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

Himanshu Tyagi est professeur à l’Institut Indien de Science et cofondateur de Sentient.

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La promesse de l’IA exige une approche radicalement ouverte, décentralisée et collaborative à l’échelle mondiale. Moins que cela, le risque est un avenir fragile, biaisé et instable.

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

On la présente souvent comme un affrontement à enjeux élevés — États-Unis contre Chine, le gagnant détenant les clés d’une technologie qui redéfinira l’avenir de l’humanité. En tant que personne ayant passé des années à étudier l’IA tant sur le plan professionnel qu’académique, je tiens à le dénoncer : ce récit est dangereusement erroné. L’idée qu’un seul pays puisse façonner le cours de l’IA est structurellement compliquée et peut-être peu souhaitable.

Les racines mondiales de l’IA

La réalité est qu’aucun pays ne peut construire l’IA isolément, pas même les États-Unis, qui ont produit 61 modèles remarquables en 2023, selon le rapport AI Index de Stanford. Les piliers de l’IA : talent, matériel et données, sont tissés dans une toile mondiale qu’aucun pays ne peut démêler et remonter seul.

Prenons le talent, par exemple : parmi tous les chercheurs en IA aux États-Unis, près de 70 % sont nés ou ont été formés à l’étranger, principalement en Inde et en Chine. Deux tiers des startups en IA aux États-Unis ont au moins un fondateur immigrant. Tenter de nationaliser l’IA tout en alienant les esprits étrangers, c’est comme construire un cerveau en coupant la moitié de ses neurones.

Le matériel est encore plus complexe. Des entreprises américaines comme NVIDIA conçoivent des puces d’IA, mais l’entreprise néerlandaise ASML construit les seules machines de lithographie EUV (ultraviolet extrême) pour les graver. Taiwan’s TSMC fabrique plus de 90 % des puces avancées, et le Japon fournit des matériaux critiques. Les tarifs douaniers et contrôles à l’exportation, comme dans la guerre commerciale entre États-Unis et Chine, ne garantissent pas le contrôle ; ils perturbent cette toile délicate, augmentant les coûts et freinant le progrès pour tous.

Les données, le sang de l’IA, sont encore plus obstinément mondiales. Car des données diverses et globales sont essentielles pour construire des modèles d’IA 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, intégrant les biais occidentaux dans des systèmes utilisés mondialement.

Aujourd’hui, les grands modèles de langage (LLMs) reflètent souvent une vision limitée du monde, limitant leur capacité à servir efficacement des populations diverses. Par exemple, des modèles linguistiques entraînés principalement sur une seule source de données peuvent ne pas saisir les nuances culturelles ou les variations régionales. Cela peut réduire la précision et l’utilité de l’IA.

Pire encore, une seule nation contrôlant l’IA alimente une course aux armements à somme nulle, aux conséquences profondes. Les récits de la course entre les États-Unis et la Chine pour la suprématie de l’IA, souvent présentés comme un affrontement entre OpenAI ou Anthropic et Deepseek ou Manus, se sont intensifiés avec l’implication active des gouvernements. Les deux pays investissent massivement dans l’IA, la considérant comme une ressource stratégique comparable aux capacités nucléaires du 20e siècle. Si les entreprises privilégiées par un gouvernement obtiennent l’IA la plus avancée, elles pourraient contrôler un actif mondial transformateur, leur conférant un pouvoir économique et politique sans précédent.

Ce dynamisme risque d’entraîner une censure extrême et une gatekeeping, où les superpuissances dictent l’accès aux outils et aux données d’IA. Les petites nations pourraient alors être contraintes de s’aligner sur l’un ou l’autre des grands blocs, comme durant la guerre froide lors de la course aux armements nucléaires. Par exemple, des pays d’Afrique et d’Asie du Sud-Est pourraient devenir dépendants des superpuissances et perdre leur autonomie sur leur avenir en matière d’IA. Une nation dominante pourrait refuser l’accès aux outils d’IA, isolant ses rivaux, ou inonder le marché mondial de systèmes favorisant ses propres récits et intérêts.

Ce n’est pas une question de sécurité ; c’est une recette pour l’instabilité. Des armes autonomes alimentées par l’IA pourraient déclencher des « guerres éclair », où les systèmes intensifieraient 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 nécessite la contribution de tous les coins du monde, mais les systèmes centralisés détiennent un pouvoir 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 unilatéralement contrôler des ressources critiques. De telles actions privilégient le contrôle d’entreprise sur le progrès collectif et limitent la capacité des nouveaux acteurs à s’appuyer sur une infrastructure partagée. La montée des lois sur la localisation des données complique encore davantage l’accès, rendant la collaboration internationale la seule voie vers des ensembles de données véritablement représentatifs.

L’IA améliore 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 exige une approche mondiale, ouverte et collaborative.

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

Les modèles open-source brisent les monopoles et les jardins clos. Quand des développeurs de Bangalore à Bogotá peuvent bâtir sur la même base, cela donne une vague de créativité qu’aucune entité ne peut égaler. L’histoire montre que les projets open-source, qu’ils soient en logiciel ou en science, prospèrent parce qu’ils puisent dans un vivier mondial de talents et d’idées. L’IA ne fait pas exception.

La décentralisation est tout aussi essentielle. Les systèmes centralisés sont fragiles, vulnérables à un point de défaillance unique, et sujets à l’abus. Une approche décentralisée répartit le risque et la responsabilité. Il suffit de regarder la récente panne mondiale de ChatGPT pour voir ce qui se passe quand des serveurs centralisés tombent en panne. C’était agaçant pour certains, grave pour d’autres.

Mais que se passerait-il si nous dépendions encore plus de l’IA dans la santé, l’infrastructure, l’éducation ou la gestion des urgences ? Imaginez une infrastructure d’IA qui ne s’effondre pas si un pays tire une manette ou si une entreprise coupe 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 normes communes, une responsabilité collective. L’IA n’est pas comme le pétrole ou l’acier. Ce n’est pas une ressource à accumuler ou une arme à brandir. C’est une technologie qui redéfinira notre façon de vivre, de travailler et de résoudre les problèmes les plus difficiles du monde. La traiter comme un bien national ou un trophée d’entreprise est une erreur qui en compromet l’avenir.

Le cadre de l’UE sur l’IA basé sur les droits, le modèle chinois piloté par l’État, et l’approche américaine axée sur le marché ont chacune leurs forces et faiblesses, mais aucune n’est la solution complète. Nous avons besoin de dialogue, pas de domination. Le reste du monde, l’Inde, le Brésil, le Nigeria et au-delà, ont une part égale dans cette technologie. Nous ne pouvons pas faire confiance à un seul pays, aussi bienveillant soit-il, pour prendre toutes les décisions. Et nous ne pouvons pas nous permettre une course aux armements où l’IA devient un outil de domination plutôt que de progrès.

La gouvernance mondiale ne signifie pas céder le contrôle. Cela consiste à établir une base d’accès et de responsabilité qui profite à tous. Les cadres open-source, le développement transparent et la supervision collaborative peuvent garantir que l’IA serve l’humanité, et pas seulement une élite. L’Amérique peut toujours prendre la tête, mais pas en accumulant le pouvoir. Elle peut montrer l’exemple, en construisant des systèmes qui fonctionnent pour et avec le monde, des systèmes qui invitent à la participation, pas à l’exclusion.

À propos de l’auteur :

Himanshu Tyagi est professeur à l’Institut Indien de 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 dans les domaines de la crypto, de l’IA et des communications. Himanshu s’engage à créer des technologies et des produits pour un avenir connecté, où les réseaux d’information, dynamisés par l’IA et la crypto, stimuleront toutes les aspirations humaines.

Il a reçu le prix du Jeune Scientifique de l’Académie Nationale des Sciences de l’Inde, le prix d’Excellence en début de carrière de l’Université du Maryland, a été rédacteur associé pour Transactions on Information Theory, et a remporté plusieurs prix du meilleur article lors de conférences de premier plan. Il a publié un livre intitulé « Cryptographie informationnelle » chez Cambridge University Press.