Pendant que l’Europe débat de l’AI Act, Washington écrit les règles de l’IA de frontière
Cet été, l’État américain et ses laboratoires d’intelligence artificielle (IA) ont entamé des négociations pour établir des règles communes. Pendant ce temps, l’Europe se retrouve à réguler un jeu auquel elle ne participe pas, concentrant ses efforts sur l’infrastructure de confiance et la couche métier.
Trois événements majeurs ont marqué cet été aux États-Unis. Le 2 juin, la Maison Blanche a signé un executive order pour créer des benchmarks classifiés afin d’identifier les « covered frontier models », accompagné d’un dispositif volontaire permettant aux développeurs d’accéder à leurs modèles. Le 14 juillet, Demis Hassabis, directeur de Google DeepMind, a publié un cadre suggérant que l’intelligence artificielle générale (AGI) pourrait arriver dans quelques années, avec un impact dix fois supérieur à celui de la Révolution industrielle, et a proposé la création d’un organisme de standards américain pour évaluer les modèles avant leur commercialisation. Peu avant, Google avait signé un contrat avec le Pentagone pour un usage quasi illimité de ses modèles, malgré une lettre ouverte de plus de 600 employés de DeepMind exprimant leur préoccupation.
Cette dynamique souligne une négociation en cours entre l’État américain et ses laboratoires, alors que la Chine adopte une approche différente, favorisant les modèles ouverts, tandis que l’Europe débat de son AI Act.
Ce qui se joue vraiment
Un modèle de « classe frontière » représente le summum des capacités à un moment donné. Ce type de modèle est déterminant pour la régulation, car c’est à la frontière que se manifestent des capacités sensibles, telles que les cyberattaques automatisées et les systèmes autonomes.
Contrairement à d’autres domaines comme la cryptographie, où les États avaient une avance significative, l’IA est dominée par des entreprises privées qui détiennent le capital, le calcul et le talent. Les États négocient donc un droit de regard sur ces technologies. Les critiques, comme Zvi Mowshowitz, qualifient les propositions de « strict minimum », soulignant les insuffisances d’un dispositif partiellement volontaire.
Trois blocs, trois logiques
Les États-Unis possèdent le capital et la technologie de pointe, mais font face à une dynamique de compétition qui les pousse à agir rapidement. La Chine, quant à elle, utilise son appareil coercitif pour une mobilisation coordonnée, bien que son écosystème soit entravé par des contrôles d’exportation.
En Europe, le cadre réglementaire a été établi avec l’AI Act, mais les défis structurels persistent, notamment un marché de capitaux fragmenté. Entraîner un modèle de classe frontière nécessite des investissements de plusieurs milliards d’euros par an et des infrastructures massives. Les acteurs étrangers sont déjà en train de capter de l’énergie en Europe, rendant la situation encore plus urgente.
Si le cadre américain est adopté à l’international, l’Europe devra choisir entre se conformer à des règles établies à Washington ou maintenir un cadre incompatible.
Ce que la France dit tout bas
Malgré un constat alarmant, des voix s’élèvent en France pour encourager l’investissement dans une IA souveraine. Octave Klaba d’OVHcloud insiste sur le fait que les barrières technologiques sont désormais plus accessibles grâce aux modèles ouverts. Il souligne que les entreprises privilégient la sécurité plutôt que la souveraineté.
Cloud Temple a été retenu pour une offre de modèles de langage sur une infrastructure qualifiée SecNumCloud, démontrant que la souveraineté peut devenir un atout dans des appels d’offres. Les experts industriels, comme Yves Caseau de Michelin, expriment une méfiance face aux promesses excessives de productivité.
Choisir son couloir
Les règles de l’IA de frontière se définissent désormais à Washington, dans un dialogue direct entre l’État et quelques entreprises. L’Europe doit être proactive pour avoir une voix à cette table, en se concentrant sur les couloirs encore ouverts, notamment l’infrastructure de confiance et la couche applicative métier.
La question n’est pas de savoir comment développer un GPT-7 européen, mais de choisir une stratégie claire et de s’y engager.
Source : Journaldunet
