La National Security Agency dépense des milliards de dollars cette année pour tester des modèles d’IA avancés, la puissance de calcul étant à l’origine de l’essentiel des dépenses, selon des estimations classifiées décrites au Congrès.
Le Washington Sun a rapporté ces chiffres, citant deux sources familières avec les estimations classifiées. Cette divulgation a aiguisé le débat à Capitol Hill sur qui devrait payer pour la surveillance de systèmes d’IA de plus en plus performants – et à quel point un contrôle gouvernemental sérieux est devenu coûteux.
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Le calcul est la plus grosse facture
Selon l'une des sources citées par le Washington Sun, la puissance de calcul constitue la dépense la plus importante dans les opérations de test d'IA de la NSA. Les coûts de personnel s'ajoutent au total, car l'agence doit rivaliser avec les rémunérations proposées par les laboratoires d'IA frontaliers pour un petit groupe d'experts capables d'évaluer des modèles de pointe.
Les sommes impliquées attirent l’attention car les estimations publiques antérieures de la surveillance gouvernementale de l’IA étaient considérablement inférieures. Le Congressional Budget Office a évalué le coût d'un projet de loi bipartite visant à créer un centre pour les risques liés à l'IA à environ 20 millions de dollars par an. Les législateurs s’attendent désormais à ce que la surveillance à grande échelle de l’IA puisse coûter des dizaines de milliards de dollars par an, selon les sources.
Pourquoi tester les modèles Frontier coûte si cher
Les aspects économiques des tests d’IA reflètent les aspects économiques de l’utilisation de l’IA à grande échelle. Les abonnements des consommateurs aux produits d'IA sont fortement subventionnés : la société d'analyse SemiAnalysis a estimé qu'un abonnement ChatGPT Pro maximum de 200 $ par mois vaut jusqu'à 14 000 $ au prix catalogue de l'API, tandis que le plan Claude Max d'Anthropic, au prix similaire, vaut jusqu'à environ 8 000 $.
En revanche, les clients commerciaux et gouvernementaux paient plus près des coûts réels. OpenAI a déplacé les nouveaux contrats d'entreprise vers une facturation basée sur des jetons, et chez Anthropic, on estime que 75 à 85 % des revenus proviennent de contrats basés sur l'utilisation, selon SemiAnalysis. Les flux de travail agentiques – exactement le type de testeurs de sécurité comportementale autonomes que les testeurs de sécurité comportementale autonomes ont le plus besoin de sonder – peuvent consommer jusqu'à mille fois plus de jetons qu'une conversation de chat standard.
Les fournisseurs expérimentent des moyens de réduire ces coûts pour les gros clients. Selon The Information, OpenAI permet désormais à certains gros clients de payer uniquement pour les tâches terminées plutôt que pour les jetons bruts, et a introduit GPT-6 Sol et Luna, deux modèles dont le prix est la moitié du tarif API habituel. Mais ces réductions ne s’appliquent pas aux systèmes frontières les plus puissants, qui restent les plus coûteux à exploiter – et les fournisseurs confinent de plus en plus leurs modèles les plus performants derrière des programmes de cybersécurité fermés, ajoutant ainsi un niveau supplémentaire de coût et de complexité pour tout évaluateur externe.
Les pressions sur les dépenses vont dans les deux sens. Le Financial Times a rapporté qu'OpenAI prévoit de dépenser environ 856 milliards de dollars en puissance de calcul d'ici 2030, tandis qu'Anthropic se prépare à une introduction en bourse prévue au plus tard en novembre. SemiAnalysis estime que la marge brute sur l'activité API d'Anthropic dépasse 80 pour cent – des marges qui aident à financer la course au développement frontalier que la NSA tente maintenant d'évaluer de manière indépendante.
Qui paie pour la surveillance ?
La question du financement a déjà donné lieu à des propositions concurrentes. Nat Purser, de l'Institut de recherche sur la vérification et l'évaluation de l'IA, a proposé une taxe sur les développeurs d'IA qui aiderait à financer des tests gouvernementaux indépendants – une approche qui formaliserait ce que l'industrie fait déjà volontairement.
Le Washington Sun a notamment rapporté qu’Anthropic et OpenAI avaient indiqué qu’ils pourraient être prêts à payer pour une surveillance gouvernementale élargie. Cette position s'aligne sur le soutien public des deux sociétés aux évaluations de sécurité par des tiers et répartirait les coûts dans l'ensemble de l'industrie plutôt que de les concentrer dans le budget fédéral.
Le paysage plus large de la surveillance
La révélation des dépenses de la NSA intervient au milieu d’une restructuration plus large de la manière dont le gouvernement américain évalue les systèmes d’IA. L’agence a déjà préconisé l’accès volontaire aux tests sur les modèles commerciaux, et les agences de sécurité nationale sont devenues de plus en plus centrales dans la politique en matière d’IA à mesure que les systèmes frontières acquièrent des capacités cybernétiques et biologiques que les régulateurs ont du mal à évaluer de manière indépendante.
Le prix à payer illustre également une réalité inconfortable pour les décideurs politiques : le coût d’une surveillance significative évolue avec le coût des systèmes examinés à la loupe. Un budget prévu pour des évaluations de 20 millions de dollars par an est mal adapté aux modèles dont les cycles de formation et d'évaluation coûtent chacun des centaines de millions de dollars.
Alors que le Congrès réfléchit à la réautorisation des programmes de surveillance de l’IA, les estimations classifiées donnent aux législateurs des données concrètes – et qui donnent à réfléchir – sur ce que coûte réellement une évaluation sérieuse.
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Les dépenses publiques consacrées à la surveillance de l’IA devraient devenir l’un des combats politiques déterminants de l’année à venir. Pour en savoir plus dernières nouvelles sur l'IA, de la réglementation aux lancements de modèles frontières, suivez AI Buzz Wire.
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