À l’approche du Sommet sur l’impact de l’IA, qui se tiendra en Inde au mois de février, il apparaît évident que la plupart des États manquent encore d’un modèle viable de gouvernance de cette technologie. Tandis que les États-Unis s’en remettent largement aux forces du marché, l’Union européenne s’appuie sur une conformité réglementaire approfondie, et la Chine sur une autorité étatique concentrée. Or, aucune de ces options n’est réaliste pour les nombreux pays qui vont devoir régir l’IA sans pour autant disposer de structures réglementaires ni de capacités de calcul de grande envergure. Nous avons par conséquent besoin d’un cadre différent, qui intègre directement la transparence, le consentement et la responsabilité dans l’infrastructure numérique.
Dans cette approche, la gouvernance constituerait un choix dès la conception, intégré dans les fondations mêmes des systèmes numériques. Les garde-fous faisant partie intégrante de l’architecture, les comportements responsables deviendraient la norme. Les régulateurs bénéficieraient d’une vision immédiate sur le comportement des données ainsi que des systèmes automatisés, et les utilisateurs exerceraient un contrôle clair sur leurs informations. Cette méthode serait beaucoup plus évolutive et inclusive que celle qui repose uniquement sur la réglementation.
À quoi cela pourrait-il ressembler dans la pratique ? L’expérience de l’Inde en matière d’infrastructures publiques numériques est riche d’enseignements. Les plateformes indiennes relatives aux documents d’identité (Aadhaar), aux paiements (UPI), aux voyages (DigiYatra) et au commerce numérique (ONDC) démontrent toutes comment les normes publiques et l’innovation privée peuvent fonctionner ensemble à l’échelle nationale. À titre d’exemple, l’initiative publique DigiYatra – qui rationalise l’enregistrement dans les compagnies aériennes, les files d’attente et d’autres éléments concernant les voyages – illustre comment la vérification de l’identité en temps réel et les protocoles de consentement peuvent être gérés par de grands groupes d’utilisateurs, de manière sûre et prévisible.
Ces systèmes démontrent comment l’architecture numérique peut élargir l’accès, améliorer la confiance, et promouvoir des marchés florissants. Ils ne résoudront pas à eux seuls les défis de la gouvernance de l’IA, mais ils prouvent que les normes techniques et l’utilité publique peuvent être alignées, même dans les sociétés les plus vastes et les plus diverses.
Le cadre Data Empowerment and Protection Architecture appliqué par l’Inde s’appuie sur ces enseignements, et il est actuellement déployé dans de nombreux secteurs. Conférant aux individus la possibilité d’autoriser ou de retirer la permission d’utiliser leurs données par des canaux clairs et vérifiables, la transparence est intégrée, ce qui permet aux régulateurs de suivre les flux de données, sans qu’il soit nécessaire de créer de nouvelles institutions de contrôle. Ici encore, le principe de conception sous-jacent est simple : la protection durable est plus efficace lorsqu’elle est intégrée dans l’architecture du système, plutôt qu’appliquée uniquement au travers de processus de conformité.
Pour être viable à l’échelle mondiale, une approche architecturale doit faire primer la souveraineté sur la puissance de calcul. Cette capacité de calcul constitue clairement le goulot d’étranglement stratégique de l’ère de l’IA, ce qui explique pourquoi les États-Unis et la Chine consacrent chaque année plusieurs centaines de milliards de dollars de dépenses aux centres de données et aux puces d’IA de pointe. La plupart des États ne pouvant toutefois pas se permettre de tels investissements, il nous faut éviter un scénario dans lequel une gouvernance significative de l’IA nécessiterait elle-même des capacités de calcul, sans quoi l’essentiel des pays du monde n’exerceront quasiment aucune autorité sur les systèmes qui façonneront leur société.
La conservation d’une souveraineté sur les ressources de calcul ne signifie pas nécessairement la construction de tous les centres de données sur le territoire national. Elle implique en revanche que les systèmes d’IA qui fonctionnent dans un pays demeurent soumis à ses lois, et puissent rendre des comptes devant ses autorités nationales, quelle que soit la localisation de la ressource de calcul. Il est nécessaire que les multinationales technologiques maintiennent des cloisons juridiques et opérationnelles claires, en usant de pare-feux techniques et de contrôles vérifiables. Ces garanties sont essentielles pour éviter que les données ne franchissent les frontières sans autorisation, et pour veiller à ce que les données nationales ne soient pas incorporées dans des modèles disponibles à l’échelle mondiale sans approbation explicite. Sans cloisonnement exécutoire, les États peineront à maintenir un contrôle sur des systèmes numériques voués à influencer les finances nationales, la santé, la logistique et l’administration publique.
Ceci met en lumière l’un des principaux atouts de l’approche architecturale : elle permet à chaque pays d’établir l’équilibre de son choix entre risque, innovation et commerce. Les points de vue des sociétés diffèrent en ce qui concerne la protection de la vie privée, l’expérimentation, l’ouverture des marchés et la sécurité. Aucun modèle réglementaire ne satisfera par conséquent les préférences de chacun. Par opposition, une base architecturale commune, fondée sur des flux de données transparents, sur un comportement de modèle traçable, et sur le principe de « souveraineté sur les ressources de calcul », conférerait à chaque État la souplesse nécessaire pour calibrer ses propres paramètres. Les rails appartiendraient à tous, mais l’aiguillage national resterait souverain.
Comparé aux approches mondiales actuelles, ce modèle architectural constituerait un chemin d’avenir plus équilibré et plus réaliste. Le système américain encourage l’expérimentation rapide, mais ne prend souvent conscience des dégâts possibles qu’après leur apparition. Le système européen offre des garanties solides, mais nécessite une importante capacité de mise en conformité. Quant au système chinois, il atteint la rapidité grâce à la centralisation, ce qui le rend mal adapté à une gouvernance distribuée. En intégrant dès le départ la transparence et le consentement dans les systèmes numériques, une approche architecturale permettrait à l’innovation de s’effectuer de manière prévisible, tout en garantissant la responsabilité publique.
Le Sommet mondial sur l’IA offrira à tous les États une opportunité d’envisager ce cadre. Le monde a besoin d’un système commun de gouvernance, intégré dans les fondations mêmes de cette puissante technologie. C’est ainsi que nous protégerons les utilisateurs, que nous préserverons la souveraineté, et que nous conférerons à chaque État la possibilité de trouver son propre équilibre entre risque et innovation. L’IA refaçonnant aujourd’hui tous les secteurs de l’économie, une approche architecturale constitue le chemin d’avenir le plus crédible et le plus équitable.
Par Jayant Sinha
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