Dans un contexte géopolitique assez complexe, de plus en plus d’entreprises cherchent des solutions souveraines pour mieux protéger leurs données sensibles. Au-delà du cloud souverain qui devient une base incontournable, le recours à l’intelligence artificielle pose lui aussi la question de la souveraineté : pourquoi et comment développer une IA souveraine ?

Qu’est-ce qu’une IA souveraine et pourquoi la privilégier ?

Définition de l’intelligence artificielle souveraine

Déployée à des fins de contrôle et de maîtrise, l’intelligence artificielle souveraine est élaborée, développée et hébergée de manière indépendante, entièrement en France, sans aucune dépendance à des acteurs externes au territoire national.

Un vrai besoin face aux risques géopolitiques

Face à la généralisation de modèles internationaux en matière d’IA (Chat GPT par OpenAI, Copilot par Microsoft, etc.), beaucoup d’entreprises se posent des questions sur leurs modes de contrôle.

On peut s’interroger sur des possibles conflits entre les données de ces IA grand public et des enjeux liés aux objectifs économiques ou à la sécurité nationale dans chaque pays.

Pour se protéger de tous ces risques, les entreprises ambitionnent logiquement de plutôt travailler avec des IA souveraines : si leur déploiement est évidemment possible, il implique un certain nombre d’étapes qui méritent d’être anticipées.

Comment développer une IA souveraine ?

Même si certaines IA sont déjà prêtes et disponibles sur le marché, il peut être préférable de s’appuyer sur une IA souveraine dont on maîtrise toute la chaîne de valeur. C’est dans ce contexte que se matérialise souvent le projet de mettre en place une IA souveraine.

Définir l’ensemble du projet

Première étape avant de pouvoir mettre au point une intelligence artificielle souveraine : identifier son principal objectif ainsi que les différents rôles qu’elle sera amenée à avoir.

Par exemple, on peut concevoir une intelligence artificielle dédiée à la cybersécurité, à la recherche documentaire, à l’automatisation de certains processus bien précis, à la prise de décision, et plus encore.

Pour que cette première étape soit efficace, la meilleure solution reste de définir les principaux usages dans lesquels on va avoir recours à l’intelligence artificielle, afin de savoir clairement quel sera son rôle à chaque étape du processus.

Identifier toutes les limites (éthiques, légales)

L’enjeu d’une intelligence artificielle souveraine va aussi être de mieux respecter les contraintes de l’organisation en termes de législation et même d’éthique.

Pour éviter toute dérive, il convient de déterminer clairement quelles sont les limites éthiques et légales de l’intelligence artificielle à développer.

Choisir l’infrastructure pour héberger l’IA

Par définition, une IA souveraine doit être hébergée sur le territoire français. Mais celle-ci peut être placée sur un serveur cloud privé ou un cloud national souverain, même s’il n’est pas privé.

Une fois le choix des serveurs réalisé, il s’agit de déterminer quels seront les systèmes d’exploitation et logiciels utilisés. Ici aussi, un enjeu de souveraineté subsiste, dans la mesure où il faut éviter toute dépendance avec des solutions développées et/ou maintenues à l’international.

Bien évidemment, à ce stade du projet, il est également primordial de tenir compte des enjeux de cybersécurité et de protection de toutes les données qui constitueront le socle de l’IA.

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Développer le modèle d’intelligence artificielle

Afin de pouvoir développer une IA souveraine fonctionnelle, il faut commencer par collecter, traiter et regrouper toutes les données qui vont l’alimenter. Dans cette optique aussi, on doit s’assurer de leur souveraineté. Cet objectif de souveraineté s’ajoute aux objectifs de confidentialité, fiabilité et qualité des données qu’on trouve dans tout projet de déploiement d’une intelligence artificielle.

Une fois la base de données au point, il s’agit de commencer à entraîner le modèle d’IA avec des frameworks préalablement choisis (toujours dans le souci de rester sur des technologies souveraines et maîtrisées).

Ensuite, pour poursuivre l’entraînement de cette intelligence artificielle, différentes stratégies sont possibles. Parmi elles, l’apprentissage supervisé ou non supervisé, ou encore l’apprentissage par renforcement.

Définir la gouvernance et la supervision

Quand on présente les étapes pour créer une stratégie de gouvernance IA, on fait écho aux règles, processus, mécanismes et contrôles en place pour encadrer les phases liées au développement et à l’usage d’une IA (conception, déploiement, utilisation et supervision).

Les objectifs de cette gouvernance sont multiples :

Prévenir toutes les dérives possibles (biais, décisions injustes ou infondées, comportements imprévus) ;
Assurer la transparence de l’IA (être toujours en mesure de comprendre comment celle-ci prend les décisions) ;
Anticiper et garantir la responsabilité (savoir qui est responsable en cas de problème).

Cette gouvernance va reposer sur plusieurs stratégies complémentaires entre elles :

La supervision humaine (via des comités de surveillance, par exemple) ;
La traçabilité (documentation du fonctionnement de l’IA, explicabilité des décisions) ;
La définition des responsabilités des différents acteurs (développeurs, opérateurs, décideurs, etc.) ;
La gestion de l’éthique (évaluation des biais, respect des droits fondamentaux) ;
Les mises à jour et le contrôle continu.

Tester et améliorer continuellement

Tous les tests permettant de contrôler le fonctionnement de l’IA souveraine doivent être faits dans un environnement contrôlé. Ils sont idéalement déployés étape par étape, afin de mieux les maîtriser et d’aboutir sur un retour d’expérience aussi clair et structuré que possible.

Enfin, il ne s’agit pas de tester une fois l’IA souveraine avant de la déployer définitivement. En effet, puisque ces modèles sont capables d’apprendre par eux-mêmes et d’évoluer avec le temps, il convient de réaliser des mises à jour régulières afin de corriger les éventuels biais ou les erreurs qui auraient pu se glisser. Sans cette démarche d’amélioration continue, les performances de l’IA pourraient se dégrader avec le temps.

Si le déploiement d’une IA souveraine peut paraître compliqué, il devient beaucoup plus simple quand on l’envisage aux côtés d’un acteur de confiance. L’accompagnement d’une entreprise française spécialisée dans l’hébergement souverain et le déploiement de modèles IA sera évidemment décisif à ce stade. Il permettra d’aboutir sur une IA dont on va maîtriser toute la chaîne de valeur, sans aucune dépendance à des interlocuteurs étrangers. Contactez Sigma pour parler de votre projet d’IA souveraine et vous faire accompagner de A à Z !