AI Governance Initiatives and Approaches: Experiences, Lessons and Complementarities

Mataboge soutient que l'Afrique doit cesser d'être un consommateur passif de technologies d'IA développées ailleurs et devenir à la place un co-créateur et architecte de systèmes d'IA. Elle souligne que l'adoption de l'IA sur le continent doit servir des objectifs de développement — répondre à des problèmes sociétaux et économiques concrets — et non uniquement des intérêts commerciaux là où les incitations commerciales orientent déjà l'adoption.

Elle a noté que les dirigeants africains présents au dialogue plaidaient de plus en plus pour une « transition IA juste », centrée sur la manière dont l'Afrique émergera en tant qu'architecte de systèmes d'IA plutôt que de rester consommatrice de technologies développées à l'extérieur . Elle a également insisté sur la nécessité de veiller à ce que l'adoption de l'IA ne soit pas seulement une « IA pour l'Afrique des entreprises », mais aussi une « IA pour l'Afrique du développement », résolvant des problèmes concrets dans la société et l'économie au sens large .

L'Union africaine a dévoilé sa stratégie continentale d'IA en 2024 afin de fournir un cadre commun permettant aux 55 États membres de ne pas emprunter des voies entièrement distinctes en matière d'adoption et de réglementation de l'IA. L'adhésion a été forte, 16 pays africains ayant déjà élaboré leurs propres stratégies nationales d'IA, témoignant d'un appétit continental significatif pour l'agenda de l'IA.

Mataboge a indiqué que la stratégie continentale d'IA de l'UA, dévoilée en 2024, visait à garantir que les États membres disposent de lignes directrices communes plutôt que de 55 voies distinctes vers l'adoption et la réglementation de l'IA . Elle a noté que 16 pays africains ont déjà élaboré leurs propres stratégies nationales d'IA, reflétant un fort engouement du continent .

Plutôt que de fonctionner comme 55 marchés distincts, la plus grande opportunité de l'Afrique est de construire un écosystème d'IA à l'échelle du continent, où les pays collaborent et renforcent mutuellement leurs capacités à grande échelle. Les champions régionaux — des pays dotés d'une infrastructure de base telle qu'une énergie stable et abordable — peuvent servir d'ancrage à une infrastructure technologique partagée qui profite non seulement à leur propre pays, mais aussi à l'ensemble de la région.

Mataboge a identifié l'Afrique du Sud, le Kenya, le Nigeria, l'Égypte, le Rwanda et l'Ouganda comme exemples d'ancrages régionaux pour l'adoption de l'IA, chacun disposant d'une infrastructure de base capable de soutenir des écosystèmes régionaux plus larges . Elle a noté qu'il existe un large consensus sur le fait que la trajectoire de l'IA en Afrique sera renforcée en consolidant et en soutenant ces champions régionaux .

Mataboge a défini cinq domaines prioritaires que l'Afrique doit traiter pour éviter d'être laissée pour compte dans la transition vers l'IA. Ceux-ci couvrent les infrastructures physiques et numériques, le contrôle africain sur les données et les modèles, la représentation des langues et des contextes africains dans les systèmes d'IA, les approches d'investissement à long terme, et l'amélioration de la coordination entre décideurs politiques, secteur privé et société civile.

Elle a énuméré les cinq priorités comme suit : renforcer les infrastructures et la capacité de calcul grâce à des modèles régionaux partagés ; développer la souveraineté technologique, notamment le contrôle africain sur les données, les infrastructures et le développement de modèles ; combler les lacunes en matière de données et de représentation, en particulier pour les langues africaines ; aligner les capitaux sur le développement à long terme de l'écosystème grâce au capital patient et aux investissements d'intérêt public ; et améliorer la coordination intersectorielle pour traduire les intentions en actions concrètes .

L'Égypte a développé un modèle de gouvernance basé sur les risques qui concentre l'attention réglementaire sur les domaines à enjeux élevés tels que les droits de l'homme, la protection des enfants, la protection des données et la confiance du public, plutôt que de traiter tous les systèmes d'IA de manière identique. Cette approche à plusieurs niveaux rend la gouvernance abordable et évolutive, en particulier pour les pays disposant d'une capacité réglementaire limitée.

Baraka a décrit le modèle égyptien à quatre niveaux comme concentrant l'attention là où les enjeux sont les plus élevés - droits, droits de l'homme, protection des enfants, protection des données et confiance du public - plutôt que de traiter chaque système de manière identique, rendant ainsi la gouvernance abordable et pas seulement fondée sur des principes . Elle a également présenté la pile de mise en œuvre complète : stratégie nationale d'IA, gouvernance institutionnelle via le Conseil national pour l'IA, capacité de mise en œuvre via le Centre égyptien pour une IA responsable, un cadre de gouvernance, des lignes directrices opérationnelles et des orientations en matière de marchés publics pour l'IA .

Baraka soutient qu'une gouvernance efficace de l'IA nécessite un séquençage rigoureux plutôt que de passer précipitamment des principes à la réglementation. La gouvernance doit être comprise comme un écosystème — englobant la stratégie, les institutions, les normes, les marchés publics et le déploiement réel — dont tous les éléments doivent progresser ensemble plutôt qu'isolément.

Elle a indiqué que l'Égypte n'a pas sauté des principes à la réglementation, mais a construit une pile, en commençant par une stratégie nationale d'IA, puis une gouvernance institutionnelle, puis une capacité de mise en œuvre, puis un cadre de gouvernance, puis des lignes directrices opérationnelles, et enfin des orientations en matière de marchés publics pour l'IA . Elle a conclu que la gouvernance de l'IA est un écosystème - pas seulement un document, pas seulement une stratégie, pas seulement des institutions - et que la stratégie, les institutions, les normes, les marchés publics et le déploiement réel doivent progresser ensemble .

Baraka soutient que la coopération internationale est la plus efficace et la plus durable lorsqu'elle repose sur des ressources partagées tangibles plutôt que sur des déclarations ou des principes communs. Des outils concrets tels que des modèles de langage communs, des cadres de gouvernance de référence ou des instruments de diagnostic partagés donnent aux pays des raisons de rester engagés bien après la conclusion d'une réunion.

Elle a déclaré que « la coopération se renforce le plus rapidement autour de ressources partagées et non de déclarations communes », citant en exemple un modèle de langage commun tel que CARNAC, un cadre de gouvernance de référence ou un outil de diagnostic partagé, qui créent des raisons pour les pays de rester en contact bien après la fin des réunions . Elle a également mentionné l'initiative AI Share de l'Égypte, menée en coopération avec le PNUD, comme mécanisme de partage d'applications de cas d'usage avec les pays voisins d'Afrique et de la région arabe .

Baraka souligne que des cadres de gouvernance bien conçus ne sont pas suffisants en eux-mêmes ; ils nécessitent les capacités humaines et institutionnelles pour être réellement mis en œuvre. Cela inclut du personnel formé, des fonctions de test et d'audit, ainsi que des évaluations de préparation pour les institutions comme pour les systèmes d'IA.

Elle a déclaré que « les cadres ne se mettent pas en œuvre d'eux-mêmes » et nécessitent des personnes formées, des fonctions de test et d'audit, ainsi que des évaluations de préparation pour les institutions et les systèmes . Elle a cité le Centre d'innovation appliquée de l'Égypte comme le bras opérationnel permettant le déploiement de cas d'usage dans des secteurs prioritaires tels que la santé, l'agriculture et l'éducation .

Masaki soutient que la coopération internationale en matière de gouvernance de l'IA peut être efficace même lorsque les pays adoptent des approches politiques différentes, à condition qu'ils partagent un engagement en faveur de valeurs centrées sur l'être humain. L'OCDE y contribue en favorisant une compréhension commune des concepts clés, des tendances et des défis, ancrée dans des données probantes solides.

Il a déclaré que « une coopération internationale efficace ne nécessite pas des approches identiques » et que ce qui importe avant tout, c'est un engagement commun en faveur de valeurs centrées sur l'être humain guidant le développement et le déploiement de l'IA . Il a souligné que l'OCDE soutient cela en favorisant une compréhension commune des concepts clés, des tendances, des défis et des opportunités, ancrée dans des données probantes solides .

Masaki identifie trois domaines de convergence croissante dans le paysage international de la gouvernance de l'IA. Il s'agit de : la reconnaissance de l'IA comme une priorité gouvernementale majeure, avec des objectifs partagés malgré des approches politiques différentes ; une compréhension largement répandue que les systèmes d'IA transfrontaliers nécessitent une coopération internationale et une interopérabilité ; et l'importance croissante de valeurs partagées et de garde-fous à mesure que les systèmes d'IA gagnent en puissance.

Il a décrit une convergence croissante selon trois dimensions : premièrement, l'IA comme priorité absolue pour les gouvernements, avec des objectifs communs visant à diffuser largement les bénéfices et à gérer les risques ; deuxièmement, une compréhension généralisée que les systèmes d'IA transfrontaliers nécessitent une coopération internationale et une interopérabilité ; et troisièmement, l'importance croissante de valeurs partagées et de garde-fous à mesure que les capacités des systèmes d'IA progressent, notamment pour soutenir la découverte scientifique et détecter les vulnérabilités en matière de sécurité . Il a également noté que l'adoption de l'IA avait atteint 52 % des grandes entreprises contre seulement 17 % des petites entreprises dans la zone OCDE en 2025, illustrant le paysage d'adoption inégal que la gouvernance doit prendre en compte .

Le Partenariat mondial sur l'IA (GPAI) joue un rôle de pont entre l'expertise technique et l'élaboration des politiques, entre la recherche et la mise en œuvre, et entre les régions aux capacités et aux priorités différentes. Il rassemble une large coalition de pays et de communautés d'experts pour soutenir une coopération internationale fondée sur des données probantes en matière de gouvernance de l'IA.

Masaki a noté que le Partenariat mondial sur l'IA réunit actuellement 46 pays, éclairés par une communauté d'experts multidisciplinaires . Il a décrit le GPAI et ses vastes réseaux d'experts comme servant de pont entre l'expertise technique et l'élaboration des politiques, entre la recherche et la mise en œuvre, et entre les régions aux capacités et aux priorités différentes .

L'OCDE a développé des outils pratiques pour aider les gouvernements à passer des principes à la mise en œuvre, notamment la Boîte à outils de politique sur l'IA et le futur Indice IA de l'OCDE. Ces outils ont été élaborés dans le cadre d'une coopération internationale et sont conçus pour être suffisamment flexibles afin de respecter les contextes nationaux tout en ancrant les politiques dans des données probantes.

Masaki a annoncé le lancement de la Boîte à outils de politique sur l'IA, qui aide les gouvernements à identifier les obstacles à l'adoption de l'IA et à traduire des principes communs en politiques pratiques et fondées sur des données probantes, tenant compte des contextes nationaux . Il a également indiqué que l'Indice IA de l'OCDE serait lancé plus tard dans l'année pour permettre aux pays de mesurer leurs progrès en matière d'élaboration de politiques d'IA digne de confiance . Il a en outre fait référence à la révision du Cadre de rapport du Processus d'IA d'Hiroshima comme mécanisme offrant aux organisations un moyen simple de montrer comment elles mettent en œuvre une IA digne de confiance .

L'Union européenne a élaboré une stratégie globale en matière d'IA structurée autour de quatre dimensions : la promotion de l'adoption de l'IA dans la société et l'économie, la mise en place d'une infrastructure de calcul public, un cadre législatif complet à travers l'AI Act de l'UE, et la coopération internationale. Chaque dimension est considérée comme essentielle et complémentaire aux autres.

Viola a présenté les quatre dimensions : premièrement, favoriser l'adoption de l'IA grâce à un principe « IA en premier » imposant à toutes les organisations d'envisager l'IA pour tout nouveau projet de transformation ; deuxièmement, créer une infrastructure de calcul public comprenant 19 usines d'IA et de plus grandes gigafactories d'IA à travers l'Europe ; troisièmement, l'AI Act de l'UE, qui établit un cadre législatif fondé sur les risques, reposant sur les principes de proportionnalité et de nécessité ; et quatrièmement, la coopération internationale sous des formes multilatérales et bilatérales .

Viola soutient que la complexité et l'intensité capitalistique du développement de l'IA, combinées à ses profondes implications sociétales, rendent impossible pour toute juridiction isolée de gouverner efficacement l'IA. L'UE a donc investi de manière significative dans une démarche de sensibilisation internationale, parallèlement à son cadre réglementaire interne, en cherchant à établir un récit commun pour la gouvernance de l'IA.

Il a déclaré que « l'Union est véritablement convaincue que la gouvernance de l'IA ne peut être efficace que si elle constitue un effort partagé » . Il a souligné que l'UE a investi dans un cadre complet tout en menant une démarche de sensibilisation internationale afin de dégager un récit commun pour l'IA, reconnaissant que la réponse n'est pas encore totalement claire et que l'humilité et l'effort collectif sont nécessaires . Il a également observé que l'examen récent des modèles d'IA puissants a conduit des juridictions qui privilégiaient auparavant des initiatives portées par le secteur privé à envisager des cadres plus complets, ce qui témoigne d'une convergence croissante .

Mujica soutient que la contribution principale de l'ISO à la gouvernance de l'IA réside dans l'élaboration de normes internationales qui créent un langage commun universel, des méthodologies convenues et des exigences techniques applicables dans toutes les juridictions. C'est cette universalité qui fait des normes un outil singulièrement puissant pour favoriser l'interopérabilité mondiale.

Il a expliqué que les normes apportent un langage universel et commun - en s'accordant sur des définitions de termes tels que l'IA, la transparence et le risque - ainsi que des méthodologies convenues pour des processus tels que l'évaluation d'impact, et des exigences techniques qui garantissent des résultats attendus . Il a déclaré que la même norme peut être utilisée au Zimbabwe, en Égypte, au Chili, en Allemagne, aux États-Unis et en Chine, créant ainsi les bases d'une interopérabilité propice à l'instauration de la confiance .

Mujica dissipe une idée reçue en distinguant les normes des politiques et des réglementations. Les normes ne créent pas de politiques ni de réglementations, mais constituent plutôt un pont permettant de les mettre en œuvre concrètement, en définissant le « comment » tandis que les décideurs politiques définissent le « quoi ».

Il a clairement indiqué que l'ISO ne fait pas de politique - c'est le rôle des décideurs politiques - et ne crée pas de réglementation, mais fournit un pont pour mettre en œuvre ces politiques et réglementations dans la pratique . Il a illustré cela avec l'exemple du signalement d'incidents : l'ISO ne dirait pas à qui un incident doit être signalé (c'est le rôle des régulateurs), mais peut fournir un cadre de gouvernance des données, précisant quelles informations doivent être collectées et comment les compiler - le « comment » .

Mujica soutient que les normes peuvent permettre une véritable interopérabilité même lorsque les pays maintiennent des réglementations nationales divergentes, en fournissant des cadres communs applicables universellement. L'exemple du signalement d'incidents illustre comment les normes peuvent définir la gouvernance des données et la méthodologie de collecte sans prescrire la destination réglementaire de ces données.

Il a indiqué que même en présence de cadres politiques divergents, des cadres de normes partagés peuvent offrir un véritable environnement plug-and-play . En prenant le signalement d'incidents comme exemple concret, il a expliqué que l'ISO ne prescrirait pas à qui un incident doit être signalé, mais pourrait fournir un cadre relatif à la gouvernance des données, aux informations à inclure, à leur mode de collecte et à leur compilation - soutenant ainsi le « comment » tandis que les décideurs politiques définissent le « quoi » .

Mujica soutient qu'en l'absence de normes cohérentes et vérifiables, des organisations dans différents pays peuvent prétendre suivre des pratiques d'IA responsables sans qu'il soit possible de le vérifier, créant ainsi des avantages concurrentiels déloyaux. Les cadres d'évaluation de la conformité y remédient en fournissant un mécanisme fiable de vérification du respect des normes.

Il a noté qu'en l'absence de cohérence, les organisations font des efforts pour agir d'une certaine manière, mais il n'existe aucun moyen de savoir ce que font les autres, ce qui peut créer des avantages concurrentiels déloyaux . Il a mentionné une discussion avec l'ARSO, l'organisme de normalisation de la région africaine, pour illustrer l'objectif d'« une norme unique, avec un test unique et un certificat unique reconnu partout » comme condition d'une véritable interopérabilité .

Mujica formule l'ambition ultime de la normalisation internationale comme la réalisation d'une situation où une norme unique, testée une seule fois et certifiée une seule fois, serait reconnue universellement. Cela permettrait d'éliminer les doublons, de réduire les charges de conformité et de créer une véritable interopérabilité transfrontalière.

Il a cité un échange précédent avec l'ARSO, l'organisme de normalisation pour la région africaine, pour exprimer l'ambition commune : « une norme, un test, un certificat reconnu partout », décrivant cela comme ce qui crée véritablement l'interopérabilité par le biais des normes .

Mujica remet en question l'idée reçue selon laquelle le travail d'élaboration d'une norme s'achève à sa publication, en soutenant que l'impact réel ne se concrétise qu'à travers sa mise en œuvre et des résultats positifs démontrés sur le terrain. Cela exige des partenariats actifs entre les normalisateurs et les décideurs politiques, plutôt que des processus parallèles et cloisonnés.

Il a déclaré que les normalisateurs « vivent sous l'illusion que leur travail est accompli lorsqu'une norme est publiée », alors qu'en réalité, le travail n'est achevé que lorsque la norme est mise en œuvre et a produit un impact positif sur le terrain . Il a cité le parcours de l'ISO en matière de politique et de normalisation sur l'IA, qui a conjugué ses efforts avec la Corée, les Pays-Bas et de nombreuses organisations internationales pour créer un espace où décideurs politiques et normalisateurs travaillent ensemble, la Malaisie et l'Égypte ayant fondé leurs stratégies nationales en matière d'IA sur ce parcours .

Ibáñez souligne que l'Amérique latine et les Caraïbes connaît déjà une activité significative en matière d'IA dans le secteur public, avec plus d'un millier de projets pilotes en cours, témoignant d'un véritable élan et d'un appétit réel pour l'adoption de l'IA. Cependant, la région manque encore des infrastructures fondamentales — notamment en matière de connectivité numérique, de capacités institutionnelles et de cadres de gouvernance — nécessaires pour déployer l'IA de manière responsable à grande échelle.

Elle a noté que la région compte plus d'un millier de projets pilotes en cours dans le seul secteur public, tout en reconnaissant qu'il s'agit probablement d'une sous-estimation . Elle a cité un taux de pénétration du haut débit fixe représentant seulement environ la moitié du niveau des pays de l'OCDE, et a indiqué que seulement sept des 26 pays membres emprunteurs obtiennent un score supérieur à 50 % dans l'indice d'adoption et de gouvernance de la préparation à l'IA . Elle a également cité l'exemple de l'État brésilien du Ceará, où le soutien de la BID a contribué à moderniser les tribunaux grâce à l'IA, augmentant la productivité judiciaire de 40 % .

Ibáñez soutient que l'Amérique latine et les Caraïbes n'ont pas besoin de construire des institutions de gouvernance de l'IA à partir de zéro, car la région dispose déjà de bases institutionnelles solides pouvant être adaptées aux exigences de l'ère de l'IA. Elle cite les lois existantes sur la protection des données et les autorités dédiées comme exemples de fondations pouvant être exploitées et développées.

Elle a souligné que la région « ne part pas de zéro » et n'a pas besoin de réinventer les institutions existantes, mais plutôt de les faire évoluer et de les adapter aux nouvelles technologies . Elle a cité la protection des données comme exemple concret, notant que 17 pays de la région disposent déjà de lois sur la protection des données et que 12 pays ont des autorités dédiées .

Ibáñez soutient que la souveraineté technologique pour la région ALC ne signifie pas l'autosuffisance ou le fait de tout faire de manière indépendante, mais plutôt la capacité à gouverner les données, les infrastructures et l'IA dans l'intérêt public, grâce à une combinaison de capacités nationales et de coordination régionale. L'interopérabilité et les normes sont donc cruciales.

Elle a déclaré que « pour la région, la souveraineté technologique ne consiste pas à tout faire seul », mais à coordonner et à conserver la capacité de gouverner les données, les infrastructures et l'IA dans l'intérêt public, grâce à une combinaison de capacités nationales et de coordination et coopération régionales . Elle a souligné que l'interopérabilité et les normes seraient essentielles pour y parvenir .

Ibáñez soutient que les mécanismes de financement mixte et les partenariats public-privé sont des outils essentiels pour permettre aux pays de la région ALC d'investir dans les infrastructures numériques nécessaires à une adoption responsable de l'IA. Ces mécanismes contribuent à partager les risques, à allonger les horizons d'investissement et à orienter les ressources du secteur privé vers la connectivité et les infrastructures numériques au profit des populations mal desservies.

Elle a décrit le financement mixte comme un outil permettant aux pays de partager les risques, d'allonger les horizons d'investissement et de réinvestir les ressources du secteur privé dans la connectivité et les infrastructures numériques, ce qui est crucial pour accélérer l'inclusion des populations mal desservies et des zones à faibles revenus . Elle a noté que le groupe BID travaille avec les gouvernements et le secteur privé pour contribuer à amplifier et à coordonner ces efforts dans toute la région .

Ibáñez soutient que la valeur ajoutée unique de la BID dans le soutien à la gouvernance de l'IA repose sur deux atouts qui nécessitent des décennies à construire : une connaissance technique approfondie de chaque économie et de chaque pays, ainsi que la capacité programmatique d'intervenir simultanément dans de nombreux pays et secteurs. Cette combinaison permet à la BID d'agir en tant que facilitateur et financeur tout au long du continuum public-privé.

Elle a identifié les deux atouts clés de la BID comme étant une connaissance technique approfondie de chaque économie et de chaque pays, ainsi que la capacité programmatique d'intervenir simultanément dans de nombreux pays et secteurs . Elle a souligné que la BID opère tout au long du continuum public-privé à travers trois guichets - IDB, IDB Invest et IDB LAC - et que son approche pangouvernementale, associée à une présence sectorielle approfondie, lui permet d'agir à grande échelle .

Ibáñez présente une opportunité économique significative pour la région LAC découlant de l'adoption de l'IA, mais avertit que la concrétisation de ces gains nécessite des investissements délibérés dans des conditions fondamentales. S'appuyant sur des analogies historiques, elle soutient que les technologies transformatrices ne génèrent des gains de productivité que lorsque les institutions et les modes de fonctionnement sont fondamentalement repensés autour d'elles.

Elle a cité des estimations de la BID suggérant que l'IA dans la région LAC pourrait ajouter 5 % à la production régionale au cours de la prochaine décennie par le seul canal du travail . Elle a eu recours à l'analogie historique de l'électricité, notant que celle-ci n'a pas accru la productivité tant que les usines n'ont pas été repensées autour d'elle, et a soutenu qu'il en sera de même pour l'IA, à moins que l'État et le secteur privé ne transforment réellement leur façon de travailler .

Zhang soutient que les cadres de gouvernance de l'IA doivent reposer sur une compréhension approfondie de l'évolution réelle de la technologie, plutôt que d'être conçus uniquement pour les capacités actuelles. Le glissement rapide de l'attention du secteur — des modèles de langage vers les modèles du monde et l'IA agentique — signifie que les cadres de gouvernance risquent de devenir obsolètes avant même d'être finalisés.

Elle a noté que le discours autour de l'IA évolue rapidement dans le secteur, les discussions passant des modèles de langage et du chat de l'année précédente aux modèles du monde et à l'IA agentique cette année . Elle a soutenu que comprendre l'évolution de la technologie est essentiel pour s'assurer que les cadres de gouvernance ne sont pas uniquement conçus pour ce qui existe déjà, mais préparent également l'avenir .

Zhang soutient que si une grande partie des discussions sur la gouvernance porte sur les risques liés aux modèles d'IA eux-mêmes, les risques les plus importants et les plus variés apparaissent au moment du déploiement, en particulier dans les secteurs fortement réglementés. Le profil de risque d'un cas d'usage spécifique dans le domaine de la santé, par exemple, est fondamentalement différent de celui des services financiers ou de l'assurance.

Elle a déclaré qu'il existe « davantage de risques lors du déploiement de l'IA » par rapport au profil de risque du modèle lui-même, et que les années 2025-2026 sont caractérisées par un déploiement à grande échelle de l'IA . Elle a cité son expérience en tant que membre du conseil d'administration de la Common Spirit Health Foundation, l'un des plus grands systèmes de santé à but non lucratif aux États-Unis, qui déploie un ensemble hybride de grands modèles de langage, de petits modèles de langage, de solutions internes et d'outils tiers, nécessitant une couche de gouvernance couvrant l'ensemble du système plutôt qu'un seul modèle .

Zhang soutient que si certains éléments de la gouvernance de l'IA — tels que les méthodologies d'évaluation et les exigences de transparence — peuvent et doivent être standardisés à l'échelle mondiale, la gouvernance du déploiement doit être adaptée pour refléter les profils de risque spécifiques des différents secteurs et régions. Une approche uniforme de la gouvernance du déploiement serait impraticable et potentiellement contre-productive.

Elle a déclaré que « la réglementation de la gouvernance ne peut pas être identique pour différents secteurs, différentes régions » et que rendre la gouvernance dynamique et diversifiée est très important . Elle a précisé que pour l'évaluation et la transparence, la standardisation est appropriée, mais que pour le déploiement, la gouvernance doit être pratique et refléter les différents profils de risque selon les pays et les secteurs .

Zhang soutient que la technologie elle-même peut être mise à profit pour répondre aux défis de gouvernance, plutôt que de concevoir la gouvernance uniquement comme une contrainte imposée à la technologie. L'informatique fédérée est citée comme un exemple mature permettant l'entraînement de l'IA sur des données sensibles sans nécessiter de transfert physique de données, répondant ainsi aux préoccupations de conformité dans les secteurs fortement réglementés.

Elle a cité l'informatique fédérée comme exemple de technologie devenue de plus en plus populaire dans les secteurs fortement réglementés tels que la santé et la finance, car elle permet aux propriétaires de données de partager leurs données pour l'entraînement de l'IA sans les transférer ni les déplacer physiquement, répondant ainsi aux préoccupations de conformité . Elle a interrogé la prise en compte de telles solutions technologiques dans les discussions sur la gouvernance et la réglementation .

Zhang propose de recadrer la gouvernance de l'IA, en la présentant non plus comme une contrainte de conformité, mais comme un avantage concurrentiel. Elle soutient que si l'IA responsable est positionnée comme un facteur de différenciation sur le marché plutôt que comme une simple exigence réglementaire, les fondateurs et les déployeurs auront des incitations intrinsèques plus fortes à concevoir et à déployer une IA digne de confiance. Cela créerait une boucle de rétroaction positive bénéfique pour l'ensemble de l'écosystème.

Elle a remis en question l'incapacité des cadres de gouvernance à créer des incitations pour que les fondateurs et les innovateurs développent une IA responsable, plutôt que de la traiter uniquement comme une exigence réglementaire . Elle a soutenu que si l'IA responsable devient un facteur de différenciation et un avantage concurrentiel plutôt qu'une simple obligation réglementaire, les fondateurs seront davantage incités à mettre en œuvre la gouvernance, et les acteurs industriels qui déploient l'IA préféreront les fournisseurs ayant déjà intégré l'IA responsable dans leurs solutions .

Pielmeier distille trois éléments essentiels pour une gouvernance efficace de l'IA par les parties prenantes, tirés des enseignements de la gouvernance de l'Internet : des processus inclusifs réunissant toutes les parties prenantes concernées ; des cadres normatifs communs offrant un langage partagé sur ce qui doit être accompli et évité ; et une attention claire aux priorités des communautés les plus directement touchées par l'IA.

Il a affirmé qu'une gouvernance efficace requiert des processus inclusifs, des cadres normatifs communs, ainsi qu'une orientation et des priorités claires . Il a développé chacun de ces points : les processus inclusifs à travers des forums tels que le Forum sur la gouvernance de l'Internet ; le droit international des droits de l'homme comme cadre normatif commun ; et la nécessité de se concentrer sur les communautés les plus touchées et exposées aux risques les plus élevés pour établir les priorités .

Pielmeier soutient que la gouvernance de l'IA devrait s'appuyer sur la vaste expérience accumulée dans le cadre des processus de gouvernance de l'Internet, plutôt que de repartir de zéro. Le Forum sur la gouvernance de l'Internet et les Principes de São Paulo issus du processus Net Mundial représentent un savoir institutionnel précieux et des cadres normatifs pouvant directement éclairer la gouvernance de l'IA.

Il a souligné que l'IA repose en grande partie sur l'architecture sociale et technique de l'Internet, qui a fait l'objet de plus de vingt ans de développement de processus, de discussions et de coordination multi-parties prenantes . Il a évoqué le processus Net Mundial, conduit par le gouvernement brésilien et le Comité directeur de l'Internet au Brésil, qui a produit les Principes de São Paulo comme guide pour la construction de processus multi-parties prenantes, en faisant valoir que ceux-ci devraient orienter toutes les commissions et tous les processus de gouvernance de l'IA . Il a également invité les participants à noter dans leur agenda le Forum sur la gouvernance de l'Internet 2026 à Nairobi .

Pielmeier soutient que le droit international des droits de l'homme fournit déjà le cadre normatif commun nécessaire pour guider la gouvernance de l'IA, et que celui-ci devrait être explicitement reconnu et intégré dans les processus de gouvernance. Cela inclut non seulement les conventions internationales fondamentales, mais aussi les cadres qui traduisent les droits de l'homme en responsabilités pour le secteur privé.

Il a déclaré que le droit international des droits de l'homme fournit le cadre normatif permettant de comprendre ce que la gouvernance de l'IA cherche à accomplir et à éviter, et que cela devrait être dit explicitement et intégré dans les processus . Il a cité les Principes directeurs des Nations Unies relatifs aux entreprises et aux droits de l'homme ainsi que les Principes directeurs de l'OCDE à l'intention des entreprises multinationales comme cadres traduisant les droits de l'homme en responsabilités pour le secteur privé, lesquels ont été intégrés, via des processus tels que le Global Network Initiative, dans la gouvernance interne des entreprises .

Pielmeier soutient que l'inclusion réelle de la société civile issue de la majorité mondiale va au-delà d'une représentation symbolique dans les forums de gouvernance. Ces organisations doivent être véritablement associées à la définition de l'ordre du jour, à l'orientation des priorités et à la préparation du contenu des discussions sur la gouvernance, d'autant plus qu'elles représentent les communautés les plus touchées par l'IA.

Il a décrit l'objectif comme étant de s'assurer que les organisations de la société civile issues de la majorité mondiale ne soient pas « simplement présentes à la table des discussions sur la gouvernance de l'Internet, mais soient véritablement en cuisine, aidant à composer le menu, à préparer le repas, à répondre aux besoins des parties prenantes qui sont souvent les plus exclues et négligées lorsque nous nous réunissons dans des lieux comme Genève ou New York » . Il a soutenu que le fait de se concentrer sur les communautés les plus touchées et exposées aux risques les plus élevés devrait contribuer à établir les priorités de gouvernance .

Pielmeier décrit une initiative concrète lancée par le Global Network Initiative en partenariat avec le Centre for Communications Governance de la National Law University de Delhi, conçue pour jeter des ponts afin que les perspectives de la société civile de la majorité mondiale puissent être intégrées dans les processus de gouvernance de l'IA au niveau international.

Il a décrit l'initiative intitulée « Multi-Stakeholder Approaches to Participation in AI Governance », lancée à l'occasion de l'AI Impact Summit en Inde, qui vise à garantir une participation réelle des organisations de la société civile issues de la majorité mondiale dans les discussions sur la gouvernance de l'IA . Il a précisé que l'initiative mobilise des ressources et cherche à créer des passerelles pour que ces perspectives puissent alimenter des processus incluant ceux de l'ONU, du gouvernement suisse et de leur prochain sommet .

Pielmeier souligne que la communauté de gouvernance de l'IA devrait résister à la tentation de créer de toutes nouvelles institutions et de nouveaux processus, alors que ceux qui existent — développés au fil de décennies de travaux sur la gouvernance de l'Internet — peuvent être adaptés et enrichis. De nouvelles institutions ne devraient être créées que lorsqu'un besoin spécifique ne peut être satisfait par les efforts existants.

Il a déclaré que des organisations et des institutions travaillent sur la gouvernance numérique depuis des années, notamment l'ISO, l'OCDE et bien d'autres, et que « nous devrions nous en souvenir et bâtir sur ces fondations » plutôt que de chercher à créer de nouvelles institutions, sauf en cas de besoin spécifique ne pouvant être satisfait par les efforts existants . Il a noté que les modèles d'IA sont construits à partir de données extraites d'Internet, déployés via Internet et dépendent d'Internet pour leur interopérabilité, ce qui rend l'expérience en matière de gouvernance de l'Internet directement pertinente .

Li décrit le Centre pour l'excellence en IA du Forum économique mondial comme une plateforme mondiale dédiée à l'accélération de l'utilisation responsable de l'IA, des données et des technologies numériques. Ses travaux en matière de gouvernance visent à promouvoir une technologie digne de confiance à travers des cadres prospectifs et une collaboration multipartite, positionnant le WEF comme un facilitateur impartial pour ces discussions.

Elle a indiqué que le Centre pour l'excellence en IA sert de plateforme mondiale pour accélérer l'utilisation responsable de l'intelligence artificielle, des données et des technologies numériques, ses travaux en matière de gouvernance de l'IA étant axés sur la promotion d'une technologie digne de confiance et d'une gouvernance efficace, en favorisant la sécurité, la transparence et la responsabilité à travers des cadres prospectifs et une collaboration multipartite .

Lamanauskas présente le Hub de ressources IA amélioré des Nations Unies comme un outil complet à l'échelle du système, qui rassemble les initiatives en matière d'IA de l'ensemble du système onusien sur une plateforme unique et accessible. Le hub est conçu pour servir de guichet unique aux États membres à la recherche d'un soutien au renforcement des capacités, d'opportunités de bourses et d'informations sur les activités des Nations Unies dans le domaine de l'IA.

Il a indiqué que le hub, dévoilé en décembre à l'Assemblée générale et développé par le PNUD en collaboration avec l'UIT et l'UNESCO, regroupe déjà plus de 1 000 initiatives en matière d'IA, reflétant les contributions de 55 entités onusiennes diverses . Il l'a décrit comme un espace complet permettant de découvrir les activités des Nations Unies dans l'ensemble du spectre de l'IA, la dernière version incluant spécifiquement des opportunités de renforcement des capacités, des bourses et des points de contact .

Lamanauskas explique que le Groupe de travail interagences des Nations Unies sur l'IA a reçu un nouveau mandat dans le cadre du document final du SMSI+20, lui demandant de cartographier systématiquement les initiatives de renforcement des capacités en matière d'IA au sein du système onusien, d'identifier les lacunes et d'explorer comment les capacités existantes peuvent être mises à profit. Le Hub de ressources IA amélioré des Nations Unies est présenté comme l'une des premières mesures concrètes dans la mise en œuvre de ce mandat.

Il a indiqué que le groupe de travail interagences a reçu une nouvelle mission au paragraphe 86 de la résolution du document final du SMSI, consistant à cartographier les initiatives de renforcement des capacités en matière d'IA, y compris les bourses, à identifier les lacunes, à tirer parti des capacités existantes au sein du système onusien et à rendre compte au Dialogue mondial sur l'IA . Il a décrit le Hub de ressources IA amélioré des Nations Unies comme l'une des premières mesures concrètes dans la mise en œuvre de ce mandat .

Gabriel présente les principales conclusions des données du hub, soulignant que les institutions publiques sont les principales bénéficiaires des initiatives de l'ONU en matière d'IA, tandis que les programmes de formation et le reporting des résultats restent comparativement sous-développés par rapport aux outils et aux produits de recherche. Elle note toutefois une tendance positive à la croissance des fellowships et des opportunités de formation par rapport à l'année précédente.

Elle a souligné que les institutions publiques sont les principales bénéficiaires avec 581 mentions, avec une marge pour engager plus systématiquement la société civile, le monde académique, le secteur privé et les communautés . Elle a indiqué que 508 outils d'IA et 498 produits de recherche dominent le portefeuille, tandis que la formation et le reporting des résultats restent comparativement limités avec 152 mentions, bien qu'une tendance à davantage de formations et de fellowships se dessine par rapport au rapport de l'année précédente .

Opp articule la mission fondamentale du Hub de ressources de l'ONU sur l'IA comme étant de rendre les connaissances collectives du système des Nations Unies plus accessibles aux États membres, de réduire les doublons entre les entités onusiennes et d'aider les pays à identifier le soutien le plus approprié à leurs besoins spécifiques en matière de gouvernance de l'IA et de renforcement des capacités.

Il a déclaré que la mission du Hub de ressources de l'ONU sur l'IA est simple : « rendre les connaissances du système plus accessibles pour éviter les doublons et aider les États membres à identifier le soutien adéquat pour leurs besoins en matière de gouvernance de l'IA et de renforcement des capacités » . Il a noté que le hub dispose désormais d'une page dédiée aux offres de renforcement des capacités en IA et aux bourses, offrant un point d'entrée centralisé pour les États membres et les collègues de l'ONU .

Opp souligne que le soutien efficace de l'ONU à la gouvernance de l'IA doit être adapté aux diverses situations des États membres, en reconnaissant que les pays se trouvent à des stades très différents de développement numérique et ont des priorités, des capacités et des contextes différents. Le soutien doit également être ancré dans des principes fondés sur les droits et orientés vers le développement.

Il a déclaré que les pays ont besoin d'un soutien « opportun, pratique, fondé sur les droits et axé sur le développement » qui « tienne également compte de leurs points de départ, capacités, priorités et contextes différents » . Il a noté que dans le monde entier, les pays s'emploient rapidement à élaborer des stratégies en matière d'IA, à renforcer leurs institutions et à développer leurs capacités réglementaires pour une utilisation responsable de l'IA .

Opp présente le hub non pas simplement comme un référentiel d'informations, mais comme un mécanisme visant à renforcer la cohérence et la coordination de l'offre collective du système des Nations Unies aux États membres. L'objectif est de passer d'initiatives séparées et cloisonnées à un écosystème de soutien interconnecté, capable de transformer les connaissances collectives en actions coordonnées.

Il a déclaré que le hub est « un moyen de renforcer l'offre collective du système des Nations Unies, non pas sous forme d'initiatives séparées, mais en tant qu'écosystèmes de soutien plus interconnectés » . Il a exprimé l'aspiration que « si nous l'utilisons bien, le Hub de ressources de l'ONU sur l'IA peut nous aider à transformer nos connaissances collectives en actions coordonnées et à garantir que l'IA serve les populations, le développement et le bien public » .