dans le contexte de la gouvernance de l'IA en Asie du Nord-Est et au niveau mondial.

En fin de compte, la seule acquisition de capacités technologiques ne suffit pas au succès stratégique de la Corée du Sud à l'ère de l'IA. Ce n'est que lorsque la découverte continue de l'indispensabilité stratégique, la mise en œuvre de la souveraineté technologique coopérative, la construction de réseaux de puissances moyennes et l'établissement d'une macro-stratégie visant à positionner l'IA comme un outil à long terme pour la paix et la prospérité sur la péninsule coréenne seront organiquement combinés que la Corée du Sud pourra devenir un véritable bénéficiaire et un acteur actif de l'ère de l'IA. Cela nécessite des mises à jour politiques dynamiques et un ajustement continu. Reconnaissant qu'aucun acteur ne peut monopoliser l'IA, une stratégie de souveraineté réciproque est nécessaire — une stratégie qui mène la prolifération de l'IA par la coopération au sein de réseaux internationaux. ■

■ Auteur : Seo-In Baek_Professeur, Division de la culture et du commerce mondiaux, Université Hanyang.

■ Éditeur : Jae-Hyun Lim_Chercheur, EAI Contact : 02-2277-0746 (poste 209) jhim@eai.or.kr