Le Royaume-Uni doit renforcer sa maîtrise de l’intelligence artificielle pour ne pas dépendre de services étrangers qui pourraient être restreints ou coupés, avertit George Williamson, nouveau dirigeant de l’Alan Turing Institute. Son objectif n’est pas de reproduire à grands frais les laboratoires américains ou chinois, mais de construire des capacités nationales ciblées pour la défense, la santé, les infrastructures critiques et les entreprises britanniques.
Quand une dépendance technologique menace les services essentiels
Les modèles d’IA les plus performants sont aujourd’hui largement contrôlés par des groupes américains, tandis que la Chine développe son propre écosystème. Pour un particulier, l’indisponibilité temporaire d’un assistant constitue surtout une gêne. Pour un hôpital, une administration ou un opérateur d’infrastructure, elle peut interrompre un processus critique. Or les causes d’une coupure ne sont pas seulement techniques : un fournisseur peut modifier ses conditions commerciales, réserver une version à certains clients ou retirer un service. Un gouvernement peut aussi imposer des restrictions à l’exportation. Williamson cite notamment le blocage temporaire par Washington, en juin, de la diffusion des modèles d’Anthropic hors des États-Unis.
Pour le dirigeant de l’Institut, les services essentiels ne devraient donc pas reposer sur des systèmes que le pays ne peut ni inspecter, ni contrôler, ni garantir dans la durée. Cette préoccupation rejoint les ambitions européennes de Mistral : la souveraineté consiste d’abord à identifier les dépendances inacceptables, sans nécessairement tout produire sur son territoire.
Des modèles spécialisés, à condition de garder la maîtrise
George Williamson écarte une course frontale aux modèles géants. Les budgets d’entraînement, les centres de données et les volumes de puces nécessaires rendent peu réaliste une reproduction à l’identique des laboratoires de pointe. L’Alan Turing Institute peut en revanche contribuer à créer de la propriété intellectuelle détenue au Royaume-Uni et des modèles plus petits, spécialisés, que les jeunes entreprises pourraient utiliser sans dépendre entièrement des choix d’un fournisseur étranger.
Un modèle spécialisé peut coûter moins cher à entraîner et à exploiter, tout en étant plus facile à évaluer dans son domaine. Il n’a pas besoin de savoir rédiger sur tous les sujets pour détecter une anomalie dans un réseau électrique ou assister un service clinique. Le choix des usages doit aussi correspondre aux atouts scientifiques et industriels britanniques : Williamson mentionne la prévision météorologique, l’agriculture et la détection de campagnes de désinformation. L’Institut pourrait travailler avec les universités, les administrations et les entreprises pour transformer ces recherches en outils déployables. La taille d’un modèle généraliste ne serait alors plus le principal indicateur de réussite.
La maîtrise doit porter sur toute la chaîne : les données, les poids du modèle, l’infrastructure d’exécution, les règles d’accès et les compétences nécessaires pour maintenir le système.
Posséder un modèle national ne garantit toutefois ni sa qualité, ni sa sécurité. Un système local peut reproduire des biais, être compromis ou devenir obsolète. Il faut connaître ses données d’entraînement, mesurer ses erreurs, contrôler ses accès et prévoir une solution de repli. La souveraineté ne dispense pas des audits indépendants et ne justifie pas automatiquement un financement public.
Le choix des valeurs intégrées aux modèles soulève une autre difficulté. Williamson affirme que certains systèmes chinois peuvent éviter des épisodes historiques sensibles et que le Royaume-Uni doit pouvoir façonner cette technologie conformément à ses principes. Cela suppose 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, sous prétexte de souveraineté, devenir un outil de communication gouvernementale.
Une feuille de route pour passer de la recherche aux infrastructures
L’Alan Turing Institute traverse lui-même une période de repositionnement. Principalement financé par l’État, l’organisme avait été poussé en 2025 à concentrer davantage ses travaux sur la défense et la sécurité, avant le départ de son ancien dirigeant. Williamson retient une définition plus large de la résilience nationale, dans laquelle le climat, les infrastructures et la démocratie comptent autant que les usages militaires.
Son Centre for Emerging Technology and Security mène déjà le projet « AI Sovereignty for National Resilience », destiné à identifier les capacités britanniques à renforcer dans les secteurs critiques et à préparer une feuille de route commune aux pouvoirs publics, à la recherche et à l’industrie. Le centre étudie aussi le comportement des agents d’IA dans les organisations sensibles, où les exigences de procédure et de responsabilité sont élevées. Pour déboucher sur des services durables, ces travaux devront s’accompagner de puissance de calcul accessible, de données de qualité et d’acheteurs publics capables de tester les solutions.
Une préférence nationale sans critères de performance risquerait cependant de protéger des outils moins efficaces. Conserver des capacités locales n’exclut donc pas d’utiliser des technologies étrangères lorsqu’elles restent disponibles et contrôlables.
Le projet prévoit des travaux jusqu’en 2026-2027. Son premier livrable, « Securing the UK’s AI Future: A Sovereignty Vision for 2030 », a été publié le 2 septembre. La prochaine étape annoncée est une feuille de route multiacteurs précisant les capacités uniques que le Royaume-Uni devrait financer pour réduire ses dépendances critiques.
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