“Le savoir-faire en recherche IA est un véritable atout.” C’est ce qu’affirme Ralf Herbrich, professeur d’IA à Potsdam, alors que la société Deepseek vient de lancer des modèles d’IA comparables à ceux de ChatGPT d’OpenAI.

En posant des questions à un chatbot, ce dernier génère une réponse textuelle. Cependant, alors qu’OpenAI aurait investi plusieurs centaines de millions de dollars dans le développement de son modèle, Deepseek aurait réussi à le faire avec environ six millions d’euros grâce à une technologie moins puissante. Cela soulève la question : si les Chinois peuvent réussir malgré les sanctions technologiques américaines, pourquoi ne le pourraient-ils pas ailleurs, y compris à Berlin et Brandenburg ? Pour y voir plus clair, il serait judicieux d’examiner trois dimensions de l’intelligence artificielle : la recherche sur les algorithmes, l’entraînement des grands modèles d’IA et l’application de ces modèles dans le monde réel.

Concernant les modèles d’IA, aucun concurrent de ChatGPT originant de Berlin n’est pour l’instant largement reconnu. Sven Schmeier, directeur technique au DFKI à Berlin, explique que le développement de Deepseek s’est appuyé sur 2000 cartes graphiques, chacune coûtant environ 30 000 euros en Europe. “Cela représente 60 millions d’euros, uniquement pour le calcul des modèles d’IA. Actuellement, une telle infrastructure n’existe pas à Berlin ni à Brandenburg.” Qui veut s’y lancer se retrouve donc face à d’importants coûts d’investissement.

Ralf Herbrich souligne également l’intensité énergétique du processus d’entraînement des modèles d’IA. L’entraînement de ChatGPT ou du modèle français Mistral a coûté entre 100 et 500 millions de dollars, une somme que personne dans la région n’a investie jusqu’à présent.

Cependant, le DFKI a largement contribué au développement des modèles Occiglott et Teuken 7, qui se concentrent sur les langues officielles de l’UE pour permettre des interactions IA en langues moins courantes. Ces projets sont soutenus par le gouvernement fédéral et l’UE, mais le grand public reste tourné vers ChatGPT, Gemini de Google, Llama de Meta, et désormais Deepseek.

Pour l’instant, Berlin et Brandenburg semblent mettre l’accent sur un autre domaine : “En matière d’algorithmes et de mathématiques pour entraîner ces modèles, la région se porte plutôt bien”, indique Ralf Herbrich, titulaire de la chaire d’Intelligence Artificielle et de Durabilité à l’HPI à Potsdam. En-dehors du DFKI, le BIFOLD, rattaché à l’Université de technologie de Berlin, se consacre également à la recherche sur l’apprentissage automatique et le Big Data.

Herbrich se montre optimiste car Deepseek vient de prouver qu’il existe encore un potentiel énorme pour l’efficience énergétique et la précision dans les grands modèles d’IA. Jusqu’à présent, l’entraînement des modèles consommait autant d’électricité qu’une grande ville allemande. “C’est du passé. L’un des résultats impressionnants de Deepseek est qu’il parvient à obtenir la même précision d’entraînement avec un centième de l’énergie requise.” Cela découle d’une amélioration des algorithmes ; ainsi, l’UE n’a pas à renoncer à la création des meilleurs modèles d’IA, tant qu’elle dispose du savoir-faire adéquat et des scientifiques qualifiés.

Enfin, examinons le domaine des applications et des annonces. Récemment, le ministre fédéral du numérique, Volker Wissing, a inauguré le “Centre d’innovation et de qualité pour l’intelligence artificielle” à Berlin, où les citoyens peuvent découvrir comment l’IA peut améliorer leur quotidien. Les visiteurs peuvent dialoguer avec un modèle de langage basé sur l’IA ou encore tester des fonctionnalités de reconnaissance d’images.

Des universités berlinoises se sont associées à la Charité en 2021 pour fonder le “Centre d’entrepreneuriat en intelligence artificielle” (KIEZ) afin de soutenir les start-ups IA. À Potsdam, le centre de services en IA de l’HPI propose conseil aux entreprises, conférences et ateliers, tout comme le Digitalzentrum Spreeland de la BTU Cottbus-Senftenberg.

La chambre de commerce de Berlin propose désormais une formation pour devenir “responsable IA”, tandis que la chambre de commerce de l’est de Brandenburg appelle à profiter de l’élection législative pour stimuler la numérisation et utiliser l’IA comme opportunité. Le site mentionne que “les idées d’application de l’intelligence artificielle sont quasi illimitées”, avec des exemples comme la reconnaissance d’images et de voix, les traductions, ou encore la génération de données pour la conception et le plan, allant jusqu’à la médecine et aux véhicules autonomes.

Le ministère des Sciences du Brandebourg a organisé récemment divers événements autour de l’IA pour montrer aux entreprises des exemples d’applications et permettre une implication directe. La sénatrice de l’économie de Berlin, Franziska Giffey, a affirmé en octobre : “Nous travaillons pour faire de Berlin un pôle d’IA, afin que nos développements technologiques aient un impact économique futur.”

“L’intelligence artificielle remet en question le paysage économique, car les entreprises pouvant l’utiliser sont susceptibles de gagner un avantage compétitif”, note la chambre de commerce de l’est de Brandenburg. Mais cette assertion soulève des doutes auprès de certains experts, comme Jürgen Geuter, sociotechnologue au sein du réseau transdisciplinaire Otherwise Network, qui attire l’attention sur quatre enjeux clés liés à l’IA.

Premièrement, il s’agit des données d’entraînement des grands modèles. Même si le code et les poids du modèle sont parfois accessibles, les ensembles de données demeurent souvent inconnus. Aux États-Unis, des poursuites judiciaires ont été engagées contre OpenAI, car des artistes et des journalistes accusent l’entreprise d’utiliser sans autorisation leurs œuvres pour l’entraînement. “La légalité de ces modèles reste floue”, précise Geuter.

Un second point est le risque d’une dépendance accrue vis-à-vis des logiciels américains ou chinois. Selon une enquête représentative de BITKOM, 81 % des entreprises allemandes dépendent déjà de telles technologies. Par exemple, les produits de bureau de Microsoft, désormais intégrant l’IA, sont largement utilisés par le gouvernement fédéral.

Que faire si un jour Microsoft doublait ses tarifs ou si des transferts de données devenaient illégaux ? Des modèles d’IA spécialisés et développés en interne, comme ceux de l’Université technique de Berlin pour des traitements de cancer, pourraient constituer une solution. D’autres modèles comme Occiglott et Teuken 7 sont soutenus, tout comme le développement d’un nouveau superordinateur à Jülich, qui hébergera le modèle européen TrustLLM.

De plus, Geuter souligne que la prévalence actuelle de l’IA est en partie due à un manque d’innovation récente dans la Silicon Valley. Des firmes comme Microsoft ou Meta semblent vouloir redynamiser leur image grâce à l’IA, puisque leurs autres projets s’essoufflent rapidement. En Allemagne, cela installe l’idée qu’il est grand temps de “rattraper le temps perdu en matière de numérisation”. Cela peut apparaître comme une opportunité pour attirer des financements et des contrats de conseil, permettant ainsi de prétendre à une expertise dans le domaine.

Le professeur Herbrich remarque aussi un intérêt croissant pour l’IA, facilité par des outils plus accessibles. Cela signifie plus de ressources et d’opportunités pour les jeunes chercheurs. Cela pourrait potentiellement mener à des avancées significatives dans la recherche fondamentale en IA.