Singapour a investi plus de S$1 milliard dans l'IA, mais AI Singapore constate un manque de personnes capables de la construire

Singapour a déjà investi plus de S$1 milliard pour devenir un pôle mondial de l'intelligence artificielle. Mais un avertissement vient de l'intérieur même de l'écosystème national de l'IA : il ne suffit pas d'apprendre aux gens à utiliser des outils prêts à l'emploi. Le pays doit former plus vite ceux qui savent construire leurs propres modèles et produits.

Le pari des modèles maison

Ces dernières années, Singapour a renforcé de façon constante son agenda IA : mise à jour de la stratégie nationale, mesures dédiées dans le budget, extension des programmes pour les entreprises et la formation. L'objectif officiel n'est pas seulement de déployer des solutions étrangères, mais de bâtir une école locale de développeurs, de chercheurs et d'équipes capables de créer des technologies dans le pays. Dans la stratégie NAIS 2.0, les autorités annoncent clairement vouloir porter à 15 000 personnes le vivier national de praticiens de l'IA en cinq ans, et faire de l'IA un facteur de résilience économique, et non un simple outil de gain d'efficacité.

Dans ce contexte, la déclaration de Leslie Teo, directeur senior d'AI Singapore et l'un des architectes de la politique locale en matière d'IA, est particulièrement parlante. Selon lui, l'approche actuelle de la préparation du pays peut glisser vers des « utilisateurs certifiés » d'IA, alors que l'économie a besoin de « bâtisseurs » : ingénieurs, chercheurs et équipes produit qui savent entraîner, adapter et déployer des systèmes. Pour un petit pays, il ne s'agit pas seulement de croissance, mais de souveraineté technologique : avec peu de compétences propres, on doit vivre selon des règles fixées par d'autres.

Là où la formation patine

Le principal outil de l'État est SkillsFuture, un programme de crédits de formation et de cours subventionnés pour les citoyens tout au long de leur carrière. En 2025, environ 606 000 personnes sont passées par les programmes soutenus. Mais Teo met en avant non la couverture, mais la vitesse : le temps qu'un cours soit conçu, validé et lancé officiellement, son contenu peut être périmé. En IA, c'est particulièrement douloureux, car les outils, les approches et même les pratiques de base changent littéralement d'un trimestre à l'autre.

• Les programmes formels sont mis à jour plus lentement que le marché de l'IA ne change
• Les entreprises sont de moins en moins disposées à former elles-mêmes les juniors
• L'écart se creuse entre la compétence « utiliser l'IA » et celle de « construire l'IA »
• Il est dangereux pour une petite économie de dépendre entièrement de modèles créés à l'étranger

« Les employés juniors coûtent peu. L'IA, encore moins. »

D'où la conclusion de Teo : l'État devra peut-être considérer la formation de base des spécialistes débutants comme un bien public. Auparavant, les employeurs assumaient une partie de cette fonction, mais avec l'automatisation, l'incitation à investir dans les postes d'entrée s'affaiblit. Résultat : le marché pourrait compter beaucoup de titulaires de certificats d'IA, mais trop peu de personnes passées par une véritable école d'ingénierie sur des problèmes réels.

Le marché évolue déjà

L'effet est déjà visible sur le marché du travail. Selon l'enquête annuelle des universités de Singapour, la part des diplômés ayant obtenu un emploi permanent à temps plein est tombée à 74,4 % en 2025, contre 79,4 % un an plus tôt. Cela ne prouve pas que l'IA « dévore » à elle seule les postes d'entrée, mais c'est un signal inquiétant : l'automatisation et la refonte du rôle des juniors pèsent déjà sur le premier échelon de la carrière.

Pour Singapour, la question dépasse pourtant l'emploi des diplômés. Si le pays repose entièrement sur des systèmes d'IA créés à l'étranger, il n'a presque aucune prise sur leur évolution, sur les langues et contextes culturels qu'ils prennent en charge, ni sur les intérêts qui y sont intégrés par défaut. C'est pourquoi AI Singapore développe SEA-LION, une famille de grands modèles de langage pour l'Asie du Sud-Est, déjà utilisée par des entreprises de la région, dont GoTo Group. Un modèle maison ne règle pas la pénurie de main-d'œuvre qualifiée, mais il donne au pays une place à la table où se prennent les décisions technologiques.

Ce que cela signifie

Singapour illustre un problème qui deviendra bientôt commun à de nombreux marchés : la littératie de masse en IA ne crée pas, à elle seule, une industrie de l'IA. La prochaine étape de la concurrence ne consiste pas à apprendre à tout le monde à utiliser des chatbots, mais à monter rapidement une filière d'ingénieurs, de chercheurs et d'équipes produit avant que l'enseignement formel et le marché du travail ne décrochent définitivement face à la technologie.