Quel est le rôle des géants de la tech dans l'IA ?

Quel est le rôle des géants de la tech dans l'IA ?

En résumé : les géants de la tech sont essentiels à l’IA car ils contrôlent les aspects fondamentaux, souvent négligés : la puissance de calcul, les plateformes cloud, les appareils, les boutiques d’applications et les outils d’entreprise. Ce contrôle leur permet de financer des modèles novateurs et de déployer rapidement des fonctionnalités à des milliards d’utilisateurs. En revanche, si la gouvernance, les contrôles de confidentialité et l’interopérabilité sont insuffisants, ce même pouvoir se transforme en verrouillage et en concentration des compétences.

Points clés à retenir :

Infrastructure : Considérez le contrôle du cloud, des puces et du MLOps comme le principal point de blocage de l'IA.

Diffusion : Des mises à jour de la plateforme devraient définir ce que signifie « IA » pour la plupart des utilisateurs.

Contrôle d'accès : les règles des boutiques d'applications et les conditions d'utilisation des API déterminent discrètement quelles fonctionnalités d'IA sont intégrées.

Contrôle utilisateur : exigez des options de désabonnement claires, des paramètres durables et des contrôles d’administration fonctionnels.

Responsabilité : Exiger des journaux d'audit, de la transparence et des voies de recours en cas de conséquences néfastes.

Quel est le rôle des géants de la tech dans l'IA ? Infographie

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Soyons francs un instant : la plupart des discussions sur l’IA passent sous silence les aspects peu reluisants comme le calcul, la distribution, l’approvisionnement, la conformité et la réalité gênante que quelqu’un doit bien payer pour les GPU et l’électricité. Les géants de la tech excellent dans ces domaines. C’est précisément pour cela qu’ils sont si importants. 😅 ( AIE – Énergie et IA , NVIDIA – Présentation des plateformes d’inférence IA )

Le rôle de l'IA chez les géants de la tech, en langage clair 🧩

Quand on parle de « géants de la tech », on fait généralement référence aux plateformes géantes qui contrôlent les principales couches de l'informatique moderne :

Leur rôle ne se limite donc pas à « créer de l'IA ». Il s'apparente davantage à la construction des autoroutes, la vente des voitures, la gestion des péages et même la décision de l'emplacement des sorties. Une légère exagération… à peine.

Le rôle des géants de la tech dans l'IA : les cinq métiers clés 🏗️

Si vous souhaitez une représentation mentale claire, les géants de la tech ont tendance à accomplir cinq tâches qui se chevauchent dans le monde de l'IA :

  1. Fournisseur d'infrastructures :
    centres de données, cloud, réseaux, sécurité, outils MLOps. Tout ce qui rend l'IA possible à grande échelle. ( Documentation Amazon SageMaker AI , AIE - Énergie et IA )

  2. Concepteur de modèles et moteur de recherche.
    Pas toujours, mais souvent : laboratoires, R&D interne, recherche appliquée et « science commercialisée ». ( Scaling Laws for Neural Language Models (arXiv) , Training Compute-Optimal Large Language Models (Chinchilla) (arXiv) )

  3. Distributeurs :
    Ils peuvent intégrer l’IA aux moteurs de recherche, aux téléphones, aux clients de messagerie, aux systèmes publicitaires et aux outils de travail. La distribution est un atout majeur.

  4. Garant de l'accès et de la définition des règles :
    politiques de l'App Store, règles de la plateforme, conditions d'utilisation des API, modération du contenu, mesures de sécurité, contrôles d'entreprise. ( Directives d'examen des applications Apple , Sécurité des données de Google Play )

  5. Acteurs de l'allocation de capitaux :
    ils financent, acquièrent, nouent des partenariats, incubent. Ils façonnent ce qui survivra.

Voilà, en termes fonctionnels, le rôle des géants de la tech dans l'IA : ils créent les conditions nécessaires à l'existence de l'IA, puis ils décident comment elle vous parvient.

Qu'est-ce qui fait une bonne version du rôle de l'IA dans les géants de la tech ? ✅😬

Une « bonne version » des géants de la tech en matière d'IA ne vise pas la perfection. Il s'agit de compromis gérés de manière responsable, avec le moins de mauvaises surprises pour les autres.

Voici ce qui tend à distinguer l'image du « géant bienveillant » de celle du « monopole qui fait des vagues » :

  • Transparence sans jargon inutile.
    Étiquetage clair des fonctionnalités et limitations de l'IA, ainsi que des données utilisées. Pas un labyrinthe de 40 pages de politiques. ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

  • Un véritable contrôle pour l'utilisateur :
    des options de désactivation fonctionnelles, des paramètres de confidentialité qui ne se réinitialisent pas mystérieusement et des commandes d'administration faciles à trouver. ( RGPD - Règlement (UE) 2016/679 )

  • Interopérabilité et ouverture – parfois.
    Tout ne doit pas forcément être open source, mais enfermer tout le monde chez un seul fournisseur pour toujours est… un choix.

  • Sécurité renforcée :
    surveillance des abus, tests d’intrusion, contrôle des contenus et volonté de bloquer les cas d’utilisation manifestement risqués. ( NIST AI RMF 1.0 , profil NIST GenAI (guide complémentaire AI RMF) )

  • Des écosystèmes sains :
    un soutien aux startups, aux partenaires, aux chercheurs et aux normes ouvertes pour que l’innovation ne se résume pas à « louer une plateforme ou disparaître ». ( Principes de l’OCDE sur l’IA )

Pour être clair : la « bonne version » donne l’impression d’un service public fiable et bien conçu. La mauvaise version, elle, ressemble à un casino où la maison fait aussi la loi. 🎰

Tableau comparatif : les principaux axes de développement de l’IA chez les géants de la tech et leur fonctionnement 📊

Outil (voie) Public Prix Pourquoi ça marche
Plateformes d'IA dans le cloud Entreprises, startups basé sur l'usage Mise à l'échelle facile, une seule facture, beaucoup de boutons (trop de boutons)
API du modèle Frontier Développeurs, équipes produit paiement par jeton / par paliers Intégration rapide, bonne qualité de base, on a l'impression de tricher 😅
IA intégrée aux appareils Consommateurs, prosommateurs groupé Faible latence, parfois respectueux de la vie privée, fonctionne presque hors ligne
Suite de productivité IA Équipes de bureau supplément par siège Elle vit au rythme des flux de travail quotidiens : documents, courriels, réunions, toute la routine
Publicité et ciblage IA spécialistes du marketing % des dépenses Big data + distribution = efficace, et un peu inquiétant 👀
IA de sécurité et de conformité industries réglementées prime Vend la « tranquillité d'esprit », même s'il ne s'agit que de moins d'alertes
Puces IA + accélérateurs Tout le monde en amont investissements importants Celui qui possède les pelles gagne la ruée vers l'or (métaphore maladroite, mais toujours vraie)
Jeux de rôle écosystémiques relativement ouverts Constructeurs, chercheurs niveaux gratuits et payants Dynamique communautaire, itérations plus rapides, et parfois un plaisir débridé

Petit aveu : le terme « presque gratuit » est ici employé à de multiples fins. Gratuit jusqu'à ce qu'il ne le soit plus… vous connaissez la suite.

Gros plan : le point de blocage de l'infrastructure (calcul, cloud, puces) 🧱⚙️

C'est un aspect que la plupart des gens préfèrent éviter car il n'est pas glamour. Pourtant, il constitue la colonne vertébrale de l'IA.

Les géants de la tech influencent l'IA en contrôlant :

Si vous avez déjà tenté de déployer un système d'IA dans une entreprise, vous savez déjà que le « modèle » est la partie facile. Le plus difficile, c'est la gestion des autorisations, la journalisation, l'accès aux données, le contrôle des coûts, la disponibilité, la gestion des incidents… bref, les aspects plus complexes. 😵💫

Étant donné que les géants de la tech possèdent une grande partie de ces ressources, ils peuvent définir des modèles par défaut :

  • Quels outils deviennent la norme ?

  • Quels frameworks bénéficient d'un support de premier ordre ?

  • Quel matériel est prioritaire ?

  • Quels modèles de tarification deviendront « normaux » ?

Ce n'est pas forcément mauvais. Mais c'est du pouvoir.

Gros plan : recherche sur le modèle vs réalité du produit 🧪➡️🛠️

Voici le dilemme : les géants de la tech peuvent financer des recherches approfondies et ont aussi besoin de succès commerciaux trimestriels. Cette combinaison engendre des avancées spectaculaires, mais aussi… des lancements de fonctionnalités discutables.

Les géants de la tech font généralement progresser l'IA grâce à :

Mais la pression exercée par le produit change la donne :

  • La vitesse l'emporte sur l'élégance

  • L'expédition vaut mieux que les explications

  • « Suffisant » vaut mieux que « pleinement compris »

Parfois, cela suffit. La plupart des utilisateurs n'ont pas besoin d'une pureté théorique absolue, mais d'un assistant utile intégré à leur flux de travail. Le risque est cependant que des solutions « suffisantes » soient déployées dans des contextes sensibles (santé, recrutement, finance, éducation) où « suffisant » est… insuffisant. ( Règlement (UE) 2024/1689 relatif à l'IA )

Cela fait partie du rôle des géants de la tech dans l'IA : transformer des technologies de pointe en fonctionnalités grand public, même lorsque les limites sont encore floues. 🔪

Gros plan : la distribution est le véritable superpouvoir 🚀📣

Si vous parvenez à intégrer l'IA aux espaces numériques que les gens fréquentent déjà, vous n'aurez plus besoin de « convaincre » les utilisateurs. Elle deviendra tout simplement la norme.

Les canaux de distribution des géants de la tech comprennent :

C’est pourquoi les petites entreprises d’IA s’associent souvent aux géants de la tech, même si cela les inquiète. La distribution est essentielle. Sans elle, même avec le meilleur modèle du monde, on crie dans le vide.

Il y a aussi un effet secondaire subtil : la diffusion influence la perception même du terme « IA » par le grand public. Si l’IA apparaît principalement comme une aide à la rédaction, on suppose qu’elle concerne uniquement l’écriture. Si elle est présentée comme un outil de retouche photo, on suppose qu’elle concerne uniquement les images. C’est la plateforme qui détermine l’impression générale.

Gros plan : données, confidentialité et contrat de confiance 🔐🧠

Les systèmes d'IA sont souvent plus performants lorsqu'ils sont personnalisés. Or, la personnalisation nécessite souvent des données. Et les données engendrent des risques. Ce triangle est inévitable.

Les géants de la tech siègent sur :

  • Données comportementales des consommateurs (recherches, clics, préférences)

  • Données d'entreprise (e-mails, documents, conversations, tickets, flux de travail)

  • Données de la plateforme (applications, paiements, signaux d'identité)

  • Données de l'appareil (localisation, capteurs, photos, entrées vocales)

Même lorsque les « données brutes » ne sont pas utilisées directement, l'écosystème environnant influence la formation, la mise au point, l'évaluation et l'orientation du produit.

L'accord de confiance ressemble généralement à ceci :

  • Les utilisateurs acceptent la collecte de données car le produit est pratique 🧃

  • Les autorités de régulation réagissent lorsque cela devient inquiétant 👀 ( RGPD - Règlement (UE) 2016/679 )

  • Les entreprises réagissent en mettant en place des contrôles, des politiques et une communication axée sur la protection de la vie privée

  • Tout le monde débat de la signification du terme « vie privée »

Une règle pratique que j'ai pu observer et qui s'avère efficace : si une entreprise est capable d'expliquer ses pratiques en matière de données d'IA en une seule conversation, sans se cacher derrière un jargon juridique complexe, elle fait généralement mieux que la moyenne. Pas parfaitement, certes, mais mieux.

Gros plan : gouvernance, sécurité et jeu d'influence discret 🧯📜

C’est le rôle le moins visible : les géants de la tech contribuent souvent à définir les règles que tout le monde suit.

Ils façonnent la gouvernance à travers :

Parfois, cela s'avère réellement utile. Les géants de la tech peuvent investir dans des équipes de sécurité, des outils de confiance, la détection des abus et une infrastructure de conformité que les acteurs plus modestes ne peuvent pas se permettre.

Parfois, c'est une question d'intérêt personnel. La sécurité peut devenir un fossé que seuls les plus grands acteurs peuvent se permettre de respecter. C'est le dilemme : la sécurité est nécessaire, mais une sécurité coûteuse peut paralyser la concurrence. ( Règlement (UE) 2024/1689 relatif à l'IA )

C'est là que la nuance compte. Pas la nuance amusante, non, plutôt le genre agaçant. 😬

Gros plan : concurrence, écosystèmes ouverts et attrait des startups 🧲🌱

Le rôle des géants de la tech dans l'IA comprend également la structuration du marché :

  • Acquisitions (talents, technologies, distribution)

  • Partenariats (modèles hébergés sur le cloud, accords d'entreprise conjoints)

  • Financement de l'écosystème (crédits, incubateurs, places de marché)

  • Outils libres (frameworks, bibliothèques, versions « quasi-ouvertes »)

J'ai observé un schéma se répéter :

  1. Les startups innovent rapidement

  2. Les géants de la tech intègrent ou copient le modèle qui a fait ses preuves

  3. Les startups se recentrent sur des niches ou deviennent des cibles d'acquisition

  4. La « couche de plateforme » s'épaissit

Ce n'est pas forcément négatif. Les plateformes peuvent fluidifier le processus et rendre l'IA accessible. Mais elles peuvent aussi réduire la diversité. Si chaque produit se réduit à une simple interface autour des mêmes API, l'innovation finit par ressembler à un réaménagement de meubles dans un même appartement.

Une petite compétition, même un peu brouillonne, est saine. Comme le levain. Si on stérilise tout, il cesse de lever. La métaphore est un peu imparfaite, mais je la garde. 🍞

Vivre avec enthousiasme et prudence 😄😟

Ces deux sentiments sont compatibles. L'excitation et la prudence peuvent coexister.

Raisons de se réjouir :

  • Déploiement plus rapide d'outils utiles

  • Meilleure infrastructure et fiabilité

  • Réduire les obstacles à l'adoption de l'IA par les entreprises

  • Davantage d'investissements dans la sécurité et la normalisation ( NIST AI RMF 1.0 , Principes de l'OCDE en matière d'IA )

Raisons d'être prudent :

Une position réaliste serait la suivante : les géants de la tech peuvent accélérer le développement de l’IA à l’échelle mondiale, tout en concentrant le pouvoir. Ces deux aspects peuvent être vrais simultanément. Cette réponse est souvent critiquée car elle manque de relief, mais elle correspond aux faits.

Conseils pratiques pour différents lecteurs 🎯

Si vous êtes un acheteur professionnel 🧾

Si vous êtes développeur 🧑💻

  • Concevoir en privilégiant la portabilité (les couches d'abstraction sont utiles)

  • Ne misez pas tout sur une seule fonctionnalité d'un fournisseur qui peut disparaître

  • Suivez les limites de débit, les changements de prix et les mises à jour des politiques comme si cela faisait partie de votre travail (car c'en est un) ( Directives d'examen des applications Apple , Sécurité des données de Google Play )

Si vous êtes un décideur politique ou un responsable de la conformité 🏛️

Si vous êtes un utilisateur régulier 🙋

  • Découvrez où se trouvent les fonctionnalités d'IA dans vos applications

  • Utilisez les paramètres de confidentialité même s'ils sont agaçants ( RGPD - Règlement (UE) 2016/679 )

  • Méfiez-vous des résultats « magiques » : l’IA est sûre d’elle, mais pas toujours infaillible 😵

En résumé : le rôle des géants de la tech dans l’IA 🧠✨

Le rôle des géants de la tech dans l'IA ne se limite pas à une seule chose. Il englobe un ensemble de rôles : propriétaire de l'infrastructure, concepteur de modèles, distributeur, garant de l'accès à l'IA et acteur clé du marché. Ils ne se contentent pas de participer à l'IA ; ils définissent le terrain sur lequel elle se développe.

Si vous ne devez retenir qu'une seule phrase, que ce soit celle-ci :

Le rôle des géants de la tech dans l’IA :
ils conçoivent l’infrastructure, définissent les paramètres par défaut et orientent la manière dont l’IA entre en contact avec les humains – à grande échelle, avec des conséquences considérables. ( NIST AI RMF 1.0 , Règlement (UE) 2024/1689 relatif à l’IA )

Et oui, « conséquences », ça sonne dramatique. Mais l’IA fait partie de ces sujets où le dramatique est parfois tout simplement… juste. 😬🤖

FAQ

Quel est le rôle des géants de la tech dans l'IA, concrètement ?

Le rôle des géants de la tech dans l'IA ne se limite pas à la création de modèles, mais consiste davantage à gérer l'infrastructure qui permet à l'IA de fonctionner à grande échelle. Ils fournissent l'infrastructure cloud, distribuent l'IA via les appareils et les applications, et définissent les règles des plateformes qui déterminent les solutions développées. Ils financent également la recherche, les partenariats et les acquisitions, influençant ainsi les approches qui perdurent. Sur de nombreux marchés, ils définissent de fait l'expérience d'IA par défaut.

Pourquoi l'accès à la puissance de calcul est-il si important pour déterminer qui peut développer une IA à grande échelle ?

L'IA moderne repose sur de vastes clusters de GPU, des réseaux rapides, du stockage et des pipelines MLOps fiables, et non pas uniquement sur des algorithmes ingénieux. Sans une capacité prévisible, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement deviennent fragiles et coûteux. Les géants de la tech contrôlent souvent l'infrastructure essentielle (cloud, partenariats avec les fabricants de puces, planification, sécurité), ce qui peut limiter les possibilités des petites équipes. Ce pouvoir peut être un atout, mais il reste un pouvoir.

Comment la distribution opérée par les géants de la tech influence-t-elle la signification de l’« IA » pour les utilisateurs quotidiens ?

La distribution est un atout majeur car elle transforme l'IA en une fonctionnalité intégrée plutôt qu'en un produit distinct à choisir. Lorsque l'IA apparaît dans les barres de recherche, les téléphones, les e-mails, les documents, les réunions et les boutiques d'applications, elle devient la norme pour la plupart des gens. Cela influence également les attentes du public : si l'IA est principalement un outil d'écriture dans vos applications, les utilisateurs associent IA et écriture. Les plateformes dictent ainsi discrètement le ton.

De quelles manières les règles des plateformes et les boutiques d'applications agissent-elles principalement comme des gardiens de l'IA ?

Les politiques d'évaluation des applications, les conditions d'utilisation des plateformes de distribution, les règles relatives au contenu et les restrictions des API déterminent les fonctionnalités d'IA autorisées et leur fonctionnement. Même lorsque ces règles sont présentées comme des mesures de sécurité ou de protection de la vie privée, elles influencent la concurrence en augmentant les coûts de mise en conformité et d'implémentation. Pour les développeurs, cela signifie que les mises à jour des politiques peuvent être aussi importantes que celles des modèles. En pratique, ce qui est déployé est souvent ce qui est validé

Quel rôle jouent les plateformes d'IA cloud comme SageMaker, Azure ML et Vertex AI dans le rôle des géants de la tech en matière d'IA ?

Les plateformes d'IA cloud regroupent la formation, le déploiement, la supervision, la gouvernance et la sécurité, simplifiant ainsi le processus pour les startups et les entreprises. Des outils comme Amazon SageMaker, Azure Machine Learning et Vertex AI facilitent la mise à l'échelle et la maîtrise des coûts grâce à un fournisseur unique. En contrepartie, cette simplicité d'utilisation peut engendrer une dépendance vis-à-vis du fournisseur, car les flux de travail, les autorisations et la supervision sont profondément intégrés à cet écosystème.

Quelles questions un acheteur professionnel devrait-il se poser avant d'adopter les outils d'IA des géants de la tech ?

Commencez par les données : leur destination, leur isolation et les contrôles de conservation et d’audit existants. Renseignez-vous sur les contrôles d’administration, la journalisation, les limites d’accès et l’évaluation des risques liés aux modèles dans votre domaine. Testez également la tarification, car les coûts à l’usage peuvent augmenter fortement avec l’adoption. Dans les environnements réglementés, assurez-vous que les attentes correspondent aux cadres et exigences de conformité déjà en vigueur dans votre organisation.

Comment les développeurs peuvent-ils éviter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique lorsqu'ils développent des API d'IA pour les géants de la tech ?

Une approche courante consiste à concevoir pour la portabilité : encapsuler les appels de modèle derrière une couche d’abstraction et versionner et tester les invites, les politiques et la logique d’évaluation. Évitez de dépendre d’une fonctionnalité propriétaire « spéciale » susceptible d’évoluer ou de disparaître. Suivez les limitations de débit, les mises à jour tarifaires et les modifications de politiques dans le cadre de la maintenance continue. La portabilité a un coût, mais elle est généralement moins onéreuse qu’une migration forcée.

Comment la protection de la vie privée et la personnalisation créent-elles un « pacte de confiance » avec les fonctionnalités de l'IA ?

La personnalisation améliore souvent l'utilité de l'IA, mais elle accroît généralement l'exposition des données et le sentiment d'intrusion. Les géants du numérique ont un accès privilégié aux données comportementales, d'entreprise, de plateforme et d'appareil ; utilisateurs et autorités de régulation examinent donc attentivement comment ces données influencent l'entraînement, le paramétrage et les décisions relatives aux produits. Un critère pratique consiste à déterminer si une entreprise peut expliquer clairement ses pratiques en matière de données d'IA sans se retrancher derrière un jargon juridique. Des contrôles efficaces et de véritables possibilités de retrait sont essentiels.

Quelles sont les normes et réglementations les plus pertinentes pour la gouvernance et la sécurité de l'IA chez les géants de la tech ?

Dans de nombreux secteurs, la gouvernance combine politiques de sécurité internes et cadres et lois externes. Les organisations se réfèrent souvent à des guides de gestion des risques comme le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST, à des normes de management comme l'ISO/IEC 42001 et à des réglementations régionales telles que le RGPD et la loi européenne sur l'IA pour certains cas d'usage. Ces éléments influencent la journalisation, les audits, le périmètre des données et les actions autorisées ou bloquées. Le problème est que la mise en conformité peut s'avérer coûteuse, ce qui peut avantager les grandes entreprises.

L'influence des géants de la tech sur la concurrence et les écosystèmes est-elle toujours négative ?

Pas automatiquement. Les plateformes peuvent lever les obstacles, standardiser les outils et financer la sécurité et l'infrastructure, des aspects que les petites équipes ne peuvent pas se permettre. Cependant, cette même dynamique peut réduire la diversité si tous les acteurs se contentent d'utiliser quelques API, clouds et places de marché dominants. Il faut être attentif à des tendances telles que la consolidation des ressources de calcul et de distribution, ainsi qu'aux changements de prix et de politiques auxquels il est difficile de s'opposer. Les écosystèmes les plus sains favorisent généralement l'interopérabilité et l'arrivée de nouveaux acteurs.

Références

  1. Agence internationale de l'énergie - Énergie et IA - iea.org

  2. Agence internationale de l'énergie - Demande énergétique liée à l'IA - iea.org

  3. NVIDIA - Présentation des plateformes d'inférence IA - nvidia.com

  4. Amazon Web Services - Documentation Amazon SageMaker AI (Qu'est-ce que SageMaker ?) - aws.amazon.com

  5. Microsoft - Azure Machine Learning - learn.microsoft.com

  6. Documentation Google Cloud - - cloud.google.com

  7. Google Cloud - MLOps sur Vertex AI - cloud.google.com

  8. Microsoft - Guide d'architecture des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) v2 - learn.microsoft.com

  9. Apple Developer - Core ML - developer.apple.com

  10. Google Developers - Kit de ML - developers.google.com

  11. Apple Developer - Règles d'examen des applications - developer.apple.com

  12. Aide Google Play Console - Sécurité des données - support.google.com

  13. arXiv - Lois d'échelle pour les modèles de langage neuronaux - arxiv.org

  14. arXiv - Entraînement de grands modèles de langage à complexité de calcul optimale (Chinchilla) - arxiv.org

  15. Institut national des normes et de la technologie - Cadre de gestion des risques liés à l'IA (AI RMF 1.0) - nist.gov

  16. Institut national des normes et de la technologie ( NIST) - Profil d'IA générative (outil complémentaire du RMF pour l'IA) - nist.gov

  17. Organisation internationale de normalisation - ISO/CEI 42001:2023 - iso.org

  18. EUR-Lex - Règlement (UE) 2016/679 (RGPD) - eur-lex.europa.eu

  19. EUR-Lex - Règlement (UE) 2024/1689 (EU AI Act) - eur-lex.europa.eu

  20. OCDE - Principes de l'OCDE sur l'IA - oecd.ai

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