Les pays du Sud bâtissent leur IA sur l'infrastructure d'autrui

La plupart des pays déploient l'intelligence artificielle sans en posséder la moindre partie. Les modèles, les puces et les centres de données appartiennent à des entreprises dont le siège se trouve dans une poignée d'États riches, et les conséquences pratiques de cet arrangement sont substantielles.

À quoi ressemble la dépendance :

Une entreprise de Nairobi, Lagos, Dacca, Lima ou Manille qui construit un produit d'IA utilise en général un modèle étranger accessible par une interface de programmation, tournant sur une infrastructure de nuage étrangère, facturée en dollars.

Chaque couche crée une exposition. Les évolutions tarifaires sont décidées ailleurs. La disponibilité du service dépend de décisions prises dans une autre juridiction. Les conditions d'utilisation peuvent changer. Et une facturation en devise forte est punitive là où la monnaie locale se déprécie, ce qui décrit une grande partie du monde.

Le change est la contrainte que les fondateurs des marchés émergents citent le plus souvent, avant les difficultés techniques. Au Nigeria, en Argentine, en Égypte, au Pakistan et au Sri Lanka, des crises de change ont directement limité ce que les entreprises pouvaient se permettre de faire tourner.

Latence et localisation des données :

La distance physique aux centres de données ajoute de la latence et dégrade les applications interactives. Un utilisateur d'Afrique de l'Est interrogeant un modèle hébergé en Europe ou en Amérique du Nord subit un délai qu'un utilisateur européen ne connaît pas.

Les lois de protection des données exigent de plus en plus que certaines données restent à l'intérieur des frontières nationales, ce qui entre directement en conflit avec le recours à des infrastructures étrangères et impose soit un hébergement local, qui peut ne pas exister, soit des contournements juridiques.

L'asymétrie de l'annotation :

Une manifestation visible est le travail sur les données. Des milliers de personnes au Kenya, aux Philippines, en Inde, au Venezuela et ailleurs étiquettent des images, transcrivent de l'audio, évaluent des sorties de modèles et modèrent des contenus qui entraînent et améliorent des systèmes détenus ailleurs.

Ce travail apporte de l'emploi et des devises, et il a suscité des critiques persistantes sur la rémunération, les conditions de travail et les effets psychologiques de la modération de contenus.

Le point structurel est simple : le travail de pays à faible revenu améliore des systèmes dont la valeur revient à des entreprises de pays à revenu élevé, et l'écart de salaire entre ces deux faits est le modèle d'affaires.

Ce que les pays y font :

Plusieurs réponses sont visibles. L'investissement local en centres de données croît en Afrique, en Amérique latine et en Asie du Sud-Est, souvent financé par des opérateurs internationaux plutôt que par des capitaux nationaux, ce qui règle la latence et la localisation sans changer la propriété.

Des projets d'infrastructure souveraine, comme le centre de données national du Sénégal ou l'accès subventionné au calcul en Inde, tentent d'établir un contrôle national.

Les modèles à poids ouverts sont l'évolution la plus lourde de conséquences. Un modèle téléchargeable peut tourner sur une infrastructure locale modeste, être adapté aux langues locales et déployé sans dépendance continue à une interface étrangère. Cela ne supprime pas la dépendance matérielle, mais en supprime une couche.

La coopération régionale, mutualiser le calcul ou coordonner la réglementation entre marchés voisins, a été plus discutée que mise en œuvre.

Ce qui est réaliste :

Le développement de modèles de pointe n'est pas un objectif réaliste pour la plupart des pays ; le capital requis est hors de portée.

Ce qui est atteignable : des jeux de données et des modèles pour les langues locales, un hébergement national des données sensibles, la négociation collective plutôt qu'individuelle de meilleures conditions, une taxation et une régulation effectives des fournisseurs étrangers, et la construction d'une capacité d'ingénierie permettant d'adapter et de déployer plutôt que seulement de consommer.

Les perspectives :

La dépendance est réelle et ne devrait pas disparaître, car elle reflète une concentration véritable du capital, de l'énergie et de la fabrication.

La question, pour la plupart des pays, n'est pas l'indépendance mais les conditions : participer comme clients dotés d'un pouvoir de négociation et de compétences nationales, ou comme marchés et réservoirs de main-d'œuvre dépourvus des deux. Cette différence se joue dans des choix de politique publique qui se font maintenant.