Sovereign AI

Qu’est-ce que AI sovereign ?

AI sovereign désigne la capacité d’un pays à contrôler, créer et déployer ses propres modèles d’IA en utilisant son infrastructure, ses données, sa main-d’œuvre et ses réseaux.

L’essor de l’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative (GenAI), promet de transformer les entreprises et la société. Garantir que les pays tirent parti de l’IA devient un objectif crucial. Par ailleurs, les pays souhaitent que AI sovereign et ses résultats reflètent et soutiennent leurs langues, leurs lois et leurs cultures locales, plutôt que de reposer sur des données étrangères ou d’être sous le contrôle d’entreprises privées.

AI sovereign offre ce niveau de contrôle, couvrant l’infrastructure physique de calcul, les processus, la main-d’œuvre et la gouvernance des données. Elle assure l’indépendance et la souveraineté sur l’IA, aujourd’hui et demain. L’objectif est de créer des modèles fondamentaux d’IA souveraine entraînés sur des jeux de données locaux, utilisés ensuite dans le pays pour répondre à ses objectifs commerciaux, culturels, militaires et gouvernementaux, tout en respectant les exigences légales et réglementaires locales. Plusieurs pays ont annoncé des stratégies AI sovereign, notamment l’Inde, Singapour, Taïwan et les Pays-Bas.

AI sovereign présente plusieurs avantages :

• Stimuler l’innovation locale et préserver la compétitivité économique

• Se protéger contre les menaces militaires et cybernétiques

• Favoriser la création d’une main-d’œuvre qualifiée et innovante

• Créer une industrie et un écosystème IA souverains pour accompagner la transformation numérique bénéfique à la société locale

Quels sont les moteurs d’IA souveraine ?

Six facteurs clés poussent au développement d’AI sovereign :

1. Protection des intérêts nationaux — garantir que AI sovereign serve les besoins locaux et soit sous contrôle gouvernemental dans un monde de plus en plus instable

2. Contrôle des infrastructures critiques — les centres de données AI sovereign se multiplient à travers le monde. Contrôler cette infrastructure protège les intérêts nationaux, soutient l’économie locale, et génère emplois et innovation

3. Évolution des réglementations — les pays et régions adoptent des lois différentes sur l’IA. IA souveraine assure la conformité aux règles locales

4. Soutien à la localisation — les modèles d’IA sont souvent entraînés sur des données anglophones US largement accessibles. Cela ne reflète pas forcément la langue ni la culture locale. IA souveraine garantit un entraînement sur données locales, pour des résultats pertinents

5. Essor de l’IA générative — avec l’IA générative qui rend l’IA plus accessible, de nombreux pays s’inquiètent que les résultats et données d’entraînement ne correspondent pas aux besoins locaux

6. Potentiel de l’IA — l’IA est considérée comme cruciale pour relever des défis majeurs, du changement climatique à la cybersécurité et la compétitivité économique. Maîtriser AI sovereign permet aux pays de garder la main sur leurs solutions

Quels sont les composants d’AI sovereign ?

Le développement de capacités d’IA souveraine repose sur six éléments clés :

• Politiques claires : stratégies nationales profondes et de long terme définissant les objectifs d’IA, et notamment le rôle d’AI sovereign dans leur réalisation

• Infrastructure numérique : centres de données locaux pour traiter l’information, données locales pour entraîner les modèles, supercalculateurs IA et réseaux à haute vitesse pour partager les données

• Capital humain : une main-d’œuvre locale qualifiée pour créer les modèles et algorithmes, exploiter les centres de données et innover à partir de modèles IA souverains

• Recherche & développement : recherche académique et appliquée via universités et organismes publics/privés sur l’IA et ses usages

• Cadres réglementaires et éthiques : législation claire régulant la création des modèles IA, l’accès aux données et leur utilisation, avec un accent sur la confidentialité des données personnelles et l’évitement des biais ou hallucinations dans les résultats des modèles

• Écosystème IA : incitations et politiques favorisant l’innovation, les startups, et la collaboration entre l’industrie tech locale, les chercheurs, le gouvernement et les entreprises