Les deux parties devront toutefois surmonter d’épineuses divergences d’opinion sur des questions telles que la gouvernance des données
Fin janvier, les fonctionnaires des États-Unis et de l’Union européenne ont promis qu’ils uniraient leurs forces et soutiendraient le développement de modèles d’IA dans cinq domaines socialement critiques, dont les soins de santé et le climat.
Toutefois, leur accord ne s’est pas encore traduit par des actions concrètes. « À mon avis, il s’agit d’une déclaration d’intention », déclare Nicolas Moës, chercheur en politique de l’IA au sein du groupe de réflexion Future Society, basé à Bruxelles. « Nous ne comprenons pas encore très bien comment cela va être mis en œuvre.
Mais si les modèles de l’accord se concrétisent, les actions des développeurs pourraient créer un précédent en matière de traitement des données dans un monde où les deux côtés de l’Atlantique brossent des tableaux réglementaires très différents.
L’accord est le fruit du Conseil du commerce et de la technologie (CCT ou TTC en anglais : Trade and Technology Council ) UE-États-Unis, un organe composé de fonctionnaires créé lors d’un sommet diplomatique en juillet 2021. L’IA n’est pas la seule préoccupation du TTC ; il traite d’un large éventail de questions liées au commerce, notamment la sécurité, les normes internationales, la gouvernance des données et les chaînes d’approvisionnement.
Mais dès sa création, le TTC a fait part de son intention d’établir des normes en matière d’IA. Depuis, son intérêt pour l’IA n’a fait que croître : Lors de sa dernière réunion, en décembre 2022, le conseil s’est mis d’accord sur plusieurs points relatifs à l’IA, notamment la promesse d’élaborer des normes internationales de gouvernance de l’IA et une étude conjointe sur les répercussions de l’IA sur la main-d’œuvre. La CCT a également promis d' »explorer la collaboration » sur des travaux plus scientifiques en matière d’IA.
Les détails de cette collaboration sont apparus un mois plus tard. Les responsables ont annoncé que les chercheurs américains et européens développeraient des « modèles communs » dans cinq domaines désignés : les prévisions météorologiques et climatiques extrêmes, la gestion des interventions d’urgence, l’amélioration de la santé et de la médecine, l’optimisation des réseaux électriques et l’optimisation de l’agriculture.
Cette liste s’écarte des projets conjoints antérieurs, qui tendaient à se concentrer sur la confidentialité des données.
Priya Donti, directeur exécutif de Climate Change AI, une organisation à but non lucratif qui soutient la recherche sur l’apprentissage automatique dans le domaine du climat, estime que l’accord est de bon augure pour le travail de son organisation. « Plus nous pourrons partager nos connaissances, nos meilleures pratiques, nos données et tout ce qui s’ensuit, plus la société progressera rapidement », explique Priya Donti.
En outre, l’accord laisse de côté les domaines traditionnels de l’IA, tels que la génération de textes et la reconnaissance d’images, au profit de l’utilisation de l’IA dans des domaines socialement pertinents. « Cette collaboration met l’accent sur le fait que les orientations de l’IA doivent être déterminées par certains des problèmes sociétaux les plus urgents auxquels nous sommes confrontés… et choisit également des domaines d’application qui ont une incidence considérable sur l’action climatique », souligne Priya Donti.
On ne sait pas exactement qui développera les modèles communs ni qui les utilisera. Il est possible qu’ils deviennent des biens publics que les utilisateurs américains ou européens pourraient prendre et adapter à leurs propres besoins.
Ce qui est très clair, en revanche, c’est que des modèles communs ne signifient pas des données communes. « Les données américaines restent aux États-Unis et les données européennes restent là-bas, mais nous pouvons construire un modèle qui parle aux données européennes et américaines », a déclaré un fonctionnaire américain.
Les fonctionnaires n’ont pas précisé ce que cela signifiait exactement, mais cela pourrait ressembler à ceci : Imaginons que l’on construise un modèle qui prévoit les charges des réseaux électriques à partir d’un ensemble de données sur la consommation d’électricité dans le monde réel (qui pourrait inclure des informations personnelles, si les données concernent les ménages). Les chercheurs de l’UE pourraient former un modèle avec des données européennes, puis envoyer le modèle de l’autre côté de la mer pour que les chercheurs américains le forment ou l’affinent avec des données américaines.
Les chercheurs peuvent également mettre en place un système d’échange de données permettant aux modèles d’accéder à des données provenant de l’étranger. Un modèle de prévision climatique, par exemple, pourrait être en mesure d’interroger les données des satellites météorologiques européens même si les chercheurs l’ont formé aux États-Unis.
Quoi qu’il en soit, les chercheurs qui construisent les modèles risquent de vivre une expérience d’apprentissage difficile. « Je m’attends à ce que ce soit l’une des questions les plus politisées à venir », déclare Nicolas Moës.
Mais si les chercheurs parviennent à leurs fins, les mesures qu’ils prendront pourraient avoir un impact durable. Il existe déjà des normes pour les données relatives aux soins de santé – comment les partager à travers les frontières et, surtout, entre des paysages réglementaires disjoints.
Si les responsables de l’IA parviennent à tirer le meilleur parti de l’accord de la TTC, ils pourraient établir des normes similaires de partage de données et d’interopérabilité dans certains des autres domaines de l’accord. Grâce à la puissance économique des États-Unis et de l’Union européenne, d’autres pays pourraient prêter attention.
Si l’UE et les États-Unis s’unissent et disent « voilà exactement comment nous allons partager les données climatiques », cela poussera probablement d’autres pays à dire « si nous collectons des données climatiques, pourquoi ne le ferions-nous pas dans le même format ? « , déclare Daniel Castro, vice-président du groupe de réflexion ITIF à Washington, D.C.
Ce qui est clair, c’est que l’Union européenne et les États-Unis, même si leurs approches de la réglementation de l’IA sont extrêmement divergentes, ont une raison commune de travailler ensemble sur l’IA. « Ils considèrent la Chine comme une menace commune », conclut Daniel Castro.
https://spectrum.ieee.org/ai-standards
https://thefuturesociety.org/team-member/nicolas-moes/
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/STATEMENT_21_4951
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/statement_22_7516
