Gütersloh (ots) - Les systèmes d'IA les plus puissants de notre époque sont développés et contrôlés par un petit nombre d'entreprises privées – dont OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta et DeepSeek. Ces entreprises non seulement dominent le développement de modèles, mais aussi contrôlent l'infrastructure de base de l'écosystème de l'IA : Capacités de calcul, données de formation et services de cloud. Cette concentration de pouvoir n'est pas seulement une réalité technologique – elle représente un défi politique. Elle soulève une question centrale : Qui conçoit les systèmes qui influencent de plus en plus notre société ?
Pour remédier à ce déséquilibre croissant, la Bertelsmann Stiftung a présenté un nouveau livre blanc sur l'IA publique avec le soutien d'Open Future. Cette publication esquisse un cadre stratégique et réalisable pour une approche alternative du développement et de l'application de l'IA, basée sur une plus grande transparence, un accès ouvert à l'infrastructure critique et une plus grande orientation vers le bien commun.
Les sociétés ne devraient pas seulement utiliser l'IA, mais aussi participer activement à leur développement.
Public AI n'est pas un refus de l'innovation privée, mais une proposition de rééquilibrage des rapports de force. Les sociétés devraient être en mesure non seulement d'utiliser l'IA, mais aussi de participer activement à son développement. L'IA ne doit pas seulement être sûre pour le public, elle doit aussi être co-responsable et contrôlée par des structures démocratiques.
Au cœur de la stratégie proposée se trouve un objectif ambitieux, mais nécessaire : Assurer l'existence permanente d'au moins un modèle complet open source offrant des capacités d'IA proches de celles des principaux systèmes propriétaires. Sans un tel modèle d'IA, les acteurs publics restent limités dans leur capacité d'action. Pour la mise en œuvre, le livre blanc formule trois recommandations d'action centrales :
- Développer et/ou renforcer des modèles open source complets ainsi que l'écosystème open source
- Créer une infrastructure informatique publique pour soutenir le développement et l'utilisation de modèles ouverts
- Augmenter les investissements dans les compétences en matière d'IA afin d'attirer suffisamment de personnel qualifié pour développer et appliquer ces modèles
Le livre blanc développe en outre trois pistes d'intervention politique le long de la structure de la pile IA, qui se compose de la puissance de calcul, des données et des modèles :
- Chemin de calcul : Développer les capacités de calcul public, garantir l'accès aux projets ouverts et coordonner les initiatives nationales et supranationales en matière d'infrastructure (par ex. EU AI Factories)
- Chemin de données : Développer des séries de données de haute qualité en tant que biens communs numériques, gérés par des modèles de gouvernance axés sur le bien commun, avec des mécanismes de protection contre les abus.
- Chemin du modèle : Promouvoir un écosystème de modèles open source – à la fois des modèles « capstone » puissants et des modèles spécialisés plus petits – avec un soutien financier et infrastructurel à long terme.
Ces pistes sont complétées par des mesures transversales – comme la promotion des talents ou le financement des logiciels libres.
Évaluer systématiquement les initiatives en matière d'IA
Pour évaluer et piloter les initiatives d'IA, le livre blanc présente un outil stratégique : Le « Gradient of Publicness ». Ce cadre permet d'évaluer systématiquement les initiatives d'IA – en se basant sur l'ouverture, les structures de gouvernance et l'intérêt général. Le « Gradient of Publicness » permet aux décideurs politiques de classer les projets existants et nouveaux selon un spectre allant du privé au public et d'en déduire des mesures concrètes pour augmenter l'utilité publique.
L'IA publique offre une alternative réaliste et nécessaire à la domination de l'IA par les acteurs privés. Mais elle ne se fait pas toute seule. Elle exige des investissements stratégiques, une coordination institutionnelle et une volonté politique d'organisation. Le livre blanc vise à donner une impulsion à un débat international qui considère l'IA comme une tâche publique.