Washington trace l'avenir de l'IA tandis que l'Europe débat en marge

Washington prend les devants pendant que l'Europe débat

Cet été, les États-Unis ont pris des initiatives significatives pour établir un cadre de régulation autour des modèles d'intelligence artificielle de pointe, tandis que l'Europe continue de débattre sans participer activement à ces avancées. La stratégie européenne repose sur la création d'une infrastructure de confiance et le développement de la couche métier, mais elle reste en marge des décisions cruciales.

Trois événements majeurs ont marqué l'été aux États-Unis, chacun d'eux ayant une portée importante dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le 2 juin, la Maison Blanche a émis un executive order qui établit des critères classifiés pour identifier les modèles d'IA dits "de frontière". Ce décret inclut également un dispositif volontaire permettant aux développeurs d'accéder à leurs modèles. Le 14 juillet, Demis Hassabis, directeur de Google DeepMind, a publié un document intitulé "A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age", affirmant que l'intelligence artificielle générale (AGI) pourrait être atteinte dans quelques années, avec un impact potentiel dix fois supérieur à celui de la Révolution industrielle, mais à une vitesse décuplée. Hassabis propose la création d'un organisme américain de standards, inspiré de la FINRA, pour évaluer ces modèles avant leur mise sur le marché. Par ailleurs, Google a signé un contrat avec le Pentagone pour une utilisation quasi illimitée de ses modèles, malgré une lettre ouverte de plus de 600 employés de DeepMind.

Ces événements illustrent une négociation en cours entre l'État américain et ses laboratoires d'IA. Pendant ce temps, la Chine adopte une approche différente avec des modèles ouverts, et l'Europe continue de débattre de ses actes délégués. Cette situation mérite une analyse approfondie.

La définition des modèles de "classe frontière"

Les modèles de "classe frontière" sont ceux qui se situent à l'avant-garde des capacités technologiques à un moment donné. Cette définition est cruciale car elle détermine quels modèles seront soumis à régulation. C'est à cette frontière que se manifestent les capacités les plus sensibles, telles que les cyberattaques automatisées, la conception d'agents biologiques, et les systèmes autonomes capables d'auto-amélioration.

Contrairement à d'autres domaines comme le nucléaire ou la cryptographie, où les gouvernements avaient une avance significative sur le secteur civil, dans le domaine de l'IA, ce sont les entreprises privées qui dominent. Le capital, le calcul et les talents sont concentrés dans une poignée d'entreprises, et les États cherchent à obtenir un droit de regard. Le décret de juin et la proposition de Hassabis sont deux aspects de cette négociation : l'État veut voir, tandis que les laboratoires proposent les conditions.

Les critiques, comme l'analyste Zvi Mowshowitz, considèrent que la proposition actuelle est "le strict minimum". Elle repose sur un dispositif partiellement volontaire, ignorant les déploiements internes des laboratoires, et ne prévoit pas de plan pour les dangers potentiels. L'accord avec le Pentagone montre que les engagements volontaires peuvent céder face à des pressions plus fortes. Cependant, l'essentiel est que, quelle que soit la forme finale du dispositif, il sera américain, conçu pour l'écosystème américain, et probablement proposé comme standard mondial.

Trois blocs, trois stratégies

Les États-Unis possèdent le capital et les modèles de pointe, mais sont pris dans une dynamique de course qui favorise l'action rapide plutôt que la prudence. Le cadre en cours de construction vise à organiser cette course sans la ralentir. La Chine, de son côté, a la capacité d'imposer une mobilisation coordonnée, mais son écosystème est fragmenté et freiné par les restrictions à l'exportation de puces. Sa stratégie la plus efficace est la publication de modèles en poids ouverts, diffusant ainsi ses avancées.

L'Europe, quant à elle, a été la première à réguler avec l'AI Act, mais elle ne produit pas les modèles qu'elle régule. Le rapport Draghi met en lumière son problème structurel : un marché de capitaux fragmenté et une épargne investie dans des obligations plutôt que dans la technologie. Dans la course aux modèles de frontière, l'Europe est désavantagée. Entraîner un modèle de cette classe nécessite des dizaines de milliards d'investissement annuel et des clusters de centaines de milliers de GPU. Arthur Mensch, directeur de Mistral, a souligné que l'IA générative est la nouvelle infrastructure du siècle. La fenêtre d'opportunité se joue dans les deux prochaines années, et les acteurs étrangers captent déjà l'énergie européenne, avec près de 9 GW en France.

Si le dispositif américain devient international, l'Europe devra choisir entre adopter des règles écrites à Washington ou maintenir un cadre incompatible. Écrire les règles d'un jeu auquel on ne participe pas n'offre aucun pouvoir sur ceux qui y jouent.

Les murmures de la France

Face à ce constat, le fatalisme n'est pas la seule option. Plusieurs initiatives françaises avancent discrètement mais sûrement. Octave Klaba, de retour à la tête d'OVHcloud, appelle à un nouvel investissement dans l'IA souveraine en Europe, soulignant que les barrières technologiques et financières sont désormais plus basses grâce aux modèles ouverts. Il met en avant que les entreprises recherchent avant tout la sécurité plutôt que la souveraineté.

Cloud Temple, sans grande annonce, a été retenu dans l'accord-cadre cloud des collectivités avec une offre de modèles de langage opérés sur une infrastructure qualifiée SecNumCloud en France, garantissant que les données ne sont ni exploitées ni conservées. Le critère de souveraineté, longtemps perçu comme une contrainte, devient un avantage dans les appels d'offres. Yves Caseau, directeur digital de Michelin, incarne un pragmatisme précieux : il reconnaît les avancées techniques des modèles tout en restant sceptique face aux promesses de productivité. Gilles Babinet, autrefois fervent défenseur de la transformation numérique, publie un essai critique sur les dangers d'une humanité trop automatisée.

Trois niveaux se dessinent : les créateurs de modèles, les opérateurs d'infrastructure de confiance, et les intégrateurs métier. Le débat public se concentre sur le premier, mais la valeur économique de l'IA sera captée par ceux qui intègrent ces modèles dans des processus réels : santé, industrie, finance, administration, avec la donnée sectorielle, la conformité et la confiance. Les modèles ouverts offrent des capacités proches de la frontière peu après leur apparition, et pour la majorité des usages, l'écart avec la frontière est insignifiant.

Choisir sa voie

La leçon de cet été américain est double. Premièrement, les règles de l'IA de frontière s'écrivent actuellement à Washington, dans un dialogue direct entre l'État et quelques entreprises. L'Europe doit cesser de croire que son AI Act lui donne une place à cette table et se battre pour y être, ce qui suppose de peser dans le jeu. Deuxièmement, peser ne signifie pas rattraper la frontière, une course perdue d'avance, mais occuper massivement les couloirs encore ouverts : l'infrastructure de confiance et la couche applicative métier, où les acteurs français avancent déjà, trop discrètement.

La question n'est donc pas de savoir comment construire un GPT-7 européen, mais de choisir sa voie et d'y accélérer.