Comment les scientifiques européens devraient-ils réagir face au «kill switch» américain en matière d’IA ?
Le risque d’un arrêt soudain d’accès à certains modèles d’IA américains (« kill switch ») a renforcé en Europe la crainte d’une dépendance technologique vis-à-vis des États-Unis. La décision de Washington de restreindre l’accès à certains modèles d’Anthropic, pour des raisons de cybersécurité, a eu des conséquences directes sur la recherche européenne, notamment en mathématiques, en privant certains scientifiques d’outils avancés.
Cet épisode soulève des inquiétudes : les chercheurs européens pourraient devenir dépendants de technologies étrangères susceptibles d’être coupées à tout moment, créant ainsi une forme d’inégalité d’accès à la recherche selon les profils ou les collaborations internationales.
Par ailleurs, les grands modèles de langage (LLM) américains de pointe sont généralement opaques et ont été développés sans contribution scientifique indépendante, déclare Sabine Leonelli de l’Université technique de Munich. «Ce n’est pas suffisant pour la science.»
De plus, l’IA en science ne dépend pas uniquement des modèles les plus avancés. De nombreux outils scientifiques reposent surtout sur la disponibilité de données de qualité, domaine où l’Europe dispose d’atouts importants. En exploitant ses infrastructures et ses données, elle pourrait développer ses propres modèles spécialisés et compétitifs.
Malgré cela, les nouveaux «assistants scientifiques» basés sur l’IA reposent encore largement sur des modèles américains, faute d’alternatives aussi performantes. Les options européennes ou chinoises existent, mais restent moins avancées ou plus difficiles à utiliser.
Plusieurs experts recommandent aux chercheurs européens de diversifier leurs outils et de développer des alternatives locales. L’objectif est de réduire la dépendance tout en renforçant la capacité de l’Europe à produire ses propres solutions d’IA, plus adaptées aux besoins scientifiques et plus transparentes.