Des chercheurs militaires chinois exploitent les sorties des principaux modèles d’intelligence artificielle américains pour entraîner leurs propres systèmes de défense, contournant ainsi les restrictions technologiques imposées par Washington.
Une stratégie de contournement des embargos technologiques
Une analyse de plus de 80 publications et brevets chinois révèle l’utilisation systématique, par des institutions liées à l’armée chinoise, de la technique dite de « distillation de modèles ». Cette méthode consiste à exploiter les résultats de systèmes d’IA américains avancés, comme ceux d’OpenAI ou d’Anthropic, pour entraîner des modèles locaux plus légers et déployables sans nécessiter d’infrastructures coûteuses. Malgré les efforts de Washington pour limiter l’accès de Pékin aux puces et technologies stratégiques, ces travaux illustrent une stratégie délibérée de rattrapage technologique.
Les documents examinés montrent que cette pratique est répandue au sein d’institutions militaires, dont des unités de renseignement et de cyberguerre de l’Armée populaire de libération (APL). Les chercheurs chinois y voient une double opportunité : accéder à des connaissances techniques pointues tout en réduisant l’écart avec les capacités américaines en matière d’IA. La distillation permet notamment de traiter des données sensibles, comme du code source militaire, en utilisant des modèles tiers pour générer des résumés avant de les réentraîner sur des systèmes nationaux.
Enjeux sécuritaires et limites technologiques
Cette approche soulève des questions majeures en matière de sécurité et de propriété intellectuelle. Les États-Unis accusent certaines entités chinoises d’exploiter cette technique pour extraire des capacités de leurs modèles, risquant de contourner les contrôles à l’exportation et de violer les droits de propriété intellectuelle. Pékin rejette ces accusations, dénonçant une volonté américaine de dominer le secteur de l’IA et affirmant que des pratiques similaires existent chez les entreprises occidentales.
Les experts soulignent cependant les limites de la distillation. Bien qu’elle permette de miniaturiser des modèles pour des applications militaires (drones, systèmes de surveillance maritime, etc.), les systèmes distillés ne reproduisent qu’une partie des capacités des modèles originaux. Certains travaux récents explorent même des risques de sécurité liés à des méthodes comme la « distillation sans données », qui pourrait permettre de reverse-engineer des modèles sans accès direct à leurs paramètres internes. Pour y remédier, des chercheurs proposent des mécanismes de protection visant à masquer les informations logiques exposées dans les sorties publiques des modèles.