Customize this title in frenchLes régulateurs européens sont-ils prêts à se concentrer sur le marché de l’IA ?

Make this article seo compatible,Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 wordsL’intelligence artificielle est la prochaine frontière de la concentration du marché dans l’économie Internet, mais les experts interrogés par Euractiv estiment que même les nouveaux et brillants outils réglementaires de l’UE pourraient être mal adaptés pour prévenir les abus de position dominante sur le marché. Dans les semaines à venir, les décideurs politiques de l’UE devraient finaliser la loi sur l’IA, une législation historique visant à réglementer l’intelligence artificielle (IA) en fonction de sa capacité à causer des dommages. Depuis que le projet de loi a été proposé pour la première fois, la discussion a été perturbée par la montée fulgurante de ChatGPT et de modèles similaires. La clé du succès de ChatGPT n’était pas son utilisation de l’IA générative, qui existe depuis un certain temps, mais plutôt l’ampleur et les performances sans précédent de son modèle, le GPT-3.5 d’OpenAI, qui a déjà été dépassé par le GPT-4. En conséquence, les discussions sur la loi sur l’IA se sont éloignées de la nature horizontale initiale de la loi en faveur de l’introduction d’obligations plus strictes pour les modèles de fondation « à fort impact » comme le GPT-4. Cette approche plus ciblée, axée sur les acteurs les plus influents, qui sont d’ailleurs principalement des entreprises non européennes, est devenue de plus en plus récurrente dans la politique numérique de l’UE, depuis les très grandes plateformes en ligne de la loi sur les services numériques (DSA) jusqu’aux gardiens de l’environnement. Loi sur les marchés numériques (DMA). Les références à ces catégories sont de plus en plus courantes dans les dispositions législatives visant les grandes entreprises technologiques. Cependant, aucun lien de ce type n’est disponible pour le règlement européen sur l’IA en raison de l’échec le plus spectaculaire du DMA à ce jour : ne parvenant à désigner aucun service cloud. « Les Big Tech exploitent 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 déclaré à Euractiv Kris Shrishak, chercheur principal au Conseil irlandais pour les libertés civiles. Puissance de calcul et IA La question de savoir quels modèles de fondations doivent être considérés comme « à fort impact » est toujours une cible mouvante, les décideurs politiques étant orientés vers une combinaison de différents critères. Cependant, l’un des critères initialement évoqués était la quantité de puissance de calcul utilisée pour entraîner le modèle. La puissance de calcul est un élément essentiel de l’IA. Il est principalement concentré entre les mains d’entreprises qui ont réalisé d’énormes économies d’échelle pour leurs services cloud commerciaux, des hyperscalers comme AWS d’Amazon, Azure de Microsoft et Google Cloud. Il n’y a pas de relation directe entre être un hyperscaler et être une entreprise leader dans le domaine de l’IA. En outre, utiliser la puissance de calcul utilisée pour entraîner un modèle comme critère pour désigner un modèle de fondation « à fort impact » pourrait également avoir un effet pervers, car investir davantage au départ signifie généralement que le modèle est plus robuste. Cependant, la formation d’un modèle ne représente qu’une partie de l’équation, car une puissance de calcul constante est nécessaire pour affiner le modèle et ses opérations quotidiennes. De plus, l’impact d’un modèle de fondation est, dans une large mesure, proportionné à sa base d’utilisateurs. Dans le même temps, seules quelques entreprises dans le monde peuvent exécuter un modèle d’IA avec des centaines de millions d’utilisateurs, comme ChatGPT. « Personne ne peut construire un modèle de fondation de pointe sans avoir une sorte de partenariat avec une grande entreprise technologique », a déclaré à Euractiv Max von Thun, directeur européen de l’Open Markets Institute. Dans ce contexte, les grandes 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 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 question de savoir si le fournisseur de cloud a une participation et une influence sur le fournisseur d’IA générative et du type de relation, par exemple s’il s’agit d’un partenariat exclusif ou uniquement stratégique », Christophe Carugati, membre affilié de Bruegel, a déclaré à Euractiv. La puissance de calcul derrière l’IA Derrière une grande intelligence artificielle se cache une grande puissance de calcul. La capacité de calcul est un aspect très peu discuté de la course à l’IA, sur lequel nous avons tenté de faire la lumière avec Vili Lehdonvirta, professeur à l’Oxford Internet Institute. Concentration sur le marché de l’IA L’idée d’un modèle de base est qu’il peut être adapté à divers objectifs, car de nouvelles applications d’IA peuvent être construites dessus. Depuis le lancement public de ChatGPT, le battage médiatique autour de l’IA a conduit à l’éclosion de milliers d’entreprises axées sur l’IA. Cependant, les coûts d’infrastructure élevés liés aux modèles d’IA puissants poussent déjà ce marché à se concentrer sur moins de mains. « De nombreux acteurs actuels subissent d’énormes pertes, en grande partie à cause du coût de fonctionnement des modèles », a déclaré Zach Meyers, chercheur au Centre pour la réforme européenne. « Il semble inévitable qu’un grand nombre des acteurs actuels soient soit laissés pour compte, soit rachetés par de plus grandes entreprises. » Selon Andrea Renda, l’un des experts qui ont le plus contribué à façonner en coulisses la loi sur l’IA, nous nous dirigeons vers une « plateforme » du marché de l’IA, dans laquelle la plupart des nouveaux modèles d’IA seront construits sur une poignée de modèles de base. . Cette concentration du marché pourrait conduire les acteurs dominants à renforcer leur position de plusieurs manières. Par exemple, lorsqu’une solution d’IA est construite sur un modèle de base, l’opérateur économique en aval peut être contraint d’exécuter son application d’IA sur la même infrastructure cloud, dans le cadre d’un processus appelé « regroupement ». C’est déjà le cas lorsqu’une solution d’IA est construite comme une interface de programmation d’application (API) pour un modèle de base, qui fournit une sorte de filtre adaptant la réponse du modèle aux besoins de la solution d’IA. Comme la requête est exécutée directement sur le modèle de base, l’API est prise en charge par son infrastructure cloud sous-jacente. À l’inverse, les hyperscalers seraient incités à opter pour leurs propres préférences ou à regrouper leurs modèles de base avec leurs offres cloud. « Ce à quoi nous assistons, c’est que certains géants de la Big Tech occupent le territoire en investissant massivement dans une poignée d’entreprises de génération AI, sans que personne ne s’y intéresse. C’est comme si nous n’avions rien appris du passé récent », a déclaré à Euractiv l’économiste antitrust Cristina Caffarra. « Les suspects habituels s’appuient sur des droits acquis pour exercer un pouvoir de marché dans le futur, et il y a beaucoup d’inquiétudes, mais c’est déjà arrivé », a-t-elle déclaré. Une façon de « dissocier » le modèle de base et le service cloud sous-jacent consiste à utiliser un modèle de base entièrement open source. Cependant, ceux-ci sont plutôt rares puisque de nombreux modèles d’IA qui prétendent être open source ont tendance à conserver des informations critiques. L’homme derrière l’AI Act Andrea Renda, chercheur principal au groupe de réflexion CEPS, a travaillé sur la loi européenne sur l’IA depuis sa conception, a conseillé les décideurs politiques de l’UE lors des négociations et participe actuellement aux discussions sur le code de conduite de l’IA… Quel rôle pour la loi sur les marchés numériques ? L’auto-préférence et le regroupement sont des éléments essentiels qui ont permis la formation de monopoles et d’oligopoles dans des secteurs critiques de l’économie Internet, ce que le DMA a promis d’empêcher avec ses obligations ex ante, comme les enquêtes antitrust dans la sphère en ligne ont tendance à conclure lorsque Le mal est déjà fait. « L’un des objectifs du DMA est d’agir plus rapidement pour empêcher la monopolisation avant qu’il ne soit trop tard. Ironiquement, 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 von Thun. La DMA n’a désigné aucun hyperscaler comme gardien car ses seuils quantitatifs ne correspondaient pas au secteur du cloud.…

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