Seul 32 pays disposent des infrastructures nécessaires pour développer l'IA
Le développement de l'intelligence artificielle de demain ne dépendra pas seulement du code, mais de béton et de cuivre. C'est le constat accablant dressé par une récente étude de l'Oxford Internet Institute (OII). Selon les chercheurs, seuls 32 pays dans le monde possèdent actuellement les infrastructures matérielles et énergétiques requises pour entraîner de gros modèles d'IA. Ce chiffre, qui représente environ 16 % des 193 États membres de l'ONU, met en lumière une fracture géopolitique majeure.
L'IA, une industrie lourde avant tout
Longtemps perçue comme une discipline purement virtuelle, l'intelligence artificielle, et plus particulièrement le Deep Learning, nécessite une puissance de calcul phénoménale. L'étude d'Oxford souligne que la capacité à innover dans ce domaine est désormais verrouillée par des barrières matérielles infranchissables pour la majorité des nations.
Pour figurer dans ce cercle restreint, un pays doit répondre à trois critères fondamentaux :
- Disposer de centres de données ultra-puissants (supercalculateurs),
- Avoir accès à des semi-conducteurs de dernière génération,
- Bénéficier d'une électricité abondante et peu coûteuse.
En l'absence de l'un de ces piliers, impossible de concurrencer les géants technologiques actuels.
Une concentration dans l'hémisphère Nord
L'analyse cartographique révèle une répartition inégale des capacités de calcul qui épouse les lignes de faille économiques traditionnelles du monde. La liste de ces 32 nations inclut quasi exclusivement les pays du "Nord global" : l'Amérique du Nord, l'Europe de l'Ouest, ainsi que certaines économies asiatiques avancées comme le Japon, Singapour ou la Corée du Sud. La Chine et l'Inde y figurent également, tirant leur épingle du jeu grâce à des investissements massifs de l'État.
À l'inverse, l'ensemble du continent africain, la majeure partie de l'Amérique latine et de l'Asie centrale sont absents de cette liste. Les chercheurs notent que cette exclusion n'est pas due à un manque de talents humains, mais à des déficits historiques d'infrastructures numériques. On passe ainsi d'une "fracture numérique", liée à l'accès à Internet, à une "fracture de calcul", beaucoup plus profonde, où la capacité à traiter l'information devient un monopole géographique.
Le risque de dépendance technologique
Au-delà de l'incapacité technique à produire des modèles comme GPT-4 ou Gemini localement, cette situation pose un problème critique de souveraineté numérique. Les pays exclus de ce cercle restreint risquent de devenir dépendants des infrastructures et des algorithmes conçus par les 32 nations "privilégiées". Cette dépendance s'étend aux normes éthiques, culturelles et de sécurité qui régissent ces outils, lesquelles ne reflètent pas nécessairement les valeurs locales des utilisateurs finaux.
Le rapport met en garde contre l'émergence d'un système "à deux vitesses" où l'IA deviendrait un levier de puissance géopolitique. Les nations dépourvues d'infrastructures propres seraient contraintes d'importer des solutions "clés en main", perdant ainsi tout contrôle sur leurs données stratégiques et sur le développement de leur propre économie numérique.
L'obstacle des semi-conducteurs
L'un des goulets d'étranglement majeurs identifiés par l'étude est la production de semi-conducteurs, souvent comparée au "pétrole" de l'économie moderne. La fabrication de ces puces, indispensables pour l'entraînement des réseaux de neurones, est extrêmement concentrée géographiquement. Taïwan (via le géant TSMC) assure à lui seul une part dominante de la production de pointe, suivie par la Corée du Sud et les États-Unis.
Cette rareté est exacerbée par les politiques commerciales restrictives. Les États-Unis et leurs alliés ont mis en place des contrôles stricts à l'exportation des puces les plus avancées et des machines nécessaires à leur fabrication (notamment celles de l'entreprise néerlandaise ASML), visant notamment à ralentir les progrès militaires de certaines puissances rivales. Ces barrières rendent l'accès au matériel quasi impossible pour les pays émergents, figeant durablement la carte mondiale de l'IA.
Conclusion : un enjeu de souveraineté
En somme, le rapport de l'Oxford Internet Institute agit comme un avertissement salutaire. La révolution de l'IA ne sera pas uniforme ni accessible à tous sans effort. Elle sera déterminée par la capacité des nations à investir non plus seulement dans le capital humain, mais dans le capital matériel et énergétique. Sans une coopération internationale accrue pour démocratiser l'accès au compute, le monde risque de se diviser durablement entre ceux qui conçoivent les outils de demain et ceux qui se contentent de les consommer.
Sources
- Oxford Internet Institute – Global AI Index : L'organisme de recherche rattaché à l'Université d'Oxford à l'origine de l'analyse.
- Geography of AI: The Compute Divide : Le document de recherche détaillant la répartition des infrastructures de calcul mondiales.
Quels sont les pays qui possèdent les infrastructures nécessaires à l'IA ?
La liste inclut principalement les membres du G7, la Chine, l'Inde, ainsi que des pays aux infrastructures technologiques matures comme Israël, les Émirats Arabes Unis, Singapour et l'Australie.
Pourquoi l'étude d'Oxford mentionne-t-elle seulement 16 % des pays ?
Ce pourcentage correspond au ratio de 32 pays sur les 193 États membres de l'ONU disposant des capacités matérielles (data centers, supercalculateurs) pour entraîner des modèles d'IA.
Quelles infrastructures critiques manquent-elles aux pays pour développer l'intelligence artificielle ?
Il leur manque principalement la puissance de calcul (GPU haute performance), la production d'énergie à faible coût et les centres de données modernes requis pour le refroidissement des serveurs.
Les pays disposant de moins d'infrastructures peuvent-ils rattraper leur retard ?
L'étude note que l'infrastructure est difficile à déployer rapidement. Pour combler l'écart, les pays exclus devront investir massivement dans les énergies renouvelables et nouer des partenariats stratégiques pour accéder aux semi-conducteurs.
