LAION dans une lettre ouverte au Parlement européen pour protéger l’IA open-source en Europe

LAION (The Large Scale Artificial Intelligence Open Network), et d’autres institutions de recherche réputées, ont publié une lettre ouverte adressée au Parlement européen. Cette lettre souligne les conséquences négatives inévitables que le projet de loi sur l’IA aura sur la recherche et le développement (R&D) open-source dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA).

La lettre met en évidence le rôle essentiel que joue la R&D open-source pour garantir la sécurité, la sûreté et la compétitivité de l’IA en Europe, tout en mettant en garde contre la limitation de ces travaux innovants.

La lettre aborde les points suivants, tels que détaillé par LAION.

L’importance de l’IA open-source

La lettre expose trois raisons principales pour lesquelles l’IA open-source mérite d’être protégée :

1. Sécurité grâce à la transparence : L’IA open-source favorise la sécurité en permettant aux chercheurs et aux autorités de vérifier les performances des modèles, d’identifier les risques et de mettre en place des mesures d’atténuation ou de contre-mesures.
2. Concurrence : L’IA open-source permet aux petites et moyennes entreprises de s’appuyer sur des modèles existants et de stimuler la productivité, plutôt que de dépendre de quelques grandes entreprises pour les technologies essentielles.
3. Sûreté : Les organisations publiques et privées peuvent adapter les modèles open-source pour des applications spécialisées sans partager de données sensibles avec des entreprises propriétaires.

Préoccupations concernant le projet de loi sur l’IA

Le projet de loi sur l’IA peut introduire de nouvelles exigences pour les modèles de base, ce qui pourrait avoir un impact négatif sur la R&D open-source dans l’IA. La lettre soutient que les règles “taille unique” étoufferaient la R&D open-source et pourraient :

• Consolider les entreprises propriétaires, souvent de grandes entreprises, au détriment des chercheurs et des développeurs open-source
• Limiter la liberté académique et empêcher la communauté de recherche européenne d’étudier des modèles d’importance publique
• Réduire la concurrence entre les fournisseurs de modèles et stimuler les investissements dans l’IA à l’étranger

Recommandations pour le Parlement européen

La lettre ouverte formule trois recommandations clés :

1. Assurer que la R&D open-source peut se conformer à la loi sur l’IA : La loi devrait promouvoir la R&D open-source et reconnaître les distinctions entre les modèles d’IA à code source fermé proposés en tant que service et les modèles d’IA publiés en tant que code open-source. Lorsque cela est approprié, la loi devrait exempter les modèles open-source des réglementations destinées aux modèles à code source fermé.
2. Imposer des exigences proportionnelles au risque : La loi devrait imposer des règles pour les modèles de base qui sont proportionnelles à leur risque réel. Un cadre “taille unique” pourrait rendre impossible le déploiement de modèles à faible risque et open-source en Europe.
3. Établir des installations de recherche publiques pour les ressources de calcul : L’UE devrait établir des installations de supercalcul à grande échelle pour la recherche en IA, permettant à la communauté de recherche européenne d’étudier les modèles de base open-source dans des conditions contrôlées avec une surveillance publique.

Le futur de l’IA en Europe

La lettre conclut par un appel à l’action pour que le Parlement européen prenne en compte les points soulevés et favorise un environnement législatif qui soutient la R&D open-source. Cette approche promouvra la sécurité grâce à la transparence, stimulera l’innovation et la concurrence, et accélérera le développement d’une capacité d’IA souveraine en Europe.

Avec de nombreux supporters éminents, notamment le Laboratoire européen pour l’apprentissage et les systèmes intelligents (ELLIS), le Réseau paneuropéen d’excellence en IA et l’Association allemande de l’IA (KI-Bundesverband), la lettre sert de rappel puissant de l’importance de protéger l’IA open-source pour l’avenir de l’Europe.

Supporters

• Laboratoire européen pour l’apprentissage et les systèmes intelligents (ELLIS) – Réseau paneuropéen d’excellence en IA
• Association allemande de l’IA (KI-Bundesverband) – Avec plus de 400 entreprises, le plus grand réseau d’IA en Allemagne
• Prof. Jürgen Schmidhuber : Directeur scientifique du Swiss AI Lab IDSIA (USI & SUPSI), co-fondateur et scientifique en chef de NNAISENSE, inventeur des réseaux LSTM
• Prof. Sepp Hochreiter : JKU Linz, inventeur des réseaux LSTM
• Prof. Bernhard Schölkopf : Directeur, Institut Max Planck pour les systèmes intelligents et ELLIS Institute, Tübingen, Allemagne
• Prof. Serge Belongie : Université de Copenhague ; Directeur, Pioneer Centre for AI
• Prof. Andreas Geiger : Université de Tübingen et Tübingen AI Center
• Prof. Irina Rish : Professeure titulaire à l’Université de Montréal, Chaire d’excellence de recherche du Canada (CERC) en IA autonome et Chaire d’IA du CIFAR, membre principal de Mila – Institut québécois d’IA.
• Prof. Antonio Krüger : PDG du Centre de recherche allemand pour l’IA (DFKI) et professeur à l’Université de la Sarre
• Prof. Kristian Kersting : Professeur titulaire à l’Université technique de Darmstadt et co-directeur, Centre hessois pour l’IA (hessian.AI)
• Jörg Bienert : PDG de l’Association allemande de l’IA, CPO d’Alexander Thamm GmbH
• Patrick Schramowski : Chercheur au Centre allemand pour l’IA (DFKI) et au Centre hessois pour l’IA (hessian.AI)
• Dr. Jenia Jitsev : Responsable de laboratoire au Centre de supercalcul de Juelich, Centre de recherche de Juelich, Association Helmholtz, membre d’ELLIS
• Dr. Sampo Pyysalo : Chercheur à l’Université de Turku, Finlande
• Robin Rombach : Co-développeur de Stable Diffusion, candidat au doctorat à l’Université Ludwig Maximilians de Munich
• Prof. Michael Granitzer : Chaire de science des données à l’Université de Passau, Allemagne et coordinateur d’OpenWebSearch.eu
• Prof. Dr. Jens Meiler : Université de Leipzig, Centre ScaDS.AI pour l’analyse de données et l’IA à grande échelle
• Prof. Dr. Martin Potthast : Université de Leipzig, Centre ScaDS.AI pour l’analyse de données et l’IA à grande échelle, et OpenWebSearch.EU
• Prof. Dr. Holger Hoos : Professeur Alexander von Humboldt en IA à l’Université technique de Rhénanie-Westphalie (Allemagne) et professeur de apprentissage automatique à l’Université de Leyde (Pays-Bas)
• Prof. Dr. Henning Wachsmuth : Chaire de traitement automatique des langues à l’Institut d’IA de l’Université de Hanovre
• Prof. Dr. Wil van der Aalst : Professeur Alexander von Humboldt en science des processus et des données à l’Université technique de Rhénanie-Westphalie et scientifique en chef chez Celonis
• Prof. Dr. Bastian Leibe : Chaire de vision par ordinateur à l’Université technique de Rhénanie-Westphalie (Allemagne)
• Prof. Dr. Martin Grohe : Chaire de logique et de théorie des systèmes discrets, Université de Rhénanie-Westphalie
• Prof. Ludwig Schmidt : École d’informatique et de génie électrique Paul G. Allen, Université de Washington
• Dr Morten Irgens : Vice-recteur, Kristiania, co-fondateur et membre du conseil d’administration de CLAIRE (la Confédération des laboratoires de recherche en IA en Europe), Adra (l’Association pour l’IA, les données et la robotique) et NORA (le Consortium de recherche en IA norvégien)
• Prof. Dr. Hector Geffner : Professeur Alexander von Humboldt en IA à l’Université technique de Rhénanie-Westphalie (Allemagne), et professeur invité Wallenberg en IA à l’Université de Linköping, Suède
• Prof. Dr. Hilde Kuehne : Université Goethe de Francfort (Allemagne), Laboratoire d’IA Watson IBM MIT (États-Unis)
• Prof. Gerhard Lakemeyer, Ph.D. : Responsable du groupe de systèmes à base de connaissances et président du département d’informatique, Université technique de Rhénanie-Westphalie, Allemagne
• Sebastian Nagel : Ingénieur de crawl, Common Crawl, Constance, Allemagne

Bien que ne figurant pas officiellement sur la liste des supporters, Unite.AI soutient également cette Lettre ouverte.