Selon les analystes du secteur, les gouvernements du monde entier devraient investir 1 300 milliards de dollars dans l’infrastructure d’intelligence artificielle d’ici 2030, motivés par un désir de capacités d’IA souveraines. Cet investissement vise à établir un contrôle national sur l’IA grâce à des centres de données nationaux, des modèles formés localement, des chaînes d’approvisionnement indépendantes et des filières nationales de talents. La volonté de souveraineté de l’IA est en grande partie une réponse aux récentes perturbations mondiales, notamment les problèmes de chaîne d’approvisionnement liés à la COVID-19, les tensions géopolitiques accrues et la guerre en Ukraine.

Cependant, la poursuite d’une autonomie complète en matière d’IA se heurte à des défis importants en raison de la nature intrinsèquement mondiale des chaînes d’approvisionnement de l’IA. La conception des puces a souvent lieu aux États-Unis, tandis que la fabrication est concentrée en Asie de l’Est. Les modèles d’IA sont formés sur des ensembles de données provenant de plusieurs pays, et les applications sont déployées dans de nombreuses juridictions internationales. Cette interconnexion rend la véritable autonomie difficile à atteindre.

Une enquête menée en novembre par Accenture a révélé que 62 % des organisations européennes recherchent activement des solutions d’IA souveraines. Cette demande est principalement motivée par des préoccupations géopolitiques plutôt que par des exigences purement techniques. Au Danemark, ce chiffre s’élève à 80 %, ce qui indique une forte emphase régionale sur le contrôle des technologies d’IA à l’intérieur des frontières nationales.

Le concept d’« IA souveraine » fait référence à la capacité d’une nation à développer, déployer et contrôler les technologies d’IA de manière indépendante, en veillant à ce que ces technologies s’alignent sur les valeurs et les intérêts stratégiques nationaux. Cela comprend le contrôle des données, des algorithmes et de l’infrastructure, réduisant ainsi la dépendance à l’égard des entités étrangères.

Les experts suggèrent qu’une approche plus réaliste et efficace de la souveraineté de l’IA consiste à passer d’un modèle défensif d’autonomie à un modèle qui met l’accent sur l’orchestration. Cela implique d’équilibrer l’autonomie nationale avec des partenariats stratégiques, permettant aux pays de tirer parti des collaborations internationales tout en conservant le contrôle des aspects essentiels de leurs écosystèmes d’IA.

Les stratégies axées sur l’infrastructure actuellement poursuivies par de nombreux pays peuvent se heurter à des limites. La construction et le maintien d’une infrastructure d’IA complète, y compris les centres de données et les ressources informatiques à haute performance, nécessitent des investissements importants et une expertise technique. De plus, l’accès à des données diversifiées et de haute qualité, essentielles à la formation de modèles d’IA efficaces, nécessite souvent des accords internationaux de partage de données.

Les implications de la souveraineté de l’IA vont au-delà des considérations économiques et technologiques. Le contrôle des technologies d’IA peut influencer la sécurité nationale, les politiques publiques et la préservation culturelle. Par exemple, les gouvernements peuvent chercher à utiliser l’IA pour améliorer la cybersécurité, améliorer les services de santé ou promouvoir des valeurs culturelles spécifiques.

L’état actuel des efforts de souveraineté de l’IA varie d’un pays à l’autre. Certaines nations se concentrent sur la construction d’industries nationales d’IA grâce au financement gouvernemental et au soutien réglementaire, tandis que d’autres privilégient les collaborations internationales pour accéder à l’expertise et aux ressources. La prochaine phase de développement impliquera probablement le peaufinage des stratégies visant à équilibrer les intérêts nationaux avec les réalités d’un écosystème d’IA mondialisé.