English
AI Action Summit : La régulation freine-t-elle l’innovation ?
Alexandre Zapolsky, notre co-fondateur et président était l'invité de France 24 pour échanger sur l'avenir de la gouvernance de l'IA et sur son impact sur l'économie mondiale ; à la suite du Sommet pour l’Action sur l’IA qui s'est tenu à Paris les 10 et 11 février 2025. Pour rappel, LINAGORA est à l'origine du LLM fondation réellement open source LUCIE co-développé avec la communauté OpenLLM. Contrairement aux sommets précédents, celui de Paris a rassemblé non seulement les gouvernements, mais aussi des entrepreneurs et la société civile. Cette diversité illustre que l’IA n’est pas seulement une question de business, mais revêt surtout un enjeu sociétal global.
L’investissement est-il réellement la solution ? Lors du sommet, Emmanuel Macron a annoncé 109 milliards d’euros d’investissements privés pour soutenir l’IA en France, tandis que la présidente de la Commission européenne, Ursula von der Leyen, a évoqué un plan européen de 200 milliards d’euros (l’Union européenne s’engage à hauteur de 50 milliards, et 150 milliards de la part de grands groupes). Pourtant, Alexandre Zapolsky remet en question l’importance de ces montants :
« Depuis l’émergence de l’IA open source et des modèles comme DeepSeek, on a compris qu’il n’est pas nécessaire de lever des milliards pour être compétitif. » Ce n’est pas une question d’argent, mais d’impact. L’enjeu, selon lui, ne réside pas dans le financement, mais dans l’accès aux datasets de qualité. « En IA open source, nous avons besoin d’accéder à des bases de données ouvertes pour entraîner nos modèles. C’est là que se trouve le véritable défi. »
LINAGORA a lancé il y a quelques semaines LUCIE, un LLM fondation réellement open source où les utilisateurs pensaient retrouver un ChatGPT. Alors que LUCIE est avant tout un projet de recherche.
« Nous avons lancé lucie.chat pour permettre à la communauté OpenLLM d’interagir avec elle, mais nous ne nous attendions pas à un tel engouement. Beaucoup l’ont testée comme si elle était un produit final, alors qu’elle est encore en phase d’apprentissage. »
Le défi principal reste le post-entraînement du modèle, une étape clé où LUCIE doit apprendre à mieux interagir avec les humains. « En France et en Europe, nous avons l’énergie, nous avons une communauté, et cela fait toute la différence. »
L’Europe dispose des atouts pour rivaliser avec les États-Unis et la Chine dans le domaine de l’IA, mais elle doit encore relever plusieurs défis majeurs :
- Une régulation plus claire et harmonisée pour permettre aux entreprises d’innover sans barrières administratives excessives.
- Un accès facilité aux datasets open source, indispensable au développement de modèles performants.
- Un investissement dans les compétences, car l’un des principaux freins à l’adoption de l’IA en entreprise reste le manque de talents formés.
Regarder l'interview ICI
