Le Kremlin vient d’opérer un revirement révélateur dans sa stratégie d’encadrement de l’intelligence artificielle. Alors qu’un projet de loi devait contraindre les développeurs à n’entraîner leurs modèles qu’à partir de données produites en Russie et en langue russe, la nouvelle version du texte, dévoilée par l’appareil du vice-premier ministre Dmitri Grigorenko, abandonne cette exigence. Les entreprises russes avaient tiré la sonnette d’alarme : les sources ouvertes russophones sont trop pauvres pour garantir des algorithmes performants, et un tel protectionnisme mènerait à une « dégradation » de la qualité. Désormais, les modèles pourront se nourrir de n’importe quelles données, pourvu que l’entité qui les développe soit une personne morale russe et que le résultat final reste conforme à la législation nationale ainsi qu’aux « valeurs spirituelles et morales traditionnelles ».

Ce réajustement pragmatique ne signifie pas que Moscou renonce à toute velléité de contrôle. Bien au contraire : il reflète une tension commune à toutes les puissances qui considèrent l’IA comme un actif stratégique. Là où l’exécutif russe semble, pour l’instant, privilégier la compétitivité sur le dogme de la souveraineté numérique intégrale, d’autres régions du monde suivent des trajectoires parallèles avec des accents différents. Ainsi, dans les universités d’Amérique latine, l’inquiétude porte moins sur la nationalité des données que sur la neutralité factice des systèmes. Un chercheur de l’Université nationale autonome du Mexique (UNAM) a mis en garde contre une IA qui « n’est pas neutre » et répond à des intérêts de pouvoir et de concentration économique. Selon lui, ces outils reconfigurent déjà l’autorité académique dans les salles de classe sans que leur dimension politique soit suffisamment interrogée.

Consciente de facettes, l’Université de Buenos Aires (UBA) a choisi une réponse proactive : elle ouvre des cours gratuits, jusqu’au 15 mai, destinés à former des utilisateurs critiques, du simple design de requêtes jusqu’à l’analyse prédictive. Une seconde phase, orientée vers les PME, doit favoriser une appropriation locale de la technologie. Cette approche par l’éducation citoyenne contraste avec la voie russe, mais elle rejoint, dans l’esprit, une préoccupation plus large : comment armer les sociétés face à une révolution algorithmique qui s’impose partout sans mode d’emploi démocratique.

Du côté des chancelleries européennes et des espaces francophones, on observe ces évolutions avec un mélange d’intérêt et de perplexité. L’Union européenne, avec son règlement IA, tente une troisième voie : un balisage strict des risques, l’accent mis sur les droits fondamentaux, et une gouvernance qui se veut extraterritoriale. Pour les États africains et le Canada francophone, qui cherchent souvent à hybrider souveraineté numérique et ouverture, la reculade moscovite rappelle que les contraintes de marché finissent souvent par l’emporter sur les nationalismes de la donnée, du moins lorsque l’écosystème technologique national est trop étroit.

Un politologue de l’Université d’État de Saint-Pétersbourg résume la dynamique : toute technologie devenue ressource stratégique affronte inévitablement la régulation, à l’instar de l’internet. Mais il prévient aussi que la réaction sociétale pourrait être plus atone, l’IA suscitant pour l’heure moins de mobilisations massives. Cette observation vaut largement au-delà de la Russie. À mesure que les gouvernements, de Moscou à Buenos Aires en passant par Mexico, accommodent leur rapport à l’IA – par l’assouplissement, l’alerte éthique ou la pédagogie –, un paysage fragmenté se dessine. Il annonce une compétition mondiale où chaque bloc tentera d’imposer sa définition de l’intelligence à la fois acceptable et utile, sans jamais pouvoir congédier tout à fait la tension entre innovation rapide et légitimité politique.