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 de conduire à un avenir fragile, biaisé et instable.

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

On la présente souvent comme un duel à enjeux élevés—l’Amérique contre la Chine, le gagnant récupérant les clés d’une technologie qui remodelera l’avenir de l’humanité. En tant que personne ayant passé des années immergée dans l’IA, à la fois professionnellement et académiquement, je suis là pour le souligner : ce récit est dangereusement erroné. L’idée qu’une nation seule puisse tracer la trajectoire de l’IA est structurellement embrouillée et pourrait être moins qu’idéal.

Les racines mondiales de l’IA

La réalité, c’est qu’aucune nation ne peut construire l’IA en vase clos, pas 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 mosaïque mondiale qu’aucun pays ne peut démêler et reconfigurer à lui seul.

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

Le matériel est encore plus embrouillé. Des entreprises américaines comme NVIDIA conçoivent des puces d’IA, mais l’ASML des Pays-Bas fabrique les seules machines de lithographie à ultraviolets extrêmes (EUV) pour les graver. La TSMC de Taïwan fabrique plus de 90 % des puces avancées, et le Japon fournit des matériaux critiques. 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 le contrôle ; ils perturbent ce réseau délicat, augmentant les coûts et ralentissant la progression pour tout le monde.

Les données, la sève vitale de l’IA, sont encore plus obstinément mondiales. Parce que des données diversifiées 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 que créer une chambre d’écho, en intégrant des biais occidentaux dans des systèmes utilisés à l’échelle mondiale.

Aujourd’hui, les principaux grands modèles de langage (LLM) reflètent souvent une fraction étroite des 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 les nuances culturelles ou les variations provenant d’autres régions. Cela peut réduire la précision et l’utilité de l’IA.

Pire encore, une nation unique tenant les rênes de l’IA alimente une course aux armements à somme nulle aux conséquences considérables. Les récits de la course américano-chinoise à 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 pays investissent massivement dans l’IA, la considérant comme une ressource stratégique comparable aux capacités nucléaires du XXe siècle. Si les entreprises favorisées par un gouvernement obtiennent la forme d’IA la plus avancée, elles pourraient contrôler un actif mondial transformateur, accordant un levier économique et politique sans précédent.

Cette dynamique fait courir un risque d’extrême censure et de contrôle des accès, où les superpuissances dictent l’accès aux outils et aux données d’IA. Les nations plus petites pourraient alors être contraintes de s’aligner soit sur les États-Unis, soit sur la Chine, reproduisant les alignements de l’ère de la guerre froide pendant la course nucléaire. Par exemple, des pays en Afrique et en Asie du Sud-Est pourraient devenir dépendants des superpuissances et renoncer à l’autonomie sur leurs futurs liés à l’IA. Une nation dominante pourrait retenir entièrement des outils d’IA, isoler des rivaux, ou inonder les marchés mondiaux de 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 propulsées par l’IA pourraient déclencher des « guerres éclair », où les systèmes font escalader 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 disposent d’un levier disproportionné.

Par exemple, la décision d’Anthropic de couper brusquement l’accès de Windsurf à ses modèles Claude 3.x, sans collaboration ou transparence préalable, illustre comment des fournisseurs d’IA fermés peuvent verrouiller unilatéralement l’accès à des ressources critiques. De telles actions ne font pas seulement passer le contrôle des entreprises avant le progrès collectif ; elles limitent aussi la capacité des acteurs émergents à s’appuyer sur une infrastructure partagée. Les lois croissantes sur la localisation des données compliquent encore l’accès, rendant la collaboration internationale la seule voie pour constituer réellement des ensembles de données représentatifs.

L’IA renforce notre capacité à penser de manière créative, à travailler plus efficacement et à résoudre les problèmes plus rapidement. Mais garantir que ces gains de productivité profitent à tous nécessite 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 sur l’avenir de cette croissance entre les mains de trop peu de personnes.

Les modèles open-source brisent les monopoles et les jardins clos. Quand des développeurs de Bangalore à Bogotá peuvent construire sur la même fondation, on obtient un déferlement 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 vivier 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 aux abus. 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. Pour certains, c’était agaçant ; pour d’autres, c’était grave.

Mais et si nous dépendions encore davantage de l’IA dans la santé, les infrastructures, l’éducation ou la réponse d’urgence ? Imaginez une infrastructure d’IA qui ne s’effondre pas si une nation actionne un levier ou si une entreprise bascule un interrupteur. C’est l’avenir dont nous avons besoin : un avenir où aucun acteur unique 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 qu’il faut thésauriser ou une arme à manier. C’est une technologie qui redéfinira la manière dont nous vivons, travaillons et résolvons les problèmes les plus difficiles du monde. Donc, la traiter comme un actif national ou un trophée d’entreprise, c’est mal comprendre sa nature et risquer son avenir.

La loi européenne sur l’IA fondée sur les droits, le modèle chinois piloté par l’État et l’approche américaine guidée par le marché ont chacun des forces et des faiblesses, mais aucun n’est la réponse complète. Nous avons besoin d’un dialogue, pas d’une domination. Le reste du monde—l’Inde, le Brésil, le Nigeria et au-delà—a une participation égale dans cette technologie. Nous ne pouvons pas faire confiance à une nation unique, aussi bienveillante soit-elle, pour donner le tempo. Et nous ne pouvons pas nous permettre une course aux armements où l’IA devient un outil de domination plutôt que de progrès.

Et la gouvernance mondiale ne signifie pas abandonner le contrôle. Cela signifie établir un socle d’accès et de responsabilité qui profite à tous. Des cadres open-source, un développement transparent et une supervision collaborative peuvent garantir que l’IA serve l’humanité, et 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 le monde et avec le monde, des systèmes qui invitent à participer plutôt qu’ils n’excluent.

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 en théorie de l’information, en IA et en 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 le futur connecté, où des réseaux d’information propulsés par l’IA et la crypto feront avancer toutes les aspirations humaines.

Il est lauréat du prix « Young Scientist » de l’Indian National Science Academy, lauréat du prix « Early Career Distinguished Alumni Award » de l’Université du Maryland, a été rédacteur associé pour Transactions on Information Theory, et a remporté de multiples prix du meilleur article lors de conférences majeures. Il a publié un livre intitulé « Information-theoretic Cryptography » avec Cambridge University Press.