Le plan de cinq points: de cette façon l'Allemagne veut devenir Ai World Tip – Data Gigafactory et Orders Public pour AI Starups

Pourquoi l'establishment est-elle une nation IA de premier plan pour l'Allemagne d'une importance stratégique?

Le paysage technologique mondial actuel se caractérise par une concurrence intensive dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), qui est souvent décrite comme une «race d'IA». Cette race est principalement citée par les États-Unis et la Chine, qui font des investissements massifs dans la recherche, le développement et les infrastructures. Pour une nation industrielle très développée comme l'Allemagne, le positionnement dans ce domaine n'est pas une simple option, mais une nécessité stratégique. L'IA n'est plus une technologie de niche, mais se transforme en une innovation de base fondamentale qui décidera de la compétitivité économique future, de la sécurité nationale et de l'influence géopolitique.

Pour l'Allemagne, dont la prospérité est largement basée sur sa force dans les industries clés telles que l'ingénierie mécanique, l'industrie automobile et la technologie médicale, un déficit technologique dans le secteur de l'IA est basé sur des risques existentiels. Une perte de leadership technologique dans ces secteurs éroderait non seulement la base économique, mais entraînerait également une dépendance critique à l'égard des fournisseurs de technologies étrangers. L'urgence de ce défi devient claire dans les documents de stratégie politique, qui soulignent que le temps pour une action cruciale est de demander.

En réponse à cette dynamique mondiale, le gouvernement fédéral allemand a formulé des plans stratégiques, dont le but est d'établir l'Allemagne aux «dirigeants mondiaux» des nations de l'IA. Un élément central de cette stratégie est un plan en cinq points du ministre du numérique, qui décrit les domaines d'action essentiels pour renforcer l'emplacement de l'IA de l'Allemagne. Ce plan sert de guide à une transformation complète, qui va de la promotion ciblée des start-ups nationaux à la création d'une infrastructure de données confiante à l'établissement d'un cadre réglementaire basé sur la valeur.

L'analyse de ce plan révèle une dimension stratégique plus profonde. Compte tenu de l'énorme écart d'investissement entre l'Europe et les États-Unis ou la Chine, la stratégie allemande et européenne ne peut pas être une image facile des approches américaines ou chinoises. C'est plutôt la conception d'une stratégie concurrentielle asymétrique. Cela vise à ne pas exister grâce à une supériorité financière, mais à l'utilisation intelligente de forces plus spécifiques: l'interclusion étroite de l'IA avec la base industrielle solide, la création d'un écosystème de confiance et basé sur la valeur et l'établissement de la souveraineté numérique en tant que caractéristique de qualité. Les sections suivantes analyseront en détail les cinq piliers de cette stratégie et éclaireront leurs implications, leurs défis et leurs opportunités.

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Promotion de l'innovation par l'allocation publique

Quel rôle joue le prix du contrat public dans la promotion des start-ups de l'IA en Allemagne?

Un levier central pour renforcer l'écosystème national de l'IA réside dans le réalignement stratégique de l'ordre public. L'État agit en Allemagne comme le plus grand des acheteurs informatiques individuels, ce qui signifie que le secteur public récompense chaque année un volume de trois chiffres à des entreprises privées. Cet immense volume de marché est un facteur économique important et abrite un énorme potentiel de promotion ciblée de l'innovation.

La stratégie actuelle critique la pratique de récompense précédente comme une «croissance sauvage» et exige un contrôle ciblé des dépenses numériques de l'État. Le cœur de la proposition est d'attribuer stratégiquement les ordres publics aux Aistpus allemands et européens au lieu de les attribuer principalement aux géants de la technologie établis, souvent américains. Cette mesure est destinée à servir de «boost de l'innovation» en donnant aux jeunes entreprises innovantes une entrée de marché qu'ils trouveraient autrement difficiles.

Cependant, la réalité montre que ce potentiel n'a pas été épuisé jusqu'à présent. Des études montrent une participation étonnamment faible des start-ups dans les offres publiques. Environ 11% seulement des start-ups allemandes participent à de telles procédures et seulement 7% reçoivent en fait un supplément. La proportion des commandes publiques dans le chiffre d'affaires total de ces sociétés est en conséquence faible; C'est moins de 5%. Cela illustre un écart important entre le marché potentiel que l'État représente en tant que client et la capacité des start-ups à ouvrir ce marché. L'attribution ciblée des commandes publiques est donc non seulement comprise comme un soutien financier, mais comme un mécanisme fondamental pour ouvrir le marché et valider les nouvelles technologies.

Quels obstacles les jeunes entreprises innovantes rencontrent-elles en droit des achats?

Le faible succès des start-ups dans les appels d'offres publics est dû à un certain nombre d'obstacles bureaucratiques et juridiques spécifiques qui sont ancrés dans le droit des achats allemands et européens. Ces obstacles sont souvent adaptés aux besoins des grandes entreprises établies et représentent des obstacles insurmontables pour les jeunes entreprises agiles.

L'un des plus grands défis est les exigences d'aptitude. Les clients publics ont souvent besoin de preuves d'un certain chiffre d'affaires annuel minimum, qui peut souvent être la valeur de commande à deux temps. Cette exigence est difficile à répondre pour une start-up qui est toujours en phase de croissance et a naturellement des ventes plus faibles. En outre, il y a la demande de références complètes via des projets comparables des trois derniers exercices. Cela crée un «problème d'oeuf à Henne» classique: pas de références sans ordres publics, et pas d'ordres publics sans références.

De plus, la complexité et la durée de la procédure de récompense effrayent de nombreuses start-ups. La création des documents de l'offre est à forte intensité de temps et de ressources, ce qui constitue un fardeau important pour les petites équipes. La loi sur les acquisitions elle-même se caractérise par une densité réglementaire élevée et une division de la réglementation: les ordres inférieurs à certaines valeurs de seuil de l'UE sont soumis à des réglementations nationales telles que l'accord subjectif (UVGO), tandis que les ordonnances supérieures à ces valeurs doivent être annoncées à travers l'Europe et sont soumises à des réglementations plus complexes telles que la loi contre les restrictions concurrentielles (GWB) et la réglementation de l'attribution (VGV). Cette complexité juridique augmente l'obstacle à l'entrée et conduit à de nombreuses entreprises innovantes à éviter le secteur public en tant que clients potentiels dès le départ.

Quelles solutions et réformes sont discutées afin de faciliter l'accès aux ordres publics?

Afin de réduire les obstacles décrits, diverses solutions sont discutées au niveau juridique et politique. Ceux-ci visent à rendre la loi sur l'approvisionnement plus flexible et plus innovante sans renoncer aux principes de base de la transparence et de la concurrence.

Au niveau juridique, il existe déjà des instruments qui peuvent utiliser des start-ups pour compenser leurs inconvénients. Cela comprend la formation de «communautés d'appel d'offres», dans lesquelles plusieurs petites sociétés se réunissent pour augmenter conjointement les capacités pour une commande plus importante. Une autre option est le «prêt d'aptitude», dans lequel une «prête» de start-up, telle que les références ou les chiffres des ventes, d'une société partenaire établie, qui en retour est obligé de fournir ses ressources en retour.

Au niveau politique, il existe des propositions de réforme complètes, telles que le plan en 7 points de l'association numérique Bitkom. Entre autres choses, cela nécessite une application plus forte des critères innovants existants, la création de nouvelles normes d'évaluation adaptées aux start-ups et harmonisez les cadres juridiques robustes. Un point central est la professionnalisation des points d'approvisionnement. Les employés des autorités de récompense ont besoin des connaissances spécialisées afin de pouvoir évaluer les solutions d'interstance d'IA innovantes, qui nécessitent souvent une spécialisation et une formation ciblée. Un autre instrument important est le «partenariat d'innovation». Il s'agit d'une procédure de récompense spéciale qui est explicitement conçue pour développer une solution innovante avec une entreprise qui n'est pas encore disponible sur le marché. Il est donc idéal pour l'approvisionnement de nouvelles technologies d'IA et favorise la coopération entre les mains publiques et les fournisseurs innovants.

Le tableau suivant résume les défis centraux et les solutions correspondantes:

Innovation au lieu d'un prix bas: nouvelles opportunités pour les start-ups pour les commandes

Innovation au lieu d'un prix bas: nouvelles opportunités pour les start-ups pour les commandes – Image: Xpert.Digital

Les start-ups sont devant divers obstacles pour les commandes qui peuvent permettre de nouvelles opportunités grâce à l'innovation au lieu d'un prix bas. Des critères d'aptitude stricts tels que les ventes minimales et les références excluent souvent les jeunes entreprises de la concurrence en raison d'un manque d'histoire de l'entreprise. Des solutions telles que l'utilisation des prêts d'aptitude, l'approbation des références personnelles des employés et l'adaptation des critères à la phase d'entreprise respective pourraient aider ici. La forte complexité et la durée des procédures d'approvisionnement submergent les petites équipes et provoquent un grand effort de ressources, c'est pourquoi une réduction de la bureaucratie, la numérisation des procédures de récompense (comme par les Evifiels) ainsi que la formation ciblée et le réseautage des start-ups auraient du sens. La taille des commandes souvent inappropriée, lorsque l'absence de lots dépasse la capacité des petites entreprises, peut également être améliorée par l'application cohérente de la clause commerciale de taille moyenne (§ 97 GWB) pour la distribution des commandes en descente et la promotion des communautés d'enchères. Un autre point crucial est l'accent mis sur le prix le plus bas, les solutions innovantes mais potentiellement plus chères. L'introduction d'une «prime d'innovation» en tant que critère de surcharge, l'utilisation plus large des descriptions de performances fonctionnelles et l'utilisation de partenariats d'innovation peuvent ouvrir de nouvelles opportunités ici. Enfin, un manque de transparence et un manque de rétroaction complique le processus d'apprentissage des start-ups et prévenir les améliorations des offres futures. La publication de statistiques de récompense complètes et les commentaires obligatoires pour les soumissionnaires qui n'ont pas été pris en compte soutiendrait ce processus.

Quelles conséquences économiques la préférence ciblée pour les entreprises nationales a-t-elle?

L'intention stratégique de préférer les ordres publics aux «sociétés d'IA nationales» représente une forme de politique industrielle, qui, cependant, est en tension entre les principes économiques établis et le cadre juridique européen. Le cœur de ce domaine de tension réside dans le conflit entre la promotion d'un écosystème technologique national et la perte potentielle d'efficacité due à une concurrence limitée.

Les droits de don de l'UE sont basés sur les principes de base du marché interne: transparence, traitement égal et non-discrimination. Ces principes sont destinés à garantir que l'offre la plus économique est attribuée le contrat, quelle que soit l'origine nationale du soumissionnaire. Cette concurrence ouverte est considérée comme un moteur important pour la croissance économique et, selon les estimations, contribue de manière significative au PIB de l'UE. Une politique qui préfère explicitement les entreprises nationales sape ce principe et risque de violer le droit de l'UE.

D'un point de vue économique, une telle mesure protectionniste peut entraîner des prix plus élevés pour le secteur public. Si la concurrence est artificiellement limitée en excluant les prestataires internationaux, les soumissionnaires nationaux restants peuvent appliquer des prix plus élevés. Des études sur les effets de la préférence locale dans le système d'approvisionnement indiquent que cela peut augmenter les coûts des contribuables et réduire l'efficacité des dépenses publiques.

En revanche, les arguments de politique industrielle sont. Les partisans d'une telle stratégie soutiennent que la préférence temporaire est nécessaire pour donner à une industrie jeune et stratégiquement importante comme l'industrie de l'IA une opportunité équitable dans la concurrence mondiale. Un mandat de l'État peut agir pour une start-up en tant que «premier client» décisif qui non seulement génère des ventes, mais sert également de référence importante et facilite ainsi l'accès aux marchés privés et à d'autres capitaux de capital-risque. C'est donc une considération stratégique: à court terme, des coûts plus élevés et des pertes d'efficacité potentielles sont acceptés afin de créer une technologie souverain et compétitive à long terme et d'éviter les dépendances critiques. La mise en œuvre de cette stratégie nécessite donc un équilibre minutieux pour promouvoir l'industrie nationale sans mettre en danger les pierres angulaires du marché intérieur européen.

Intégration d'une plate-forme d'IA indépendante et transversale à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise – Image: Xpert.Digital

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Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

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• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
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Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
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Construire une infrastructure nationale de puissance informatique

Quel est l'état actuel de l'infrastructure du centre de données en Allemagne et pourquoi est-il crucial pour l'IA?

La puissance informatique est l'épine dorsale fondamentale de l'économie numérique et est la ressource indispensable pour le développement et le fonctionnement des applications d'IA modernes. Les grands modèles d'IA, en particulier les modèles de base, nécessitent d'immenses capacités informatiques pour la formation, les milliards de paramètres et les énormes quantités de données. Sans une infrastructure puissante et évolutive des centres d'arithmétiques et de données, l'ambition de devenir une nation IA de premier plan ne peut être possible.

L'Allemagne possède actuellement les plus grandes capacités du centre de données en Europe. L'endroit principal de Francfort AM s'est imposé comme un centre central, qui est en grande partie dû au dé-CIX situé là-bas, l'un des plus grands nœuds Internet du monde. Cette concentration garantit une excellente connectivité et attire les investissements des fournisseurs de cloud mondiaux et des fournisseurs de services de colocation.

Malgré cette position principale en Europe, une vue relative montre une image plus différenciée. Si vous comparez la puissance de calcul disponible à la force économique, mesurée par le produit intérieur brut (PIB), l'Allemagne prend du retard sur d'autres nations. Des pays comme la Grande-Bretagne ou les Pays-Bas ont une densité plus élevée de pouvoir de calcul par milliard d'euros en PIB. Dans la comparaison mondiale, la distance aux États-Unis et en Chine qui domine le marché est encore plus claire. Cet écart relatif signale un goulot d'étranglement potentiel qui pourrait restreindre la capacité de l'Allemagne à suivre la race mondiale de l'IA. La souveraineté numérique du pays et la capacité technologique à agir dépendent directement directement de la force et de l'expansion de cette infrastructure critique.

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Que signifie la demande d'un «gigafactory pour les données» dans le contexte de la stratégie de l'IA?

Le terme «gigafactory», à l'origine façonné par Tesla pour ses énormes usines pour la production de masse de batteries, est utilisé comme métaphore efficace dans le cadre de la stratégie d'IA allemande. La demande de «au moins un gigafactory» en Allemagne n'est pas littéralement comprise comme une seule usine, mais comme un engagement politique à construire des centres de données au format hyperscale, qui sont spécialement conçus pour les exigences extrêmes des applications d'IA.

Un «gigafactory pour les données» symbolise un saut qualitatif et quantitatif dans l'infrastructure arithmétique nationale. Il ne s'agit plus seulement du fonctionnement des centres de données conventionnels pour les services cloud standard, mais de la création de systèmes qui sont capables de faire face aux tâches les plus informatiques – surtout la formation de modèles basés sur l'IA avec des milliards de points de données. Ces systèmes nécessitent une concentration massive de matériel spécialisé (en particulier les GPU), une densité d'énergie extrêmement élevée et des systèmes de refroidissement très développés.

L'exigence implique le besoin stratégique de créer une infrastructure arithmétique souverain qui permet aux entreprises allemandes et européennes de développer et d'exploiter des modèles d'IA dans leur propre pays. Cela réduit la dépendance aux plates-formes cloud de l'hyperscaleur américain et renforce la souveraineté numérique. Le «gigafactory» est donc le fondement physique de l'ambition de devenir une «nation de cloud» indépendante et de pouvoir survivre dans la compétition mondiale pour le leadership technologique de l'IA.

Quels sont les plus grands défis dans l'élargissement des capacités du centre de données en Allemagne?

Le plan ambitieux pour étendre massivement le pouvoir de calcul national découle d'un certain nombre de défis physiques, réglementaires et sociaux considérables. Ces goulots d'étranglement montrent que la transformation numérique échoue en raison de limites très concrètes et non numériques si elles ne sont pas traitées de manière proactive.

Le plus grand défi est l'approvisionnement énergétique. Les centres de données, et en particulier ceux des applications d'IA, ont une consommation d'énergie énorme et en croissance constante. Les besoins énergétiques des centres de données allemands pourraient presque doubler jusqu'en 2030 par rapport à aujourd'hui. Cela entre en collision avec les prix élevés de l'énergie en Allemagne, qui, en comparaison internationale, représentent un désavantage concurrentiel important et peuvent rendre les investissements peu attrayants.

Un deuxième obstacle majeur est les longues procédures de planification et d'approbation. En Allemagne, il faut beaucoup plus de temps que dans la moyenne de l'UE pour approuver et construire un nouveau centre de données. Ces retards bureaucratiques créent une incertitude d'investissement et ralentissent l'expansion urgente de l'infrastructure nécessaire.

Troisièmement, la zone élevée de l'espace des centres de données conduit de plus en plus à des conflits d'utilisation des terres. La construction de grandes fermes de serveurs sur des terres arables ou à proximité des zones résidentielles a rencontré la résistance des agriculteurs, des écologistes et des résidents qui craignent la scellon et la pollution sonore.

Enfin, la durabilité est un défi central. Les centres de données produisent une énorme quantité de chaleur déchet, qui est généralement rejetée dans l'environnement inutilisé. Bien qu'il existe des exigences légales pour l'utilisation de la chaleur des déchets, la mise en œuvre pratique échoue souvent en raison du manque d'infrastructures, telles que les réseaux de chauffage de district connectés. Cela conduit à un trilemme entre l'objectif de la direction de l'IA, la transition énergétique et les objectifs de protection du climat. L'expansion de l'infrastructure d'IA peut mettre en danger les objectifs du climat s'il n'est pas ancré dès le début dans une stratégie d'énergie et de développement urbain intégré.

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Réduction bureaucratique et libre flux de données

Dans quel domaine est la demande d'un flux de données sans entrave pour les applications d'IA?

L'exigence de réduire la bureaucratie afin que les données puissent circuler sans entrave est un point central mais aussi très complexe de la stratégie d'IA. Il affecte le champ de tension nucléaire de l'approche européenne de la numérisation: le conflit entre le besoin inconditionnel de grandes quantités de données pour promouvoir l'innovation et la confession tout aussi inconditionnelle d'une protection stricte des données pour protéger les droits fondamentaux.

L'intelligence artificielle, en particulier l'apprentissage automatique, est axée sur les données. Les performances et la précision des modèles d'IA dépendent directement de la quantité et de la qualité des données avec lesquelles elles sont formées. Du point de vue du développement technologique, l'accès le plus libre et le plus simple à d'énormes quantités de données est donc une exigence de base afin de pouvoir exister dans la concurrence mondiale. La demande d'un trafic de données «fluide» est donc un plaidoyer pour le cadre de l'innovation.

Cependant, cet impératif d'innovation est compensé par le cadre juridique européen, caractérisé par le règlement général sur la protection des données (RGPD). Le RGPD n'est pas conçu comme un frein d'innovation, mais comme un cadre pour la protection des droits civils fondamentaux. Il est basé sur des principes tels que la minimisation des données (uniquement car peu de données doivent être traitées si nécessaire), la liaison utile (les données ne peuvent être utilisées qu'aux fins pour lesquelles elles ont été collectées) et la nécessité d'une base juridique claire pour tout traitement des données, souvent sous la forme d'un consentement éclairé. Ces principes sont dans une tension naturelle entre la «faim de données» du développement de l'IA, ce qui conduit à une incertitude juridique considérable parmi les entreprises et les chercheurs.

Quels obstacles bureaucratiques et juridiques spécifiques existent pour les développeurs de l'IA dans le domaine de la protection des données?

Pour les développeurs de l'IA en Allemagne et en Europe, le domaine de la tension entre les exigences de données et la protection des données se manifeste dans un certain nombre d'obstacles juridiques et bureaucratiques spécifiques qui résultent directement du RGPD et de son interprétation.

Le principe de la minimisation des données représente un défi fondamental. Bien que le RGPD nécessite le traitement des données personnelles pour limiter le niveau nécessaire à cet effet, de nombreux modèles d'IA avancés sont basés sur l'analyse d'énormes enregistrements de données non spécifiques afin de reconnaître les modèles. La «faim de données» de l'IA est en contradiction directe avec l'économie des données requise.

L'obstacle à l'objectif est étroitement lié. Selon le RGPD, les données ne peuvent être collectées qu'aux fins définies, claires et légitimes. Cependant, la formation des modèles de base d'IA est souvent effectuée pour une variété de potentiels et, au moment de la formation, des applications futures pas encore prévisibles. Cela fait la définition d'un objectif spécifique et crée des zones grises légales.

Un autre obstacle majeur est l'obligation d'une base de traitement légitime. Pour la formation des modèles d'IA avec des données personnelles qui sont souvent collectées sur Internet, il est pratiquement impossible d'obtenir un consentement explicite et éclairé de chaque individu. Les développeurs se réfèrent donc souvent à «l'intérêt légitime», mais sa portée est légalement controversée et est de plus en plus interprétée par les autorités de protection des données, ce qui conduit à une incertitude juridique considérable.

Enfin, la fonctionnalité souvent non transparente des systèmes d'IA complexes, le problème dit de «boîte noire», entre en collision avec les obligations de transparence du RGPD. Les citoyens ont droit à des informations sur la logique qui se trouve à l'origine des décisions automatisées. Si même les développeurs ne peuvent plus comprendre les voies de décision exactes d'un modèle d'apprentissage en profondeur, ce droit est difficile à garantir. Au total, ces obstacles entraînent un développement de l'IA en Europe associé à un risque juridique plus élevé et à un plus grand effort bureaucratique que dans d'autres régions du monde.

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Comment la loi européenne sur l'IA essaie-t-elle de créer un équilibre entre l'innovation et la réglementation?

Le droit européen de l'IA est la tentative la plus complète de créer un cadre réglementaire qui rend les risques de maîtrise de l'IA sans étouffer l'innovation. C'est la réponse centrale au domaine de la tension décrit et incarne une décision stratégique pour une troisième voie entre l'approche de laissez-faire des États-Unis et le développement d'IA contrôlé par l'État en Chine.

Le cœur du droit de l'IA est son approche basée sur les risques. Au lieu de réglementer l'IA en général, la loi se différencie en fonction du risque potentiel de dommages à une demande. Les systèmes d'IA avec un «risque inacceptable», tels que les techniques de notation sociale ou de manipulation de l'État qui influencent le comportement des gens, sont pleinement interdits. Les systèmes à «risque élevé» qui sont utilisés dans des domaines critiques tels que les diagnostics médicaux, le recrutement du personnel ou le pouvoir judiciaire sont soumis à des exigences strictes de transparence, de sécurité des données, de supervision humaine et de documentation. La grande majorité des applications d'IA, qui sont classées comme à faible risque, telles que les filtres à spam ou l'IA dans les jeux vidéo, restent largement non réglementées.

Dans le même temps, le droit de l'IA contient des mécanismes explicites pour la promotion de l'innovation, qui sont particulièrement destinés aux start-ups et aux petites et moyennes entreprises (PME). L'instrument le plus important est les «coffrets de sable réglementaires». Ce sont des espaces expérimentaux juridiques contrôlés dans lesquels les entreprises peuvent développer et tester des systèmes d'IA innovants sous la supervision des autorités responsables sans avoir à s'attendre à des sanctions complètes de la loi immédiatement en cas de violations non intentionnelles. Ces boîtes de sable sont destinées à créer une sécurité juridique et planifiée, à faciliter l'accès au marché et à promouvoir le dialogue entre les innovateurs et les régulateurs. Le droit de l'IA est donc non seulement un instrument de protection, mais aussi une tentative stratégique de créer un cadre fiable et digne de confiance qui vise à diriger les innovations et à servir d'avantage concurrentiel à long terme.

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Souveraineté européenne dans les modèles de base d'IA

Pourquoi le développement de vos propres modèles européens de base d'IA est-il d'importance stratégique?

Le développement et le contrôle des modèles de base d'IA, également connus sous le nom de modèles de base, sont devenus une question de l'importance stratégique centrale pour l'avenir de l'Europe. Ces modèles sont la base technologique sur laquelle une variété de futures applications d'IA s'accumuleront. Une dépendance complète des modèles développés et contrôlés exclusivement par des entreprises aux États-Unis ou en Chine comporte des risques importants pour la «souveraineté numérique» de l'Europe.

La souveraineté numérique décrit la capacité des États, des entreprises et des citoyens à déterminer leur transformation numérique et à éviter les dépendances technologiques critiques. Si l'infrastructure de base de l'IA réside entre les mains d'acteurs non européens, divers risques surviennent. Premièrement, il existe une dépendance économique qui peut conduire à des conditions défavorables ou à un accès restreint aux technologies clés. Deuxièmement, les données traitées sur les plates-formes cloud américaines sont potentiellement sujettes à l'accès par les autorités américaines dans le cadre de lois telles que la loi sur le cloud, qui contredit les idées européennes de protection des données.

Troisième et peut-être le plus important, le fait que les modèles basés sur l'IA ne sont pas neutres de valeur. Ils sont formés avec des données qui reflètent des idées culturelles, sociales et éthiques. Les modèles qui sont principalement formés avec les données de la zone culturelle américaine ou chinoise peuvent contenir des biais (biais) qui ne sont pas compatibles avec les valeurs et les normes européennes. Le développement de propres modèles de base européens est donc essentiel pour garantir que l'IA renforce l'avenir sur une fondation qui respecte les valeurs fondamentales européennes telles que la démocratie, l'état de droit et la protection des droits fondamentaux. Des initiatives telles que GAIA-X, qui sont censées créer une infrastructure de données européennes souveraines, sont un élément important de cette manière.

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Quel est le statut actuel de développer des modèles de base d'IA «fabriqués en Europe»?

Malgré le déficit d'investissement considérable envers les États-Unis et la Chine, une scène dynamique s'est établie en Europe pour le développement de modèles basés sur l'IA, qui poursuit sa propre stratégie différenciée. Au lieu d'essayer de construire les modèles tous les plus grands et les plus puissants, de nombreux acteurs européens se concentrent sur des niches spécifiques et des fonctionnalités de qualité.

Une entreprise allemande de premier plan dans ce domaine est Alpha Alpha. La start-up de Heidelberg est spécialisée dans le développement de modèles d'IA qui sont non seulement efficaces, mais également transparents et compréhensibles («IA explicable»). Cette concentration sur la fiabilité et la souveraineté fait d'Alph Alpha un partenaire important pour le secteur public et les industries réglementées. La société a récemment adapté sa stratégie et se concentre désormais davantage sur des modèles spécialisés plus petits pour des domaines d'application spécifiques, qui est considéré comme un écart stratégique de la concurrence directe avec des hyperscaleurs mondiaux.

Un autre espoir européen est la société française Mistral AI, qui a reçu une grande attention de la publication de puissants modèles open source. L'approche open source favorise la transparence et permet à une large communauté de développeurs de s'appuyer et de les adapter sur la technologie.

En outre, il existe des initiatives financées par l'État telles que OpenGPT-X, un projet avec la participation des instituts de Fraunhofer qui anime le développement de modèles de langage ouverts et dignes de confiance pour l'Europe. À l'Université de Würzburg, «Llämmlein» a également été développé par «Llämmlein», le premier modèle de grande langue formé uniquement sur les données allemandes afin de percer la domination des données de formation en anglais et d'améliorer la qualité de la langue allemande. Ces exemples montrent une orientation stratégique claire: l'Europe ne rivalise pas principalement avec la taille des modèles, mais par la spécialisation, l'ouverture, la transparence et l'adaptation aux besoins linguistiques et réglementaires spécifiques du marché européen.

Quel rôle la réglementation de l'UE, en particulier la loi sur l'IA, joue-t-elle dans la concurrence mondiale des modèles d'IA?

La réglementation européenne, en particulier le droit de l'IA, joue un rôle ambivalent et très discuté dans la compétition mondiale de l'IA. D'une part, la préoccupation est exprimée contre la «sur-réglementation de Bruxelles» qui pourrait accrocher les développeurs européens avec des coûts de conformité élevés et des obstacles bureaucratiques et les laisser donc prendre du retard par rapport aux concurrents agiles des États-Unis et de la Chine. Les critiques craignent que les réglementations strictes ralentissent les innovations et, en particulier pour les start-ups, pourraient être une barrière d'entrée de marché.

D'un autre côté, le droit de l'IA est de plus en plus compris comme un instrument stratégique qui peut créer des avantages compétitifs à long terme. En établissant le premier cadre juridique complet au monde pour l'IA, l'UE crée une sécurité juridique et de planification pour les entreprises et les utilisateurs. Ce cadre clair peut attirer des investissements et renforcer la confiance dans les applications d'IA. La loi prend également en compte explicitement les besoins des PME et des start-ups en fournissant des instruments conviviaux pour l'innovation tels que les boîtes de sable réglementaires déjà mentionnées et les différencier avec les amendes en fonction de la taille de l'entreprise.

La fonction stratégique la plus importante de la régulation de l'UE réside peut-être dans le soi-disant «effet de Bruxelles». Étant donné que le marché interne européen est indispensable aux sociétés technologiques mondiales, ils seront obligés d'adapter leurs produits et modèles aux exigences strictes de l'UE afin de pouvoir travailler ici. De cette façon, l'UE exporte ses normes réglementaires et ses idées basées sur la valeur de Ki de facto partout dans le monde. La réglementation devient donc un instrument puissant de conception globale à partir d'un fardeau potentiel. Au lieu de participer à une compétition technologique pure, que l'Europe pourrait éventuellement perdre en raison des lacunes d'investissement, l'UE déménage la concurrence au niveau des modèles de gouvernance, où elle prend une position de leadership à travers un cadre juridique clair, basé sur des valeurs et complet.

Coopération internationale et IA selon les valeurs européennes

Que signifie la prétention à développer une IA selon les «valeurs européennes»?

L'objectif de développer l'intelligence artificielle selon les «valeurs européennes» est un leitmotif central de la stratégie numérique allemande et européenne et le facteur de différenciation décisif dans la concurrence mondiale. Il s'agit moins d'architecture technique spécifique que de l'intégration des systèmes d'IA dans un cadre juridique et éthique solide, qui reflète les droits fondamentaux et les principes démocratiques de l'Europe.

Cette approche basée sur la valeur est plus clairement spécifiée dans la loi UE KI. Les principes ancrés en elle définissent ce qui fait une «IA européenne»: elle doit être centrée sur l'homme, ce qui signifie que l'homme doit toujours garder le dernier instance de contrôle (supervision humaine). Il doit être sûr, robuste et transparent, afin que vos décisions soient compréhensibles et ne peuvent pas être facilement manipulées. Un principe central est la non-discrimination, ce qui nécessite que les systèmes d'IA ne s'intensifient ni ne créent des préjugés sociaux (biais) existants. La protection de la confidentialité et de la souveraineté des données est une autre pierre angulaire en raison du lien étroit avec le RGPD. Enfin, des aspects tels que le bien-être social et écologique sont nommés objectifs pour les systèmes d'IA.

Dans la pratique, cette approche se manifeste par des interdictions claires et des exigences strictes. Les applications d'IA qui contredisent fondamentalement les valeurs européennes, telles que la notation sociale de l'État basée sur le modèle ou les systèmes chinois pour la manipulation inconsciente du comportement dans l'UE. Pour les applications à haut risque, des exigences strictes s'appliquent qui devraient garantir que ces systèmes agissent équitables, sûrs et transparents. «L'IA selon les valeurs européennes» est donc un projet politique et social qui est inextricablement lié à la protection des droits fondamentaux et des processus démocratiques.

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Comment un «échange au niveau des yeux» peut-il être conçu avec des leaders technologiques comme les États-Unis?

La demande d'un «échange au niveau des yeux» avec des leaders technologiques tels que les États-Unis est une expression de la recherche de la souveraineté numérique. Cela implique un écart par rapport au rôle d'un consommateur et contrôleur de technologie pure à celui d'un concepteur actif et égal de l'ordre numérique mondial. Plusieurs facteurs sont cruciaux pour atteindre cette position.

Premièrement, le «niveau des yeux» nécessite ses propres compétences technologiques. Seuls ceux qui ont des modèles d'IA pertinents, des capacités de recherche et un solide écosystème de démarrage sont perçus comme un partenaire sérieux dans les dialogues technologiques. Les efforts décrits dans les sections précédentes pour mettre en place leur propre industrie et infrastructure d'IA sont donc l'exigence de base.

Deuxièmement, le «niveau des yeux» est basé sur la force du marché interne européen. En tant que l'un des domaines économiques les plus importants et les plus puissants du monde, l'UE peut jeter son pouvoir de marché dans l'équilibre en tant que poids politique. Les entreprises mondiales dépendent de l'accès au marché européen, ce qui donne à l'UE une position de négociation solide dans la détermination des normes et des règles.

Troisièmement et crucial, le «niveau des yeux» est créé par son propre cadre réglementaire cohérent et mondial. Le droit de l'IA est l'instrument central ici. Il définit un point de vue européen clair et oblige les partenaires internationaux à traiter les idées européennes d'une IA basée sur la valeur. Au lieu de simplement réagir aux normes américaines ou chinoises, l'Europe établit de manière proactive la sienne. L'objectif est d'empêcher l'Europe d'être «divisée» par les États-Unis technologiquement et réglementaire en apparaissant comme un bloc fermé avec un programme clair et propre.

Quelles implications stratégiques résultent de la race mondiale des systèmes de réglementation?

La concurrence mondiale pour le rôle de leadership dans l'intelligence artificielle n'est pas seulement une race pour les technologies et les investissements, mais aussi de plus en plus une concurrence pour les systèmes réglementaires et les visions sociales associées. Trois modèles distincts se cristallisent, chacun définit des priorités différentes.

Le modèle européen, ancré dans le droit de l'IA, est une approche complète, basée sur les risques et fondamentale. Il priorise la sécurité, la confiance et les garde-corps et essaie de diriger l'innovation dans un couloir légal clairement défini. Son objectif est de devenir un modèle mondial pour un gouvernement d'IA responsable.

Le modèle américain est traditionnellement plus axé sur le marché et l'innovation. L'accent est mis sur la minimisation des obstacles réglementaires pour accélérer le développement technologique et l'exploitation commerciale de l'IA. La réglementation est souvent réactive et spécifique au secteur au lieu d'un cadre juridique préventif complet et préventif. La stratégie vise à garantir la suprématie technologique grâce à une liberté maximale pour les principales entreprises.

Le modèle chinois est dirigé par l'État et visant à atteindre des objectifs stratégiques nationaux. La réglementation est agile et peut rapidement être adaptée aux nouveaux développements technologiques, mais sert également à renforcer le contrôle et la surveillance de l'État. L'innovation est massivement promue par l'État, mais toujours conforme aux objectifs politiques du gouvernement.

L'implication stratégique pour l'Allemagne et l'Europe est que votre propre approche basée sur la valeur doit être activement positionnée comme une force et comme un argument de vente unique mondial. Dans un monde qui devient de plus en plus conscient des risques potentiels de l'IA, l'étiquette de «l'IA digne de confiance» peut devenir un avantage concurrentiel décisif. Le succès de la stratégie européenne dépendra de la question de savoir si ce cadre réglementaire n'est pas possible en tant que frein d'innovation, mais comme un sceau d'approbation pour les systèmes d'IA sûrs, équitables et de haute qualité qui trouvent la demande dans le monde – en particulier dans les domaines d'application critiques et sensibles.

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Konrad Wolfenstein

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