par Siddharth Raman et Ajay Shah
Business Standard, 22 juin 2026
Anthropic, une entreprise américaine d'IA, a récemment été contrainte par le gouvernement américain de restreindre l'accès à son dernier modèle, Fable, aux non-Américains. Certains en Inde réclament désormais un modèle d'IA « souverain ». L'Inde a-t-elle besoin de son propre grand modèle de langage ? Des fonds publics devraient-ils être alloués à cette cause ? Nous sommes sceptiques ; nous pensons que de telles propositions ne sont que de la politique industrielle.
La panique instinctive est compréhensible. Personne ne veut être exclu de la course à la technologie. Mais un écart entre les connaissances indiennes et la frontière mondiale n'a rien de nouveau. La plupart des grandes avancées de la connaissance — le transistor, Internet ou Unix — n'ont pas été inventées ici. Le Tejas indien utilise un moteur à réaction américain. Avec des injections d'argent public, quelques travaux de matériel bas de gamme sur les semi-conducteurs ont commencé en Inde, ce qui, selon nous, entraînera le résultat habituel de la politique industrielle.
Les entreprises indiennes sont des leaders mondiaux dans les services informatiques. Mais blâmer les services informatiques indiens de ne pas investir dans les LLM, c'est comme reprocher à IndiGo de ne pas fabriquer de moteurs à réaction. Les entreprises de services informatiques indiennes ont formé plus d'un million d'Indiens à utiliser la technologie inventée en Occident pour servir des clients dans le monde entier. Elles y sont parvenues sans être à la frontière mondiale de la connaissance. À chaque étape du grand miracle des exportations de services indiens, il y avait le danger de revendications nationalistes ou de politique industrielle pour un CPU souverain, un système d'exploitation souverain ou des disques durs souverains. Les décideurs politiques indiens ont correctement géré la mondialisation à cette époque : les entreprises de services informatiques indiennes importaient la technologie occidentale, exportaient des logiciels et des services, et ont généré un miracle économique pour l'Inde.
Les contrôles à l'exportation étrangers ne sont pas non plus nouveaux. Les États-Unis ont bloqué la vente d'un supercalculateur Cray pour les prévisions météorologiques à la fin des années 1980. Dans les années 1990, ils ont traité le chiffrement fort comme une arme et ont traîné l'auteur de PGP dans une enquête criminelle. En 1999, ils ont reclassifié les satellites de communication commerciaux comme des munitions. Le même mécanisme plafonne désormais la vente de GPU avancés à la Chine (une chose dont nous, en Inde, devrions être reconnaissants). Rien de tout cela n'a interféré avec notre objectif en Inde, qui est d'atteindre une croissance économique élevée.
Ce qui est nouveau avec les LLM, c'est que l'accès à une technologie novatrice a été mis entre les mains des citoyens ordinaires. Des millions de personnes ont accès à la dernière technologie, presque immédiatement, en même temps que leurs homologues mondiaux. Cela semble excitant. Une révolution de l'IA financée par le privé et cherchant des clients dans le monde entier a conduit à une nouvelle génération de passionnés. Cela a contribué à créer plus de bruit dans ce domaine par rapport (par exemple) aux contrôles à l'exportation américains sur les tours CNC.
Les entreprises indiennes ne seront pas lésées par le manque d'accès aux modèles de pointe. Ces modèles sont coûteux, brûlant des milliers de dollars de tokens en quelques heures. L'un d'entre nous construit TheProfesseer, où les LLM sont utilisés pour fournir des analyses de litiges, ce qui nécessite le traitement de millions de décisions de tribunaux indiens. L'échelle exige une efficacité des coûts, en utilisant des modèles plus anciens, des modèles open-source, etc. Que nous pensions à servir des clients étrangers ou à construire en Inde, disposer des derniers modèles n'est pas le goulot d'étranglement. Les entreprises indiennes ont bien d'autres choses à faire pour exploiter la révolution de l'IA.
L'argument de défense en faveur de l'« IA souveraine » est faible. Nous achetons la plupart de nos équipements de défense. On pourrait dire : Nous voulons un drone militaire dont chaque composant est fabriqué en Inde \[lien]. Le coût serait prohibitif, et il y a un risque élevé que ces drones militaires perdent des batailles face à leurs rivaux chinois. Il est plus logique de collaborer avec nos alliés — Europe, Japon, Corée du Sud, Taïwan — qui ont exactement le même objectif (des drones militaires totalement à l'abri des portes dérobées chinoises ou de la vulnérabilité de la chaîne d'approvisionnement). Nous servons mieux l'intérêt indien par les outils du compromis, des négociations et des alliances, plutôt que par une IA souveraine. Nous servons mieux l'intérêt indien en compartimentant les aspects de défense de l'IA de l'économie civile. Lorsqu'Infosys construit des systèmes d'IA pour J P Morgan, nous n'avons pas à résoudre l'accès de J P Morgan aux puces ou aux services aux États-Unis.
Le triomphe des États-Unis dans l'IA ne s'est pas produit avec la moindre once d'IA souveraine. Le mot « IA souveraine » n'est utilisé que par des gens qui ne font pas d'innovation en IA. La grandeur des États-Unis est qu'Anthropic, Google et OpenAI ne sont que des entreprises privées, qui ont innové par leurs propres moyens, soutenues par le meilleur système financier du monde. Ces trois entreprises sont sorties gagnantes d'une course où 1 000 entreprises ont tenté de concourir, et 997 d'entre elles ont échoué. Ce qui a fonctionné aux États-Unis, c'est le système financier et le système d'innovation, pas l'IA souveraine.
La politique industrielle est incapable de s'engager dans un tel processus de découverte. La politique industrielle n'égalera jamais l'énergie et la prise de risque des acteurs privés. Elle traduira les apports coercitifs et financiers en mauvais résultats en raison de la faible capacité de l'État en Inde. Elle sera détournée par l'économie politique intérieure. Elle est hors de propos en raison de l'enveloppe de ressources minuscule de l'État indien.
Que devrait alors faire l'État indien dans le domaine de l'IA ? Nous suggérons une politique nationale de leadership en IA comprenant quatre éléments :
- La contribution de l'État indien au miracle informatique a été la construction de capital humain. Dans des sites comme les IIT, NCST, Ernet, IISc, etc., l'État indien a investi dans des centaines de chercheurs. Ils ont été la semence des personnes qui ont construit le miracle informatique indien. Nous devrions investir dans de telles initiatives de capital humain. Notre réflexion sur la politique d'innovation s'est depuis améliorée : nous savons désormais comment mieux traduire l'argent public en gains pour le pays. Mashelkar, Shah et Thomas, 2024 ont proposé une politique d'innovation organisée autour de l'argent public envoyé dans les universités privées et les entreprises privées (par opposition aux seules universités d'État).
- Un examen complet des frictions dans l'achat d'équipements informatiques et de services à l'étranger est nécessaire, afin qu'il devienne facile pour quiconque en Inde de se connecter au monde avec une utilisation libre des cartes de crédit, des paiements transfrontaliers, des achats en ligne, etc. Nous avons besoin d'une convertibilité totale du compte courant.
- La finance est le cerveau de l'économie. Des réformes du secteur financier sont nécessaires pour stimuler la prise de risque par les entreprises privées qui trouveront ensuite leur place dans la chaîne d'approvisionnement mondiale de l'IA. Nous avons besoin d'une convertibilité totale du compte de capital, afin que les vastes ressources et connaissances du système financier mondial remodèlent la façon dont les entreprises indiennes pensent leur stratégie commerciale à l'ère de l'IA.
- S'associer avec nos alliés pour obtenir des équipements de défense de classe mondiale qui ne sont pas entachés par la Chine.
