Washington décide de ce qui peut être utilisé ici en matière d’IA

En l’espace de huit jours, Washington a déplacé le débat sur les modèles d’IA chinois du domaine de l’analyse à celui des bureaux ministériels. Scott Bessent évoque des sanctions, Michael Kratsios formule explicitement une accusation de distillation, et plus d’une centaine d’entreprises signent une lettre commune en réponse. Pour le contrat-cadre européen de trois ans, c’est la clause couvrant la défaillance des plateformes qui compte.

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Huit jours qui changent la donne

Le 21 juillet, le secrétaire américain au Trésor, Scott Bessent, utilise le mot « sanction » lors d’une interview sur Fox Business. Le gouvernement soutient les modèles ouverts, déclare-t-il. Mais ce soutien s’arrête en cas de vol de propriété intellectuelle. Il qualifie ce vol par le terme technique de « distillation ». Selon lui, des filigranes de modèles de langage américains se retrouvent dans de nombreux modèles chinois.

Le lendemain, Michael Kratsios, directeur du White House Office of Science and Technology Policy, s’exprime publiquement sur X. Il accuse Moonshot AI d’avoir distillé Fable d’Anthropic pour développer K3. Pour ce faire, le laboratoire aurait mis en place une plateforme interne permettant de distiller à grande échelle et de manière dissimulée des modèles américains, tout en changeant rapidement les voies d’accès. Il qualifie la distillation légitime de précieuse, mais considère la « distillation industrielle à grande échelle et dissimulée » comme inacceptable. Aucune preuve publique n’a été présentée à ce jour.

Qu’est-ce que la distillation ? Une méthode par laquelle un modèle plus petit est entraîné sur les sorties d’un modèle plus grand, reproduisant son comportement sans accéder aux données d’entraînement de l’original. Dans la recherche, cette pratique est courante et vise l’efficacité. Elle devient un sujet de litige lorsqu’un modèle commercial est systématiquement et secrètement exploité : la question se pose alors de savoir si de la propriété intellectuelle a été détournée. C’est précisément cette frontière, entre allégation et preuve, qui est au cœur du conflit actuel.

Le 24 juillet, Jensen Huang, PDG de Nvidia, publie la lettre Open Weights and American AI Leadership. Environ 25 signataires initiaux s’y joignent, dont Nvidia, Microsoft, Meta, IBM, Dell, Palantir, Mistral, la Linux Foundation, Hugging Face, Andreessen Horowitz et Y Combinator. La politique devrait maintenir la diversité dans le domaine des modèles de pointe et éviter des restrictions prématurées sur les modèles ouverts. Les préoccupations concernant l’extraction illégitime devraient être encadrées par des mesures juridiques et commerciales ciblées, et non par des interdictions générales.

Le 25 juillet, le nombre de signataires double pour atteindre 50. OpenAI et Google rejoignent l’initiative. Amazon et Anthropic brillent par leur absence à ce stade, selon Forbes. Le 27 juillet, Matt Garman, PDG d’AWS, annonce sur X l’adhésion d’Amazon. Le même jour, Dario Amodei, PDG d’Anthropic, publie un billet de blog exposant la position de son entreprise. La liste des signataires chez Microsoft compte aujourd’hui plus d’une centaine d’entreprises, dont SAP et Siemens. Anthropic continue cependant d’y être absent.

Amodei dissocie l’origine de l’ouverture

Ceux qui n’évaluent Anthropic qu’à l’aune de sa signature manquante interprètent mal le conflit. Dans son article de blog du 27 juillet, Amodei écrit mot pour mot : *« Anthropic n’a jamais plaidé pour une interdiction des modèles à poids ouverts. »* Sa principale préoccupation concerne le risque que des régimes autoritaires développent des modèles plus puissants que ceux des États-Unis. De tels systèmes pourraient soutenir une supériorité militaire durable ou une répression profonde dans leur propre pays. Il cite le Parti communiste chinois comme la menace la plus compétente, sans pour autant en faire la seule.

Que ces modèles soient diffusés avec des poids ouverts ou non n’a, selon lui, aucune importance. Tout comme le fait que des entreprises américaines les utilisent. L’inquiétude porte sur l’origine des modèles, et non sur leur degré d’ouverture. C’est précisément ce qui change la donne dans l’interprétation.

Un acheteur européen ne classe donc pas systématiquement l’« ouvert » comme dangereux. Ce sont avant tout les modèles dont l’origine pose problème à Washington qui semblent menaçants. Les systèmes frontaliers fermés américains et les modèles ouverts occidentaux relèvent d’une classe de risque différente de celle des systèmes ouverts chinois. Le flux d’informations raconte un débat autour de l’open source. Mais les instances officielles mènent un débat sur l’origine et le contrôle.

Washington actionne des leviers différents de ceux envisagés

Le contrôle des exportations en vigueur cible déjà les poids des modèles, mais sous un autre angle. Le Framework for Artificial Intelligence Diffusion du Bureau of Industry and Security (BIS), publié le 15 janvier 2025, a créé la catégorie ECCN 4E091 pour les poids non publiés des modèles avancés dépassant 10²⁶ opérations d’entraînement. Les poids publiés en sont expressément exclus. Ce régime régule l’exportation des poids frontaliers américains vers l’étranger, mais ne contrôle pas l’importation de modèles ouverts chinois.

À l’encontre d’un laboratoire, les outils disponibles sont la Entity List, les contrôles d’utilisation finale ou les sanctions via l’IEEPA et l’OFAC. Bessent n’a employé que le terme « sanction ». L’instrument précis qu’il visait est resté flou. Aucune inscription sur une liste n’a eu lieu à ce jour. Pour une entreprise européenne, une telle inscription n’entraîne pas automatiquement l’interdiction d’utiliser des poids déjà téléchargés. Les points critiques concernent les paiements, les licences, les contrats de support et l’utilisation via les API cloud américaines.

Les effets secondaires interviennent plus tôt que le droit primaire. Les banques, les prestataires de services de paiement et les fournisseurs de cloud liés aux États-Unis évitent les entreprises inscrites sur une liste bien avant qu’une réglementation européenne n’existe. Le moyen le plus rapide de retirer un modèle du marché européen passe par la plateforme. Le déréférencement sur Azure, Bedrock ou Vertex supprime l’accès aux API en quelques jours.

Les copies auto-hébergées restent techniquement fonctionnelles, mais perdent mises à jour, correctifs de sécurité et support. Kaspersky et Huawei en fournissent l’exemple : l’accès via les plateformes américaines s’effondre, tandis que le logiciel continue d’exister. Aucune opinion juridique solide n’interdit à une entreprise européenne l’inférence locale en raison d’une menace de sanctions américaines. Aucune garantie ne couvre les cas individuels. Le risque se déplace du fichier vers les mises à jour, le support, les licences et les paiements.

Sept clauses pour atténuer une défaillance de modèle

Une entreprise européenne déploie actuellement un modèle en environnement de production, dans le cadre d’un contrat-cadre de trois ans. Quelle partie du litige cette décision impacte-t-elle ? C’est dans le travail sur les clauses que cela se précise. Les EU Model Contractual AI Clauses, ou MCC-AI, visent la conformité au AI Act, les obligations des fournisseurs, les droits sur les données et les audits. Elles ne couvrent cependant pas une défaillance de modèle imposée par des contraintes géopolitiques. Croire que ces clauses types suffisent revient à combler la mauvaise faille. Le catalogue suivant constitue une base de négociation pour les achats, sans pour autant remplacer l’examen juridique au cas par cas.

1. Délai de préavis en cas de dépréciation du modèle. Les contrats d’entreprise prévoient généralement 60 à 90 jours. Les praticiens recommandent jusqu’à 180 jours, assortis d’une assistance à la transition et d’un remboursement partiel, comme l’indique Promise Legal en juillet 2026. En négociation, ce délai achoppe souvent sur l’intérêt du fournisseur à rationaliser rapidement ses gammes de produits.
2. Changement de législation avec déclencheur de sanctions. Les clauses de *Change-of-Law* sont standard. En revanche, l’inclusion des sanctions américaines et des contrôles à l’export comme déclencheurs relève de la négociation et figure rarement dans les modèles courants. Sans mention expresse, la défaillance bascule en *Force Majeure* et décharge le fournisseur.
3. Droit de substitution sans pénalité. Les achats doivent pouvoir basculer vers un modèle équivalent sans pénalité de résiliation anticipée ni frais de rupture. Les fournisseurs bloquent souvent cette clause avec des définitions d’équivalence restrictives et des processus de validation longs.
4. Portabilité des artefacts propres. Les poids des modèles du fournisseur ne sont généralement pas transférables. En revanche, les workflows, *guardrails*, configurations, *eval-harness*, *fine-tunes*, *embeddings* et *prompts* doivent l’être, comme le souligne Morgan Lewis en février 2026. Sans cette liste, il ne reste après la défaillance que le souvenir des efforts de mise en place.
5. Transparence sur l’origine du modèle. Le contrat exige la déclaration de l’origine, avec une obligation de mise à jour en cas de modification substantielle du laboratoire, de la base d’entraînement ou de la chaîne de licences. Sans cette obligation, l’entreprise ne découvre le changement de niveau de risque qu’au moment du *delisting*.
6. Support de sortie avec délai défini. Maintenir l’exploitation ou au moins un accès en lecture permet de préserver les processus le temps que le remplacement soit opérationnel. Un objectif de négociation réaliste se situe entre six et douze mois, en fonction du temps nécessaire pour un changement de modèle en production, incluant une nouvelle validation. Les fournisseurs n’acceptent souvent ces conditions qu’en échange de délais courts et d’usages restreints.
7. Répartition des coûts de migration. En cas de défaillance réglementaire, la *Force Majeure* joue généralement en faveur du fournisseur. Il n’existe pas de standard de marché unifié pour la participation aux coûts : les achats doivent donc fixer eux-mêmes un plafond chiffré ou un pourcentage des coûts de migration, ancré dans le contrat plutôt que dans la bonne volonté. Laisser cette question en suspens signifie en assumer seul le coût dès que le déploiement doit être repensé en cours de route.

L’arbitrage est rude. Des délais longs et des droits de sortie coûteux alourdissent le contrat et ralentissent sa finalisation. À l’inverse, des délais courts et des clauses de *Force Majeure* implicites maintiennent un prix bas, mais reportent le risque opérationnel sur la phase de production. Dans un déploiement en cours, un changement d’outil imposé coûte bien plus cher que ce qu’aurait pu représenter la clause négociée.

Le AI Act répartit la charge de la preuve, pas la protection contre les défaillances

Les obligations relatives aux IA à usage général (GPAI) du règlement (UE) 2024/1689 s’appliquent depuis le 2 août 2025 aux nouveaux modèles. Les périodes de transition se poursuivent jusqu’au 2 août 2026 et au-delà. Les licences libres et open source sont exemptées de certaines obligations de transparence et de documentation prévues par l’article 53, à condition qu’aucun risque systémique ne soit identifié. Les modèles présentant un risque systémique restent soumis aux obligations renforcées, même si leurs poids sont ouverts. Le fait qu’un modèle spécifique atteigne ce seuil dépend de chaque cas.

Le Code de conduite pour l’IA à usage général, daté du 10 juillet 2025, s’adresse aux fournisseurs de modèles. Pour les utilisateurs, il ne s’applique qu’indirectement. Si le fournisseur ne le signe pas et que la documentation au titre de l’article 53 présente des lacunes, la charge de la preuve incombe à l’entreprise européenne utilisatrice. Aucune réaction formelle de Bruxelles dans le conflit avec les États-Unis n’a été documentée à ce jour.

Selon Jensen Huang, lors du CES 2026, près d’un quart des tokens générés aujourd’hui proviennent d’un modèle ouvert. Aucune mesure indépendante ne confirme cette affirmation. Cela souligne l’importance de la décision d’achat, mais ne remplace pas une clause contractuelle. L’incertitude réglementaire ne peut être négociée. Les coûts de cette incertitude peuvent être répartis, mais uniquement en amont et dans le contrat. Celui qui laisse cette répartition en suspens en assume seul la charge.

Foire aux questions

Source de l’image : générée par IA (juillet 2026)