Comprendre la gouvernance mondiale de l’IA à travers un cadre en trois couches
« Si le XXe siècle fonctionnait avec du pétrole et de l’acier, le XXIe siècle fonctionne avec des calculs et les minéraux qui les alimentent. » Ainsi, l’Initiative Pax Silica, un engagement entre les États-Unis et huit pays partenaires pour travailler ensemble à la « sécurisation des chaînes d’approvisionnement technologiques mondiales », a débuté le 11 décembre 2025. Deux jours plus tôt, la Fondation Linux a annoncé la formation de la Fondation AI Agentic (AAIF), un groupe d’entreprises d’intelligence artificielle (IA) s’engageant à « poser les bases d’un écosystème partagé d’outils, de normes et d’innovation communautaire » pour l’IA agentique, c’est-à-dire des outils d’IA capables d’effectuer une série de tâches de manière autonome.
Ces initiatives s’ajoutent à un paysage déjà fragmenté de la gouvernance de l’IA, avec l’émergence périodique de nouveaux organismes et groupes de travail, ainsi que d’organisations internationales produisant un nombre croissant de textes normatifs et de documents politiques. Rien que depuis 2024, le Conseil de l’Europe a finalisé la Convention sur l’Intelligence Artificielle et une méthodologie d’évaluation des risques pour les droits de l’homme liés à l’IA ; l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a mis à jour ses principes d’IA digne de confiance et publié un rapport contenant des recommandations sur l’utilisation de l’IA dans le gouvernement ; le gouvernement américain a lancé Pax Silica ; le Sommet d’Action sur l’IA de 2025 a produit une déclaration sur une IA inclusive et durable ; et les Nations Unies ont établi un « Panel Scientifique International Indépendant sur l’Intelligence Artificielle » et un « Dialogue Mondial sur la Gouvernance de l’Intelligence Artificielle ».
Défis de la gouvernance mondiale de l’IA
Avec cette croissance exponentielle dans la production de politiques mondiales sur l’IA, le risque de duplication des initiatives, de chevauchements substantiels, de défis d’interopérabilité et même de contradictions potentielles des politiques et normes augmente. Le nombre d’organismes et d’initiatives rend également difficile pour les acteurs de l’IA de déterminer où s’engager au mieux dans la gouvernance mondiale de l’IA pour avoir un impact durable. Les Nations Unies ont récemment reconnu ces défis, soulignant la nécessité d’une « gouvernance de l’IA multipartite », sans cependant spécifier ce que cela signifie en pratique, ce qui entraîne une plus grande confusion.
Cadre en trois couches pour la gouvernance de l’IA
Pour tenter de donner un sens au paysage actuel de l’IA, nous proposons un cadre multicouche pour conceptualiser la gouvernance mondiale de l’IA basé sur le cadre en trois couches largement utilisé pour la gouvernance d’internet. Il est modélisé sur les structures communes du « stack de l’IA », en particulier l’infrastructure, le logiciel, les données et les applications qui font partie de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, ainsi que ses composants matériels et énergétiques sous-jacents.
Application du cadre en trois couches à la gouvernance de l’IA
L’application de la matrice en trois couches à la gouvernance de l’IA résulte en la classification suivante :
- La couche d’infrastructure de l’IA comprend l’infrastructure informatique et de données soutenant l’informatique haute performance pour l’IA, tels que les semi-conducteurs, les GPU, les TPU, les NPU, les centres de données et les systèmes de refroidissement. On pourrait l’étendre pour inclure la chaîne d’approvisionnement en informatique haute performance, les systèmes énergétiques et les ressources nécessaires pour les alimenter.
- La couche logique englobe les modèles d’IA, les systèmes logiciels et les services centrés sur les modèles à travers lesquels l’IA est développée, accessible et intégrée, y compris les protocoles d’interopérabilité émergents. Contrairement à la couche logique de l’internet, construite sur des normes ouvertes et largement partagées, les modèles de base propriétaires développés par un petit nombre d’entreprises dominent actuellement la couche logique de l’IA.
- La couche sociale fait référence aux interactions humaines et institutionnelles utilisant des applications d’IA pour produire divers résultats. Le nombre d’acteurs dans cette couche est immense, comprenant des applications orientées business et grand public, ainsi que des agents d’IA qui exécutent des tâches pour les consommateurs ou les entreprises.
Implications et conclusions
Ce cadre en trois couches permet de regrouper diverses initiatives politiques en fonction de la couche sur laquelle elles se concentrent. Cela conduit à des observations sur les défis de la gouvernance mondiale de l’IA qui se profilent. Par exemple, les entreprises d’IA de pointe cherchent à acquérir les « moyens de production » pour fonctionner de manière autonome, ce qui complique la régulation par un seul organisme national ou international. De plus, des collaborations stratégiques se forment à travers les couches, illustrant la nécessité d’une gouvernance agile et interopérable. Les défis à relever incluent le besoin d’une approche ciblée et basée sur les données pour permettre un partage des meilleures pratiques et une expérience politique entre pays partageant des valeurs similaires.
