L’adoption massive de l’IA a atteint un tournant inédit : près de 2 milliards d’utilisateurs et déjà 78 % des organisations l’utilisent dans – au moins – une fonction métier. Cette démocratisation express oblige gouvernements et institutions à réagir. Résultat : le monde se structure en trois grandes approches réglementaires, reflets de priorités politiques, économiques et culturelles divergentes.
L’UE : la gestion des risques comme priorité
Avec l’AI Act, entré en vigueur en août 2024, l’Union européenne dispose aujourd’hui du cadre réglementaire le plus complet et abouti au monde, renforcé par une série de textes sur les données adoptée ces cinq dernières années. Son approche repose sur un principe central : la gestion des risques. Chaque usage de l’IA est évalué et encadré en fonction de son niveau de risque, avec un double objectif assumé : stimuler l’innovation tout en protégeant les droits et la sécurité des citoyens.
Si certains estiment qu’elle avance à un rythme plus lent, l’UE instaure néanmoins une confiance forte et une sécurité juridique, qui pourraient s’avérer être de véritables atouts sur le long terme.
Les États-Unis : l’innovation avant tout
Outre-Atlantique, la priorité est donnée à l’innovation et à la compétitivité économique. Le gouvernement fédéral mise sur une régulation souple (“soft law”), théoriquement proche de l’Europe (classification des risques…), mais appliquée avec beaucoup moins de contraintes.
Certains États – Californie, New York, Texas, Colorado – optent néanmoins pour une approche plus sécuritaire et expérimentent des règles plus strictes, souvent inspirées de l’UE.
En misant sur l’innovation, les États-Unis progressent plus vite que l’Europe. Toutefois, cette dynamique s’appuie sur un cadre moins contraignant, qui pourrait engendrer des fragilités juridiques sur le long terme.
La Chine : la souveraineté et la sécurité d’abord
En Chine, la priorité est donnée à la souveraineté technologique et au contrôle étatique. L’État définit rapidement des lignes directrices et des objectifs, avec pour but de protéger les entreprises locales et de développer des modèles d’IA souverains.
Cette approche permet un déploiement très rapide, mais avec des garanties limitées en en matière de transparence ou de droits individuels, l’IA étant avant tout conçue comme un outil au service de la stratégie nationale.
Cet article a été rédigé par Kalliopi Spyridaki, Chief Privacy Strategist EMEA & Asia Pacific chez SAS Institute.