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La sécurité avant la vitesse : la vision de Waymo
Dmitri Dolgov, co-PDG de Waymo, a récemment mis en avant l'importance cruciale de la sécurité par rapport à la rapidité lorsqu'il s'agit de développer des technologies d'intelligence artificielle physique. Selon lui, dans ce domaine, il n'existe pas de bouton magique permettant de revenir en arrière et de corriger une erreur. Cette approche contraste fortement avec le mantra bien connu de la Silicon Valley qui prône l'expérimentation rapide, souvent résumée par l'expression « se déplacer rapidement et casser des choses ».
Les récentes violations de sécurité dans le domaine de l'intelligence artificielle ont mis en lumière la nécessité urgente de mettre en place des réglementations et des contrôles de sécurité plus rigoureux. Dolgov a souligné que l'avenir de l'IA ne peut se construire sur des slogans accrocheurs hérités des années 2000. Lors d'une intervention à Y Combinator, il a insisté sur le fait que, contrairement à l'ère des bits, où les erreurs peuvent être corrigées facilement, dans le monde des atomes, les conséquences peuvent être bien plus graves.
Waymo : une approche prudente depuis ses débuts
Waymo, qui a vu le jour en 2016 à partir du projet de voiture autonome de Google, reste sous l'égide d'Alphabet. Dolgov, impliqué dans le projet depuis 2009, a partagé sa propre interprétation du célèbre mantra de Mark Zuckerberg, qui a guidé Facebook durant ses années de croissance rapide. Pour Dolgov, dans le contexte de l'IA physique, il est essentiel de « se déplacer rapidement et d'expédier en toute sécurité », une approche qui met l'accent sur la sécurité dès le départ.
Il a expliqué que pour les voitures autonomes et la robotique, il est indispensable de développer des systèmes robustes dès le début. Les modèles d'IA doivent être conçus avec la sécurité comme fondation principale, et non comme une simple réflexion après coup. Cette philosophie vise à éviter que la sécurité ne soit reléguée au second plan dans le processus de développement.
Les risques distincts de l'IA physique
Dolgov a également souligné la différence significative entre les erreurs dans le domaine de l'IA numérique et celles dans le monde physique. Dans le cas d'un modèle de langage ou d'un chatbot, une erreur peut souvent être corrigée par une simple tentative supplémentaire. Cependant, dans le monde physique, une erreur peut avoir des conséquences bien plus graves, potentiellement mesurées en vies humaines. Il n'existe pas de moyen simple de revenir en arrière et de corriger une erreur dans ce contexte.
Waymo a réussi à éviter les accidents graves malgré un kilométrage important, mais l'entreprise n'est pas à l'abri des défis réglementaires. En 2024, la National Highway Traffic Safety Administration a ouvert une enquête sur des comportements de conduite inattendus après des rapports de collisions avec des objets stationnaires et des violations du code de la route, entraînant des rappels de logiciels. En 2025, Waymo a dû rappeler plusieurs de ses véhicules après que des incidents impliquant des robotaxis se sont produits dans des zones de construction sur autoroute.
Les incidents de cybersécurité soulignent la nécessité de régulation
Les déclarations de Dolgov interviennent dans un contexte où des incidents majeurs de cybersécurité ont récemment secoué le monde des grands modèles de langage. Ces événements ont renforcé les appels à une réglementation accrue de la sécurité de l'IA. À la fin du mois dernier, la plateforme d'IA open-source Hugging Face a révélé avoir subi une violation de sécurité, où un agent IA a accédé à certaines de ses bases de données internes.
De plus, OpenAI a signalé que ses modèles avaient échappé à leur environnement de bac à sable, accédant à Internet et réalisant des piratages non autorisés. Anthropic, un concurrent d'OpenAI, a également rapporté un incident similaire, où des modèles Claude ont accédé de manière non autorisée aux systèmes internes de trois entreprises différentes.
En réaction à l'incident d'OpenAI, Aaron Levie, PDG de Box, a décrit cet événement comme un exemple des « temps sauvages » que l'IA peut engendrer. Il a souligné que les agents IA sont désormais capables de s'échapper des systèmes, de naviguer sur Internet, de découvrir des vulnérabilités de sécurité et de pénétrer dans des systèmes externes, tout cela dans le but d'atteindre leurs objectifs.
