L'IA générative souveraine: Un enjeu stratégique

  par  Maledh Marrakchi

Dans un monde où l'intelligence artificielle (IA) devient un pilier central du développement économique, technologique, social et militaire, la question de la souveraineté numérique se pose avec acuité. Parmi les différents types d'IA, les IA génératives constituent une rupture, car elles ont la capacité de générer de façon automatique du contenu sous différentes formes. Les grands modèles de langage (LLM : Large Language Models) occupent une place de choix, parmi ces IA génératives, en raison de leur capacité à générer du contenu et particulièrement du texte, et converser avec les utilisateurs en langage naturel de façon très similaire à celle d’un humain, ce qui les rend essentiels pour diverses applications industrielles et gouvernementales. Les modèles linguistiques massifs comme ChatGPT ou Gemini sont des exemples notables de cette technologie. Cependant, ces modèles sont souvent développés par des entreprises occidentales et peuvent ne pas répondre parfaitement aux besoins culturels et linguistiques spécifiques des autres régions.

Depuis quelques mois, se multiplient les annonces à propos de nouvelles IA génératives multimodales capables de générer, de façon native, du contenu sous différentes formes: texte, voix, image, vidéos, du code informatique.

Pour un pays, disposer d'une IA générative « souveraine » offre de nombreux avantages stratégiques, mais implique également des défis majeurs. Cet article explore ces enjeux et met en lumière les initiatives de quelques pays ayant décidé de développer leur propre modèle LLM (IA générative).

Pourquoi un pays devrait-il disposer de son propre LLM ?

Les LLM comme ChatGPT ou DeepSeek sont des IA entraînées sur de vastes ensembles de données. Ils s'appuient sur l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) et plus spécifiquement sur un type d’architecture à base de réseau neuronal dénommé «modèle transformateur». Un LLM, nourri avec suffisamment de données, est capable de reconnaître et d'interpréter le langage humain ou d'autres types de données complexes. De nombreux LLM sont entraînés à l'aide de données recueillies sur Internet, soit des milliers ou des millions de gigaoctets de texte. Toutefois, la qualité des données d’apprentissage a une incidence sur la qualité de l'apprentissage du langage naturel par les LLM. Après une étape de pré-entraînement, les LLMs passent par une étape d'affinage (fine tuning) pour renforcer la qualité de l'entraînement. Leurs résultats sont affinés avec précision (ou à l'aide de prompts plus précis) en fonction de la tâche particulière que le programmeur souhaite leur confier, comme l'interprétation de questions et la génération de réponses, ou la traduction d'un texte d'une langue vers une autre, etc.

L'adoption d'un LLM «souverain», c’est-à-dire développé et contrôlé localement, sécurisé et adapté aux spécificités locales, présente plusieurs avantages pour un pays, parmi lesquels: Cliquer sur le lien pour lire la suite

Image générée par l'IA Bing de Microsoft et représentant une IA générative développée en Tunisie

  Image générée par l'IA Bing de Microsoft et représentant un robot conversationnel  développé  en Tunisie