Ces dernières années, avec le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA), le concept d'IA « ouverte » a suscité un intérêt considérable. Cependant, une récente étude suggère que la promotion de l'IA « ouverte » pourrait induire en erreur le public et les décideurs politiques, conduisant à une perception erronée de la concentration du secteur. Cette étude, menée par David Widder, chercheur postdoctoral à l'université Cornell, a été publiée dans la revue Nature.
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L'étude souligne que de nombreuses affirmations concernant l'IA « ouverte » manquent de précision, se concentrant souvent sur une seule étape du cycle de vie du développement et du déploiement des systèmes d'IA, tout en négligeant l'impact significatif de la concentration du secteur sur le développement et le déploiement à grande échelle de l'IA. L'étude compare l'IA « ouverte » aux logiciels libres et open source, en examinant la relation entre IBM et Linux, Google et Android, Amazon et MongoDB, et Meta et PyTorch.
L'étude indique que, bien que les logiciels open source aient, dans une certaine mesure, favorisé la démocratisation du développement de logiciels et garanti l'intégrité et la sécurité du code, l'IA « ouverte » ne présente pas les mêmes caractéristiques. De puissantes entreprises technologiques utilisent le concept d'IA « ouverte » pour influencer les politiques, affirmant qu'elle favorise soit l'innovation et la démocratie, soit qu'elle représente une menace pour la sécurité. Par conséquent, une définition claire est essentielle lors de l'élaboration des politiques.
En outre, l'étude analyse la nature de l'IA et la signification de « l'ouverture », en examinant des aspects tels que les modèles, les données, la main-d'œuvre, les frameworks et la puissance de calcul. Bien que les systèmes d'IA « ouverts » puissent offrir transparence, réutilisabilité et extensibilité, le modèle LLaMA-3 de Meta est critiqué pour son manque d'ouverture réelle, car il ne fournit qu'une API ou un téléchargement de modèle restreint, une situation qualifiée de « greenwashing ouvert ».
En comparaison, Pythia d'EleutherAI est considéré comme le modèle d'IA le plus ouvert, fournissant le code source, les données d'entraînement et une documentation complète, et étant licencié selon des termes conformes à l'Open Source Initiative. Cependant, malgré les progrès de l'ouverture dans le domaine de l'IA, l'avantage concurrentiel des géants de la technologie reste significatif, car les données, le temps de développement et la puissance de calcul nécessaires à la construction de grands modèles constituent toujours d'énormes obstacles à l'entrée sur le marché.
La conclusion de l'étude souligne que l'IA « ouverte » à elle seule ne suffit pas à créer un environnement sectoriel plus diversifié, responsable ou démocratique. Les grandes entreprises, dans leur quête d'un avantage en matière d'IA, utilisent souvent l'IA « ouverte » pour consolider leur position sur le marché et masquer leurs pratiques monopolistiques. Par conséquent, pour parvenir à un environnement de marché plus équitable, d'autres mesures, telles que l'application des lois antitrust et la protection de la vie privée des données, sont nécessaires. Les chercheurs concluent finalement que le simple fait de miser sur l'IA « ouverte » ne suffit pas à changer la situation et pourrait même compliquer les choses dans un contexte de concentration des entreprises.
Points clés :
🧩 L'étude montre que la promotion de l'IA « ouverte » est souvent imprécise et induit le public en erreur quant à la concentration du secteur.
🔍 Le fonctionnement de l'IA « ouverte » diffère de celui des logiciels open source, et de nombreuses grandes entreprises technologiques utilisent ce concept pour défendre leurs intérêts.
⚖️ La réalisation d'une diversité et d'une concurrence équitable dans le secteur de l'IA nécessite des mesures supplémentaires, telles que l'application des lois antitrust et la protection de la vie privée des données.
