L’UE est-elle prête à faire face à la concentration du marché de l’IA ?

Alors que le marché de l’intelligence artificielle (IA) est voué à se concentrer, les experts interrogés pas Euractiv estiment que même les règlementations les plus récentes de l’UE pourraient ne pas être suffisantes pour empêcher certaines entreprises d’acquérir une position dominante.

Dans les semaines à venir, les décideurs politiques de l’UE devraient finaliser le règlement sur l’IA (AI Act), qui vise à encadrer l’intelligence artificielle sur la base de sa capacité à causer des dommages. Depuis que le projet de règlementation a été proposé, la discussion a été chamboulée par l’ascension fulgurante de ChatGPT et de services similaires.

La clé du succès de ChatGPT n’est pas tant son utilisation de l’IA générative, qui existe depuis un certain temps, mais plutôt l’échelle et la performance sans précédent de son modèle de fondation, GPT-3.5, développé par OpenAI, qui a par ailleurs déjà été dépassé par GPT-4.

En conséquence, les discussions sur l’AI Act se sont éloignées d’un modèle d’encadrement horizontal du règlement (les IA étaient régulées par palier, en fonction de leur dangerosité estimée) en faveur de l’introduction d’obligations plus strictes pour les modèles de fondations à « fort impact », tel que GPT-4.

Cette approche plus ciblée, axée sur les acteurs ayant le plus d’impact, qui se trouvent être principalement des entreprises non européennes, est devenue de plus en plus récurrente dans les politiques publiques du numérique de l’UE : des très grandes plateformes en ligne (VLOPs) du règlement sur les services numériques (Digital Services Act, DSA) jusqu’aux contrôleurs d’accès (gatekeepers) du règlement sur les marchés numériques (Digital Markets Act, DMA).

Les références à ces catégories sont de plus en plus fréquentes dans les dispositions législatives visant les entreprises américaines, surnommées les « Big Tech ». Cependant, aucun lien de ce type n’est possible pour le règlement de l’UE sur l’IA en raison de l’échec le plus spectaculaire du DMA à ce jour : le règlement n’a pas réussi à désigner un seul service cloud comme contrôleur d’accès au marché du numérique.

« Les grandes entreprises technologiques tirent parti de leur pouvoir de marché dans le secteur du cloud pour acquérir une position dominante sur le marché de l’IA. Ce processus est en cours depuis longtemps », a expliqué Kris Shrishak, membre du Conseil irlandais pour les libertés civiles (CILC), à Euractiv.

Puissance de calcul et IA

La question de savoir quels modèles de fondation devraient être considérés comme ayant un « fort impact » est toujours en suspens, les décideurs politiques s’orientant vers une combinaison de différents critères.

L’un des critères initialement avancés est la puissance de calcul utilisée pour entraîner le modèle, un élément essentiel de l’IA principalement concentrée entre les mains d’entreprises ayant réalisé des économies d’échelle importantes grâce à leurs services cloud, les hyperscalers comme AWS d’Amazon, Azure de Microsoft et Google Cloud d’Alphabet.

Cependant, il n’y a pas de lien direct entre le fait d’être un hyperscaler et celui d’être un leader dans le domaine de l’IA. En outre, restreindre la définition de modèles de fondations « à fort impact »  sur la puissance de calcul utilisée pour la développer pourrait avoir un effet pervers, car plus l’investissement de départ est important, plus le modèle d’arrivée est robuste.

Par ailleurs, entraîner un modèle de fondation n’est qu’une partie de l’équation, car une puissance de calcul constante est nécessaire pour affiner l’IA et son activité opérationnelle quotidienne.

En outre, l’impact d’un modèle de fondation est, dans une large mesure, proportionnel à sa base d’utilisateurs. Parallèlement, seules quelques entreprises dans le monde peuvent gérer un modèle d’IA avec des centaines de millions d’utilisateurs tel que ChatGPT.

« Personne ne peut construire un modèle de fondation de pointe sans avoir une sorte de partenariat avec une entreprise des Big Tech », a souligné Max von Thun, directeur Europe du groupe de réflexion Open Markets Institute, à Euractiv.

Dans ce contexte, les principales entreprises d’IA s’associent à des géants de la technologie sans aucune intervention des autorités de la concurrence, comme ce fut le cas pour OpenAI avec Microsoft et d’Anthropic avec Amazon. Ces investissements s’accompagnent souvent d’accords plus ou moins exclusifs sur l’infrastructure cloud sous-jacente.

« Considérer ces partenariats comme des fusions est délicat car cela dépend de la participation et de l’influence du fournisseur de cloud sur le fournisseur d’IA générative et du type de relation, par exemple s’il s’agit d’une exclusivité ou d’un partenariat uniquement stratégique », a déclaré Christophe Carugati, chercheur affilié au groupe de réflexion Bruegel, à Euractiv.

Concentration du marché de l’IA

Un modèle de fondation peut être utilisé pour divers services, étant donné que de nouvelles applications d’IA peuvent être construites à partir de ce modèle. Depuis le lancement public de ChatGPT, le battage médiatique autour de l’IA a conduit à la création de milliers d’entreprises axées sur cette technologie.

Toutefois, en raison des coûts d’infrastructure élevés liés aux puissants modèles d’IA qui réduisent le nombre d’acteurs, ce marché est déjà en train de se concentrer.

« De nombreux acteurs actuels subissent des pertes considérables, en grande partie à cause du coût d’exploitation des modèles », explique Zach Meyers, chercheur au groupe de réflexion Centre for European Reform (CER).

« Il semble inévitable que de nombreux acteurs actuels soient abandonnés ou rachetés par des entreprises plus importantes. »

Selon Andrea Renda, l’un des experts qui a le plus contribué à façonner le règlement sur l’IA en coulisses, le secteur se dirige vers une « plateformisation » du marché de l’IA, dans laquelle la plupart des nouveaux modèles d’IA seront construits à partir d’une poignée de modèles de fondation.

Cette concentration du marché pourrait permettre aux acteurs dominants de renforcer leur position de plusieurs manières. Par exemple, lorsqu’une solution d’IA est construite sur un modèle de fondation propriétaire, l’opérateur économique en aval pourrait être contraint d’exécuter son application d’IA sur la même infrastructure cloud, dans le cadre d’un processus connu sous le nom de « bundling » (offre combinée).

Ce système d’offre combinée existe déjà lorsqu’une solution d’IA est conçue comme une interface de programmation d’applications (API) d’un modèle de fondation. L’IA conçue comme une API fournit en quelque sorte un filtre qui adapte la réponse du modèle de fondation aux besoins de l’IA. Comme la requête est exécutée directement sur le modèle de fondation, elle est prise en charge par l’infrastructure cloud sous-jacente.

D’autre part, les hyperscalers seraient incités à faire de l’auto-préférerence pour leurs services ou à regrouper dans leurs offres, les modèles de fondation et les offres cloud dont ils sont propriétaires.

« Ce à quoi nous assistons, c’est que certains des géants « Big Tech » occupent le terrain en réalisant de gros investissements dans une poignée d’entreprises d’IA générative, sans que personne ne s’en préoccupe. C’est comme si nous n’avions tiré aucune leçon du passé », a déclaré Cristina Caffarra, économiste spécialisée dans la concurrence, à Euractiv.

« Les suspects habituels conservent leur pouvoir de marché à l’avenir, et il y a beaucoup d’hésitations, mais c’est déjà arrivé », a-t-elle ajouté.

Une façon de « séparer » les offres de modèles de fondation et de services cloud sous-jacents est d’utiliser un modèle de fondation en open source. Toutefois, ces modèles sont plutôt rares, car de nombreux modèles d’IA qui prétendent être open source gardent pour elles-mêmes les informations critiques.

Quel rôle pour le Digital Markets Act ?

Les systèmes d’auto-préférence et de bundling font partie des raisons pour lesquelles des monopoles et oligopoles ont pu se former dans des secteurs critiques de l’économie numérique. De plus, c’est précisément ce que le règlement sur les marchés numériques (Digital Markets Act, DMA) a promis d’empêcher en créant des obligations ex ante pour ces acteurs du numérique. En effet, les enquêtes antitrust sur le marché du numérique avaient tendance à se conclure trop tardivement, lorsque les acteurs du numérique avaient déjà atteint une position dominante.

« L’un des objectifs du DMA est d’agir plus rapidement pour empêcher la création de monopole, avant qu’il ne soit trop tard. Paradoxalement, les plateformes désignées jusqu’à présent se trouvent sur des marchés déjà très concentrés. Avec l’IA et le cloud, il est possible d’être plus proactif », a ajouté M. von Thun.

Le DMA n’a désigné aucun hyperscaler comme contrôleur d’accès parce que ses seuils quantitatifs fixés dans le règlement ne correspondaient pas au secteur du cloud.

La France et l’Allemagne poussent la Commission européenne à lancer une enquête sur ce marché en suivant le critère qualitatif. Cependant, ce processus pourrait prendre des années et pourrait nécessiter des années de litiges juridiques avant d’aboutir.

Entre-temps, le marché de l’IA évolue à une vitesse vertigineuse, avec de nouvelles évolutions des modèles de fondation développés en quelques mois à peine.

Selon Jonathan Sage, conseiller politique senior à Portland, sans désigner des services cloud dans le cadre du DMA, l’UE ne peut pas faire grand-chose pour empêcher les entreprises de créer des dépendances entre leur infrastructure cloud et leurs modèles de fondation.

Néanmoins, le DMA pourrait ne pas être en mesure d’empêcher le développement d’une position dominante sur le marché de l’IA puisqu’il ne couvre pas directement les modèles de fondation.

« Une solution plus efficace serait de reproduire l’approche systémique du DMA spécifiquement pour les modèles de fondation, car on ne sait toujours pas quelles conséquences une position dominante sur ce secteur aura pour les opérateurs en aval », a déclaré Sebastiano Toffaletti, secrétaire général de l’alliance pour les PMEs numériques (Digital SME Alliance), à Euractiv.

Toutefois, la mise en place de nouvelles règles ou la modification des règles existantes prend des années, et le marché de l’IA ne peut pas s’octroyer un délai aussi grand. Mme Caffarra, économiste antitrust, a souligné qu’il s’agissait d’une « question de timing ».

« Le DMA se penche sur de vieux problèmes, mais il n’a pas les moyens d’empêcher la formation d’un oligopole étroit au niveau des modèles de fondations dans le domaine de l’IA. Ce n’est tout simplement pas le bon outil. Avant que les choses ne bougent, il sera bien trop tard », conclut-elle.

[Édité par Théophane Hartmann & Anne-Sophie Gayet]