Au mois de mars, des drones iraniens ont pris pour cible trois sites d’Amazon Web Services situés à Bahreïn et aux Émirats arabes unis, parvenant à en frapper deux directement, et manquant de peu le troisième. C’est la première fois qu’un centre de données commercial est pris pour cible militairement. Or, presque personne en dehors des cercles spécialisés ne s’en est aperçu. Ils auraient pourtant dû. Les serveurs qui hébergent les données d’un État, ainsi que les puces qui font fonctionner les modèles d’IA sur lesquels son économie repose de plus en plus, ne constituent plus une infrastructure de second plan, mais sont devenus aussi stratégiques que les ports ou les réseaux électriques – et tout aussi exposés.
Pendant la majeure partie des dix dernières années, les données constituaient une ressource que les entreprises exploitaient, et l’IA un produit qu’elles commercialisaient – les deux étant vaguement réglementées, voire pas du tout, par les lois sur la protection de la vie privée. Ce cadre n’est plus valable. L’IA est désormais présente dans la finance, la défense, la santé et l’administration publique, et repose sur deux éléments que la plupart des gouvernements ne contrôlent pas réellement : les données qui entraînent l’IA, et la puissance de calcul qui lui permet de fonctionner. Les États qui ignorent cette réalité verront leur avenir se décider dans des salles de réunion au sein desquelles ils n’auront pas leur place.
De nombreux gouvernements en ont pris conscience. Selon certaines sources, les dépenses mondiales consacrées à l’« IA souveraine » dépasseraient les 100 milliards $ cette année. Au cours des derniers mois, le Canada, la France, l’Arabie saoudite et les Émirats arabes unis ont mis en place des fonds nationaux dédiés à la puissance de calcul, ainsi que des programmes d’attribution de GPU. L’Union européenne est allée plus loin encore, en faisant de l’infrastructure d’IA souveraine une véritable doctrine, ce qui s’est traduit par un soutien à Gaia-X aux fins du développement de l’infrastructure européenne de données, ainsi que par le financement de projets tels que le nouveau centre de données de Mistral AI, situé près de Paris.
Sur le papier, cette démarche ressemble à une judicieuse diversification permettant de s’affranchir d’une poignée d’entreprises américaines et chinoises. Dans la pratique, elle risque d’aboutir à une situation plus fragile : un patchwork de forteresses nationales, chacune autosuffisante, mais incapable de communiquer avec les autres. Une partie du problème tient au fait que la « souveraineté en matière d’IA » englobe au moins trois aspects, alors que la plupart des gouvernements ne se concentrent que sur l’un d’entre eux.
La résidence des données – le fait de conserver les données des citoyens à l’intérieur des frontières nationales – constitue le plus ancien des trois aspects, celui sur lequel il est le plus facile de légiférer, et sur lequel se concentrent le plus les mesures politiques. La souveraineté de calcul – qui détermine à qui appartiennent les puces et les centres de données qui procèdent au traitement – est plus complexe : un État peut cloisonner ses données, mais il en perd le contrôle si celles-ci sont traitées sur une infrastructure appartenant à un tiers. La souveraineté de gouvernance – la capacité à définir les règles que les systèmes d’IA doivent respecter, plutôt que d’importer les normes fixées par l’État qui héberge les principaux développeurs – constitue l’aspect dont presque personne ne parle.
La fragmentation du paysage réglementaire ne simplifie pas la situation. Environ 90 États disposent aujourd’hui d’une forme ou une autre de stratégie nationale en matière d’IA, et au moins 33 ont adopté une législation contraignante. Les approches sont toutefois souvent contradictoires. La loi européenne sur l’IA, dont les principales dispositions sont entrées en vigueur le mois dernier, prévoit des sanctions pouvant s’élever jusqu’à 35 millions € ou 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial total du contrevenant. Le plan d’action américain sur l’IA adopte l’approche inverse, considérant la déréglementation elle-même comme un avantage concurrentiel. Le plan d’action chinois pour la gouvernance mondiale de l’IA propose une coopération avec les économies en voie de développement en matière de gouvernance de l’IA, mais selon des conditions fixées par la Chine.
La Convention-cadre du Conseil de l’Europe sur l’IA – premier traité international contraignant en matière d’IA – représente un réel progrès, mais son application reste modeste au regard de l’ampleur de ce qu’elle est censée régir. La coordination au-delà de ce cadre n’en est qu’à ses débuts. Créé par l’ONU, le Groupe d’experts scientifiques international indépendant sur l’IA met en garde contre le risque de « course vers le bas », les différentes juridictions rivalisant pour proposer les règles les plus permissives, plutôt que les plus sûres. Les entreprises qui déploient des IA à haut risque sont d’ores et déjà à la recherche de la juridiction la plus souple.
Une véritable souveraineté en matière d’IA repose sur quatre éléments, dont aucun n’est complexe en théorie. Il s’agit de commencer par classer les infrastructures de données d’IA dans la même catégorie juridique que les réseaux électriques, en désignant clairement un responsable de la sécurité physique et numérique.
Deuxièmement, les États qui développent des capacités de calcul souveraines ont besoin de normes d’interopérabilité communes, et pas seulement de champions nationaux – les travaux de Gaia-X sur la portabilité des données constituent ici un modèle utile. Un hôpital situé à Lagos ou un ministère à Varsovie devrait pouvoir vérifier qu’un système répond aux exigences de sécurité de base, quelle que soit l’infrastructure sur laquelle il fonctionne.
La surveillance doit être dotée de moyens concrets : droits d’audit, obligation de signalement des incidents, et octroi de licences pour la poignée de modèles de pointe susceptibles d’affecter les infrastructures critiques ou la stabilité financière. Ces modèles doivent être traités davantage comme des matières nucléaires que comme des logiciels ordinaires.
Le monde a également besoin d’un véritable mécanisme pour empêcher que la souveraineté en matière d’IA ne devienne un simple axe supplémentaire d’inégalité. L’investissement de 100 milliards $ dans la puissance de calcul souveraine se concentre en effet presque exclusivement dans les pays riches. Une mise en commun régionale des ressources de calcul, financée et gérée conjointement par des États de moindre envergure, produirait de meilleurs résultats que si chacun tentait de faire cavalier seul.
Rien de tout cela ne nécessite un grand traité mondial. Les composantes d’un cadre de gouvernance – notamment la loi européenne sur l’IA, la Convention-cadre du Conseil de l’Europe, Gaia-X et le groupe d’experts scientifiques des Nations Unies – existent d’ores et déjà. Il manque toutefois la structure qui les relie, dont la construction nécessite un travail consciencieux. Chaque année de retard voit l’infrastructure s’étoffer, et devenir plus difficile à reconfigurer. Ceux qui investissent des milliards de dollars dans des centres de données et des GPU n’attendent pas que la gouvernance rattrape son retard.
Intentionnellement ou non, les frappes contre les installations d’AWS dans le Golfe ont adressé un message : l’infrastructure qui sous-tend une part croissante des décisions cruciales – qui peut obtenir un prêt, quels patients sont sélectionnés pour un traitement, quelles usines peuvent continuent de fonctionner – se situe dans des bâtiments que la plupart des gouvernements ne contrôlent pas, et qu’ils ne sont pas en mesure de protéger pleinement. La souveraineté des données, la souveraineté de calcul et la souveraineté de gouvernance ne constituent pas d’abstraits concepts débattus dans les salles de réunion, mais la condition préalable à un avenir façonné par les citoyens mêmes des États – et non par ceux qui se trouvent être les propriétaires des serveurs.
Par Bijan Burnard
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