Le déploiement actuel de l’IA déploie les 3,2 millions de dollars sur 400 millions de dollars d’engagements pour l’IA d’intérêt public

Current AI, l’organisme à but non lucratif qui a été lancé au sommet de l’Action pour l’IA en France en février 2025 avec 400 millions de dollars d’engagements pour construire une alternative publique à l’IA de Big Tech, a commencé à écrire des chèques. Le mois dernier, il a déployé 3,2 millions de dollars à ses quatre premiers bénéficiaires, et ces derniers mois, il a expédié ses premiers produits : un appareil multilingue hors ligne construit avec le gouvernement indien en février et, plus tôt ce mois, un chatbot open source présenté lors d’un sommet des Nations Unies à Genève. Dix-sept mois après les promesses, le capital commence enfin à bouger.

La distance entre ce qui a été promis et ce qui a été dépensé est l’histoire ici. Current AI compte plus de 400 millions de dollars engagés et un objectif de mobiliser 2,5 milliards de dollars sur cinq ans, mais les 3,2 millions de dollars de la première cohorte sont ce qui est réellement sorti. La PDG Ayah Bdeir présente les soutiens comme des donateurs plutôt que des investisseurs à la recherche de rendement. “Ils ne sont pas des investisseurs ; ils sont des financeurs”, a-t-elle déclaré à TechCrunch.

Qui met l’argent

Current AI est structuré comme un partenariat public-privé : un véhicule qui réunit l’argent des gouvernements, des organisations philanthropiques et des entreprises, plutôt qu’une société opérationnelle ou un fonds répondant à des actionnaires. Le gouvernement français l’a lancé avec 100 millions de dollars, rejoint par Salesforce (CRM ), Google’s DeepMind, et les fondations Ford et MacArthur, portant l’engagement initial à 400 millions de dollars. Le fondateur Martin Tisné, qui dirige également l’AI Collaborative soutenue par Omidyar, a présenté l’effort lors de son lancement comme un moyen de concentrer un domaine fragmenté de financement d’intérêt public à une échelle suffisamment importante pour avoir un impact.

Cette échelle est modeste par rapport aux normes de l’industrie, et c’est intentionnel. Le partenariat ne construit pas de centres de données ni n’achète de GPU. Le paquet d’IA du secteur privé de la France, annoncé la même semaine, s’élevait à environ 112 milliards de dollars, et le projet Stargate des États-Unis a été présenté à 500 milliards de dollars. Alors que Mistral et d’autres acteurs européens sont en course pour le calcul, Current AI dépense de l’argent pour les ensembles de données, les outils ouverts et les subventions sur les marchés que le capital privé n’a aucune raison de servir.

Ce que l’argent achète

La première cohorte, annoncée le mois dernier, a réparti 3,2 millions de dollars entre quatre organisations qui construisent une IA contrôlée localement :

• Masakhane au Kenya, qui assemble des ensembles de données dans plus de 50 langues africaines pour la santé, l’agriculture et l’éducation;
• l’Institut pour la création de monde au Liban, qui transforme l’histoire culturelle arabe en bases de données lisibles par machine que les communautés, et non les entreprises, contrôlent;
• Portal sem Porteiras au Brésil, qui construit des outils d’IA hors ligne avec les communautés autochtones d’Amazonie et garde les données à l’intérieur du territoire;
• l’Alliance pour les droits internet en Afrique au Kenya, qui développe des outils pour auditer les systèmes d’IA à travers le continent.

Ce qui unit la cohorte, c’est le contrôle : les données et les modèles restent entre les mains des communautés et non sur les serveurs d’une entreprise éloignée, et chaque projet intègre des points de contrôle de consentement qui permettent à la communauté d’arrêter le travail à tout stade. Aucun des bénéficiaires n’a complètement résolu le problème de la propriété des données, mais Bdeir soutient que poser la question est le but.

Les produits ont suivi. Plus tôt ce mois à Genève, Current AI a lancé Alpha Chat, un chatbot open source assemblé en sept semaines par une coalition de dix organisations, dont Hugging Face, Mozilla et le MIT Media Lab, chacune contribuant à une partie de la pile — un modèle, des outils de sécurité, ou du calcul. En février 2026, en travaillant avec Bhashini, la division langage-AI du gouvernement indien, il a produit Suno Sutra, un appareil de poche qui exécute l’IA dans 22 langues indiennes sans connexion internet. Il a également conclu un accord avec Sakana AI, la startup de Tokyo qui construit ce qu’elle appelle l’IA souveraine, pour développer une pile open source partagée pour les langues japonaises et du Sud global. L’effort pour servir les langues que Big Tech néglige suit une vague plus large de projets visant les langues peu servies.

Pourquoi une option publique, et pourquoi maintenant

La thèse est un argument de capital autant que technique. Chaque système principal — d’OpenAI à Google en passant par Anthropic — appartient à une entreprise privée, et Bdeir soutient qu’une technologie ayant des conséquences aussi importantes a besoin d’une alternative publique, gratuite pour tous, comme le web au début. Laisser le marché décider, elle soutient, conduit à la construction de modèles pour élargir le marché d’un fournisseur, et non pour servir les communautés dont les langues et les données ont peu de valeur commerciale.

Que 3,2 millions de dollars en subventions et un chatbot de sept semaines ajoutent ou non une alternative crédible est la question ouverte, et Bdeir a une réponse prête pour quiconque la mesure en fonction de la mathématique des entreprises. “L’échelle n’est pas toujours la mesure. C’est le paradigme de Big Tech”, a-t-elle déclaré. Le pari est que de petits projets possédés par la communauté peuvent semer un écosystème qui se développe avec le temps — un argument qui correspond à celui de la construction de modèles par les puissances moyennes au lieu de les louer.

Le recrutement de dirigeants signale l’intention d’exécuter. Bdeir, qui a rejoint l’entreprise en janvier 2026, dirigeait précédemment la stratégie d’IA de Mozilla et a fondé la société de matériel STEM littleBits avant de la vendre à Sphero en 2019. Le test plus difficile est la conversion : transformer 400 millions de dollars d’engagements et une cible de 2,5 milliards de dollars en capital déployé et en infrastructures opérationnelles suffisamment rapidement pour avoir un impact, tandis que la pile d’IA privée continue d’élargir son avance.