IA souveraine : le Royaume-Uni mise 60 millions de livres sur l'efficacité plutôt que la puissance brute

Le Royaume-Uni parie que l'avenir de l'IA ne doit pas nécessairement être plus gros, plus cher ou enfermé dans les centres de données de quelques géants technologiques américains. Le 23 juin 2026, le Department for Science, Innovation and Technology (DSIT), par l'intermédiaire de UK Research and Innovation (UKRI), a annoncé un financement pouvant atteindre 60 millions de livres pour deux nouveaux laboratoires de recherche en IA à l'Université d'Oxford et à l'University College London (UCL) .

Les deux laboratoires : SOFAIR et BOLD

Chaque laboratoire a une mission spécifique et complémentaire, soutenue par un financement du Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) et un accès à des ressources de calcul à grande échelle .

Laboratoire SOFAIR (Science of Fundamental AI Research) — dirigé par l'UCL

Dirigé par le Professeur David Barber à l'UCL, en collaboration avec les universités de Cambridge, d'Oxford et d'Édimbourg, la mission de SOFAIR est de développer de nouvelles technologies d'IA open-source pouvant fonctionner sur du matériel largement disponible, y compris des ordinateurs personnels ordinaires . Le laboratoire rassemble des chercheurs en informatique, mathématiques, statistiques et neurosciences pour concevoir des architectures d'IA fondamentalement nouvelles, répondant directement à des problèmes actuels comme les réponses inexactes des systèmes d'IA .

Laboratoire BOLD (British Open-ended Learning and Discovery) — dirigé par Oxford

Dirigé par le Professeur Associé Jakob Foerster à Oxford, avec l'UCL et d'autres partenaires, BOLD vise à repenser la manière dont l'IA apprend du monde, en développant des approches novatrices qui permettent à l'IA d'apprendre sans nécessiter une puissance de calcul centralisée massive . Au lieu de simplement passer à l'échelle les méthodes existantes, il explorera de nouveaux paradigmes d'apprentissage, visant à construire une IA plus efficace, plus ouverte et mieux adaptée aux besoins humains .

La stratégie : l'efficacité plutôt que l'échelle

L'ensemble de l'initiative est une alternative délibérée à l'approche du « plus c'est gros, mieux c'est » des grandes entreprises technologiques américaines . La stratégie n'est pas de dépenser plus que les plus grandes entreprises technologiques en données et en calcul, mais de les surpasser en matière d'efficacité, d'ouverture et d'accessibilité .

• Coûts réduits grâce à l'efficacité fondamentale : Au lieu d'essayer de rivaliser sur l'échelle, les laboratoires ciblent des changements fondamentaux dans le fonctionnement de l'IA, la rendant moins chère à exécuter et accessible à un plus grand nombre d'organisations .
• IA open-source et indépendante du matériel : SOFAIR construira des modèles open-source qui fonctionnent sur du matériel largement disponible, réduisant ainsi le besoin d'infrastructures spécialisées coûteuses .
• Réduction de la dépendance aux centres de données centralisés : Les travaux de BOLD sur l'apprentissage décentralisé visent à réduire la dépendance à l'égard de l'infrastructure des centres de données distants appartenant à de grands fournisseurs .
• Capacité souveraine du Royaume-Uni : Le Ministre de l'IA, Kanishka Narayan, a déclaré que l'initiative renforce l'expertise britannique « chez nous » et « réduit la dépendance à l'égard des autres » . Le Professeur David Barber a explicitement déclaré que SOFAIR « réduira la dépendance à l'égard du petit nombre de fournisseurs de modèles, renforçant ainsi la souveraineté du Royaume-Uni » .

En résumé, le Royaume-Uni poursuit une voie d'IA souveraine, ouverte et efficace, avec le potentiel de remodeler la façon dont l'IA est construite et déployée — non pas en construisant le plus gros modèle, mais en en construisant un que presque tout le monde peut exécuter.