AI, Structural Power and Governance Fragmentation: A Systematic Review and the Geopolitical AI Power Framework

Lorsque nous pensons à l'intelligence artificielle, la conversation ressemble souvent à une course effrénée à enjeux élevés entre deux géants : les États-Unis et la Chine. Nous entendons parler de qui possède les puces informatiques les plus rapides, les modèles de logiciels les plus puissants et les ingénieurs les plus brillants. Cette vision explique la compétition au sommet, mais elle occulte ce qui arrive à tous les autres. Elle ignore la réalité des pays qui n'essaient pas de gagner la course, mais qui sont plutôt entraînés dans un système qu'ils n'ont pas conçu. Ces nations se retrouvent dépendantes d'outils numériques, de règles et de flux de données contrôlés par autrui. Il ne s'agit pas seulement de technologie ; il s'agit d'un glissement de pouvoir silencieux. Certains pays détiennent la capacité de fixer les conditions dans lesquelles les autres doivent opérer, tandis que d'autres sont condamnés à suivre les règles. Cette dynamique remodèle l'économie politique mondiale, créant une situation où l'adoption de nouvelles technologies peut accidentellement enfermer un pays dans une position de dépendance permanente.

Une nouvelle étude d'Alfredo Merlet, chercheur à l'Université de Séville, examine précisément comment cela se produit. L'article pose une question simple mais profonde : comment l'intelligence artificielle modifie-t-elle l'équilibre des forces entre les nations, et pourquoi le système de gouvernance de cette technologie est-il en train de se fragmenter au lieu de s'unir ? Pour trouver la réponse, l'auteur ne s'est pas contenté de lire quelques articles ; il a mené une revue systématique et massive de la recherche existante. Il a fouillé deux bases de données scientifiques majeures pour répertorier des milliers d'enregistrements publiés entre 2018 et 2026. Après avoir supprimé les doublons et filtré les études ne répondant pas aux critères, il lui est resté 330 travaux pertinents. À partir de ce groupe important, il a sélectionné un noyau de 49 études pour une lecture approfondie, analysant la manière dont différents experts décrivent la relation entre technologie, pouvoir et contrôle national.

La revue a révélé que la littérature actuelle est dispersée en cinq groupes distincts, mais deux d'entre eux dominent la conversation. Un groupe se concentre sur la lutte pour la « souveraineté numérique », particulièrement parmi les pays du Sud global, ces nations en développement souvent laissées sur la touche de la rivalité États-Unis-Chine. L'autre groupe majeur examine la compétition réglementaire entre les grandes puissances, telles que les États-Unis, la Chine et l'Union européenne, qui tentent d'écrire leurs propres règles pour le futur. Cependant, l'étude a constaté que la question de l'extraction et de l'utilisation des données par les entreprises puissantes est souvent traitée comme un problème séparé et déconnecté. Merlet soutient que ces éléments ne peuvent être compris de manière isolée. Pour expliquer l'ensemble du tableau, l'auteur propose un nouveau cadre appelé le Cadre de Puissance Géopolitique de l'IA (Geopolitical AI Power Framework). Ce cadre relie trois forces renforçatrices qui travaillent ensemble pour créer un système où la dépendance devient le résultat par défaut.

La première force est l'asymétrie du pouvoir structurel. C'est l'idée que le pouvoir provient du contrôle des fondations essentielles d'un système, telles que l'infrastructure physique, les matières premières et les règles qui les régissent. Dans le monde de l'intelligence artificielle, quelques acteurs contrôlent les puces informatiques avancées, les systèmes massifs de cloud computing et les règles de circulation des données. Comme ces ressources sont très difficiles à reproduire, les pays qui ne les possèdent pas doivent compter sur ceux qui les détiennent. Il ne s'agit pas seulement d'acheter un produit ; il s'agit d'être contraint d'opérer au sein d'une structure conçue par quelqu'un d'autre. La deuxième force est la fragmentation technonationaliste. À mesure que les pays réalisent qu'ils sont dépendants, ils tentent de reprendre le contrôle en érigeant leurs propres murs. Ils adoptent des lois pour garder les données à l'intérieur de leurs frontières, interdisent les plateformes étrangères et tentent de créer leurs propres versions de la technologie. Bien que cela ressemble à un mouvement vers l'indépendance, l'étude suggère que cela aggrave le problème. Au lieu d'un ensemble unique de règles mondiales, le monde se divise en différents blocs, chacun possédant ses propres normes incompatibles. Les pays sans leur propre technologie sont alors forcés de choisir un camp, ce qui les verrouille davantage dans un système spécifique.

La troisième force est les externalités du capitalisme de surveillance. Ce terme décrit un modèle économique où les entreprises transforment le comportement humain et les données personnelles en un produit pour prédire et influencer les actions futures. Dans le contexte de l'intelligence artificielle, cela signifie que les flux de données circulent des nations moins puissantes vers les nations dominantes, où elles sont utilisées pour entraîner les modèles mêmes que ces nations moins puissantes doivent ensuite utiliser. Cela crée un cycle où les acteurs dominants deviennent plus intelligents et plus puissants à chaque donnée reçue, tandis que les autres deviennent plus dépendants des outils construits à partir de ces données. L'étude montre que ces trois forces ne se produisent pas simplement en même temps ; elles s'alimentent mutuellement. Le pouvoir structurel permet à quelques nations de fixer les règles, ce qui provoque la fragmentation des autres nations en blocs concurrents, ce qui, en retour, rend plus difficile l'échappement à l'extraction de données qui soutient les détenteurs de pouvoir originaux.

La recherche suggère que cela crée un « verrouillage structurel ». C'est une tendance, pas un destin inévitable, mais elle est puissante. Plus un pays adopte des outils d'intelligence artificielle étrangers sans construire sa propre capacité, plus il devient difficile de quitter ce système plus tard. L'étude constate que pendant que les puissances dominantes se battent pour savoir qui mènera la danse, la véritable histoire se joue dans les niveaux intermédiaire et inférieur de l'économie mondiale. Les pays d'Amérique latine, d'Afrique et d'Asie adoptent ces technologies à grande vitesse, souvent sans la capacité de les auditer ou de les remplacer. Ils se lient à des infrastructures et des modèles qu'ils n'ont pas conçus, et les décisions prises aujourd'hui pourraient fixer ces dépendances pour des décennies. La revue souligne que ce n'est pas un accident de l'histoire, mais le résultat de la manière dont le système est actuellement conçu.

Malgré ce tableau sombre, l'article ne soutient pas que la situation soit désespérée. L'auteur suggère que les pays semi-périphériques — ceux qui ne sont pas des superpuissances mais qui ne sont pas non plus les nations les plus pauvres — disposent encore d'une fenêtre d'opportunité. Ils peuvent façonner leur position par une négociation minutieuse, en construisant leurs propres capacités techniques et en se coordonnant avec leurs voisins pour créer des solutions régionales. L'étude souligne que certaines nations tentent déjà de construire leurs propres voies, montrant que la dépendance est un choix qui peut être géré, même si c'est difficile. Cependant, la fenêtre se referme. Chaque fois qu'un gouvernement ou une entreprise adopte une solution étrangère sans considérer le coût de sortie à long terme, la chance de construire l'indépendance diminue.

Les conclusions de cette revue servent d'avertissement et de guide. Elles suggent que le débat sur l'intelligence artificielle doit dépasser la simple question de savoir qui possède les meilleures puces ou les plus grands modèles. Le véritable enjeu est de savoir qui contrôle les conditions dans lesquelles la technologie est utilisée. Pour un pays comme le Chili, ou toute nation dans une position similaire, la question n'est plus seulement celle de l'efficacité. Il s'agit de savoir qui possède le modèle, où résident les données et quel serait le coût pour s'en éloigner. L'étude conclut que la gouvernance mondiale de l'intelligence artificielle se fragmente parce que les trois forces — le pouvoir structurel, la compétition réglementaire et l'extraction de données — se renforcent mutuellement. À moins d'un effort délibéré pour changer ce cycle, le monde se dirige vers un avenir où quelques acteurs fixent les règles pour tous les autres, et où le reste n'a d'autre choix que de suivre. La recherche offre une carte claire de la manière dont nous en sommes arrivés là, suggérant que comprendre ces mécanismes est la première étape pour garantir que l'avenir de l'intelligence artificielle ne devienne pas un piège permanent pour la majorité du monde.