ÉDITO. Faut-il arrêter l’IA… ou la socialiser ?

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Ces dernières semaines, plusieurs dirigeants de la Silicon Valley ont pris la parole pour annoncer l’apocalypse imminente, avec l’IA dans le rôle de l’Antéchrist. L’unanimité médiatique s’est empressée de diffuser l’alarme, sans vraiment la remettre en question (à l’exception de quelques rédactions, dont celles d’Arrêt sur Images et de France Culture). Pourtant, ce n’est pas la première fois qu’une panique de ce genre s’empare du débat public.

Dès le mois de mars 2023, Elon Musk, avec plusieurs autres personnalités gravitant autour des big tech, signait une tribune dénonçant le “risque pour l’humanité” causé par ChatGPT et appelant à une pause de 6 mois dans la recherche en IA. Dans un registre voisin, la publication des modèles de la famille Mythos, au printemps 2026, a été retardée de plusieurs mois, au nom du danger (largement surestimé) qu’un tel logiciel représenterait pour la cybersécurité mondiale. Dans l’intervalle, et malgré les appels à la raison de figures comme Yann Le Cun, les prophéties fantaisistes liées à l’IA n’ont pas manqué, entre extinction de l’emploi salarié et imminence d’une “superintelligence artificielle”.

Rétrospectivement, chacun voit bien qu’aucune malédiction biblique ne s’est finalement abattue sur le monde. Comment se fait-il, alors, que les discours catastrophistes continuent d’exercer une telle influence ?

L’IA, une force productive éminemment collective…

Depuis la publication de ChatGPT en novembre 2022, les grands modèles de langage (les “IA”) impressionnent. Ces logiciels, parce qu’ils emmagasinent de vastes segments du patrimoine intellectuel de l’humanité, donnent immédiatement l’impression qu’ils sont plus grands que soi. En un sens, ils le sont effectivement.

Ils impressionnent, aussi, par leur capacité à trouver une place dans la vie quotidienne. Il ne s’agit pas seulement de prototypes spectaculaires ou de jouets futuristes. Ils assistent utilement la plupart des travaux intellectuels que l’on peut rencontrer dans une journée, des plus pénibles aux plus (ré)créatifs.

La magie tient d’abord au protocole de communication avec la machine : l’accès à la connaissance ne requiert plus la maîtrise d’un langage spécialisé, code informatique, langue étrangère, jargon universitaire ou professionnel. On interagit dans sa langue maternelle, français, italien ou arabe, au travers d’une interface de chat, comme on communique avec des amis ou des parents. “Le savoir social général”, pour paraphraser Karl Marx évoquant l’arrivée du métier à tisser automatique, “devient une force productive immédiate”, aussi disponible et universellement actionnable que le métal ou le feu.

Cette force productive tapie dans nos ordinateurs et dans nos téléphones est éminemment collective.

D’abord, au titre de son infrastructure matérielle : les réseaux et équipements de calcul qui lui permettent de fonctionner requièrent la coopération de collectifs de travail répartis sur les cinq continents. À elle seule, la production des puces combine de nombreux procédés industriels dont aucun individu n’a le dernier mot, de l’extraction du silicium à la lithographie des transistors en passant par le raffinage des terres rares. En aval, l’eau et l’électricité qui alimentent les “datacenters” sont elles-mêmes des ressources très collectives, administrées en commun par les sociétés humaines.

Ensuite, au titre de son contenu. La matière première des données qui l’alimentent est puisée dans la masse de ce que l’humanité écrit depuis 5 000 ans, pièces de théâtre, thèses de doctorat, livres religieux, manuels techniques, textes de loi, sites internet, articles d’encyclopédie. Ces fruits éminents de l’activité humaine sont mélangés dans de grands modèles statistiques qui sont eux-mêmes réarrangés et reconfigurés par des millions de travailleurs du clic coopérant à l’échelle de la planète entière, bien souvent dans des conditions déplorables.

Enfin, au titre de son mode de financement, qui rassemble les ressources des états, des fonds de capital-risque adossés aux hedge funds (donc, les pensions de retraite des salariés américains), des banques et des hyperscalers comme Google ou Microsoft.

Processeurs, données et financements : l’édifice au sommet duquel se tiennent nos chatbots préférés est le fait de milliards d’êtres humains agissant ensemble, et il est utilisé, en retour, par des milliards d’êtres humains. Peu de créations humaines sont aussi sociales que l’IA.

… Mais aliénée.

Malheureusement, cette force productive hautement collective est assujettie par une poignée d’individus privés. C’est là la contradiction la plus fondamentale du capitalisme : le marché, en privatisant les fruits de notre travail collectif, nous arrache vraiment à ce que nous sommes.

Dans ces conditions, il n’est pas anormal que toute cette puissance collective agglomérée donne le tournis, qu’on ait du mal à se la représenter, et donc, qu’on puisse la voir comme “une puissance étrangère, située en-dehors de nous, dont on ne comprend ni d’où elle vient, ni où elle va” – c’est aussi du Marx. On oublie ainsi que le savoir et l’habileté emmagasinés dans la technologie qui nous fait face viennent de nous, et on finit par les attribuer à la machinerie elle-même, par la croire autonome et douée d’une volonté propre.

Nos propres forces productives nous apparaissent ainsi comme des forces (sur-)naturelles, déployées sur un autre plan d’existence que le notre ; et les hommes qui commandent à ces algorithmes, qui les possèdent et les programment, deviennent des surhommes. C’est en tous cas de cette manière qu’on nous les présente, et de cette manière qu’ils se voient eux-mêmes (on parle, pour qualifier l’idéologie de la Silicon Valley, de doctrine techno-suprémaciste). Ils se retrouvent ainsi dans une position hautement contradictoire.

D’un côté, ils tirent leur richesse de produits qui consistent fondamentalement à généraliser l’accès à la connaissance.

De l’autre, ils voient les technologies de l’information et de la communication, dont la dernière en date est l’IA, comme des outils trop puissants pour être confiés aux gens ordinaires, de la “confiture aux cochons”. Yann Le Cun remarque à ce sujet que leur vision inégalitaire du monde se traduit par une vraie animosité contre l’open source : le savoir informatique doit aller à ceux qui le méritent, pas au commun des mortels. Convaincus de leur propre supériorité et de leur droit inaliénable à préempter l’ensemble de la richesse sociale, ils sont instinctivement hostiles aux conséquences émancipatrices de leur propres logiciels.

Ce genre de discours, opposé à la diffusion des savoirs et in fine à la démocratie, prend aujourd’hui une coloration libertarienne plus ou moins teintée de références tech, mais il n’est pas nouveau. C’est une vieille lune de la pensée réactionnaire, que l’on retrouve tout au long de l’histoire de la philosophie, chez Platon, chez Burke ou chez Nietzsche.

Les tensions relatives à la propriété intellectuelle des créations utilisées pour entraîner les modèles sont de même nature. L’expropriation des ayants droits par les entreprises d’IA crédibilise en même temps (malgré ces dernières) les approches collectivistes de la création. Les débats relatifs à la licence globale reviennent ainsi à l’ordre du jour, après 20 ans de sommeil.

Tel est, en tout état de cause, l’environnement mental dans lequel vivent ces gens. On comprend mieux, par conséquent, leur propension à l’effroi dès qu’il est question de l’avenir de l’Intelligence Artificielle. La lutte commerciale dans laquelle ils sont engagés, loin d’atténuer les paradoxes de leur position, vient au contraire les approfondir.

Peur de l’apocalypse ou stratégie commerciale ?

Rappelons-le : le débat qui s’est noué dans les dernières semaines a pour point de départ (ou pour prétexte) une cyberattaque menée au moyen d’agents OpenAI. Comme le résume fort bien Thibault Prévost, “des ingénieurs d’OpenAI ont programmé un logiciel pour qu’il résolve une tâche qu’ils savaient impossible, en l’autorisant à commettre une cyberattaque, en le paramétrant d’une manière à ce qu’il n’abandonne jamais, en désactivant au préalable certains protocoles de sécurité, et en laissant sciemment une porte ouverte vers l’extérieur.”

Bref : nous sommes loin du robot se retournant contre ses créateurs, dont Dario Amodei (le patron d’Anthropic) prétend – sans tousser – qu’il pourrait “prendre le contrôle d’Internet d’ici 6 à 12 mois”. Pourquoi, alors, nous sert-on ces histoires de science-fiction ?

Du côté de Sam Altman, le PDG d’OpenAI, les motivations sont évidentes : la cyberattaque vient démontrer la qualité de ses marchandises, il cherche donc à lui donner autant d’importance que possible (Anthropic avait joué la même comédie au moment de la sortie des modèles Mythos/Fable).

La position de Dario Amodei est plus intéressante, puisqu’elle s’accompagne de propositions politiques. En effet, le PDG d’Anthropic se range à la revendication d’une pause dans la recherche en IA. Ironiquement, lorsqu’Elon Musk défendait cette position en 2023, il cherchait à freiner les leaders du marché (OpenAI et Anthropic) de manière à rattraper son retard. Aujourd’hui, Amodei, qui est en position dominante, espère l’inverse, à savoir bloquer les progrès des challengers, américains (Mark Zuckerberg, par exemple, s’est immédiatement senti visé) mais surtout chinois. De fait, dans la même note de blog, l’homme d’affaires appelle à renforcer les interdictions d’exporter des puces vers la Chine, et à réprimer les entreprises chinoises construisant leurs modèles par “distillation” des modèles américains.

Bref : l’apocalypse a bon dos. De toute évidence, les déclarations théâtrales de Sam Altman et Dario Amodei sont davantage tournées vers la consolidation de leur position que vers l’émancipation du genre humain. La prise de parole du chef de l’IA chez Microsoft va dans le même sens. Ce que cherchent ces braves gens, avant toute chose, est une intégration plus étroite avec la puissance publique américaine. Les entreprises dominantes du secteur se plieraient ainsi à des dispositifs de régulation (Dario Amodei parle notamment d’évaluations indépendantes), en échange de quoi elles pourraient s’appuyer sur la force de frappe de l’état fédéral pour défendre leur pré carré commercial. Ironie du sort, Donald Trump, parce qu’il est hostile à toute régulation de la Silicon Valley, s’est publiquement opposé à Amodei.

En tout état de cause, la contradiction entre le développement social des forces productives et les rapports privés de production atteint ici son point d’ébullition : pour préserver leurs profits, les leaders du marché en viennent à s’opposer à l’essor de l’IA, à militer activement pour sa stagnation.

L’anarchie du marché complique le déploiement de l’IA

Les difficultés créées par cette situation ne sont pas seulement de nature idéologique. Elles compliquent le déploiement concret de l’IA, en lui imprimant un caractère anarchique, désordonné, destructeur.

L’enjeu des datacenters est emblématique. D’abord, un mot de contexte : un datacenter est conçu pour mutualiser le calcul et pour optimiser son impact énergétique et thermique. De fait, sur un ordinateur personnel, le matériel reste inutilisé la plupart du temps, alors que dans un datacenter, il tourne en permanence, donc le gâchis de calcul est moindre. Par conséquent, ces équipements interviennent dès lors qu’il est question d’usages numériques distincts (et éventuellement intensifs en calcul) : on parle beaucoup de l’IA, mais la vidéo à la demande (Youtube, TikTok, Netflix…) est un autre usage important. Au plan de la pression sur les ressources, les machines consomment de l’électricité (bien moins qu’un ordinateur personnel pour les mêmes usages), et leur refroidissement requiert que l’on prélève de l’eau qui finira évaporée.

Pour éviter les malentendus, précisons : nous faisons clairement un usage excessif de ces installations. Ceci étant dit, même en supposant que nous décidions d’allouer les ressources collectives de nos sociétés différemment (i.e. d’en consacrer moins aux loisirs numériques ou aux usages numériques en général), le recours à ce genre d’infrastructure est parfaitement raisonnable pour optimiser le calcul.

Sauf que… Les entreprises qui dominent le secteur tendent à concentrer ces fermes de calcul dans un petit nombre de territoires qui sont déjà en situation de stress hydrique ou électrique. Pourquoi un choix aussi irrationnel ? C’est, à nouveau, une histoire de gros sous. On sait par exemple que les vendeurs de cloud se sont entassés au Texas pour tirer avantage d’un marché de l’électricité entièrement dérégulé, ou en Indiana pour bénéficier de gigantesques cadeaux fiscaux.

Le même genre de problème se présente lorsqu’on considère d’autres segments de la filière : les conditions sociales dégradées des travailleurs du clic, les prêts circulaires montés par les fonds de capital-risque, ou bien encore le secret industriel implacable qui soustrait le design des puces électroniques aux efforts de la science ouverte et de la coopération internationale. À chaque fois, la loi du marché crée de la pénurie, du mal-vivre, de l’incertitude, bref : transforme l’IA en problème.

Il en sera ainsi tant que nous n’aurons pas corrigé l’aberration qui consiste à confier nos créations les plus collectives à une poignée d’individus par ailleurs passablement déséquilibrés (Elon Musk, par exemple, a tenu à avoir 14 enfants afin de disposer d’une garde prétorienne lors de la fin du monde).

Il est donc temps de se battre, en France, en Europe et dans le monde, pour que l’IA devienne un commun numérique, débarrassé du carcan des rapports marchands qui biaise son développement et hypothèque son devenir. Est-ce impossible ? Non. Plusieurs maillons de la chaîne de valeur de l’IA sont déjà tellement socialisés qu’ils peuvent passer au public par simple décision politique. D’autres, cependant, sont encore englués dans la propriété privée et dans les contraintes archaïques qu’elle fait peser sur la science. Dans l’hypothèse d’une prise de pouvoir populaire, une véritable politique collectiviste devra donc les réorganiser en profondeur.

Le déjà-là des communs logiciels

Au niveau des ressources “immatérielles” de l’IA (logiciel, données), les pratiques sont déjà largement dominées par les mœurs collectivistes.

Les algorithmes fondamentaux de l’IA – apprentissage par rétro-propagation du gradient, architecture Transformer – appartiennent au domaine de la science ouverte. Les librairies logicielles utilisées pour les implémenter sont généralement open-source ; c’est le cas de PyTorch, l’environnement popularisé par Meta qui est devenu le standard de l’industrie. L’entraînement des modèles a lieu sur des jeux de données (généralement) publics, et les réglages fins auxquels les ingénieurs recourent pour atteindre les meilleures performances commencent également à être publiés. Certaines entreprises (souvent chinoises, parfois américaines) donnent même accès à leurs modèles de fondation, qui peuvent donc être réentraînés ou déployés à domicile, par des particuliers ou des administrations.

Ces hauts niveaux d’ouverture logicielle peuvent sembler surprenants au premier abord. Ils tiennent à deux préoccupations importantes pour les entreprises concernées : 1. la nécessité d’établir des standards pour optimiser leurs coûts d’infrastructure (Karl Marx évoquait déjà cette tendance du capitalisme à l’uniformisation des pièces mécaniques) ; 2. la volonté de faciliter le transfert technologique avec les laboratoires publics.

Pour le dire autrement, même les capitalistes les plus exaltés sont bien forcés d’appliquer des méthodes communistes lorsqu’il s’agit de travailler sérieusement. Malheureusement, une exception confirme la règle : c’est l’alignement de l’IA.

Qu’est-ce que l’alignement ? Le terme renvoie au processus d’entraînement des modèles. Après une première étape dite de pré-entraînement, un grand modèle de langage est encore “sauvage”, sans filtre, et ne peut être distribué sans précautions. Il doit donc faire l’objet de réglages fins visant à limiter ses hallucinations, mais aussi à garantir qu’il fonctionne comme prévu, notamment en présence de sollicitations criminelles, racistes, pornographiques, etc. Il s’agit de l’alignement du modèle.

En pratique, des dizaines de milliers d’ouvriers de la donnée vont passer la journée à interagir avec le logiciel. Ils font évoluer son comportement en attribuant des notes aux réponses qu’il fournit, ces dernières indiquant au robot ce qui convient et ce qui ne convient pas dans sa configuration courante.

La phase d’alignement est en quelque sorte “l’ingrédient secret” des constructeurs, le petit quelque chose qui leur donne un avantage concurrentiel les uns sur les autres. Par conséquent, les détails du processus sont mal documentés, et l’expertise professionnelle sur laquelle il repose est disséminée dans plusieurs pays et dans plusieurs entreprises.

La construction d’une IA ouverte, maîtrisée de bout en bout par le public, impliquerait donc : 1. de relocaliser la filière, ce qui implique de la reconstruire du sol au plafond, ou 2. de raisonner à une échelle plus vaste, en coopérant avec les nations qui détiennent les compétences : Kenya, Madagascar, Venezuela, etc. De tels accords permettraient également de revaloriser les métiers concernés et de construire des protections collectives garantissant les droits de ceux qui les exercent. Le manque de reconnaissance dont ils sont victimes, alors même qu’ils forment un rouage essentiel du système numérique mondial, est insupportable.

Socialiser l’infrastructure de calcul ?

Le problème se présente autrement au niveau des ressources matérielles. Bien sûr, nombre d’entre elles – l’eau, l’électricité – sont des communs naturels. Leur administration collective ne pose pas de problème majeur, ou en tous cas, pas d’autre problème que les dogmes libéraux.

Le vrai défi réside plutôt dans l’infrastructure de calcul. Il faut d’abord souligner que nous avons en France des fondeurs reconnus à l’échelle du monde, et qu’ils sont capables de fabriquer des microprocesseurs. C’est le cas de ST MicroElectronics, qui fut une entreprise nationale et pourrait le redevenir (pour être précis, ST résulte de la fusion de deux entreprises nationales, Thomson Semiconducteurs et l’italien Società Generale Semiconduttori). Nous avons aussi des laboratoires publics hautement qualifiés dans les semi-conducteurs, à l’image du CEA-LETI, et une longue expertise dans la construction de supercalculateurs.

Malheureusement, les puces pour l’IA ne sont pas des processeurs ordinaires. Elles doivent embarquer un grand nombre de transistors, qui requièrent des techniques de gravure avancées, indisponibles en France. La lithographie Extreme Ultra-Violet (EUV), typiquement, est indispensable pour fabriquer ce genre de puce. Or, les machines utilisées pour appliquer le procédé sortent toutes de la même chaîne de montage, celle de l’entreprise ASML, qui se trouve aux Pays-Bas et fournit les principaux fondeurs haute-performance de la planète (TSMC à Taiwan, Intel aux USA et Samsung en Corée du Sud). La superpuissance américaine, en l’espèce, joue un rôle de verrou : ASML utilisant des composants sous juridiction d’exportation US, elle est soumise aux décisions commerciales de la Maison Blanche. La RPC en fait les frais. Depuis une dizaine d’années, elle essaie donc de développer des solutions équivalentes, avec l’appui de Huawei, mais elle est encore loin d’y parvenir.

Si nous voulons construire une infrastructure de calcul publique et adossée à des standards ouverts, nous devrons donc déployer une politique européenne offensive, mais aussi construire des coopérations internationales suffisamment systématiques pour sortir de l’écosystème US. L’effort impliquera de travailler étroitement avec des états dont nous ne partageons ni les visées, ni les méthodes. Cela ne doit pas affaiblir notre solidarité avec les peuples en lutte contre leurs gouvernements. Nous savons simplement que dans certaines régions de la planète et sous certaines conditions, le capitalisme se développe de manière contradictoire et peut avoir un impact modernisateur.

Cela tient notamment au fait que les puissances en quête de souveraineté face à l’ogre atlantique doivent trouver des moyens de contourner les verrous propriétaires qui limitent l’accès au progrès technique. Elles sont donc particulièrement ouvertes à l’utilisation et au développement de technologies libres, comme l’architecture ouverte RISC-V, qui est l’alternative planétaire aux architectures commerciales x86 (Intel) et ARM. De fait, comme le dit très justement Sébastien Soriano, directeur général de l’IGN, “ce qui est commun est souverain”. Nous pouvons donc agir pour que les intérêts particuliers de ces États convergent avec ceux d’une France en révolution politique, et plus généralement, avec l’intérêt général de l’humanité.

Image d’illustration : rawpixel.com – Public Domain