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Allons-nous gâcher l’opportunité de l’IA ?

Posted on by Boubacar Haïdara

J’ai eu la chance de participer au récent Sommet de Paris pour l’action sur l’IA, au cours duquel de nombreuses discussions ont placé l’accent sur la nécessité d’orienter l’IA dans une direction plus bénéfique pour la société. À l’heure où les appels à l’accélération de l’IA se font de plus en plus bruyants en provenance de la Silicon Valley – et désormais du gouvernement des États-Unis – l’opportunité offerte par cet événement de nous concentrer sur ce que nous attendons réellement de cette technologie a constitué une véritable bouffée d’air frais.

 

Comme je l’ai indiqué dans l’un de mes discours, nous devrions commencer par nous interroger sur ce qui est précieux et mérite d’être amplifié dans les sociétés humaines. Ce qui nous rend si particuliers, ou à tout le moins performants sur le plan de l’évolution, c’est notre capacité à élaborer des solutions face aux petits et grands problèmes, à essayer de nouvelles choses, ainsi qu’à trouver du sens dans ces efforts. Nous sommes capables non seulement de créer des connaissances, mais également de les partager. Le parcours de l’humanité n’a pas toujours été facile – nos capacités, machines et connaissances provoquant parfois des maux profonds – mais la recherche constante et le partage prolifique d’informations sont essentiels à ce que nous sommes.

 

Depuis plus de 200 000 ans, la technologie s’inscrit au cœur de l’histoire humaine. Depuis l’époque des premiers outils en pierre jusqu’à aujourd’hui, nous avons créé des solutions face à nos difficultés. Transmission orale des savoirs, puis invention de l’écriture, de l’imprimerie et d’Internet, nous avons élaboré de nouveaux moyens plus efficaces de partager nos connaissances. Ces deux derniers siècles, nous avons également découvert comment expérimenter plus intelligemment, plus librement, et avons de nouveau transmis ces savoirs. Le progrès scientifique nous a fourni des données factuelles établies, qui ont permis à chaque génération de s’appuyer sur les connaissances des précédentes.

 

Ce progrès a également permis une croissance spectaculaire dans les plupart des pays au cours des deux derniers siècles. Bien que le développement économique ait créé des inégalités considérables entre les pays et en leur sein, les êtres humains sont aujourd’hui quasiment partout en meilleure santé et plus prospères qu’ils ne l’auraient été au XVIIIe siècle. L’IA pourrait renforcer cette tendance, en venant compléter les compétences, les talents et les savoirs humains, ainsi qu’en améliorant nos décisions, expérimentations et applications de connaissances utiles.

 

« Avons-nous pour cela réellement besoin de l’IA ? », s’interrogeront peut-être certains. Après tout, nous vivons déjà une ère d’abondance informationnelle, tout ce dont vous pourriez avoir besoin – ou pas – étant techniquement accessible grâce à Internet. Seulement voilà, les informations utiles se font rares. Pas facile en effet de trouver ce dont vous avez besoin pour résoudre un problème spécifique, dans un contexte particulier, dans un temps donné.

 

Ce sont bel et bien des connaissances pratiques pertinentes, pas de simples informations, qui permettent aux ouvriers d’être plus productifs, aux électriciens de maîtriser de nouveaux équipements pour effectuer des tâches plus complexes, aux infirmières de jouer un rôle plus actif dans les décisions de santé, et plus généralement aux travailleurs de tous horizons et compétences d’occuper des postes nouveaux et plus productifs.

 

Correctement développée et utilisée, l’IA peut en effet nous rendre meilleurs – pas seulement en nous servant de « bicyclette pour l’esprit », mais en enrichissant réellement notre capacité à raisonner et à agir avec davantage de compréhension, indépendamment de toute coercition ou manipulation.

 

Seulement voilà, en raison de son immense potentiel, l’IA représente également l’une des plus grandes menaces auxquelles l’humanité ait jamais été confrontée. Le risque ne réside pas tant (ni même significativement) dans la possibilité que des machines superintelligentes nous dominent un jour, mais plutôt dans la possibilité que l’IA mette à mal notre capacité à apprendre, à expérimenter, à partager nos connaissances et à donner un sens à nos activités. L’IA nous affaiblirait considérablement si elle se contentait de faire disparaître des emplois et des tâches, de centraliser excessivement les informations jusqu’à décourager la recherche humaine et l’apprentissage par l’expérimentation, de conférer à une poignée de grandes entreprises le pouvoir de régir notre existence, ou encore de créer une société à deux vitesses, caractérisée par les inégalités et les différences de statut. Elle pourrait même anéantir la démocratie et la civilisation humaine telles que nous les connaissons.

 

Je crains malheureusement que nous en prenions la direction. Rien n’est cependant joué d’avance. Nous pouvons encore élaborer de nouvelles règles pour nos sociétés, et fixer un cap technologique qui maximise l’acquisition de savoirs ainsi que l’épanouissement humain. Nous pouvons faire en sorte que l’IA crée davantage d’emplois de qualité, et qu’elle améliore les capacités de tous – quel que soit leur niveau d’éducation et de revenus.

 

Il va néanmoins falloir dans un premier temps que l’opinion publique prenne conscience que cette trajectoire souhaitable est techniquement possible. L’IA n’évoluera dans une direction favorable à l’être humain que si les technologues, ingénieurs et dirigeants du secteur travaillent aux côtés des institutions démocratiques, et uniquement si les États-Unis, l’Europe et la Chine écoutent les cinq milliards de personnes qui vivent ailleurs dans le monde. Nous avons désespérément besoin de conseils plus avisés de la part d’experts, ainsi que d’un leadership inspirant de la part des dirigeants politiques, qui doivent placer l’accent sur l’incitation à une IA pro-humaine, au moyen de cadres politiques et réglementaires.

 

Les réglementations ne suffiront pas pour autant. Espérons que les chercheurs et entreprises d’IA en Europe parviendront à démontrer l’existence d’alternatives au modèle de la Silicon Valley. Il est pour cela nécessaire que la société européenne encourage l’orientation la plus socialement bénéfique de l’IA, et que les dirigeants du continent investissent dans les infrastructures numériques qui s’imposent, élaborent des réglementations qui ne découragent pas les investissements ou ne conduisent pas les talentueux chercheurs en IA à partir, et créent le type de mécanismes financiers dont les startups efficaces ont besoin pour se développer à plus grande échelle. Sans une solide industrie de l’IA, l’Europe ne pourra exercer qu’une influence minime voire insignifiante sur la direction prise par l’IA au niveau mondial.

 

Daron Acemoglu, lauréat du prix Nobel d’économie en 2024 et professeur d’économie au MIT, est coauteur (avec Simon Johnson) de l’ouvrage intitulé Power and Progress : Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity (PublicAffairs, 2023).

 

Project Syndicate, 2025.
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Le moment Spoutnik de l’IA ?

Posted on by Boubacar Haïdara

Après le lancement du modèle d’intelligence artificielle DeepSeek-R1 le 20 janvier dernier, qui a provoqué un effondrement du cours de l’action du fabricant de puces Nvidia ainsi qu’une forte baisse de la valorisation de plusieurs autres entreprises technologiques, certains ont déclaré qu’il s’agissait d’un « moment Spoutnik » dans la course sino-américaine à la suprématie en matière d’IA. Pour une industrie américaine de l’IA qui avait sans doute besoin d’être bousculée, cet épisode soulève toutefois plusieurs questions difficiles.

Les investissements de l’industrie technologique américaine dans l’IA ont été massifs, Goldman Sachs s’attendant à ce que « les géants technologiques, les grandes sociétés et les services publics investissent environ 1 000 milliards $ au cours des années à venir pour soutenir l’IA ». Or, depuis un certain temps déjà, de nombreux observateurs et moi-même nous interrogeons sur l’orientation des investissements dans l’IA et du développement de celle-ci aux États-Unis.

 

Toutes les entreprises leaders en la matière appliquant pour l’essentiel le même plan d’action (bien que Meta se distingue dans une certaine mesure par son modèle partiellement en open source), l’industrie semble avoir placé tous ses œufs dans le même panier. Toutes les entreprises technologiques américaines, sans exception, se montrent obsédées par l’optimisation de l’échelle. Invoquant des « lois de mise à l’échelle » qui restent encore à prouver, elles partent du principe que l’introduction d’une quantité croissante de données et de puissance de calcul dans leurs modèles constitue la clé qui leur permettra de débloquer des capacités toujours plus impressionnantes. Certains vont jusqu’à affirmer que « l’échelle est tout ce dont vous avez besoin ».

 

Avant le 20 janvier, les entreprises américaines n’étaient pas disposées à envisager d’autres solutions que les modèles fondamentaux préformés sur des ensembles massifs de données pour prédire le mot suivant dans une séquence. Compte tenu de leurs priorités, elles se concentraient presque exclusivement sur les modèles de diffusion et les chatbots destinés à effectuer des tâches humaines (ou similaires). Bien que l’approche de DeepSeek soit globalement la même, elle semble s’appuyer davantage sur l’apprentissage par renforcement, les méthodes basées sur un ensemble d’experts (en utilisant de nombreux modèles plus petits et plus efficaces), la distillation et le raisonnement par chaîne de pensée. C’est cette stratégie qui lui aurait semble-t-il permis de créer un modèle compétitif à un niveau de coûts beaucoup moins élevé.

 

Bien que nous ne soyons pas certains que DeepSeek nous ait tout dit, cet épisode vient mettre en lumière une « pensée de groupe » au sein de l’industrie américaine de l’IA. L’aveuglement du secteur américain face à des approches alternatives moins coûteuses et plus prometteuses, combiné à un battage médiatique, constitue précisément ce que Simon Johnson et moi-même avions prédit dans Power and Progress, que nous avons écrit juste avant le début de l’ère de l’IA générative. La question consiste désormais à savoir si cette industrie américaine présente d’autres angles morts, plus dangereux encore. Les principales entreprises technologiques américaines sont-elles par exemple en train de manquer l’occasion d’orienter leurs modèles dans une direction davantage axée sur l’être humain ? Seul l’avenir nous le dira, mais je pense que la réponse est oui.

 

Se pose ensuite la question de savoir si la Chine accomplirait actuellement un bond en avant par rapport aux États-Unis. Dans l’affirmative, cela signifie-t-il que les structures autoritaires verticales descendantes (que James A. Robinson et moi-même avons qualifiées d’« institutions extractives ») pourraient égaler voire surpasser les fonctionnements ascendants dans la stimulation de l’innovation ?

 

J’ai tendance à penser que le contrôle du haut vers le bas entrave l’innovation, comme l’affirmons Robinson et moi-même dans Why Nations Fail. Si le succès de DeepSeek semble remettre en cause cette affirmation, il est loin de prouver que l’innovation dans le cadre d’institutions extractives peut être aussi puissante ou durable que dans le cadre d’institutions inclusives. DeepSeek s’appuie en effet sur plusieurs années d’avancées aux États-Unis (et dans une certaine mesure en Europe). Toutes ses méthodes de base ont été mises au point aux États-Unis. Les modèles basés sur un ensemble d’experts et l’apprentissage par renforcement ont été développés au sein d’instituts de recherche universitaires il y a plusieurs dizaines d’années, et ce sont les géants technologiques américains qui ont créé les modèles Transformers, le raisonnement par chaîne de pensée et la distillation.

 

L’accomplissement de DeepSeek réside du côté de l’ingénierie : la capacité à combiner les mêmes méthodes de manière plus efficace que les sociétés américaines. Reste à savoir si les entreprises et instituts de recherche chinois parviendront à franchir l’étape suivante en proposant des techniques, produits et approches qui changeront réellement la donne.

 

DeepSeek semble par ailleurs se distinguer de la plupart des autres entreprises chinoises spécialisées dans l’IA, qui produisent généralement des technologies pour l’État ou au moyen de fonds publics. Sachant que l’entreprise (issue d’un fonds spéculatif) a dans un premier temps opéré sous les radars, sa créativité et son dynamisme se poursuivront-ils maintenant que DeepSeek est sous les feux de la rampe ? Quoi qu’il arrive, la réussite d’une seule entreprise ne saurait être considérée comme la preuve irréfutable de la capacité de la Chine à surpasser des sociétés plus ouvertes en matière d’innovation.

 

Une autre question intervient, de nature géopolitique. La saga DeepSeek signifie-t-elle que les contrôles américains à l’exportation et autres mesures visant à freiner la recherche chinoise en matière d’IA ont échoué ? La réponse à cette question n’est pas claire non plus. Bien que DeepSeek ait entraîné ses derniers modèles (V3 et R1) sur des puces plus anciennes et moins puissantes, l’entreprise pourrait encore avoir besoin de puces plus puissantes pour réaliser de nouvelles avancées et passer à l’échelle supérieure.

 

Quoi qu’il en soit, il apparaît désormais clairement que l’approche américaine à somme nulle était inapplicable et malavisée. Une telle stratégie n’a de sens que si vous considérez vous diriger vers l’intelligence artificielle générale (des modèles capables d’égaler les êtres humains dans n’importe quelle tâche cognitive), et que celui qui atteindra le premier cette intelligence artificielle générale jouira d’un immense avantage géopolitique. En nous accrochant à ces hypothèses – dont aucune n’est nécessairement justifiée – nous avons empêché une collaboration fructueuse avec la Chine dans de nombreux domaines. À titre d’exemple, si un pays produit des modèles qui améliorent la productivité humaine ou nous permettent de mieux gérer l’énergie, cette innovation sera bénéfique pour les deux pays, surtout si elle est largement utilisée.

 

À l’instar de ses équivalents américains, DeepSeek aspire à développer l’IAG, et la création d’un modèle dont la formation est nettement moins coûteuse pourrait changer la donne. Pour autant, l’accomplissement d’une réduction des coûts de développement par des méthodes connues ne nous conduira pas miraculeusement à l’IAG au cours des prochaines années. La question reste ouverte de savoir si l’IAG est atteignable à court terme (celle de savoir si elle est souhaitable étant encore plus discutable).

 

Même si nous ne connaissons pas encore tous les détails concernant la manière dont DeepSeek a développé ses modèles, et même si nous ignorons ce que sa réussite apparente signifie pour l’avenir de l’industrie de l’IA, une chose est sûre : le nouveau venu chinois a brisé l’obsession du secteur technologique pour la mise à l’échelle, et a sans doute ébranlé son excès de confiance.

 

Daron Acemoglu, lauréat du prix Nobel d’économie en 2024 et professeur d’économie au MIT, est coauteur (avec Simon Johnson) de l’ouvrage intitulé Power and Progress : Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity (PublicAffairs, 2023).

 

Project Syndicate, 2025.
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