La course mondiale à l’IA ne se déroule peut-être pas comme l’espéraient les décideurs de Washington. Un nouveau rapport de l’Institut Brookings, publié lundi, indique que les États-Unis ont présenté la course à l’IA comme étant axée sur l’intelligence artificielle générale, tandis que les entreprises chinoises privilégient l’efficacité, l’adoption mondiale et l’intégration de la technologie dans des systèmes réels. « Les États-Unis sont obsédés par la course à l’AGI ou intelligence artificielle générale », indique le rapport. « Les entreprises technologiques américaines investissent des centaines de milliards de dollars dans de nouveaux centres de données dans l’espoir de créer des systèmes d’IA capables de rivaliser ou de dépasser la performance humaine dans la plupart des tâches cognitives. »
Hamza Chaudhry, responsable de l’IA et de la sécurité nationale à l’Institut Future of Life, explique que cette différence reflète deux visions concurrentes de l’évolution de l’avantage technologique. « Les lecteurs doivent comprendre que, d’abord, le développement de l’IA n’est pas une histoire de deux nations en course vers l’AGI », a déclaré Chaudhry à Decrypt. « C’est plutôt l’histoire de quelques entreprises de la Silicon Valley obsédées par l’AGI, tandis que les entreprises en Chine se concentrent beaucoup plus sur la mise à disposition de ce produit au plus grand nombre d’utilisateurs possible et son intégration dans leur économie. » Le rapport de Brookings note également que les développeurs chinois progressent sur plusieurs axes simultanément, notamment en améliorant l’efficacité des modèles, en étendant l’adoption mondiale via des modèles open-source, et en intégrant l’IA dans des produits de consommation et industriels.
« Alors que les entreprises technologiques américaines ont construit d’immenses clusters de calcul avec des centaines de milliers de puces, les laboratoires d’IA chinois se concentrent intensément sur l’optimisation des performances avec des ressources limitées en calcul et en mémoire », indique le rapport. Chaudhry souligne que cette focalisation sur la distribution et le déploiement reflète une stratégie d’adoption plus large. « Tout le jeu de la Chine consiste simplement à mettre cette technologie entre les mains du plus grand nombre possible de personnes et dans le plus grand nombre d’appareils physiques », a-t-il déclaré. Brookings a également souligné la rapide intégration de l’IA par la Chine dans des produits physiques tels que véhicules, smartphones, wearables et robots. Les entreprises étendent aussi l’utilisation de systèmes autonomes, notamment les robotaxis, drones de livraison et robots humanoïdes, plutôt que d’attendre des avancées en superintelligence. Formation open-source Le rapport indique également que les développeurs chinois d’IA exploitent des modèles open-source, dont beaucoup sont accessibles en ligne. Chaudhry affirme que cette approche soulève des préoccupations de sécurité, car les gouvernements et les militaires peuvent accéder à ces modèles ouverts. « Il y a déjà des rapports publics selon lesquels des modèles open-source ont été utilisés par l’armée chinoise », a-t-il déclaré. « C’est une réalité avec laquelle nous devons déjà composer. À mon avis, ce qui doit changer, c’est notre stratégie globale en matière d’IA et la façon dont nous interagissons avec la communauté mondiale. » Il a ajouté que le rapport de Brookings laisse des questions ouvertes sur le rôle de la distillation de modèles, une technique où les systèmes d’IA apprennent à partir des sorties de modèles plus avancés.
« La chose la plus surprenante était le manque relatif d’analyse sur la façon dont la distillation de modèles favorise le développement de l’IA chinoise », a déclaré Chaudhry. « Il y a une section sur l’efficacité où l’auteur soutient que cela est principalement dû aux innovations chinoises en IA, plutôt qu’aux attaques de distillation rapportées par Anthropic de DeepSeek, ou aux attaques de distillation rapportées par OpenAI et DeepMind de sociétés non spécifiées. » Les attaques de distillation consistent à interroger un modèle d’IA pour recueillir ses réponses et utiliser ces sorties pour entraîner un modèle concurrent, extrayant ainsi les capacités du système original. En février, Anthropic a affirmé que plusieurs laboratoires d’IA chinois, dont DeepSeek, Moonshot et MiniMax, avaient généré des millions de réponses de leur IA Claude en utilisant des milliers de comptes frauduleux pour entraîner leurs propres modèles. Chaudhry indique que les priorités divergentes en matière de développement de l’IA entre les États-Unis et la Chine pourraient ouvrir la voie à de nouveaux accords de contrôle des armements sur les systèmes d’IA avancés. « Cela crée un espace unique pour un éventuel accord sur ce que nous ne devrions pas construire à l’avenir, en d’autres termes, des lignes rouges établies par les États-Unis et la Chine sur certains types de développement de l’IA », a-t-il conclu.