Intelligence artificielle souveraine : la capacité de choisir
Il existe un test simple pour savoir si quelque chose est réellement sous votre contrôle :
Qui refuserait cela ?
Imaginez que l'une des capacités d'IA les plus importantes de votre gouvernement devienne obsolète demain. Non pas parce qu'elle cesse de fonctionner, mais parce qu'une autorité extérieure décide que vous n'êtes plus autorisé à l'utiliser.
L'accès à un modèle a peut-être été révoqué. Un service cloud a peut-être été bloqué. Une licence logicielle a peut-être été modifiée. Un processeur central n'est peut-être plus disponible. Ou peut-être qu'un conflit géopolitique s'est soudainement transformé en problème technique.
Il ne s'agit pas d'un risque hypothétique. Fin août 2026, suite à son rachat par SpaceX, OpenAI a annoncé la résiliation de son contrat de fourniture de modèles à Cursor. Ce contrat devait initialement expirer le 12 novembre. Cursor pourrait continuer à être proposé comme produit, mais les utilisateurs qui dépendent des modèles OpenAI via ce service devront s'adapter à cette nouvelle situation.
Voilà la différence entre une interface utilisateur et le contrôle de l'intelligence sous-jacente.
Dans quelle mesure votre gouvernement a-t-il commis des erreurs sur cette question ?
Il s'agit d'une question liée à l'intelligence artificielle souveraine.
Aucun pays n'a besoin de développer seul l'ensemble des composantes de l'intelligence artificielle. Seuls quelques pays en sont capables. L'IA repose sur une chaîne d'approvisionnement mondiale de semi-conducteurs, d'énergie, de centres de données, de réseaux, de logiciels, de modèles, de données et d'expertise.
Mais toute dépendance cruciale comporte des risques.
Le danger ne réside pas dans la dépendance elle-même.
Chaque pays peut accéder aux technologies internationales sans renoncer à sa souveraineté. Cependant, si la perte d'une ressource étrangère compromet une capacité nationale essentielle, cette dépendance devient une question de sécurité nationale.
Par conséquent, chaque dépendance critique doit avoir une réponse à une question simple :
Que se passerait-il si nous perdions l'accès à ce service demain ?
Où vont vos données ?
Il existe un autre aspect de ce sujet qui peut facilement être négligé.
Plus nous utilisons l'intelligence artificielle, plus nous pouvons lui fournir d'informations. La souveraineté des données commence par la compréhension de ce flux de données : quelles données proviennent des citoyens, des entreprises et des systèmes gouvernementaux, et qui les reçoit ?
Une entreprise peut soumettre une propriété intellectuelle ou un contrat confidentiel. Un fonctionnaire peut soumettre un document sensible. Un citoyen peut télécharger son passeport ou sa carte d'identité nationale et demander l'aide d'un système d'IA pour remplir un formulaire administratif.
Où sont passées ces informations ?
Les données seront-elles conservées ? Qui les a traitées ? Peuvent-elles être utilisées à des fins de formation ? Qui y a accès ? Sur quelle base légale ? Peuvent-elles être supprimées ?
Ce sont des questions différentes, et répondre à l'une ne signifie pas que l'autre est résolue.
Bien que le stockage physique des données au niveau national puisse atténuer certains risques, la situation géographique à elle seule n'offre pas un contrôle suffisant. L'infrastructure nationale peut toujours être gérée, influencée ou contrôlée par des fournisseurs de services étrangers et est soumise à la législation d'un autre pays.
Le fait de disposer de données à un emplacement précis ne constitue qu'un aspect de la souveraineté, et non la souveraineté elle-même.
Par conséquent, pour chaque pays, protéger l’information signifie non seulement comprendre où les données sont stockées, mais aussi où elles sont traitées, qui contrôle l’infrastructure, ce qu’il advient des informations après leur traitement et quelles autorités judiciaires peuvent y accéder.
C’est là un aspect de la souveraineté de l’IA : protéger les informations qui entrent dans le système et contrôler efficacement leur utilisation.
Parfois, la souveraineté requiert une intelligence artificielle plus petite, et non plus grande.
La plupart des emplois dans le domaine de l'IA sont aujourd'hui axés sur des modèles plus grands, une plus grande puissance de traitement et une intelligence puissante et en constante évolution.
Mais le gouvernement n'a pas besoin de la meilleure intelligence artificielle au monde pour accomplir toutes les tâches.
Un agent du fisc n'a pas besoin de résoudre des problèmes de physique complexes. L'intelligence artificielle appliquée à l'agriculture pour détecter les maladies des plantes n'a pas besoin d'écrire de script. Et une borne interactive gouvernementale serait bien plus utile si son IA comprenait les langues locales, fonctionnait hors ligne et stockait les données sensibles à proximité.
Les modèles de langage légers (SLM) simplifient cette tâche en pratique. Plus petits, ils nécessitent moins de puissance de calcul, se spécialisent dans des connaissances et des tâches spécifiques, et sont de plus en plus souvent exécutés localement sur des ordinateurs, des véhicules, des bornes interactives, des téléphones et autres appareils.
Des modèles de frontières plus complets restent précieux. Leur portée et les possibilités d'inférence qu'ils offrent peuvent contribuer à résoudre des problèmes complexes et mondiaux en médecine, en sciences, en ingénierie et en recherche fondamentale.
Le pays pourrait avoir besoin des deux.
Parfois, la souveraineté requiert une intelligence artificielle plus petite, et non plus grande.
Les informations gouvernementales courantes devraient être facilement accessibles. Les informations exceptionnelles ne devraient être demandées que lorsque les circonstances l'exigent.
À mesure que le coût des informations utiles diminue et que leur disponibilité augmente, l'accès à l'intelligence artificielle devient de plus en plus difficile et moins utile.
Peu de ressources peuvent être considérées comme un contexte plus fiable : vos connaissances, vos données, votre identité, vos politiques et votre autorité.
L'intelligence est un héritage
Un autre aspect de la souveraineté de l'IA concerne l'intelligence qu'elle fournit. La souveraineté cognitive fait référence au contexte, aux hypothèses et au cadre dans lesquels l'IA interprète les tâches qui lui sont assignées.
La souveraineté des données interroge la direction que prend l'information. La souveraineté cognitive, quant à elle, interroge les éléments historiques et les hypothèses qui constituent le savoir permettant d'interpréter cette information.
Le test commence avant même que l'intelligence artificielle ne réponde à sa première question.
En 2026, des chercheurs ont développé le modèle Talkie, un modèle linguistique moderne comportant 13 milliards de paramètres, entraîné sur près de 260 milliards d'exemples de documents publiés avant 1931.
Le point soulevé par Toki est clair et concret.
Un modèle entraîné exclusivement sur des données antérieures à 1931 identifierait les États-Unis comme un pays composé de 48 États. Il pourrait également inclure la Tchécoslovaquie. Les deux réponses sont correctes pour le monde représenté par le modèle d'entraînement.
Actuellement, les États-Unis sont composés de cinquante États, et la Tchécoslovaquie s'est scindée en République tchèque et en Slovaquie. Ce modèle n'a pas pour but de tromper qui que ce soit ; au contraire, le comprendre permet d'appréhender la situation avant que le monde ne change.
Toutefois, sa principale limite réside dans le fait que les faits ne deviennent pas toujours obsolètes. Il arrive qu'un modèle intègre les hypothèses implicites de son apprentissage.
Imaginez demander à ce mannequin son avis sur les cigarettes. Le monde qu'il représente lors de sa formation inclut des publicités mentionnant médecins, santé, énergie et sécurité. Cela ne signifie pas que tous les médecins partagent cet avis ni que ces affirmations soient vraies. Cela signifie simplement que le mannequin a intégré le langage familier d'une société qui n'a pas encore subi les effets néfastes du tabagisme.
Le modèle ne doit pas être intentionnellement biaisé. Ses résultats ne peuvent refléter que ce que ses sources considèrent comme fiable.
Voilà le vrai problème. Le modèle reprend non seulement des faits, mais aussi le langage, les hypothèses, les influences commerciales et les symboles d'autorité du monde dont sont issus les supports de formation.
Cela ne signifie pas que tous les modèles existants sont peu fiables, ni que l'État doive élaborer chaque modèle de toutes pièces. Cela signifie plutôt qu'aucun modèle n'est neutre, quelles que soient les informations et les hypothèses qu'il contient.
Une stratégie d'IA souveraine commence par identifier ce qui est déjà présent dans le système, ce qui peut être contrôlé autour de lui, et quand un modèle différent, une approche de formation différente ou une alternative locale est nécessaire.
Les modèles ouverts offrent aux pays l'opportunité précieuse de s'approprier, de gérer et d'adapter eux-mêmes les modèles existants, sans dépendre de systèmes externes pour chaque interaction. Toutefois, la réduction des coûts d'exploitation n'efface pas l'histoire qui a donné naissance à ces modèles.
Par conséquent, aucun pays ne devrait se préoccuper uniquement de l'endroit où son intelligence artificielle est utilisée, mais aussi de la source de cette intelligence et de la manière dont elle peut être évaluée dans son propre contexte.
L’État peut également mettre en œuvre des mécanismes de contrôle fondés sur des modèles. Les systèmes de marchés publics peuvent fonder leurs réponses sur des informations nationales fiables. Les politiques peuvent limiter les résultats incertains. Les autorisations peuvent définir les informations ou les actions auxquelles un modèle est autorisé à accéder. Le gouvernement peut exiger des comptes lorsqu’un système a des répercussions sur les citoyens.
Ces couches, appelées infrastructure, contribuent de manière significative au comportement pratique de l'intelligence artificielle. Elles empêchent le modèle de répéter des hypothèses dangereuses ou erronées. Toutefois, cela ne signifie pas que le modèle oublie ce qu'il a appris ; il s'agit plutôt d'une couche de contrôle créée autour de l'intelligence.
Ce niveau de protection peut préserver les lois, la culture et les valeurs démocratiques d'un État. Toutefois, il peut aussi être détourné et servir à étouffer l'information ou à exercer un pouvoir absolu. La souveraineté confère à l'État la capacité de prendre ces décisions. La souveraineté citoyenne exige que les conséquences de ces décisions soient claires, proportionnées et fassent l'objet d'un débat.
L’impact ne se limite pas à la manière dont le système numérique façonne la perception des pratiques. Après que le président Trump a ordonné en août 2016 aux agences fédérales américaines d’utiliser le nom « Lake America » au lieu de « Lake Ontario », Google Maps affichait « Lake America » aux utilisateurs américains, « Lake Ontario » aux utilisateurs canadiens et les deux noms aux utilisateurs de tous les autres pays.
L'apparence du lac est restée inchangée. Le rendu de Google respecte ses propres directives concernant l'utilisation des données géographiques officielles liées à la localisation de l'utilisateur. Cependant, le contexte numérique virtuel perçu par des millions de personnes a évolué, sans qu'aucune d'entre elles n'ait choisi cette classification.
Voici un résumé du problème de la souveraineté des connaissances. Il ne s'agit pas seulement de savoir qui entraîne le modèle, mais aussi des sources de données, des politiques, des responsabilités et des configurations système par défaut qui définissent le cadre dans lequel les individus interagissent avec l'information.
Quand l'intelligence artificielle cesse de parler et commence à agir.
La plupart d'entre nous ont découvert l'intelligence artificielle générative lors de conversations. Nous posions des questions, et l'IA y répondait.
Les choses changent.
Les systèmes d'intelligence artificielle sont de plus en plus capables d'accéder aux bases de données, d'exécuter des programmes, de communiquer avec d'autres systèmes, de mettre à jour des enregistrements, d'initier des transactions et d'effectuer des actions en notre nom.
Cela change la donne pour les gouvernements.
Il existe une différence significative entre la recommandation d'une IA de refuser un avantage à un citoyen et le pouvoir de cette IA de refuser cet avantage, de modifier les données du citoyen, d'en informer une autre autorité ou de prendre des mesures financières.
L'intelligence artificielle peut appuyer le processus décisionnel. Toutefois, l'identité, les autorisations, les licences, les restrictions financières, l'accès aux systèmes gouvernementaux et le pouvoir d'entreprendre des actions de suivi peuvent ne pas relever de son champ d'application.
Le problème devient encore plus flagrant lorsque l'intelligence artificielle passe du logiciel au monde physique. Un chatbot pourrait donner des conseils erronés. De plus, l'IA embarquée dans les véhicules, les robots, les dispositifs médicaux, les systèmes industriels ou les plateformes d'infrastructures critiques est capable de déplacer, d'arrêter, d'ouvrir, d'inspecter, de connecter ou d'endommager des objets dans le monde réel.
Un État peut choisir d’utiliser des informations provenant d’autres sources. Cependant, le pouvoir de prendre des mesures concrètes, d’établir des limites de sécurité, d’identifier l’opérateur responsable et, le cas échéant, de déconnecter le système, doit rester soumis à un contrôle vérifiable.
D'une manière générale, le pouvoir de déterminer à quelles informations ces services de renseignement peuvent accéder, ce qu'ils peuvent faire et quand il convient de les arrêter doit rester entre les mains du souverain.
Le conflit entre Anthropic et le gouvernement américain en 2026 soulève la même question sous un angle différent. Anthropic a continué de soutenir les activités de sécurité nationale, tout en maintenant des restrictions sur la surveillance intérieure de masse et les systèmes d'armes entièrement autonomes. Que ces restrictions soient finalement approuvées ou non, lorsqu'un gouvernement s'appuie sur un modèle d'hébergement, les politiques du fournisseur de services peuvent devenir partie intégrante de ses capacités opérationnelles.
Bien que cela ne résolve pas la question de la politique nationale optimale, cela illustre pourquoi il est inacceptable de se fier aux conditions d'un seul fournisseur pour déterminer les responsabilités, les normes de sécurité et la disponibilité d'un itinéraire alternatif fiable.
La souveraineté réside aussi dans les citoyens.
Un autre participant à cette conversation est présent : le peuple.
Le gouvernement peut contrôler son infrastructure, ses données, ses systèmes d'identité et ses agents d'IA, tandis que les citoyens ont peu de moyens de savoir quand l'IA prend des décisions importantes les concernant ou comment leurs données personnelles sont utilisées.
Un système d'intelligence artificielle peut être exempt de contrôles externes et pourtant exercer un contrôle excessif et irresponsable sur les personnes qu'il est censé servir.
À mesure que l'intelligence artificielle prend de l'importance, devient plus dépendante de l'individu et commence à agir en notre nom, une autre question simple se pose :
À qui sert l'intelligence artificielle et qui en bénéficie ?
La souveraineté nationale doit protéger, et non remplacer, l'indépendance individuelle.
L'option de choisir
L’IA souveraine n’est pas un produit qu’un gouvernement peut simplement acquérir. La souveraineté ne découle pas non plus du simple fait qu’un fournisseur utilise le terme « souveraine » dans le nom d’une plateforme d’IA ou d’un service cloud.
La souveraineté est un statut qu'un État doit démontrer.
Parfois, cela requiert une expertise locale. Dans d'autres cas, il est nécessaire de faire appel à des partenaires internationaux de confiance, à plusieurs fournisseurs, à des technologies open source, à une capacité redondante ou à la possibilité de changer de fournisseur. Il arrive qu'un système d'IA local à petite échelle suffise. Un autre défi consiste à justifier l'utilisation du système d'IA le plus puissant au monde.
L'objectif n'est pas la séparation technologique.
Il s'agit d'une décision stratégique.
Cet équilibre se reflète déjà dans les stratégies nationales. En septembre, le Royaume-Uni a abordé le risque de perdre l'accès aux modèles d'IA avancés développés à l'étranger et a présenté une approche en trois volets : renforcer les capacités nationales dans les domaines où le pays excelle ; collaborer avec des partenaires de confiance lorsque cela permettra d'améliorer l'accès et l'impact ; et garantir l'accès aux technologies de pointe là où cela s'avère nécessaire.
Il ne s'agit pas d'une décision technique, mais d'un choix stratégique.
Comprenez vos dépendances. Protégez les informations qui alimentent les systèmes d'IA. Maîtrisez les connaissances et le contexte qui influencent les réponses obtenues. Préservez votre identité, votre sécurité et votre autorité inaliénables. Formez des professionnels et des institutions capables de comprendre ces systèmes. Et assurez-vous de disposer d'un plan de secours au cas où une dépendance deviendrait une vulnérabilité.
L'intelligence artificielle souveraine est la capacité de comprendre vos dépendances, de contrôler et de protéger ce qui est important, et de choisir une voie différente si nécessaire.
En résumé, le test est très simple :
Avez-vous encore le choix ?
~ Mark Munger, directeur technique, Brightside
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