Propos introductif d’Anne Perrot, membre du Cercle des économistes
Nous allons beaucoup parler de choses qui n’existent pas encore, telles que l’éventualité d’une régulation de l’intelligence artificielle. Nous allons peut-être discuter de ce qu’il faut mettre derrière ces mots. Je commence par rappeler que lorsque les technologies numériques sont arrivées, ce ne sont pas du tout des questions d’intelligence artificielle qui se sont posées, mais celles venues du bouleversement des anciens modèles d’affaires. Nous pourrions citer Uber et les taxis, Amazon et la distribution.
Les questions étaient alors les suivantes : faut-il faire entrer ces nouveaux modèles d’entreprises, ces plateformes, dans des cases initialement prévues pour tout autre chose, pour les distributeurs physiques, les taxis, etc. ? Ou faut-il créer de nouvelles catégories pour ces nouvelles technologies ? Heureusement, nous avons répondu qu’il ne s’agissait d’aucune de ces deux options, mais qu’il était question d’essayer de créer un terrain de concurrence équitable, puisque le principal problème était un problème de concurrence sur chacun des marchés visés par ces technologies, sur lesquels les anciens et les nouveaux modèles pourraient se battre à armes égales. Cet équilibre a plus ou moins été atteint.
Aujourd’hui, Uber et les taxis cohabitent. Cette cohabitation n’est pas toujours harmonieuse, mais nous avons réussi à créer un univers concurrentiel dans lequel, avec ses propres armes, chacun existe et développe son modèle d’affaires.
Une des difficultés de la régulation, c’est qu’au fur et à mesure du développement technologique, nous nous sommes rendu compte que les régulations concurrentielles par exemple interféraient avec de nombreuses autres régulations qui s’appliquent aux technologies numériques, telles que la protection des données personnelles et le droit du travail. Les travailleurs des plateformes sont-ils des salariés ? Faut-il créer une nouvelle case pour eux ? Il s’agissait à nouveau de problèmes d’interaction des régulations.
Le dernier exemple en date, que nous commenterons peut-être tout à l’heure, est le suivant. La Cour de Justice de l’Union européenne (UE) a reconnu le droit au Bundeskartellamt, l’autorité de régulation allemande, de s’emparer d’un sujet de non-respect du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), qui est en principe hors du champ de la régulation concurrentielle, en en faisant une pratique anticoncurrentielle. Meta a été accusé de cela par le Bundeskartellamt.
Le point central de toutes ces anciennes questions, qui ont débouché sur les deux règlements européens que sont le règlement sur les services numériques (DSA, Digital Services Act) et le règlement sur les marchés numériques (DMA, Digital Markets Act), sur la régulation concurrentielle à proprement parler, c’est qu’ils prennent tous appui sur le fait que ces plateformes numériques sont de grande taille, pour des raisons que tout le monde connaît maintenant, qu’il s’agit dans ces technologies essentiellement de coûts fixes, et qu’il existe très peu de coûts variables et de nombreux effets de réseau.
Le problème est que tout va très vite dans ce domaine, que nous sommes peut-être déjà en retard de plusieurs métros et que nous ne savons pas exactement desquels. Pourquoi ? Comme nous allons en parler, l’intelligence artificielle est en train d’arriver. Elle pose des problèmes de régulation que nous avons déjà rencontrés, d’interopérabilité. J’en parle de l’extérieur, mais il s’agit de logiciels autoapprenants qui s’entraînent sur des données. Se posent alors les questions suivantes. Comment ces logiciels vont pouvoir ou non interagir entre eux ? Les données accessibles pour cet entraînement seront-elles ou non ouvertes ? Il s’agit de problèmes d’interopérabilité que nous avons déjà constatés au moment de l’ouverture à la concurrence dans les télécommunications, entre autres. Mais il existe une série de problèmes que nous ne pouvons même pas anticiper aujourd’hui et qui vont faire l’objet de la table ronde.
Pour terminer, ce qui ajoute une couche de complexité à toutes ces questions est la dimension internationale de ces questions. Les États-Unis et l’Europe ne sont pas du tout sur le même pied concernant par exemple l’ouverture ou la fermeture des logiciels d’intelligence artificielle – nous en parlerons sans doute. Pour une fois, c’est plutôt l’Europe qui a l’air de préconiser des solutions ouvertes – nous en discuterons. Dans toutes les technologies numériques, la difficulté de la régulation, c’est que si elle intervient trop tôt, elle bloque l’innovation, et que si elle intervient trop tard, nous nous rendons compte que nous avons affaire à des mastodontes que nous ne pouvons plus contrôler. Il s’agissait par exemple de Google, contre lequel nous savons bien qu’il existe de nombreuses procédures anticoncurrentielles.
Synthèse
Les États et les GAFAMs, objets économiques hors normes aux capacités d’investissement colossales, devraient sortir de la candeur et entrer dans une collaboration vigilante et adulte, recommande Sylvain Duranton. Le démantèlement des GAFAMs, fortement diabolisés en tant que puissances géantes, ainsi que la création d’un écosystème européen en se barricadant et en s’éloignant de la démocratie libérale qui défend le libre-échange ne sont ni probables ni souhaitables. L’option consistant à lancer des concurrents directs tels que le moteur de recherche européen Qwant est extrêmement difficile. En revanche, il s’agit d’innover dans le domaine des nouvelles technologies et de l’intelligence artificielle en proposant l’open source. Concernant la règlementation, il est nécessaire de négocier avec les GAFAMs comme avec les États pour aboutir à des collaborations vertueuses pour tout le monde.
Dans une dizaine d’années, quand toutes les interactions avec le monde numérique se feront par l’intermédiaire d’un assistant virtuel, ces plateformes, qui constitueront le dépositaire de toute la connaissance humaine et sur la base desquelles se construira l’industrie de l’intelligence artificielle, devront être ouvertes et partagées en constituant une infrastructure commune, affirme Yann Lecun. Cela s’est déjà passé avec internet : Microsoft et Sun Microsystems ont tous deux perdu la guerre menée dans les années 1990 pour fournir les plateformes logicielles de base pour internet (systèmes d’exploitation, serveurs web), dans la mesure où ce qui fait tourner internet aujourd’hui est open source (Linux, Apache, JavaScript, Chrome, Firefox). L’ouverture des plateformes communes, comme le fait Meta depuis longtemps, leur permet de progresser plus rapidement de manière à fédérer les contributions du monde et d’assurer un entraînement des systèmes d’intelligence artificielle par des millions de contributeurs bénévoles. Un changement du paysage compétitif de l’intelligence artificielle est attendu à très court terme, passant par la création d’une industrie, en particulier en Europe, Meta étant l’allié objectif de la souveraineté européenne dans le numérique.
Les opérateurs téléphoniques tels qu’Orange, en travaillant avec les plateformes, ont un rôle d’intégrateur de technologies, explique Christel Heydemann. Ils ont le devoir de construire des réseaux efficaces pour gérer la croissance continue du trafic, en tenant compte des enjeux de technologie, mais aussi de ressources physiques et de consommation énergétique.
L’innovation passe par des collaborations, telles que l’entreprise commune Utiq mise en place entre Orange, Deutsche Telekom, Telefónica et Vodafone pour proposer une alternative aux cookies. Réguler de manière proactive est difficile et, face à des régulations inadaptées, un travail avec les États est nécessaire pour innover en la matière.
La Chine promeut le développement de l’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité des applications, tout en tenant compte des risques en l’absence de régulation, qu’il s’agit donc de mettre en œuvre, indique Lan Xue. Compte tenu des incertitudes inhérentes aux nouvelles technologies, il est nécessaire d’adopter une nouvelle approche règlementaire passant par une collaboration entre les entreprises et les agences gouvernementales pour évaluer et atténuer les risques. Les gouvernements doivent mettre en œuvre tous les outils nécessaires pour atténuer les risques et les effets néfastes afin d’assurer la sécurité publique, comme la Chine l’a fait en 2020 avec Alibaba.
Mirakl a pour objectif d’accompagner ses clients dans la mise en œuvre d’un modèle d’affaires de places de marché telles qu’Amazon, explique Philippe Corrot. Mise à part Microsoft, les GAFAMs ont enregistré des croissances considérables dans les vingt dernières années. Au-delà de la question de la régulation, les entreprises européennes doivent financer et promouvoir l’innovation, comme l’ont fait massivement les acteurs historiques américains, ce qui leur a permis de passer de start-ups à géants du numérique, tout en s’adaptant pour ne pas laisser émerger des concurrents colossaux et pour favoriser l’éclosion de futurs GAFAMs européens. Alors que l’intelligence artificielle constitue un enjeu stratégique, la régulation européenne défavorise les entreprises européennes. Le modèle de sources ouvertes est bon, mais n’est pas unique.
En matière d’intelligence artificielle, compte tenu des progrès technologiques, la régulation concernant les produits mis sur le marché, qui existe déjà, devra être adaptée, explique Yann Lecun. En revanche, la régulation concernant la recherche et le développement deviendra très rapidement obsolète ou contre-productive. Il serait ainsi prudent de limiter la régulation, comme le souhaitent les gouvernements français et européens, favorables à l’ouverture, au contraire du gouvernement américain.
Orange prend déjà des risques en faisant des paris, réagit Christel Heydemann. L’entreprise investit ainsi chaque année plus de 7 milliards d’euros dans les infrastructures et 800 millions d’euros dans l’innovation. Si la régulation mise en place au niveau européen jusque-là pénalise l’innovation, elle peut aussi être utile, dans le cadre du règlement sur les marchés numériques, pour régir les plateformes dont la taille trop importante peut bloquer l’innovation.
De nouvelles règlementations sont appliquées tous les ans, précise Philippe Corrot. Près d’un quart des équipes techniques et de développement de Mirakl sont obligées d’être mobilisées sur des sujets extrêmement complexes liés à la conformité aux règles, nécessaires dans une certaine mesure, ce qui freine l’innovation et risque de nuire au développement des start-ups, l’adaptation à la règlementation étant plus difficile pour les petites entreprises.
Il est utile de développer des labellisations pour une utilisation responsable de l’intelligence artificielle, en collaborant entre entreprises sans attendre les instructions du régulateur, explique Sylvain Duranton.
Puisque la technologie avance beaucoup plus rapidement que la règlementation, il est nécessaire de faire avancer la gouvernance sans passer par des méthodes traditionnelles qui ne fonctionnent plus, indique Lan Xue. Les entreprises doivent par ailleurs collaborer pour développer les meilleures pratiques et normes industrielles.
Un nouveau cadre règlementaire dans l’industrie au niveau international ne serait pas le bienvenu, selon Philippe Corrot, compte tenu des contradictions déjà constatées au niveau national et européen.
Des demandes de création d’instances supranationales sont formulées par une communauté, petite mais très audible et relativement puissante, convaincue que l’intelligence artificielle est dangereuse à long terme pour l’humanité, ce qui n’est pas le cas, affirme Yann Lecun, comme l’immense majorité de la communauté des affaires et de la recherche académique. Les pays européens dont la France, grâce à leur bon système d’éducation, bénéficient de talents qui jouent ensuite un grand rôle dans l’innovation. Il reste à faciliter l’accès à des moyens de calcul, le monde académique étant en retard sur l’industrie de ce point de vue.
La vraie bataille consiste, pour les grandes entreprises, à prendre le virage de l’intelligence artificielle afin de dynamiser l’économie, indique Sylvain Duranton.
L’estimation du potentiel économique de l’intelligence artificielle générative est comprise entre 17 000 et 25 000 milliards de dollars, ce qui est colossal, renchérit Philippe Corrot.
L’Europe et la France devraient mettre à disposition des start-ups et du monde académique des moyens de calcul, estime Yann Lecun. En matière de données, si l’ouverture ne pose pas de problème au Japon, ce n’est pas le cas aux États-Unis où sont menées de nombreuses actions en justice, compliquant l’entraînement des grands modèles. L’intelligence artificielle amplifiera l’intelligence humaine, en sachant que l’intelligence est intrinsèquement bonne pour la société. Même si cette puissance peut être mise au service de gens ayant de mauvaises intentions, les gens ayant de bonnes intentions et plus de moyens qui y ont accès sont bien plus nombreux. L’intelligence artificielle, grâce à ses progrès récents, est désormais la meilleure protection contre les discours haineux et autres problèmes sur internet. Elle permet également de plus en plus d’effacer les barrières culturelles en facilitant les échanges entre les gens sans qu’ils aient besoin de parler plusieurs langues.
Propositions
- Sortir des chimères consistant à démanteler des GAFAMS, se barricader et lancer des concurrents directs, mais innover en proposant l’open source et négocier avec les GAFAMs (Sylvain Duranton).
- Ouvrir les plateformes sur la base desquelles se construira l’industrie de l’intelligence artificielle (Yann Lecun).
- Collaborer entre opérateurs téléphoniques et adapter les régulations en travaillant avec les États (Christel Heydemann).
- Adopter une nouvelle approche règlementaire passant par une collaboration entre les entreprises et les agences gouvernementales pour évaluer et atténuer les risques (Lan Xue).
- Pour les entreprises européennes, financer massivement l’innovation et s’adapter pour éviter l’émergence de concurrents colossaux (Philippe Corrot).
- Limiter la régulation (Yann Lecun, Christel Heydemann, Philippe Corrot, Sylvain Duranton).
