Données et IA : qu’en est-il de la souveraineté ?

John Galbraith et Brock Rowlands, cofondateurs d’ Evermore AI, s’entretiennent avec Telmo Silva dans le cadre d’une discussion concrète sur ce que signifie réellement la souveraineté des données à l’ère de l’IA. Des implications juridiques du Cloud Act américain aux mesures pratiques que les entreprises peuvent prendre dès aujourd’hui, cet épisode va à l’essentiel et recentre la discussion sur ce qui compte vraiment : connaître vos données, en être propriétaire et élaborer une stratégie autour d’elles. Enregistré alors que les tensions géopolitiques redéfinissent les relations entre les entreprises et les géants de la technologie, ce débat tombe à point nommé pour toute organisation au Canada ou en Europe qui s’apprête à adopter l’IA.

Questions que nous avons posées

• Les données stockées au Canada ou en Europe sont-elles véritablement souveraines, ou cela dépend-il de l’identité du propriétaire de l’infrastructure ?
• Les entreprises canadiennes et européennes disposent-elles d’une voie réaliste pour atteindre l’indépendance en matière d’IA vis-à-vis des hyperscalers américains ?
• À quoi les entreprises devraient-elles réellement donner la priorité aujourd’hui : à la stratégie en matière d’IA, à la stratégie en matière de données ou à l’infrastructure ?

Ce que nous avons appris

• La localisation des données n’est pas synonyme de souveraineté des données. En vertu du « Cloud Act » américain de 2018, si une entreprise américaine contrôle votre infrastructure, vos données sont accessibles quel que soit leur emplacement physique.
• L’IA, c’est 20 % d’IA et 80 % de données. Tout projet d’IA qui néglige l’harmonisation des données est construit sur du sable.
• Le SaaS représente un coût. L’élaboration de votre propre stratégie en matière de données constitue un investissement qui apparaît dans votre bilan et dont les retombées s’amplifient au fil du temps.
• La perfection est l’ennemie du bien. Chaque entreprise devrait dès à présent se lancer dans l’expérimentation de l’IA, car si vous ne vous y étiez pas encore mis, vous n’en sauriez rien.

Résidence des données et souveraineté des données : une distinction qui a désormais des conséquences juridiques

Pendant longtemps, la résidence des données et la souveraineté des données ont été considérées comme une seule et même chose. John Galbraith explique pourquoi ce n’est plus le cas. Le « Cloud Act » américain de 2018 a établi que si une société détenue par des intérêts américains contrôle votre centre de données, l’emplacement physique des serveurs n’a aucune importance. La Maison Blanche peut demander l’accès à ces données, et des entreprises telles que Microsoft ont officiellement confirmé qu’elles s’y conformeraient, que les données se trouvent dans un centre Azure en France ou ailleurs.

Cette distinction a des conséquences concrètes pour les entreprises canadiennes et européennes qui pensaient qu’un stockage local suffisait. La véritable question n’est pas de savoir où se trouvent les données, mais qui contrôle l’entreprise qui les détient.

Le retard en matière d’infrastructures : le Canada et l’Europe peuvent-ils être compétitifs ?

Telmo soulève une question à laquelle il est difficile de répondre : une région peut-elle être souveraine si elle ne contrôle ni les puces, ni les câbles sous-marins, ni l’infrastructure hyperscale sur laquelle repose l’IA ? À l’heure actuelle, ni le Canada ni l’Europe ne fabriquent de puces d’IA compétitives ni ne possèdent les principales plateformes cloud. Il existe des pôles de recherche à Montréal, à Toronto et dans toute l’Europe, mais ce savoir est rarement transformé en produits au niveau local. Il est soit transféré aux États-Unis, soit racheté.

M. Brock fait remarquer que, jusqu’à présent, le Canada a adopté une attitude attentiste, s’alignant sur le cadre que l’UE mettra en place plutôt que de prendre l’initiative en proposant le sien. Le vide réglementaire est bien réel, et pour la plupart des entreprises, le statu quo semble suffisamment sûr jusqu’à ce qu’un problème survienne.

Les petits modèles linguistiques et les arguments en faveur d’une IA locale

John fait valoir qu’il est extrêmement inefficace de faire passer chaque requête par 120 milliards de paramètres, et que l’avenir passe par des modèles linguistiques de petite taille et spécialisés, capables de fonctionner localement sur le matériel existant. Cette évolution fait écho à un principe des débuts d’Internet : la puissance de calcul distribuée, qui tire parti des infrastructures dans lesquelles les entreprises ont déjà investi, plutôt que de tout acheminer vers un centre de données distant.

Cela a des implications pratiques. Une entreprise n’a pas besoin d’un modèle comportant 30 milliards de paramètres pour répondre à ses questions opérationnelles. Un modèle plus petit, spécialement conçu à cet effet et fonctionnant sur un serveur local, peut s’avérer suffisant, plus confidentiel et bien moins coûteux à exploiter.

Open Source ou SaaS : investissement ou dépense ?

Le choix entre l’open source et le SaaS n’est pas seulement d’ordre technique, il est également d’ordre financier et stratégique. Brock l’explique clairement : avec le SaaS, vous payez par utilisateur et par mois, indéfiniment, souvent pour plusieurs licences qui se chevauchent. Avec l’open source, vous prenez en charge les coûts d’infrastructure, mais vous construisez quelque chose qui vous appartient.

Une main-d’œuvre qualifiée et une stratégie propriétaire en matière de données figurent dans votre bilan. Ce n’est pas le cas d’un abonnement SaaS. Il ne s’agit pas de supprimer d’un seul coup l’ensemble de votre infrastructure, mais de commencer à faire des choix réfléchis : devenez propriétaire de vos données, contrôlez vos flux de données et utilisez la valeur commerciale que vous générez pour financer la prochaine étape.

Vos relations reposent sur les données, vos processus reposent sur les données, vos résultats reposent sur les données. Et tout dépend de la manière dont vous exploitez ces informations pour en faire un avantage concurrentiel et les transformer en chiffre d’affaires.
Brock Rowlands, cofondateur d’Evermore AI

Réglementation : l’Europe montre la voie, le Canada observe

Le RGPD est devenu la norme mondiale de facto en matière de protection des données, même dans les pays qui ne l’ont pas officiellement adopté. Les entreprises canadiennes opérant à l’international ont largement intégré le RGPD comme une réalité incontournable. En ce qui concerne la réglementation relative à l’IA, le Canada adopte une attitude attentiste et devrait probablement adopter le cadre établi par l’UE plutôt que d’en élaborer un de son cru.

Dans le même temps, des cadres réglementaires sectoriels tels que ceux du NIST aux États-Unis font leur apparition au Canada par le biais des chaînes d’approvisionnement du secteur de la défense. Un exemple tiré de l’épisode : un fabricant canadien a demandé à son service juridique s’il pouvait traiter des données relatives à des biens soumis à contrôle via des endpoints GPT. La réponse lui a été communiquée le jour même : non.

L’unification des données avant l’IA : la seule stratégie viable

La réflexion finale de John apporte un éclairage nouveau sur l’ensemble du débat autour de l’IA. Tous les projets d’IA qu’il a menés reposaient à 80 % sur les données et à 20 % sur l’IA. L’objectif n’est pas de connecter un modèle d’IA à 16 outils SaaS différents. Il s’agit plutôt d’unifier toutes ces sources en une vue unique et cohérente de l’activité, puis d’y associer l’IA.

Dans cette optique, la souveraineté des données n’est pas une question de conformité. Il s’agit de maîtriser votre propre feuille de route. Si un fournisseur cessait ses activités demain, vous ne courriez aucun risque. Vous n’êtes pas à la merci des décisions prises par un tiers concernant ses produits. Vous êtes maître de votre destin numérique.

L’IA est en réalité un cheval de Troie qui nous permet d’aborder la question de vos données. Tous les projets d’IA que nous avons menés reposaient à 20 % sur l’IA et à 80 % sur les données.
John Galbraith, cofondateur d’Evermore AI

Telmo met clairement en avant la raison d’être de ClicData: unifier les données en un seul et même endroit. La couche supérieure, qu’il s’agisse de tableaux de bord BI ou d’IA, importe moins que la base. La visualisation des données est la partie la plus simple. PowerPoint en est capable. Excel le fait depuis 30 ans. La partie difficile, celle qui mobilise en réalité 60 à 70 % du temps, consiste à faire en sorte que les données communiquent entre elles, à les nettoyer et à les rendre suffisamment fiables pour pouvoir agir en conséquence.