Concevoir une IA partagée pour des territoires locaux
Selon Tony Gheeraert, professeur en littérature et humanités numériques, la vitesse de développement de l’IA générative ralentit. Le constat s’appuie sur la raréfaction des jeux de données libres et sur des coûts énergétiques qui freinent l’innovation.
Face à ce ralentissement, l’auteur appelle à repenser le modèle économique et à privilégier une IA partagée, accessible à des acteurs locaux plutôt qu’aux seules plateformes dominantes.
Il préconise une sobriété active: optimiser les ressources, favoriser les données publiques et encourager des usages qui restent pertinents sans surconsommer.
Vers un nouveau modèle économique et sobriété numérique
Cette perspective vise des territoires et des communautés maillés autour d’outils IA conçus pour des problématiques locales et déployés à échelle humaine.
Le cadre proposé s’appuie sur des partenariats entre universités, startups locales, associations et collectivités, avec une emphase sur les données ouvertes et des projets open source libres d’influence monopolistique.
En misant sur une économie plus frugale et plus transparente, l’innovation peut continuer à prospérer tout en protégeant les usagers et en ouvrant l’IA à tous les acteurs locaux.