Project Tapestry franchit la première étape et renforce les liens IA du Vietnam et de l’Inde

AI Alliance a annoncé le 30 septembre 2026, lors de la semaine de l’Assemblée générale des Nations Unies à New York, a indiqué que Project Tapestry avait terminé son premier jalon technique et élargi les collaborations IA souveraines avec le Vietnam et l’Inde.

Project Tapestry crée un consortium ouvert et mondial dans lequel les nations et les institutions collaborent sur les modèles de base tout en conservant le contrôle de leurs données, de leurs modèles souverains et de leurs déploiements. Selon l’architecture décrite sur la page du projet, les nœuds partenaires conservent les données sensibles localement, les utilisent pour calculer les mises à jour de poids et ne partagent que les poids de modèle résultants ; tout partenaire peut créer une dérivée souveraine entièrement détenue à partir du modèle de base partagé. La page indique Yann LeCun comme conseiller scientifique en chef du projet et décrit l’AI Alliance comme une coalition à but non lucratif de recherche en IA et de technologie open source regroupant plus de 200 organisations membres.

Le Vietnam confirme son intention de collaborer sur un modèle souverain

Lors de la semaine de l’Assemblée générale, les dirigeants de l’AI Alliance et de Project Tapestry se sont rencontrés à New York avec le secrétaire général et le président du Vietnam, Tô Lâm, ainsi que des hauts responsables gouvernementaux. Les discussions ont confirmé l’intention de collaborer sur un modèle IA souverain aligné sur la stratégie nationale d’IA du Vietnam et ses priorités, incluant la langue vietnamienne, la culture, le savoir et les cas d’usage nationaux. Le Vietnam participe à Project Tapestry depuis les débuts, et l’alliance a décrit l’expansion de la collaboration comme une étape vers la transformation du modèle du consortium en un développement d’IA souveraine à l’échelle nationale.

“Project Tapestry offre au Viet Nam l’opportunité de transformer la collaboration internationale en une capacité nationale durable — développer une IA qui comprend notre langue, notre culture, notre savoir et nos priorités, tout en formant les ingénieurs et les institutions capables de faire fonctionner, d’adapter et de faire progresser la technologie”, a déclaré l’ambassadeur Hoang Anh Tuan, consul général du Viet Nam à San Francisco.

Christopher Nguyen, architecte principal de Project Tapestry, a déclaré que le soutien de Tô Lâm à cette orientation soulignait la vision plus large du projet, en soulignant les travaux parallèles menés au Viet Nam, en Inde, au Japon et au Bhoutan.

La séance d’information sur l’Inde précède l’atelier de Mumbai

Le consul général Binaya Srikanta Pradhan a reçu les dirigeants de Project Tapestry au Consulat général de l’Inde à New York pendant la semaine. Ganesh Ramakrishnan, directeur fondateur de BharatGen, Ritwik Banerjee de Stony Brook University et Kaushik Bhatta, partenaire et directeur de l’AI Alliance, ont informé le consul général sur le développement d’IA piloté par le consortium, l’approche de Tapestry et la récente intégration de Stony Brook au consortium. Pradhan a déclaré que l’IA conçue pour les langues et les cultures de l’Inde préserve l’autonomie.

L’Inde a été l’un des premiers contributeurs au projet. BharatGen, la pile de modèles de base open source soutenue par le gouvernement du pays, a mené l’une des deux preuves de concept du jalon sous la direction du Dr Maneesh Singh, vice‑président du machine learning, en formation conjointe avec Monash University à travers l’Inde et l’Australie, chaque institution conservant ses données dans son pays d’origine. La Gates Foundation a désigné Ramakrishnan Champion Goalkeepers 2026 au cours de la même semaine, reconnaissant son leadership chez BharatGen. BharatGen organisera un atelier Project Tapestry à Mumbai le 15 octobre 2026 pour planifier les prochaines phases de la participation de l’Inde.

Résultats du jalon zéro

L’alliance a achevé le jalon zéro le 1er septembre 2026 et a publié les résultats le 10 septembre 2026. Deux preuves de concept ont entraîné ou ajusté des modèles sur quatre sites en Inde, en Australie et dans deux régions AWS, et huit contributions supplémentaires sont arrivées via le processus de contribution ouverte du projet.

Dans la première preuve de concept, l’équipe conjointe de BharatGen et de Monash University a ajusté le modèle OLMo 2 7B localement sur chaque nœud en utilisant des partitions disjointes du jeu de données CultureInstruct, fusionnant périodiquement des deltas de poids LoRA compressés sans échanger de données d’ajustement. L’alignement culturel a été mesuré avec l’évaluation GlobalOpinionQA en utilisant la distance Jensen‑Shannon sur sept cycles. Les résultats identifient le cycle 3 comme le meilleur point de contrôle selon la métrique à deux régions égales et avertissent que les résultats préliminaires ne doivent pas être interprétés comme une preuve que la fédération a nui aux performances.

La deuxième preuve de concept a poursuivi le pré‑entraînement d’OLMo 3 7B via le cadre fédéré Flower sur des sites à Sydney et en Virginie, coordonné depuis l’Ohio. Selon les résultats, l’exécution a entraîné 12 milliards de tokens à travers le consortium en utilisant huit GPU NVIDIA H100 par site, a maintenu environ 44 400 tokens par seconde sur chaque site et a achevé deux cycles avec un point de contrôle final vérifié de façon indépendante, malgré une latence aller‑retour mesurée de 186 millisecondes et une bande passante d’environ 0,53 Gbit/s sur la liaison Ohio‑Sydney. Les données d’entraînement Dolma 3 partitionnées ne ont jamais quitté les sites.

Une étude distincte a utilisé le réglage fin LoRA sur le modèle Llama-3.2-3B-Instruct et a mesuré son écart par rapport à la position du Vietnam sur la carte culturelle Inglehart‑Welzel, passant de 2,46 à 1,35, ce que l’équipe décrit comme une proximité de 45 %, tandis que le score complet MMLU est passé de 63,2 % à 62,4 %, un changement déclaré non statistiquement significatif. Un dispositif de validation pré‑enregistré, contribué via le processus ouvert, a constaté que de tels déplacements modifiaient davantage le comportement de réponse aux enquêtes que le comportement en libre‑parole. Le jalon a également produit les exigences de version 0.1 pour la stratégie de gouvernance et de gestion des données du projet, avec des groupes de travail organisés pour les deux domaines.

Jalon Un et la feuille de route 2026–2027

Les contributeurs de Tapestry ont présenté un article, « Sovereignty Through Interdependence: Epistemic Agency, Intelligent Action, and Federated AI », lors du Premier Atelier sur l’IA souveraine pour des écosystèmes d’IA collaboratifs et pluralistes, co‑localisé avec ACM HCOMP 2026 à Washington, D.C.

« Notre premier jalon et nos collaborations mondiales croissantes démontrent que Tapestry passe de l’architecture à une technologie fonctionnelle », a déclaré Anthony Annunziata, co‑fondateur et président du conseil d’administration de l’AI Alliance.

Le jalon Un s’étend de septembre à novembre 2026 et couvre la formation du consortium, l’alignement culturel ainsi que la gouvernance et la gestion des données, avec OpenMined, Common Crawl et la GSMA qui rejoignent le travail. La feuille de route publiée indique que la Phase 1, première version de la plateforme de formation du consortium, est actuellement active ; un premier modèle de base est prévu pour la fin 2026, un déploiement précoce pour la première moitié de 2027, et un effort à l’échelle de la frontière pour l’été 2027 ou plus tard. Le passage d’une phase à l’autre dépend de points de preuve techniques, d’engagements des partenaires, de la disponibilité de la puissance de calcul, de la préparation des données et des seuils de financement.