Intelligences artificielles européennes, en route vers l’open source ?
Dans cette recherche de souveraineté et d’indépendance numérique européenne, l’open source apparait comme une condition nécessaire à mettre en place. Elle ne reste qu’un des jalons à mettre en place pour des outils d’IA plus fiables et plus éthiques. Chronique de Laurence Devillers.
Aujourd’hui, les intelligences artificielles génératives, appelées LLMs pour Large Language Models sont majoritairement développées par de grandes entreprises américaines telles que OpenAI, Google ou Anthropic. Cette domination soulève plusieurs enjeux de souveraineté pour l’Europe, notamment en matière de protection des données, d’accès aux technologies stratégiques, mais aussi de manipulation de l’information, d’influence culturelle et de surveillance massive. Dépendre d’acteurs étrangers pour des outils technologiques essentiels représente un risque démocratique, économique et sécuritaire.
Des modèles à encadrer
La souveraineté numérique pour l’Europe désigne la capacité à maîtriser ses infrastructures technologiques, à protéger ses données sensibles et à limiter sa dépendance envers des entreprises étrangères. Or, lorsque des organisations utilisent des systèmes d’Intelligence artificielle via des services cloud, leurs requêtes transitent par des serveurs externes. Dans certains cas, les données peuvent être stockées ou analysées à distance, ce qui peut compliquer la garantie d’une confidentialité totale.
Un autre aspect concerne l’origine des données utilisées pour entraîner ces modèles. La plupart des LLMs sont entraînés majoritairement sur des contenus provenant d’Internet et de sources anglophones, fortement marqués par la culture et les références américaines. Cette situation peut conduire, à long terme, à une certaine standardisation des représentations culturelles, du langage et parfois des visions politiques, dont les effets commencent à être observés. Pour des secteurs sensibles comme la défense, la recherche scientifique ou les administrations publiques, cette dépendance peut représenter un enjeu stratégique et juridique majeur.
Les modèles de langage sont aujourd’hui considérés comme des technologies critiques, car ils permettent d’automatiser un grand nombre de tâches intellectuelles : rédaction de textes, programmation informatique, analyse de données ou encore applications liées à la cybersécurité. Si ces technologies restent contrôlées par un nombre restreint d’entreprises étrangères, cela peut entraîner une dépendance technologique durable, un déséquilibre économique et, potentiellement, un risque de restrictions d’accès ou d’influence informationnelle.
Des alternatives en développement
Face à ces enjeux, plusieurs initiatives européennes cherchent à développer des alternatives plus indépendantes. L’une des plus visibles est la startup française Mistral AI, fondée en 2023. Cette entreprise développe des modèles d’IA performants dont les poids peuvent être téléchargés, permettant ainsi aux organisations de les utiliser directement sur leurs propres infrastructures sans dépendre d’un service cloud fermé. Cette approche permet aux entreprises, aux chercheurs et aux institutions publiques d’installer l’IA sur leurs propres serveurs et de l’adapter à leurs besoins spécifiques. Certaines versions des modèles de Mistral peuvent ainsi être utilisées localement par des entreprises, des laboratoires de recherche ou des institutions. Cette solution présente plusieurs avantages : un meilleur contrôle technique, une plus grande transparence et une indépendance technologique renforcée.
Plus largement, certains acteurs européens défendent l’idée qu’une intelligence artificielle ouverte ou semi-ouverte pourrait constituer une alternative aux modèles propriétaires dominants. Une telle approche favoriserait la transparence scientifique, la pérennité des technologies et une innovation plus collaborative, tout en permettant aux organisations de conserver la maîtrise de leurs infrastructures et de leurs données.
Le développement d’IA plus ouvertes s’inscrit également dans une stratégie économique, politique et culturelle, visant à renforcer la souveraineté numérique et à préserver les valeurs européennes. En favorisant des modèles plus accessibles et maîtrisables, cette démarche cherche à proposer des outils d’IA plus transparents et mieux alignés avec les besoins des institutions, de la recherche et des entreprises européennes.
