L’Inde est dotée d’un vivier de plus de 5 millions de professionnels de l’informatique et accorde une importance croissante à l’intelligence artificielle (IA) dans l’éducation. Elle semble idéalement positionnée pour rivaliser dans la course mondiale à l’IA, qui évolue rapidement. Alors que les États-Unis ont pris une avance rapide avec ChatGPT en 2023, et que la Chine a rapidement suivi avec DeepSeek, l’Inde n’a pas encore développé un modèle de langage étendu (LLM) comparable, capable d’imiter la communication humaine.
Le Paysage Bourgeonnant de l’IA Indienne
Malgré l’absence d’un moteur d’IA phare, le secteur de l’IA en Inde connaît une croissance significative. Les données de Tracxn révèlent que le paysage de l’IA indienne comprend 7 114 startups, qui ont collectivement obtenu 23 milliards de dollars de financement en actions. Reconnaissant le potentiel de l’IA, le gouvernement indien a lancé l’IndiaAI Mission, allouant environ 1,21 milliard de dollars pour favoriser le développement et le déploiement de grands modèles multimodaux (LMM) indigènes et de modèles fondamentaux spécifiques à des domaines dans des secteurs critiques.
Naviguer dans l’Arène Mondiale de l’IA
Selon Abhishek Singh, PDG de l’IndiaAI Mission, les startups indiennes doivent regarder au-delà des marchés nationaux pour rivaliser efficacement avec les puissances mondiales de l’IA. S’exprimant lors du sommet Accel AI à Bengaluru, Singh a souligné que si le soutien initial du gouvernement est précieux, le succès à long terme dépend d’une perspective globale dans la formation des modèles.
La National Association of Software and Service Companies (NASSCOM), qui représente l’industrie technologique indienne de 283 milliards de dollars, reconnaît la complexité et l’intensité des ressources nécessaires à la construction d’un modèle d’IA mondialement reconnu. Satyaki Maitra, responsable principal des communications de NASSCOM, souligne la nécessité d’agir rapidement et d’établir une identité d’IA unique.
Pour renforcer les capacités de recherche en IA, l’IndiaAI Mission a récemment annoncé l’ajout de 15 916 unités de traitement graphique (GPU), essentielles pour les calculs d’IA intensifs en traitement parallèle. Cette augmentation portera la capacité de calcul nationale totale en IA à 34 333 GPU grâce à des partenariats public-privé.
Cultiver l’Innovation en IA Nationale
Plusieurs startups, dont Gan AI, Gnan AI, SarvamAI et Soket AI, développent activement des modèles fondamentaux adaptés au contexte indien avec le soutien de l’IndiaAI Mission. D’autres entreprises, comme Sarvam AI, Fractal et CoRover AI, se concentrent sur l’innovation en IA dans des domaines spécifiques.
Selon Maitra, le succès de l’IA nécessite des efforts de collaboration entre le gouvernement, l’industrie et le milieu universitaire pour établir une chaîne de valeurcomplète englobant la gouvernance des ordinateurs et des données, la formation des modèles et le déploiement pratique.
Surmonter les Défis de l’Ascension de l’IA en Inde
Pawan Duggal, un expert en cybersécurité de premier plan, suggère que l’Inde pourrait rencontrer des difficultés telles qu’une pénurie de matériel d’IA haut de gamme, un accès limité aux GPU avancés et des ressources de cloud computing insuffisantes, qui sont tous essentiels pour la formation de modèles d’IA à grande échelle.
Duggal souligne également un écart d’investissement important par rapport à ses homologues mondiaux. Bien que les investissements en capital-risque dans les startups indiennes en IA aient augmenté, ils restent nettement inférieurs aux niveaux observés aux États-Unis et en Chine.
De 2014 à 2023, les États-Unis ont investi 2,34 billions de dollars et la Chine 832 milliards de dollars dans des entreprises et des startups, tandis que l’Inde a investi 145 milliards de dollars au cours de la même période, a-t-il noté.
Duggal estime que l’Inde progresse dans la création de son propre modèle d’IA, mais qu’elle doit relever des défis cruciaux en matière d’infrastructure, de financement, de talents, de données et de réglementation.
Diversité Linguistique : Un Défi Unique
La diversité linguistique de l’Inde présente un obstacle unique au développement de l’IA. L’anglais n’est qu’une des 22 langues officielles du pays, qui compte également plus de 1 600 langues parlées, dont beaucoup ont une représentation numérique limitée.
Yash Shah de Momentum 91, une société de développement de logiciels personnalisés, souligne que le principal cas d’utilisation d’un LLM "indien" réside dans sa capacité à fonctionner dans diverses langues indiennes. Cependant, cela est actuellement difficile en raison de la pénurie de données d’entraînement de qualité pour la plupart des langues indiennes.
Shah suggère que pour les LLM basés sur l’anglais, d’autres entreprises et pays ont une avance considérable qui persistera probablement.
Principaux Obstacles à l’Avancement de l’IA
Utpal Vaishnav d’Upsquare Technologies identifie les investisseurs réticents à prendre des risques, les réglementations incohérentes en matière de données et une offre limitée de GPU comme des obstacles majeurs.
Vaishnav estime que l’Inde possède un capital intellectuel abondant, que les GPU deviennent plus accessibles et que des données multilingues attendent d’être utilisées. Avec un capital patient, des définitions claires des problèmes et un déploiement stratégique des talents, un LLM compact et de classe mondiale pourrait être lancé dans deux à trois ans.
Plongée Plus Profonde dans les Défis Rencontrés par le Développement de l’IA en Inde
Pour vraiment comprendre le parcours de l’Inde vers la création d’un moteur d’IA de classe mondiale, il est essentiel de disséquer le réseau complexe de défis qui entravent ses progrès.
L’Obstacle Matériel : Un Goulot d’Étranglement Critique
Comme l’a souligné Pawan Duggal, l’accès à du matériel d’IA de pointe, en particulier aux GPU avancés, représente une contrainte importante. Les GPU sont les bêtes de somme de l’IA, accélérant les tâches de calcul intensives d’entraînement et d’exécution de modèles d’IA complexes. La disponibilité limitée de ces ressources en Inde constitue un obstacle direct au développement et à l’innovation rapides en matière d’IA.
L’Énigme de la Capacité du Cloud : Préoccupations Relatives à l’Évolutivité
Étroitement lié aux limitations matérielles est la question de l’insuffisance des ressources de cloud computing. Les plateformes cloud offrent une puissance de calcul évolutive, un stockage et des services essentiels pour gérer les ensembles de données massifs et les exigences de calcul de la formation de modèles d’IA à grande échelle. Bien que l’adoption du cloud se développe en Inde, la disponibilité d’une infrastructure cloud robuste et abordable, adaptée aux charges de travail d’IA, est inférieure à celle des principaux pays d’IA. Cette disparité affecte la capacité des développeurs indiens d’IA à expérimenter, à itérer et à faire évoluer leurs modèles efficacement.
Le Facteur Financement : Combler le Fossé de l’Investissement
L’écart d’investissement substantiel entre l’Inde et les leaders mondiaux de l’IA comme les États-Unis et la Chine est une source de préoccupation. Le capital-risque alimente la croissance des startups d’IA, leur permettant d’attirer les meilleurs talents, d’acquérir des ressources et de poursuivre des projets ambitieux. La relative rareté du financement de capital-risque axé sur l’IA en Inde peut étouffer l’innovation et rendre difficile pour les startups de rivaliser à l’échelle mondiale. Pour résoudre ce problème, il faut favoriser un climat d’investissement plus propice à l’IA, en attirant des capitaux nationaux et étrangers.
La Danse des Talents : Nourrir l’Expertise en IA
Bien que l’Inde possède un vaste bassin de professionnels de l’informatique, la disponibilité de talents spécialisés en IA reste un défi. La construction et le déploiement de systèmes d’IA sophistiqués nécessitent un éventail diversifié de compétences, notamment l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la science des données. Pour combler ce déficit de talents, l’Inde doit investir dans des programmes d’enseignement et de formation spécifiques à l’IA, attirer des professionnels expérimentés en IA de l’étranger et favoriser une communauté de recherche dynamique.
Déficiences en Matière de Données : Résoudre les Problèmes de Quantité et de Qualité
La disponibilité de données étiquetées de haute qualité est l’élément vital de l’IA. Les modèles d’IA apprennent des modèles et font des prédictions en fonction des données sur lesquelles ils sont entraînés. Le manque de données suffisantes dans des domaines clés, en particulier dans les langues indiennes, constitue un obstacle important. De plus, il est essentiel de garantir la confidentialité, la sécurité et l’utilisation éthique des données. L’Inde doit élaborer des stratégies globales en matière de données qui abordent la collecte, l’annotation, la gouvernance et l’accessibilité des données.
Obstacles Réglementaires : Naviguer dans l’Incertitude
La nature évolutive rapide de l’IA présente des défis réglementaires. Les gouvernements du monde entier sont aux prises avec la manière de réglementer l’IA pour promouvoir l’innovation tout en atténuant les risques potentiels. L’absence de réglementations claires et cohérentes en matière d’IA en Inde crée une incertitude pour les développeurs et les investisseurs en IA. L’établissement de cadres réglementaires bien définis qui abordent des questions telles que la confidentialité des données, les biais algorithmiques et la responsabilité est crucial pour favoriser un développement responsable de l’IA.
Les Opportunités Abondent Toujours : Une Vision de l’Avenir
Malgré les défis, l’Inde possède un potentiel immense pour devenir un acteur majeur dans le paysage mondial de l’IA. La vaste population, l’économie croissante et l’adoption numérique croissante du pays créent un terrain fertile pour l’innovation en IA. Pour réaliser ce potentiel, l’Inde doit se concentrer sur :
- Investissements Stratégiques : Augmenter les investissements dans l’infrastructure de l’IA, la recherche et le développement, et l’éducation.
- Développement des Talents : Renforcer les programmes d’enseignement et de formation en IA pour cultiver une main-d’œuvre qualifiée.
- Écosystèmes de Données : Créer des écosystèmes de donnéesrobustes qui facilitent la collecte, le partage et la gouvernance des données.
- Clarté Réglementaire : Établir des réglementations claires et cohérentes en matière d’IA qui promeuvent l’innovation et atténuent les risques.
- Partenariats Collaboratifs : Favoriser la collaboration entre le gouvernement, l’industrie, le milieu universitaire et la société civile.
En relevant ces défis et en capitalisant sur ses forces, l’Inde peut construire un écosystème d’IA prospère qui stimule la croissance économique, améliore la qualité de vie et contribue à la révolution mondiale de l’IA. La quête d’un moteur d’IA de classe mondiale peut être ardue, mais les récompenses potentielles sont immenses, promettant de transformer l’Inde en une puissance de l’IA.