Le 9 décembre, le président américain Donald Trump a annoncé qu’il autoriserait les exportations des processeurs H200 de Nvidia vers la Chine, sous réserve d’une commission de 25 % sur toutes les ventes. Cette décision a eu des répercussions au sein de l’establishment américain, beaucoup (dont la sénatrice Elizabeth Warren) accusant Trump de « brader » la sécurité nationale.
Les cadres à somme nulle ou compétitifs ne manquent pas dans le domaine mondial de l’IA. En effet, alors qu’Anthropic a mis l’accent sur la sécurité de l’IA dans son pays, son cofondateur et PDG, Dario Amodei, a alimenté le récit d’une course aux armements à l’étranger, arguant que les contrôles à l’exportation sont essentiels pour ralentir le développement de la Chine et garantir que les États-Unis remportent la course à l’IA. De même, Chris Miller, auteur de Chip War, affirme que les contrôles américains sur les exportations de puces, y compris l’interdiction de vendre des GPU de pointe comme le NVIDIA H100 à la Chine, ont « réussi à ralentir considérablement la croissance de la capacité de fabrication de puces de la Chine ». En fait, Trump lui-même a déclaré en juillet que l’Amérique se lancerait dans une course à l’IA et qu’elle la gagnerait.
Un tel argument suggère que deux grandes puissances sont engagées dans une compétition binaire, l’une gagne et l’autre perd, et le gagnant gagne considérablement aux dépens du perdant. Mais du point de vue du choix rationnel, le terme « course à l’IA » est un abus de langage. En règle générale, une course à deux implique un environnement caractérisé par des ressources non exclusives (aucun joueur ne peut facilement empêcher l’autre d’utiliser) et des ressources concurrentes (qui ne profitent à aucune des parties), avec des joueurs en compétition pour voir qui utilisera cette ressource en premier.
Dans le film Rebel Without a Cause de 1955, Jim Stark (James Dean) court vers une falaise avec son ennemi juré Buzz (Corey Allen). Lorsque deux adolescents conduisent tout droit, ils meurent tous les deux. Le premier à dévier perd. Si un pilote change de cap et que l’autre continue de courir jusqu’au bord d’une falaise, aucun des deux ne peut améliorer sa position en changeant de stratégie. C’est ce qu’on appelle un équilibre de Nash. Ce résultat n’est pas coopératif. Si l’un s’écarte, l’autre doit rivaliser. Mais si un côté passe au lacet, l’autre devrait également changer de direction.
L’écosystème géopolitique de l’IA n’est pas comme ça. L’utilisation de modèles d’IA peut être exclue. En fait, Sam Altman a décidé l’année dernière d’exclure les utilisateurs chinois du GPT d’OpenAI. Cependant, ces utilisations ne sont pas strictement compétitives (le modèle de DeepSeek est publié sous licence open source et n’importe qui peut l’exécuter localement). La mise en œuvre du modèle est probablement compétitive dans la mesure où elle impose des coûts d’énergie et de données aux utilisateurs marginaux, mais ce n’est pas la préoccupation qui a motivé la décision d’Altman. Altman a exclu les utilisateurs chinois parce qu’il pensait que les États-Unis ne devraient pas coopérer avec la Chine.
L’argument est peut-être que la vente de puces à la Chine enhardira le gouvernement chinois et aggravera la position américaine. Mais cela ignore les avantages que les ménages américains ordinaires de la classe moyenne ont tirés d’un accès élargi à des appareils électroniques de pointe et abordables, ainsi que l’impact de la dépendance mondiale à l’égard de l’environnement technologique américain.
Certains économistes qualifient une situation caractérisée par une ressource non compétitive mais excluable au lieu d’une ressource compétitive mais non excluable de « chasse au cerf », en s’appuyant sur une parabole du Discours sur les inégalités du philosophe Jean-Jacques Rousseau. Prenons l’exemple d’un groupe de chasseurs qui ont le choix de chasser le gros gibier (un chevreuil) ensemble ou de chasser le petit gibier (un lapin) seuls. Le truc, c’est que vous ne pouvez pas attraper un cerf à moins que tout le monde travaille ensemble, mais que tout le monde peut chasser le lapin seul. Ce jeu comporte deux équilibres de Nash. Cela signifie soit que vous pouvez travailler ensemble pour chasser un cerf, soit que chaque personne peut chasser un lapin individuellement. Mais l’un de ces équilibres est meilleur que l’autre. Autrement dit, nous devrions travailler ensemble pour chasser le cerf.
La course mondiale à l’IA ressemble plus à une chasse au cerf qu’à une course. Que ce soit en matière de politique, de gouvernance ou de commerce, la coopération entre pays peut apporter de plus grands avantages que le fait de travailler seuls. En revanche, les ruptures de communication peuvent créer de la méfiance et conduire à des erreurs néfastes, telles que l’escalade de spirales en surestimant la menace posée par l’autre partie et le déploiement imprudent de l’IA dans les conflits. Par conséquent, le « fruit à portée de main » dans le jeu de l’IA entre les États-Unis et la Chine réside dans la prévention mutuelle de telles erreurs et en partie dans les avantages qui peuvent être tirés d’un développement commercial mutuellement avantageux de l’IA pour le bénéfice du grand public.
Il existe de nombreux défis communs auxquels la Chine, les États-Unis et le monde doivent faire face, depuis la manipulation, la tromperie et la coercition de l’IA jusqu’au déplacement de main-d’œuvre qui résultera de l’introduction de l’IA dans la main-d’œuvre. Une telle coopération mutuellement bénéfique nécessite confiance, transparence et coopération, par opposition à une politisation irrégulière. C’est ainsi que l’on passe de la chasse au lapin à la chasse au cerf.
Pour y parvenir, les décideurs politiques devraient s’efforcer de favoriser des institutions multilatérales efficaces de gouvernance de l’IA, notamment en établissant et en surveillant des mécanismes de règlement des différends. Les négociations capitales se déroulent également au travers de coalitions non conventionnelles de puissances moyennes, chacune ayant sa propre niche.
Par exemple, l’Arabie saoudite, riche en énergie, vise à devenir le troisième marché mondial de l’IA, et les grandes entreprises françaises et israéliennes se sont engagées à devenir leader avec des applications spécialisées en IA. L’Inde, avec sa population immense et l’importance croissante accordée à l’éducation, est en train de devenir l’une des principales sources de talents en ingénierie et en informatique.
L’ordre international devient de plus en plus multipolaire, et le monde de l’IA ne fait pas exception. Plutôt que de chercher à « gagner la course à l’IA » contre leurs rivaux à tout prix, les États-Unis et la Chine devraient construire des ponts et rechercher un terrain d’entente, tout comme leurs amis et rivaux.
Cet essai est adapté du prochain livre de l’auteur, The Geopolitics of Artificial Intelligence, qui sera publié par Cambridge University Press en 2026 dans le cadre de la série Elements.
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