La commission sur l’intelligence artificielle a rendu ses travaux, après six mois de concertation. Elle propose un plan d’action en 25 points, et au prix d’un investissement sur 5 ans de 27 milliards d’euros. Parmi les pistes figure la nécessité de mettre un coup de collier dans les supercalculateurs de classe exascale. C’est un enjeu d’autonomie stratégique.

Elles sont au nombre de vingt-cinq, mais celle-ci apparait comme l’une des propositions les plus saillantes du rapport remis ce mercredi 13 mars par la commission sur l’intelligence artificielle (IA). La recommandation numéro quatorze appelle la France à donner un coup de collier dans le domaine des supercalculateurs, afin de garantir une « autonomie stratégique » du pays.

Cette proposition s’inscrit dans un effort global que propose la commission sur l’IA, au prix d’un investissement massif de 27 milliards d’euros sur une période de cinq ans pour tenir toutes les mesures du plan. Concernant la partie sur les superordinateurs, le montant évoqué atteint un milliard d’euros sur la période. C’est loin d’être le poste le plus coûteux.

D’autres pistes vont requérir un engagement plus volontaire encore, si elles sont suivies d’effet. C’est le cas d’un soutien à une filière de composants semi-conducteurs dédiés (7,7 milliards d’euros), à l’appui à l’écosystème français (3,6 milliards) ou bien la transformation de l’infrastructure et des services publics (5,5 milliards).

stratégie france IA
Le plan pour mener à bien la stratégie IA, en agissant à tous les niveaux. // Source : Commission sur l’IA

La France s’était donnée six mois pour fixer une stratégie sur l’IA. Un groupe de travail avait alors été installé par le gouvernement, avec des figures du secteur. On retrouvait Yann Le Cun, patron de l’IA chez Meta (Facebook), Luc Julia, créateur de Siri, Joëlle Barral, directrice de la recherche chez Google DeepMind ou Arthur Mensch, fondateur de la startup Mistral AI.

Dans leur rapport, les membres de la commission observent que « les services associés aux supercalculateurs et aux centres de données constituent l’incontournable deuxième brique de la puissance de calcul pour l’IA. » Or, pour ce qui est de l’intelligence artificielle générative, la puissance de calcul est incontournable.

L’IA générative est ce domaine qui regroupe les systèmes qui produisent du contenu à la demande de l’internaute. ChatGPT est l’exemple typique d’une IA générative de texte, qui répond à des instructions. Dans le domaine des illustrations, il y a Dall-E ou Midjourney. Il y a également Sora, dans la vidéo. Il existe aussi des solutions dans le son.

« L’Europe est en retard et est très largement distancée »

Or, le constat fait par la commission est brutal : « L’Europe est en retard en ce qui concerne la puissance de calcul publique et elle est très largement distancée en ce qui concerne la puissance de calcul installée par des acteurs privés. » Les États-Unis sont largement en tête, avec 143 des 500 premiers supercalculateurs leur appartenant.

Un constat dur, mais pas nouveau : ce déséquilibre est régulièrement relevé depuis plus de dix ans. Surtout, « ce déséquilibre a tendance à s’aggraver en ce qui concerne la puissance de calcul dédiée à l’IA », alerte le rapport, en citant les achats massifs réalisés de Meta, Microsoft, Alphabet (Google) et Amazon dans la puissance de calcul.

La commission juge donc « que la France et l’Europe doivent impérativement devenir un pôle majeur de la puissance de calcul installée », en suivant trois objectifs :

  • fournir une puissance de calcul publique pour les cas d’usage sensibles ;
  • fournir une puissance de calcul accessible et abordable pour stimuler la recherche et le développement des start-up en IA ;
  • être en mesure d’entraîner et d’utiliser sur le sol européen les modèles d’IA les plus avancés.

À ce titre, le rapport avance des pistes de stratégie pour les cas d’usage. Par exemple, l’emploi d’une machine publique permettant de procéder à des calculs de haute performance doit rester gratuit si cela contribue à de la science ouverte. Des propositions sont aussi formulées s’il s’agit d’une aide aux startups, si ce sont des traitements sensibles, etc.

La France doit dès faire plus dans l’exascale, dès maintenant

Les membres de la commission évoquent donc la nécessité « d’accélérer les travaux d’extension des supercalculateurs français et européens de taille ‘exascale’ », et de lancer rapidement « une opération d’achat groupé pour l’écosystème et de fixer un objectif pour l’implantation de centres de calcul sur le territoire européen. »

L’exascale est un terme désignant une nouvelle marche dans le calcul haute performance. À ce stade, les supercalculateurs sont en mesure de procéder à un milliard de milliards d’opérations chaque seconde. L’ère de l’exascale a démarré en 2022 avec le premier modèle du genre, Frontier, une machine américaine pilotée par le département à l’énergie.

supercalculateur frontier exascale
Le supercalculateur Frontier. // Source : Oak Ridge National Laboratory

La commission n’ignore pas que l’Europe, malgré tout, s’organise pour aussi franchir le cap de l’exascale. Deux appareils de ce calibre sont attendus, dès 2024 en Allemagne (projet Jupiter) et en 2026 en France (projet Jules Verne). Ainsi, l’Hexagone « disposera d’une puissance de calcul publique d’un peu plus d’un exaflops. »

Bien, mais insuffisant. En effet, les États-Unis et la Chine ont déjà lancé des travaux pour des supercalculateurs dits « post-exascale », relève encore la commission. « Étant donné les délais, des travaux sont donc à engager dès maintenant pour augmenter la puissance de calcul publique après « Jules Verne. » En somme, faites plus, faites mieux.

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