L'IA est partout. Elle rédige des e-mails, répond à des questions et vous aide à prendre des décisions commerciales.

Mais voici la vraie question : qui la contrôle ? C'est là que l'IA souveraine entre en jeu.

Dans cet article, vous découvrirez ce que signifie réellement l'IA souveraine et ce à quoi elle ressemble.

Qu'est-ce que l'IA Souveraine

À qui appartiennent les modèles et les données qui les sous-tendent ? C'est la question à laquelle l'IA souveraine essaie de répondre.

L'IA souveraine signifie qu'une nation, ou une organisation, garde le contrôle de ses systèmes d'IA. Les modèles, les données et l'infrastructure sont placés sous la juridiction locale, et non dans le cloud d'un autre pays ou dans les lois d'un autre pays.

En pratique, cela signifie développer ou déployer l'IA avec des centres de données locaux, une infrastructure sécurisée et des équipes basées dans votre propre région. Vous décidez de la manière dont votre IA est entraînée, des données qu'elle utilise et de l'endroit où elles sont stockées.

Les grandes entreprises technologiques dominent l'IA aujourd'hui. Les entreprises américaines et chinoises utilisent la plupart des plus grands modèles du monde. Pour les gouvernements et les entreprises qui ne font pas partie de ces hubs, la question est simple : pouvez-vous vous permettre de compter sur eux pour toujours ?

C'est pourquoi l'Union européenne et d'autres régions investissent massivement dans leurs propres infrastructures. En finançant les superordinateurs, le développement de modèles locaux et les cadres réglementaires, ils font de la souveraineté bien plus qu'un simple slogan.

Pourquoi c'est important

Les modèles d'IA apprennent à partir d'énormes quantités de données. Si ces données circulent à l'étranger, vous perdez le contrôle. Les informations sensibles telles que les dossiers médicaux, les données financières ou les fichiers gouvernementaux peuvent être exposées à des réglementations ou à une surveillance étrangères.

L'IA souveraine réduit ce risque. Il garantit que les données restent à l'intérieur des frontières et que les systèmes respectent les lois locales en matière de confidentialité. En Europe, cela s'inscrit directement dans le cadre du RGPD et de la campagne plus large pour souveraineté numérique.

C'est aussi une question de résilience. Si tous vos outils d'IA proviennent d'un seul fournisseur étranger, vous êtes dépendant. L'IA souveraine permet aux pays et aux entreprises de réduire leur dépendance à l'égard de fournisseurs extérieurs et de développer leurs propres capacités.

En quoi consistent les outils d'IA souverains

L'IA souveraine n'est pas qu'un mot à la mode. Il repose sur des outils et des systèmes conçus pour vous permettre de contrôler les données, l'infrastructure et la gouvernance.

Infrastructures locales

La première exigence est où s'exécute l'IA. L'IA souveraine repose sur une infrastructure à l'intérieur des frontières nationales ou régionales. Cela signifie généralement :

• Centres de données locaux.
• Clusters informatiques hautes performances.
• Environnements cloud sécurisés conçus pour répondre aux réglementations nationales.

Si votre modèle est hébergé dans un cloud étranger, il est soumis à des lois étrangères. Une véritable souveraineté signifie que le calcul et le stockage se trouvent dans votre propre juridiction.

Cela ne signifie pas que chaque entreprise doit construire un centre de données. Les services cloud souverains, proposés par des fournisseurs locaux de confiance, peuvent constituer une option intéressante. Le principe est simple : vos données ne quittent pas vos frontières.

Gouvernance des données

Le deuxième pilier est comment les données sont traitées. L'IA dépend d'énormes quantités de données opérationnelles et d'entraînement. Les outils d'IA souverains doivent garantir :

• Conformité aux réglementations locales comme le RGPD en Europe.
• Propriété claire des données pour que vous sachiez qui contrôle quoi.
• Transparence en matière d'utilisation, en veillant à ce que vos données ne soient pas réutilisées sans votre consentement.

Sovereign AI évite le traitement des données en « boîte noire ». Vous savez exactement comment vos informations sont stockées, traitées et utilisées. Cela renforce la confiance avec les régulateurs, les partenaires et les clients.

Développement et contrôle des modèles

L'IA souveraine ne concerne pas uniquement l'infrastructure et le stockage. Il s'agit également de savoir qui forme et met à jour les modèles.

Un outil souverain permet aux équipes locales de :

• Entraînez ou affinez les modèles à partir de données locales.
• Adaptez les modèles pour refléter les langues, les cultures et les cadres juridiques régionaux.
• Gardez le contrôle des mises à jour, de la gestion des versions et de l'accès.

Si un modèle est fabriqué à l'étranger et expédié en tant que produit fermé, il n'est pas totalement souverain. La souveraineté nécessite au moins un certain degré de personnalisation et de supervision au niveau local.

Sécurité et confidentialité dès la conception

Les outils d'IA souverains doivent donner la priorité à la sécurité dès le départ. Cela inclut :

• Chiffrement de données au repos et en transit.
• Contrôles d'accès pour empêcher toute utilisation non autorisée.
• Outils d'audit pour savoir qui a accédé à quoi et quand.

Certaines solutions vont plus loin, avec environnements isolés pour les cas d'utilisation ultra-sensibles, tels que la défense gouvernementale ou les soins de santé. L'objectif est toujours le même : minimiser les risques de fuites, de violations ou de surveillance étrangère.

Alignement réglementaire

Pour l'Europe en particulier, la souveraineté signifie l'alignement sur un cadre réglementaire plus large. Le Loi sur l'IA de l'UE fixe des règles de transparence, de gestion des risques et de responsabilité.

Un outil d'IA souverain doit :

• Fournissez la documentation nécessaire à la conformité.
• Expliquez les résultats.
• Soutenez le suivi et la production de rapports.

Il ne suffit pas de « travailler ». Les outils d'IA souverains doivent satisfaire aux exigences légales et éthiques définies par les gouvernements locaux.

Standards ouverts et interopérabilité

Le lock-in est l'ennemi de la souveraineté. Si vous dépendez du système propriétaire d'un fournisseur, vous n'avez pas vraiment le contrôle.

C'est pourquoi l'IA souveraine met l'accent sur les normes ouvertes. Les outils doivent être :

• Interopérable sur toutes les plateformes.
• Exportable vers d'autres environnements.
• Basé sur des frameworks transparents au lieu d'API fermées.

Cette flexibilité donne aux organisations la liberté de se déplacer ou de s'adapter sans perdre leur autonomie.

Quelles sont les meilleures IA souveraines de l'UE

L'IA souveraine est bien plus qu'un principe en Europe. Il s'agit d'un écosystème en pleine croissance de projets, de startups et d'infrastructures conçu pour réduire la dépendance à l'égard des technologies étrangères. Examinons les initiatives les plus prometteuses.

NVIDIA + Mistral : puissance de calcul européenne

L'un des principaux atouts est le partenariat entre NVIDIA et IA Mistral. Leur objectif : renforcer la capacité de supercalcul de l'IA en Europe.

Pourquoi c'est important :

• L'Europe dépend actuellement des fournisseurs de cloud américains et asiatiques pour la plupart des calculs d'IA à grande échelle.
• Grâce aux superordinateurs locaux, les chercheurs et les entreprises européens peuvent entraîner et déployer des modèles sans envoyer de données à l'étranger.
• Cela correspond aux objectifs de souveraineté numérique de l'UE et à la Entreprise commune EuroHPC, qui finance des centres informatiques de haute performance dans la région.

Mistral est déjà connu pour créer des modèles à poids ouvert optimisés pour les langues européennes. Grâce au matériel NVIDIA, l'UE contrôle à la fois le calcul et les modèles.

Noota : IA conçue par l'UE pour les réunions et le recrutement

La souveraineté ne se limite pas à des modèles linguistiques géants ou à des superordinateurs d'un milliard d'euros. Il s'agit également des outils d'IA pratiques que les entreprises européennes utilisent au quotidien.

Un exemple est Noota, un assistant de réunion basé sur l'IA développé en France.

Ce qui rend Noota souveraine :

• Infrastructures européennes: Le traitement et le stockage des données sont conformes aux réglementations de l'UE, y compris le RGPD.
• Développement local: Conçu et maintenu par une équipe européenne, conformément aux normes de confidentialité de l'UE.
• Application pratique: Noota enregistre, transcrit et résume les réunions en temps réel. Il s'intègre à des CRM tels que Pipedrive et HubSpot, conservant les données au sein de l'écosystème européen.

Pourquoi c'est important :

• La plupart des outils de prise de notes proviennent de fournisseurs américains, qui peuvent être soumis aux lois américaines sur les données, comme le CLOUD Act.
• En utilisant Noota, les organisations européennes conservent les données des réunions sous juridiction européenne.
• C'est la souveraineté au niveau des opérations quotidiennes, et pas seulement à l'échelle nationale.

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Le BGGPT et le leadership en Europe de l'Est

En Bulgarie, le Institut INSAIT lancé BGGPT, un grand modèle linguistique conçu pour traiter les langues slaves et balkaniques.

Pourquoi il se démarque :

• La plupart des modèles mondiaux donnent de meilleurs résultats en anglais et dans quelques langues principales.
• Le BGGpt est adapté aux langues régionales, offrant aux gouvernements et aux entreprises des outils mieux adaptés à leurs citoyens.
• Il est également conçu dès le départ selon les normes de confidentialité et de conformité de l'UE.

Il s'agit d'un exemple clair de souveraineté en action : développer une IA qui reflète la culture et les besoins locaux.

COMPL-AI et la couche de gouvernance

La technologie à elle seule ne garantit pas la souveraineté. Vous avez également besoin de conformité et de supervision.

L'UE COMPL-AI Le framework est conçu pour aider les organisations à surveiller et à documenter l'utilisation de l'IA. Il garantit que les outils fonctionnent non seulement mais répondent également aux exigences strictes de la Loi sur l'IA de l'UE.

Les fonctionnalités incluent :

• Classification des modèles selon les risques.
• Modèles de documentation pour les régulateurs.
• Fonctionnalités d'audit pour suivre la responsabilisation.

Il s'agit de la souveraineté au niveau de la gouvernance, qui consiste à s'assurer que les valeurs européennes sont intégrées dans chaque outil.

Bureau européen de l'IA

Pour superviser tout cela, l'UE a lancé le Bureau européen de l'IA.

Sa mission :

• Surveiller le respect de la loi sur l'IA.
• Soutenez l'innovation tout en appliquant les mesures de sauvegarde.
• Coordonner les efforts transfrontaliers en matière d'IA entre les États membres.

Il ne s'agit pas d'un outil logiciel, mais d'une pièce clé du puzzle souverain de l'IA. Sans gouvernance, la souveraineté risque de ne devenir qu'un slogan.

Autres acteurs clés

L'IA souveraine en Europe continue de croître, mais plusieurs autres initiatives méritent notre attention :

• Aleph Alpha (Allemagne): construit de grands modèles linguistiques en mettant l'accent sur l'explicabilité et l'utilisation en entreprise. Connu pour sa collaboration étroite avec le gouvernement et la défense.
• Heidelberg.ai: Travaille sur un traitement spécialisé du langage naturel avec des pratiques de données transparentes.
• Lumineux: Une famille de modèles axée sur une IA sûre et interprétable, formée selon les normes européennes.

Chacun de ces projets a un dénominateur commun : le contrôle européen du développement, des infrastructures et de la gouvernance.

La poussée d'investissement de l'UE

Tout cela est soutenu par un financement important. L'UE Investissez dans l'IA L'initiative met en commun des milliards pour créer des « gigafactories d'IA ». Ils financeront des start-up, subventionneront les infrastructures et empêcheront les talents européens de s'installer à l'étranger.

Combiné avec Superordinateurs EuroHPC et des programmes nationaux, la région élabore une stratégie à plusieurs niveaux :

• Infrastructure (centres de calcul et de données).
• Modèles (Mistral, Aleph Alpha, BGGpt).
• Gouvernance (Bureau de l'IA, COMPL-AI).
• Outils pratiques (Noota et autres).