Les agences fédérales américaines, dont le FBI et la NSA, ont formellement accusé les entreprises technologiques chinoises de bâtir leurs avancées en intelligence artificielle sur le pillage systématique des modèles conçus aux États-Unis. Cette stratégie, qualifiée de "distillation" massive, est au centre d'un rapport qui souligne les tensions croissantes entre les deux puissances pour la domination technologique mondiale.
La technique de la distillation au cœur des accusations
Selon le rapport conjoint des autorités américaines, des entreprises chinoises de premier plan, telles qu'Alibaba, DeepSeek ou Moonshot AI, utiliseraient une méthode appelée "distillation" pour copier les performances des modèles leaders comme ceux d'OpenAI, Anthropic, xAI ou Google. Ce processus consiste à soumettre les modèles américains à un volume massif de requêtes pour analyser leurs réponses et en extraire les fondements logiques, permettant ainsi de reproduire leur comportement sans avoir à investir dans la recherche fondamentale.
Une stratégie industrielle pour combler le retard
Pour Washington, cette pratique ne serait pas un simple complément, mais le socle même du développement de l'IA en Chine. L'objectif affiché par les agences américaines est de démontrer que Pékin cherche activement à réduire l'écart technologique et de performance avec les États-Unis. Si le gouvernement américain estime que les autorités chinoises sont vraisemblablement informées de ces agissements, le ministère chinois du Commerce a fermement rejeté ces allégations, accusant en retour les entreprises américaines de pratiques similaires.
Vers une protection accrue des infrastructures d'IA
Face à cette menace, le gouvernement américain exhorte les laboratoires d'IA à renforcer leurs systèmes de défense pour contrer ces campagnes de distillation. Parmi les mesures préconisées figurent la détection proactive des requêtes suspectes et l'envoi de réponses tronquées pour fausser l'analyse des modèles. Une collaboration accrue entre les développeurs d'IA, les fournisseurs de services cloud et les plateformes d'accès est également recommandée pour limiter l'exposition des modèles de pointe aux tentatives d'extraction de données.