Le Royaume-Uni doit renforcer sa position dans le domaine de l’intelligence artificielle afin de ne pas dépendre de services étrangers potentiellement restreints, alerte George Williamson, le nouveau directeur de l’Alan Turing Institute. L’objectif n’est pas de reproduire à grand frais les laboratoires américains ou chinois, mais de développer des capacités nationales spécifiques pour la défense, la santé, les infrastructures critiques et les entreprises britanniques.
Quand la dépendance technologique menace des services essentiels
Actuellement, les modèles d’IA les plus performants sont largement contrôlés par des entreprises américaines, tandis que la Chine développe son propre écosystème. Pour un individu, l’indisponibilité temporaire d’un assistant est principalement un inconvénient. En revanche, pour un hôpital, une administration ou un opérateur d’infrastructure, cela peut perturber un processus critique. Les raisons d’une interruption ne sont pas uniquement techniques : un fournisseur peut modifier ses conditions commerciales, réserver une version à certains clients ou retirer un service. Un gouvernement peut également imposer des restrictions à l’exportation. Williamson cite notamment le blocage temporaire, en juin, par Washington de la diffusion de modèles anthropiques en dehors des États-Unis.
Pour le directeur de l’Institut, les services essentiels ne devraient pas dépendre de systèmes que le pays ne peut pas inspecter, contrôler ou garantir dans le temps. Cette préoccupation s’aligne avec les ambitions européennes de Mistral : la souveraineté consiste avant tout à identifier les dépendances inacceptables, sans nécessairement produire tout sur le territoire national.
Des modèles spécialisés, tout en conservant le contrôle.
George Williamson écarte la possibilité d’une course directe aux modèles géants. Les budgets de formation, les centres de données et les volumes de puces nécessaires rendent irréaliste la reproduction identique de laboratoires à la pointe de la technologie. L’Alan Turing Institute peut plutôt contribuer à créer de la propriété intellectuelle britannique et des modèles plus petits et spécialisés que les startups pourraient utiliser sans dépendre entièrement des options d’un fournisseur étranger.
Un modèle spécialisé pourrait coûter moins cher à former et à exploiter, tout en étant plus facile à évaluer dans son domaine. Il n’est pas nécessaire de maîtriser tous les sujets pour détecter une anomalie dans un réseau électrique ou pour surveiller un service clinique. Le choix des applications doit également correspondre aux atouts scientifiques et industriels britanniques : Williamson évoque la prévision météorologique, l’agriculture et la détection de campagnes de désinformation. L’Institut pourrait travailler avec des universités, des administrations et des entreprises pour transformer cette recherche en outils déployables. La taille d’un modèle général ne devrait plus être le principal indicateur de succès.
Le contrôle doit couvrir l’ensemble de la chaîne. – Cela inclut les données, les poids des modèles, l’infrastructure d’exécution, les règles d’accès et les compétences nécessaires à la maintenance du système.
Cependant, posséder un modèle national ne garantit ni sa qualité ni sa sécurité. Un système local peut reproduire des biais, être compromis ou devenir obsolète. Il est essentiel de bien connaître ses données d’entraînement, de mesurer ses erreurs, de contrôler l’accès et de planifier une solution alternative. La souveraineté n’exclut pas les audits indépendants et ne justifie pas automatiquement le financement public.
Le choix des valeurs intégrées aux modèles pose une autre difficulté. Williamson soutient que certains systèmes chinois peuvent éviter des épisodes historiques sensibles et que le Royaume-Uni doit être en mesure de configurer cette technologie selon ses principes. Cela nécessite des critères publics : la diversité des réponses, les limitations documentées et les méthodes d’évaluation doivent pouvoir être examinées. Un modèle national ne devrait pas devenir, sous prétexte de souveraineté, un outil de communication gouvernementale.
Une feuille de route pour passer de la recherche à l’infrastructure
L’Alan Turing Institute traverse lui-même une période de repositionnement. Principalement financée par l’État, l’organisation a été contrainte en 2025 de recentrer ses travaux sur la défense et la sécurité, avant le départ de son ancien dirigeant. Williamson adopte une définition plus large de la résilience nationale, dans laquelle le climat, les infrastructures et la démocratie jouent un rôle aussi important que les usages militaires.
Son Centre pour la sécurité et les technologies émergentes est déjà à la tête du projet “AI Sovereignty for National Resilience”, visant à identifier les capacités britanniques nécessaires pour se renforcer dans des secteurs critiques et à préparer une feuille de route commune pour les autorités publiques, la recherche et l’industrie. Le centre étudie également le comportement des agents d’IA dans des organisations sensibles, où les exigences procédurales et de responsabilité sont élevées. Pour aboutir à des services durables, ce travail doit être accompagné d’une puissance de calcul accessible, de données de qualité et d’acheteurs publics capables de tester les solutions.
Cependant, une préférence nationale sans critères de performance risquerait de protéger des outils moins efficaces. Ainsi, maintenir des capacités locales ne préjuge pas de l’utilisation de technologies étrangères tant qu’elles demeurent disponibles et contrôlables.
Le projet prévoit des travaux jusqu’en 2026-2027. Son premier produit, “Securing the future of AI in the UK: a sovereignty vision for 2030”, a été publié le 2 septembre. La prochaine étape annoncée est une feuille de route multipartite détaillant les capacités uniques que le Royaume-Uni devrait financer pour réduire ses dépendances critiques.
