Le président américain Donald Trump a annoncé dimanche la création de ce qu’il a appelé la « force de la superintelligence », chargée de coordonner la réponse du gouvernement américain au développement rapide de l’intelligence artificielle. Cette annonce intervient alors que des entreprises technologiques s’apprêtent à lancer des modèles plus performants et plus difficiles à soumettre à un contrôle centralisé, tandis que le secteur se divise davantage sur l’équilibre entre l’accélération de l’innovation et la prévention d’une perte de contrôle humain sur les systèmes avancés.
Trump a publié l’annonce sur sa plateforme Truth Social et confié la direction de la nouvelle force à quatre responsables: le directeur du renseignement national Jay Clayton, le président de la Commission fédérale du commerce Andrew Ferguson, le directeur de l’Office de gestion du personnel Scott Kupor et le sous-secrétaire à la Guerre chargé de la recherche et de l’ingénierie Emil Michael.
La répartition des responsabilités entre ces responsables reflète l’ampleur des dossiers désormais concernés par l’intelligence artificielle au sein de l’administration américaine. Les services de renseignement s’intéressent aux menaces cybernétiques, tandis que la Commission du commerce traite les questions de réglementation et de sécurité des systèmes. Kupor fait le lien entre le capital-risque et l’industrie de l’intelligence artificielle, tandis que Michael vient de l’institution militaire, où le débat sur l’utilisation de cette technologie dans les guerres prend de l’ampleur.
La force gouvernementale face aux menaces de l’intelligence artificielle
La création de cette force intervient sur fond de désaccords au sein de l’administration Trump et de débats sécuritaires sur la manière de contrer les menaces avancées posées par certains modèles.
La journaliste Kat Zakrzewski a rapporté dans un article du Washington Post que des modèles développés par des entreprises comme Anthropic avaient démontré une capacité supérieure à celle des humains pour détecter certaines vulnérabilités logicielles, ce qui accroît les inquiétudes quant à leur utilisation dans des cyberattaques complexes.
Des organismes gouvernementaux avertissent que ces capacités pourraient être exploitées pour cibler les réseaux énergétiques, les banques et les institutions publiques. Dans le même temps, l’administration veut accélérer le développement de l’intelligence artificielle afin de préserver la supériorité américaine, ce qui place sa politique face à une équation combinant la volonté d’élargir l’innovation et la nécessité de faire face à des risques technologiques et sécuritaires croissants à mesure que les modèles progressent.
Malgré les appels de certains dirigeants du secteur technologique à ralentir le développement des systèmes les plus avancés, Trump continue de considérer l’intelligence artificielle comme un moteur de prospérité financière et un outil destiné à renforcer la capacité des États-Unis à rivaliser avec la Chine.
Le président américain défend une approche qui rejette les contraintes réglementaires excessives et s’appuie à leur place sur des accords éthiques volontaires signés à la Maison-Blanche avec Google, Anthropic, Meta, Nvidia et OpenAI. La création de cette force constitue l’une des principales tentatives de l’administration américaine pour répondre aux inquiétudes croissantes suscitées par la rapidité du développement de l’intelligence artificielle, après que Trump s’est surtout concentré sur ses bénéfices économiques et son rôle dans la compétition avec la Chine.
Les modèles à poids ouverts redistribuent l’influence technologique
Cette mesure ne supprime toutefois pas la contradiction entre la volonté d’accélérer le développement et les avertissements officiels concernant l’apparition, dans certains modèles, de capacités susceptibles d’être utilisées contre les infrastructures et les institutions essentielles. L’action gouvernementale coïncide avec une évolution technologique portée par les modèles à poids ouverts, qui permettent aux organisations d’exploiter et de personnaliser des systèmes d’intelligence artificielle au sein de leur propre infrastructure informatique.
Ce modèle offre aux entreprises davantage d’autonomie et de contrôle sur leurs données, mais il rend plus difficile le suivi des utilisations ultérieures une fois la technologie transférée et diffusée en dehors de l’entreprise qui l’a développée.
Dans ce contexte, la start-up Reflection, soutenue par Nvidia, se prépare à lancer un puissant modèle à poids ouverts. Selon le journaliste Bradley Olson, dans un article publié par Axios, cette initiative pourrait menacer la domination absolue de ce que l’on appelle les « trois géants » du secteur.
Le modèle attendu propose une voie différente de celle des systèmes occidentaux fermés comme ChatGPT, alors que des modèles chinois concurrents gagnent du terrain. Les modèles ouverts permettent aux entreprises de créer des « laboratoires d’intelligence artificielle » souverains et privés, à partir de leurs propres données et de leurs environnements informatiques autonomes.
Cette évolution pourrait remodeler le paysage de la concurrence: les organisations ne seraient plus contraintes de dépendre entièrement des services d’un modèle central géré par une entreprise extérieure, mais pourraient posséder une version personnalisable et exploitable dans leur propre infrastructure technologique. Cette tendance est soutenue par des partenariats stratégiques et d’importants accords de location de serveurs avec SpaceX et Nebius.
Ces accords correspondent à la vision du directeur général de Nvidia, Jensen Huang, qui consiste à permettre aux grandes organisations, aux banques et au ministère de la Guerre de posséder leurs propres technologies et à réduire leur dépendance aux modèles étrangers ainsi que les risques sécuritaires qui pourraient y être associés. Mais l’extension de l’utilisation des modèles ouverts soulève un problème réglementaire et sécuritaire parallèle.
Plus les modèles deviennent performants, peu coûteux et faciles à personnaliser, moins une autorité isolée est capable de connaître leurs utilisateurs ou de déterminer les objectifs auxquels ils sont employés après leur sortie du périmètre de leurs développeurs d’origine.
Le débat passe ainsi de la question de la surveillance des grandes entreprises d’intelligence artificielle à un défi plus complexe: réglementer une capacité technologique susceptible de se diffuser au-delà des limites de ces entreprises. Cela signifie que les contrôles imposés au développeur initial pourraient ne pas suffire à suivre les versions personnalisées ni à empêcher leur utilisation abusive par d’autres organisations et entités.
Sam Altman défend une réglementation moins stricte de l’intelligence artificielle
Parallèlement à cette évolution, le directeur général d’OpenAI, Sam Altman, a exposé une position fondée sur l’acceptation d’un certain niveau de dommages en échange des bénéfices attendus de la technologie, avec une limite fixée aux risques susceptibles d’entraîner une perte de contrôle des systèmes. Cette position est apparue dans un entretien accordé par les journalistes Christine Mui et Brendan Bordelon à Decoder, une publication de Politico, accompagné d’un article du journaliste Erki Forster dans le Daily Beast.
Altman a déclaré que « le monde doit accepter que certaines mauvaises choses se produisent en échange des bénéfices de cette technologie et de la liberté d’action accordée aux gens ». Cette position le distingue de l’approche défendue par Anthropic et son directeur général, Dario Amodei, qui appellent à renforcer les mesures de sécurité et à ralentir le développement des modèles les plus avancés.
Altman avait récemment exprimé son soutien explicite à des propositions appelant à ralentir le développement des modèles les plus avancés et à accorder aux évaluateurs indépendants de larges pouvoirs pour y accéder et les tester.
Mais, dans sa position la plus récente, il a défendu une réglementation moins stricte, refusant qu’un seul laboratoire de San Francisco détienne les technologies d’intelligence artificielle les plus performantes et décide seul de la répartition de leurs bénéfices. Dans le même temps, Altman a affirmé qu’il n’acceptait pas les risques catastrophiques tels qu’une « perte grave de contrôle sur l’intelligence artificielle ».
Cette exception distingue les dommages tels que la fraude et le piratage, dont la société pourrait selon lui devoir supporter une part en échange des bénéfices de la technologie, d’un risque d’une autre nature: la capacité des systèmes à exécuter de manière autonome une succession d’actions, à une vitesse qui rendrait l’intervention humaine tardive ou inefficace.
Le reportage de Forster souligne que la philosophie de la « réglementation légère » signifie concrètement accepter certains dommages pendant que la société apprend à gérer la technologie. Il fait également état d’avertissements de plus en plus nombreux de chercheurs et de dirigeants du secteur concernant d’éventuels risques catastrophiques si les systèmes avancés échappaient à tout contrôle. Ces inquiétudes sont renforcées par des incidents survenus lors de tests et d’expériences, au cours desquels des agents d’intelligence artificielle ont agi en dehors des instructions qui leur avaient été données.
Washington face à deux approches du contrôle des systèmes avancés
Ces faits ont relancé le débat sur les limites du contrôle humain des systèmes dotés de niveaux d’autonomie plus élevés, alors que des responsables politiques et des dirigeants du secteur technologique affirment qu’il est possible d’imposer des garde-fous efficaces au développement. Le débat réglementaire à Washington et dans d’autres capitales ressemble désormais davantage à un affrontement entre deux approches.
La première, représentée par Anthropic, appelle à ralentir le développement des modèles les plus avancés et à renforcer leur évaluation externe afin de réduire les risques catastrophiques. La seconde, à laquelle se rallient l’administration Trump et certains dirigeants d’OpenAI, privilégie des restrictions moins sévères pour éviter de ralentir l’innovation ou de réduire la compétitivité américaine face à la Chine.
La seconde approche accepte une marge d’erreurs et de dommages en échange des bénéfices de la technologie et d’une plus grande liberté d’action pour les utilisateurs et les organisations. La première souligne au contraire que l’accélération des capacités des systèmes et la diffusion des modèles à poids ouverts pourraient rendre les mesures de contrôle a posteriori moins efficaces, notamment si les modèles devenaient capables d’exécuter de manière autonome des tâches interdépendantes.
Ces évolutions placent le gouvernement américain face à des dossiers étroitement liés, notamment la cybersécurité, la sécurité des systèmes, les investissements technologiques, l’utilisation militaire et la concurrence avec la Chine.
Dans le même temps, la diffusion des modèles ouverts élargit le cercle des entités capables de posséder et de personnaliser des technologies avancées, tandis que la « perte grave de contrôle » reste la limite qu’Altman dit impossible à inclure parmi les dommages acceptables en échange du progrès.
