Vers une IA Partagée: sobriété, données libres et locale
L’intelligence artificielle générative progresse, mais se heurte à des limites tangibles comme l’accès à des données publiques et l’énergie nécessaire à l’entraînement. Cette réalité fragilise les modèles trop dépendants de circuits fermés et coûteux, invitant à repenser le cadre technique et économique.
Dans une tribune publiée par Le Monde, le professeur Tony Gheeraert plaide pour une IA résolument partagée, gérée hors des grands groupes dominant le marché et adaptée aux besoins locaux. Son message valorise une sobriété numérique qui privilégie ce qui est utile et maîtrisable par des communautés.
Selon lui, la voie passe par des données souveraines, des infrastructures communautaires et une gouvernance qui favorise la collaboration plutôt que la concurrence aveugle, afin que l’IA serve les territoires modestes sans s’enliser dans les monopoles.
Bâtir une économie de l’IA locale et démocratisée
Les bénéfices d’une IA pensée pour les réalités locales seraient multiples: amélioration des services publics, soutien aux petites entreprises et ressources éducatives adaptées, le tout piloté par des acteurs locaux plutôt que par des investisseurs distants.
Pour y parvenir, il faut instaurer des standards ouverts, des plateformes de données partagées et des mécanismes de contrôle démocratique qui empêchent la concentration des ressources et du pouvoir.
Des projets pilotes pourraient tester des IA open source, des formations en gouvernance numérique et des partenariats entre universités, collectivités et associations, afin d’évaluer l’impact social et environnemental de ces outils.