Réguler ou Innover ? Gouverner l’IA au milieu de la course à la souveraineté IA
La gouvernance mondiale de l’IA a rapidement évolué d’une supervision collaborative à un développement compétitif. Lier l’IA à la souveraineté nationale crée une forte résistance à une régulation significative, tandis que des lacunes en matière d’expertise technique laissent les décideurs politiques incapables de s’engager efficacement.
De plus, l’influence des entreprises sur les processus de gouvernance menace de remplacer la responsabilité publique par des règles établies par des acteurs privés. Les bénéfices de l’IA demeurent concentrés dans le Nord global, tandis que les perturbations affectent de manière disproportionnée le Sud global, sapant ainsi les efforts de gouvernance inclusive. Le chemin à suivre nécessite un équilibre entre innovation et responsabilité à travers des coalitions démocratiques, des incitations de marché, des cadres basés sur le risque, et une solidarité interrégionale.
Le nouveau champ de bataille de la souveraineté
En seulement quinze mois — de novembre 2023 à février 2025 — l’approche mondiale de la gouvernance de l’IA a subi un renversement dramatique. La Déclaration de Bletchley, signée par 28 nations, y compris la France, a averti des « dommages graves, voire catastrophiques » causés par des systèmes d’IA avancés. Cependant, lors du Sommet d’Action IA à Paris en février 2025, le président français Emmanuel Macron a déclaré : « Si nous réglementons avant d’innover, nous n’aurons aucune innovation de notre propre cru. »
Ce pivot brusque d’une supervision collaborative vers un développement compétitif reflète un re-cadrage fondamental de l’IA comme une nécessité souveraine. Les gouvernements considèrent désormais les capacités en IA comme essentielles au pouvoir national, les préoccupations de sécurité étant de plus en plus rejetées comme des obstacles à la compétitivité technologique.
Les défis de la gouvernance
Les décideurs politiques qui conçoivent des cadres de gouvernance responsables pour l’IA font face à trois défis majeurs : le lien entre l’IA et les ambitions souveraines ; un écart d’expertise dans la compréhension des complexités techniques de l’IA ; et, en relation avec cela, le rôle démesuré de l’industrie privée dans la régulation de l’IA.
Défi 1 : La technologie comme identité nationale
Au niveau national, le premier défi de la conception des cadres de gouvernance est l’équivalence, souvent implicite et de plus en plus explicite, que les gouvernements établissent entre la souveraineté et l’avancement technologique. Par exemple, un rapport de 2024 a explicitement lié l’IA à la souveraineté nationale, affirmant que « notre retard en intelligence artificielle compromet notre souveraineté ».
Défi 2 : Asymétrie de connaissance
Le second défi est que la régulation de l’IA nécessite de démystifier les systèmes d’IA. Les experts en IA ne s’accordent souvent pas sur les dangers que l’IA pose, laissant les décideurs sans direction claire sur les garde-fous appropriés. L’écart d’expertise entre les régulateurs et l’industrie est particulièrement aigu avec l’IA, englobant tout, des algorithmes simples aux réseaux neuronaux complexes.
Défi 3 : Les renards dans le poulailler technologique
Les géants de la technologie possèdent des ressources computationnelles qui surpassent celles disponibles pour les universitaires et de nombreux gouvernements. Des entreprises comme Microsoft et Google dominent les discussions de gouvernance grâce à leur avantage technologique. La dynamique adoptée par la législation sur les services numériques de l’UE illustre cette tendance, déléguant la conformité aux leaders de l’industrie.
Les chemins pour aller de l’avant
Les défis de gouvernance décrits nécessitent des réponses pragmatiques qui reconnaissent les réalités technologiques tout en préservant la surveillance démocratique. Quatre voies prometteuses émergent :
Contrepoids démocratiques
Une gouvernance efficace nécessite de contrebalancer l’influence des entreprises par des coalitions larges. Les universités, les organisations de la société civile et les technologues d’intérêt public peuvent démystifier les systèmes d’IA et habiliter les décideurs politiques.
Incentives de marché pour une IA responsable
Les systèmes d’IA d’intérêt public, comme les modèles de langage financés par des philanthropies, peuvent créer une pression de marché pour des normes plus élevées. L’objectif n’est pas d’arrêter l’innovation, mais de canaliser les forces du marché vers un développement responsable.
Cadres multilatéraux basés sur le risque
Historiquement, les nations coopèrent malgré des intérêts concurrents lorsque les risques de non-coopération sont suffisamment graves. Des approches similaires pourraient fonctionner pour l’IA en se concentrant sur des risques concrets qui menacent des intérêts partagés.
Solidarité numérique entre régions
Une vision de la « solidarité numérique » pourrait faciliter la coopération régionale et un développement de l’IA plus équitable. Les nations devraient reconnaître les limites des solutions purement domestiques et exploiter les chaînes d’approvisionnement mondiales d’IA de manière stratégique.
Au-delà du choix illusoire
Le faux choix entre innovation et régulation menace les deux. À mesure que les pays requalifient l’IA comme une question de souveraineté, nous faisons face à un point d’inflexion en matière de gouvernance aux conséquences à long terme pour la technologie mondiale et la distribution du pouvoir.
Sans action, nous risquons d’enraciner un monde où quelques entreprises et pays monopoliseront les bénéfices de l’IA tout en distribuant ses risques à l’échelle mondiale. La régulation ne doit pas nécessairement entraver l’innovation — elle peut la canaliser de manière productive.
