Intégrer la gouvernance mondiale de l’IA dans les systèmes numériques dès le départ
À l’approche du Sommet sur l’impact de l’IA en Inde en février, il est évident que la plupart des pays manquent encore d’un modèle viable pour gouverner cette technologie. Alors que les États-Unis laissent largement les forces du marché décider, l’Union européenne s’appuie sur une conformité réglementaire extensive, et la Chine sur une autorité étatique concentrée.
Cependant, aucune de ces options n’est réaliste pour de nombreux pays qui doivent gouverner l’IA sans structures réglementaires importantes ou capacités de calcul massives. Au lieu de cela, nous avons besoin d’un cadre différent, qui intègre la transparence, le consentement et la responsabilité directement dans l’infrastructure numérique.
Une approche intégrée
Cette approche considère la gouvernance comme un choix de conception pouvant être intégré dans les fondations mêmes des systèmes numériques. Lorsque les mécanismes de protection font partie de l’architecture, un comportement responsable devient la norme. Les régulateurs obtiennent un aperçu immédiat du comportement des données et des systèmes automatisés, et les utilisateurs conservent un contrôle clair sur leurs informations. C’est une méthode beaucoup plus évolutive et inclusive que celle qui repose uniquement sur la réglementation.
Mais à quoi cela devrait-il ressembler dans la pratique ? L’expérience de l’Inde avec l’infrastructure numérique publique offre de nombreuses leçons. Les plateformes du pays pour la documentation d’identité (Aadhaar), les paiements (UPI), les voyages (DigiYatra) et le commerce numérique (ONDC) montrent comment des normes publiques et une innovation privée peuvent fonctionner ensemble à l’échelle nationale. Par exemple, DigiYatra, une initiative public-privé qui rationalise les enregistrements aériens, démontre comment la vérification d’identité en temps réel et les protocoles de consentement peuvent être gérés de manière sécurisée et prévisible.
Défis de la gouvernance de l’IA
Ces systèmes démontrent comment l’architecture numérique peut élargir l’accès, renforcer la confiance et promouvoir des marchés florissants. Bien qu’ils ne résolvent pas à eux seuls les défis de la gouvernance de l’IA, ils montrent que les normes techniques et l’objectif public peuvent être alignés même dans les sociétés les plus grandes et les plus diverses.
L’Architecture de Protection et d’Autonomisation des Données de l’Inde s’appuie sur ces leçons et est déjà déployée dans de nombreux secteurs. Elle permet aux individus d’autoriser ou de retirer la permission pour l’utilisation de leurs données via des canaux clairs et audités, intégrant ainsi la transparence et permettant aux régulateurs de suivre les flux de données sans avoir besoin de nouvelles institutions de supervision.
Priorité à la souveraineté sur le calcul
Pour être viable au niveau mondial, une approche architecturale doit prioriser la souveraineté sur le calcul. La capacité de calcul est clairement le goulet d’étranglement stratégique de l’ère de l’IA, ce qui explique pourquoi les États-Unis et la Chine dépensent des centaines de milliards de dollars chaque année sur des centres de données avancés et des puces d’IA.
Cependant, la plupart des pays ne peuvent espérer égaler ces investissements, ce qui nous oblige à éviter un scénario où la gouvernance significative de l’IA nécessite du calcul – où la plupart des pays auraient peu d’autorité réelle sur les systèmes façonnant leurs sociétés.
Maintenir la souveraineté sur le calcul ne signifie pas nécessairement que chaque centre de données doit être construit sur le territoire national. Cela signifie cependant que les systèmes d’IA opérant dans un pays doivent rester soumis à ses lois et responsables devant ses autorités, peu importe où se trouve le calcul. Les entreprises technologiques multinationales devraient maintenir des partitions légales et opérationnelles claires avec des pare-feu techniques et des contrôles audités.
Une flexibilité pour chaque pays
Cette approche souligne une force majeure : elle permet à chaque pays de définir son propre équilibre entre risques, innovation et commerce. Les sociétés ont des points de vue différents sur la vie privée, l’expérimentation, l’ouverture des marchés et la sécurité, donc aucun modèle réglementaire unique ne peut jamais répondre aux préférences de tous.
Cependant, une fondation architecturale partagée basée sur des flux de données transparents, un comportement de modèle traçable et le principe de la « souveraineté sur le calcul » donne à chaque pays la flexibilité de calibrer ses propres paramètres. Les rails sont partagés, mais les réglages nationaux restent souverains.
Comparé aux approches mondiales actuelles, un modèle architectural offre une voie plus équilibrée et réaliste. Le système américain encourage une expérimentation rapide mais reconnaît souvent le préjudice seulement après qu’il se soit produit. Le système européen fournit de fortes protections mais exige une capacité de conformité élevée. Le système chinois atteint la rapidité par la centralisation, ce qui le rend mal adapté à une gouvernance distribuée. En intégrant la transparence et le consentement dans les systèmes numériques dès le départ, une approche architecturale permet à l’innovation de progresser de manière prévisible tout en garantissant la responsabilité publique.
Le Sommet mondial de l’IA en Inde est un moment opportun pour tous les pays de considérer un tel cadre. Le monde a besoin d’un système de gouvernance partagé qui ait été intégré dans les fondations mêmes de cette technologie puissante. C’est ainsi que nous protégerons les utilisateurs, préserverons la souveraineté et donnerons à chaque pays la capacité de trouver son propre équilibre entre risques et innovation.