En 2021 et 2022, l’Institut Brookings publiait une série d’articles sur la manière dont différents pays mettaient en œuvre leurs stratégies nationales d’intelligence artificielle (IA). Dans ces articles, Brookings se penchait sur la façon dont différents pays percevaient l’IA en examinant leurs plans pour trouver des preuves à l’appui de leurs objectifs. Dans la dernière série d’articles, Brookings étudiait qui gagnait et qui perdait dans la course à la gouvernance de l’IA ainsi que l’importance des compétences humaines par rapport aux compétences technologiques, en concluant sur ce que les États-Unis devaient faire pour devenir compétitifs dans ce domaine.

Depuis ces publications, plusieurs développements clés se sont produits dans la gouvernance nationale de l’IA et les collaborations internationales, soutient un article de Brookings : le gouvernement fédéral américain a investi dans l’IA, mais en préconisant une approche généralement décentralisée. Le département d’État américain rapporte également que la Chine dépasse les États-Unis dans 37 des 44 domaines clés de l’IA. En bref, la Chine a accru son avance dans la plupart des domaines de l’IA, tandis que les États-Unis sont de plus en plus à la traîne. La Chine prévoit doubler ses investissements dans l’IA d’ici 2026, et la majorité des investissements concernera de nouvelles solutions matérielles.

Compte tenu de ces développements, l’analyse se déplace vers une vision plus micro de la compréhension des éléments des plans particuliers des 34 pays inclus dans la recherche. Au niveau macro, Brookings cherche à comprendre si des groupes de pays partagent les mêmes idées. Pour chacun des pays, six éléments clés des plans nationaux d’IA sont examinés : gestion des données, gestion algorithmique, gouvernance de l’IA, développement des capacités de recherche et développement (R-D), développement des capacités d’éducation et développement des capacités de réforme de la fonction publique. Ce faisant, les auteurs explorent les similitudes et les différences de ces pays à travers le cadre analytique et typologique WEIRD : Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic.

Dans l’ensemble, la nature fragmentée des résultats reflète probablement un stade très précoce de l’adoption de l’IA, les pays essayant simplement de comprendre quoi faire. Les auteurs pensent qu’avec le temps, les pays WEIRD commenceront à converger vers ce qui est important, et ces idées se refléteront dans leurs plans nationaux.

L’autre message est que l’Occident et l’Orient adoptent des approches très différentes du développement de l’IA dans leurs plans. L’Orient se concentre presque exclusivement sur le renforcement de sa capacité de R-D et ignore largement les « garde-fous » traditionnels de la gestion de la technologie. En revanche, l’Occident se concentre presque exclusivement sur la mise en place de ces garde-fous et consacre relativement moins d’efforts au renforcement des capacités de R-D essentielles au développement de l’IA. C’est peut-être la raison pour laquelle de nombreux leaders technologiques occidentaux appellent à une pause de six mois sur le développement de l’IA, car cette pause pourrait permettre la mise en place de garde-fous appropriés.

Cependant, les auteurs doutent fortement que des pays comme la Chine acceptent de prendre une pause de six mois et estiment qu’ils utiliseront probablement cette pause pour prendre encore plus d’avance dans leur capacité de R-D vis-à-vis du reste du monde.