Un seul corpus ouvert mondial de connaissances

La course pour le meilleur entraînement entre modèles a une limite. Progressivement, chaque fabricant assemblera l'ensemble complet des données dont un modèle parfaitement informé a besoin. Une route sur laquelle toutes les connaissances humaines sont rassemblées aboutit toujours à un seul endroit : une bibliothèque de ces connaissances. Il n'y aura pas de vainqueur par le résultat, seulement des vainqueurs temporaires par le timing. Les États financent déjà leurs retardataires, et ce processus est impossible à ignorer. Des liens vers plusieurs programmes nationaux se trouvent à la fin de cette note. Ce à quoi nous aboutissons. Chaque fabricant paie à nouveau pour accéder à la même chose, construit à nouveau son propre pipeline d'analyse pour les mêmes textes, et arrive à nouveau au même endroit que tout le monde. Des coûts répétés pour un seul résultat. Ce qu'il faudrait à la place. Un corpus mondial unique de connaissances. Protégé juridiquement. Libre d'utilisation pour tous. Et financé par un fonds international, non pas une fois, mais en continu, car le flot de nouvelles connaissances arrive sans cesse et le corpus doit être renouvelé sans cesse. Y a-t-il un sens à une compétition mondiale dans ce domaine, ou est-il déjà temps de choisir la coopération entre nations ? Des milliards et des milliards seraient économisés et pourraient être investis dans la compétition sur le terrain de l'adoption de l'IA. Sous quelle forme créer un fonds mondial de connaissances ? Ce ne sont pas des poids qui sont nécessaires, mais une source unique et formalisée de connaissances, appuyée par les documents sources. Les poids deviennent obsolètes en un an, parfois moins ; les architectures, en deux ans. La connaissance formalisée ne devient pas obsolète : elle s'accumule. La formalisation est nécessaire pour que la connaissance puisse être comparée, vérifiée et délivrée dans n'importe quelle langue : la langue devient une projection, pas un stockage. Les documents sources sont toujours conservés, car l'extraction ne sera jamais complète, et un fait extrait n'est qu'une hypothèse sur ce qui est écrit dans la source – et il faut pouvoir le revérifier. Ce que cela apporte. Dans l'évolution de l'IA au bénéfice de l'humanité, non seulement les très grandes entreprises soutenues par l'État pourront participer, mais aussi les petites entreprises informatiques, les spécialistes individuels, et les pays qui n'ont pas leurs propres grands modèles. C'est là, et non à la pointe, que se trouve le principal bénéfice inexploité. Des forks seront disponibles pour beaucoup et stimuleront le processus évolutif. La compétition ne disparaîtra pas. Laissez les architectures, les techniques et les méthodes d'entraînement concourir. Mais pas les faits eux-mêmes. Les faits de l'humanité appartiennent à l'humanité. Programmes nationaux de soutien : quelques exemples. Union européenne, InvestAI (février 2025) – une mobilisation de 200 milliards d'euros, dont un nouveau fonds européen de 20 milliards d'euros pour les « gigafactories d'IA », c'est-à-dire pour la puissance de calcul nécessaire à l'entraînement des plus grands modèles. https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/investai Chine, Fonds national d'investissement pour l'industrie de l'IA (avril 2025) – 60 milliards de yuans, soit environ 8,2 milliards de dollars. Fondateurs : le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'Information avec le ministère des Finances. Plus 11 zones pilotes nationales pour l'innovation en IA. https://www.chinadaily.com.cn/a/202504/18/WS6802358ea3104d9fd38204b5.html Inde, Mission IndiaAI (approuvée par le gouvernement le 7 mars 2024) – plus de 10 300 crore de roupies sur cinq ans, soit environ 1,2 milliard de dollars. Sa conception est révélatrice : des lignes budgétaires distinctes sont allouées au calcul (plus de 10 000 GPU), à un centre de développement de modèles fondamentaux maison – et à la Plateforme de données IndiaAI, c'est-à-dire un programme d'État pour collecter et ouvrir des ensembles de données. Exactement ce dont parle cette note. https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2012375&reg=3&lang=2 Corée du Sud, budget 2026 – 10 100 milliards de wons pour l'IA, environ 7 milliards de dollars : 2 600 milliards pour l'adoption dans l'industrie et les services publics, et 7 500 milliards pour les talents et les infrastructures. Acquisition de 15 000 accélérateurs supplémentaires pour porter la flotte totale à 35 000, une ligne distincte pour les modèles fondamentaux maison. https://www.korea.net/NewsFocus/policies/view?articleId=281702 Royaume-Uni, IA souveraine (juin 2026) – 1,1 milliard de livres sterling en plus du programme IA souveraine de 500 millions de livres annoncé en mars 2026. Parmi ceux-ci, 750 millions pour un supercalculateur national d'IA d'ici 2030 et 400 millions pour l'acquisition d'accélérateurs. L'objectif affiché est une multiplication par vingt de la capacité de calcul du pays d'ici 2030. https://www.computing.co.uk/news/2026/government/government-commits-more-than-one-billion-sovereign-ai France (février 2025) – 109 milliards d'euros d'investissements privés annoncés sous un parapluie étatique, plus des fonds publics provenant de France 2030, dont 360 millions d'euros pour le programme « IA Clusters ». https://www.info.gouv.fr/actualite/ia-une-nouvelle-impulsion-pour-la-strategie-nationale Remarquez deux choses. Premièrement : presque tout l'argent va au calcul et aux talents. Deuxièmement : lorsqu'un pays part de zéro, la première chose qu'il crée est une plateforme étatique de données – comme l'a fait l'Inde. Le problème est donc déjà perçu. Mais jusqu'à présent, chacun le résout seul. Pourtant, pour être honnête, beaucoup ne voient même pas encore ou ne traitent pas la tâche d'unir les connaissances, ce qui permet une compétition improductive et inutile.