Si l'Amérique « gagne » la course à l'IA, le monde perd

Himanshu Tyagi est professeur à l’Indian Institute of Science et cofondateur de Sentient.

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La promesse de l’IA exige une approche radicalement ouverte, décentralisée et mondialement collaborative. Tout le reste risque d’aboutir à un avenir fragile, biaisé et instable.

Alors que les gouvernements et les géants de la tech se précipitent pour dominer l’IA, nous allons vers un avenir dangereux et à courte vue, où quelques nations et entreprises dictent le développement d’une technologie qui façonnera toute la planète. Je ne peux m’empêcher de ressentir une inquiétude grandissante face à la course mondiale à la suprématie de l’IA.

On la vend souvent comme un duel à forts enjeux : les États-Unis contre la Chine, le vainqueur s’appropriant les clés d’une technologie qui remodelera l’avenir de l’humanité. En tant que personne qui a passé des années à s’immerger dans l’IA, à la fois professionnellement et académiquement, je suis là pour le dire : ce récit est dangereusement erroné. L’idée qu’une nation unique façonne la trajectoire de l’IA est structurellement embrouillée et pourrait être moins qu’idéal.

Les racines mondiales de l’IA

En réalité, aucune nation ne peut construire l’IA en vase clos, même les États-Unis, qui ont produit 61 modèles notables en 2023, selon le rapport de l’AI Index de Stanford. Les piliers de l’IA : les talents, le matériel et les données, sont tissés dans une trame mondiale que nul pays ne peut démêler ni retisser seul.

Prenez les talents, par exemple : parmi tous les chercheurs en IA de premier plan aux États-Unis, près de 70 % sont nés ou ont été formés à l’étranger, l’Inde et la Chine constituant des sources clés. Deux tiers des startups d’IA aux États-Unis ont au moins un fondateur immigré. Chercher à nationaliser l’IA tout en aliénant des esprits étrangers, c’est comme construire un cerveau et couper la moitié de ses neurones.

Le matériel est encore plus intriqué. Des entreprises américaines comme NVIDIA conçoivent des puces d’IA, mais en revanche l’ASML des Pays-Bas fabrique les seules machines de lithographie à ultra-violet extrême (EUV) capables de les graver. La TSMC de Taïwan fabrique plus de 90 % des puces avancées, et le Japon fournit des matériaux essentiels. Les droits de douane et les contrôles d’exportation, comme ceux de la guerre commerciale entre les États-Unis et la Chine, ne garantissent pas un contrôle ; ils perturbent ce réseau délicat, augmentent les coûts et font surseoir les progrès pour tout le monde.

Les données, la sève vitale de l’IA, sont encore plus résolument mondiales. Parce que des données diverses et mondiales sont essentielles pour construire les modèles d’IA les plus efficaces et universellement applicables.

Pourquoi la domination est dangereuse

Même si une nation pouvait monopoliser l’IA, elle ne devrait pas. Un écosystème d’IA dominé par les États-Unis ne ferait qu’engendrer une chambre d’écho, en ancrant des biais occidentaux dans des systèmes utilisés à l’échelle mondiale.

Aujourd’hui, les principaux grands modèles de langage (LLM) reflètent souvent une tranche étroite de perspectives mondiales, limitant leur capacité à servir efficacement des populations diverses. Par exemple, des modèles de langage entraînés principalement sur une seule source de données peuvent échouer à saisir des nuances culturelles ou des variations provenant d’autres régions. Cela peut réduire la précision et l’utilité de l’IA.

Pire encore, une nation unique qui tient les rênes de l’IA alimente une course aux armements à somme nulle aux conséquences considérables. Les récits de la course États-Unis-Chine pour la suprématie de l’IA, souvent présentés comme un duel entre OpenAI ou Anthropic et Deepseek ou Manus, se sont intensifiés avec une implication active des gouvernements. Les deux nations investissent massivement dans l’IA, la considérant comme une ressource stratégique comparable aux capacités nucléaires du XXe siècle. Si les entreprises favorites d’un gouvernement obtiennent la forme la plus avancée d’IA, elles pourraient contrôler un actif mondial transformateur, accordant un levier économique et politique sans précédent.

Cette dynamique fait courir le risque d’une censure et d’un verrouillage extrêmes, où des superpuissances dictent l’accès aux outils d’IA et aux données. Les nations plus petites pourraient alors être contraintes de s’aligner soit sur les États-Unis, soit sur la Chine, reproduisant les alignements de type Guerre froide pendant la course nucléaire. Par exemple, des pays d’Afrique et d’Asie du Sud-Est pourraient devenir dépendants des superpuissances et renoncer à leur autonomie sur leurs futurs en matière d’IA. Une nation dominante pourrait retenir entièrement des outils d’IA, isoler les rivaux, ou inonder les marchés mondiaux avec des systèmes qui privilégient ses propres récits et intérêts.

Ce n’est pas de la sécurité ; c’est une recette pour l’instabilité. Les armes autonomes alimentées par l’IA pourraient déclencher des « guerres éclair », où les systèmes intensifient les conflits plus vite que les humains ne peuvent intervenir. Une puissance dominante pourrait utiliser l’IA pour la surveillance mondiale ou la coercition économique, créant ressentiment et dépendance.

Pourquoi l’ouverture est la seule voie

Construire une IA équitable exige des contributions venant de chaque coin du monde, mais des systèmes centralisés exercent un levier disproportionné.

Par exemple, la décision d’Anthropic de couper brusquement l’accès de Windsurf à ses modèles Claude 3.x, sans collaboration ni transparence préalable, montre comment des fournisseurs d’IA fermés peuvent verrouiller de manière unilatérale des ressources critiques. De tels actes ne font pas seulement primer le contrôle de l’entreprise sur le progrès collectif ; ils limitent aussi la capacité des acteurs émergents à s’appuyer sur une infrastructure partagée. Les lois croissantes sur la localisation des données compliquent davantage l’accès, rendant la collaboration internationale la seule voie pour obtenir des ensembles de données réellement représentatifs.

L’IA améliore notre capacité à penser de manière créative, à travailler plus efficacement, et nous aide à résoudre les problèmes plus vite. Mais faire en sorte que ces gains de productivité profitent à tous exige une approche mondiale, ouverte et collaborative.

Si le développement reste concentré dans quelques pays (ou quelques entreprises), nous risquons d’entraver l’innovation, d’accroître les inégalités et de concentrer des décisions cruciales concernant l’avenir de cette croissance entre les mains de trop peu de gens.

Les modèles open source brisent les monopoles et les jardins clôturés. Quand des développeurs de Bangalore à Bogotá peuvent bâtir sur la même base, on obtient un afflux de créativité qu’aucune entité ne peut égaler. L’histoire a montré que les projets open source, qu’il s’agisse de logiciels ou de science, prospèrent parce qu’ils puisent dans un réservoir mondial de talents et d’idées. L’IA n’est pas différente.

La décentralisation est tout aussi critique. Les systèmes centralisés sont fragiles, vulnérables à des points de défaillance uniques, et enclins à être détournés. Une approche décentralisée répartit le risque et la responsabilité. Il suffit d’observer la récente panne mondiale de ChatGPT pour voir ce qui se passe quand des serveurs centralisés tombent en panne. Cela a agacé certains, mais a été sérieux pour d’autres.

Mais et si nous dépendions encore davantage de l’IA dans les domaines de la santé, des infrastructures, de l’éducation ou de la réponse d’urgence ? Imaginez une infrastructure d’IA qui ne s’effondre pas si une nation tire un levier ou si une entreprise bascule un interrupteur. C’est l’avenir dont nous avons besoin : un avenir où aucun acteur ne détient toutes les clés.

Un appel à l’internationalisme numérique

Alors, quand on me demande : « Qui devrait diriger l’IA : l’Amérique ou la Chine ? » Ma réponse est nuancée. Nous avons besoin d’un internationalisme numérique : des outils partagés, des standards partagés, une responsabilité partagée. L’IA n’est pas comme le pétrole ou l’acier. Ce n’est pas une ressource à thésauriser ni une arme à manier. C’est une technologie qui redéfinira la façon dont nous vivons, travaillons et résolvons les problèmes les plus difficiles du monde. Ainsi, la traiter comme un actif national ou comme un trophée d’entreprise ne correspond pas à sa nature et risque de compromettre son avenir.

Le règlement européen sur l’IA fondée sur les droits, le modèle piloté par l’État en Chine et l’approche axée sur le marché aux États-Unis présentent chacun à la fois des forces et des faiblesses, mais aucun n’est la réponse complète. Nous avons besoin de dialogue, pas de domination. Le reste du monde — l’Inde, le Brésil, le Nigeria et au-delà — a une participation tout aussi légitime à cette technologie. Nous ne pouvons pas faire confiance à une nation unique, aussi bienveillante soit-elle, pour dicter les règles. Et nous ne pouvons pas nous permettre une course aux armements où l’IA devient un outil de domination plutôt qu’un progrès.

Et la gouvernance mondiale ne signifie pas céder le contrôle. Cela veut dire définir une base d’accès et de responsabilisation qui profite à tous. Des cadres open source, un développement transparent et une supervision collaborative peuvent garantir que l’IA sert l’humanité, pas seulement quelques privilégiés. L’Amérique peut encore mener, mais pas en thésaurisant le pouvoir. Elle peut mener par l’exemple, en construisant des systèmes qui fonctionnent pour et avec le monde, des systèmes qui invitent à participer plutôt qu’à exclure.

À propos de l’auteur :

Himanshu Tyagi est professeur à l’Indian Institute of Science et cofondateur de Sentient. Il a mené des recherches fondamentales sur la théorie de l’information, l’IA et la cryptographie, et a fondé plusieurs entreprises couvrant la crypto, l’IA et les communications. Himanshu se consacre à la création de technologies et de produits pour un futur connecté, où les réseaux d’information dopés par l’IA et la crypto porteront toutes les aspirations humaines.

Il est lauréat du prix Young Scientist de l’Indian National Science Academy, lauréat du Early Career Distinguished Alumni Award de l’Université du Maryland, a servi en tant qu’éditeur associé pour Transactions on Information Theory, et a reçu plusieurs prix du meilleur article lors de conférences de premier plan. Il a publié un livre intitulé « Information-theoretic Cryptography » chez Cambridge University Press.