Par Philippe Cases
Le 29 septembre 2026 un accord dit de « White House » a été signé entre différents acteurs de l’Intelligence Artificielle Générative et le Président Donald Trump. Ce n’est pas une règlementation mais un engagement volontaire des signataires d’appliquer quelques grands principes de sécurité. Même, s’il n’est que partiellement appliqué, c’est un changement important de la gouvernance des LLM.
Cet accord est né d’une situation assez étonnante : des patrons de l'IA demandant à ce que le secteur soit régulé et le président des Etats-Unis refuse d'imposer toute réglementation. Il fallait trouver une situation acceptable par tous.
Une rupture fondamentale
Pour comprendre la situation actuelle il faut se rappeler le contexte et notamment le choc créé par l’arrivée des agents il y a un peu d’un an après celui des LLM il y a maintenant quatre ans. De plus en plus fréquemment on constate des comportements à risque des agents qui ont des initiatives surprenantes et un peu inquiétantes. En Europe l’AI Act est censé prévenir ces dérives. Mais aux USA la situation est plus délicate et ils sont dans une sorte d’impasse réglementaire. Elle est due à un triple conflit d’autorités entre :
● L’État Fédéral et les États fédérés. En effet, face à l’absence de réglementation fédérale chaque État a tendance à édicter sa propre réglementation et celle-ci tendent à diverger d’un État à l’autre.
● De plus, la souveraineté publique et les intérêts privés sont assez divergents,
● Enfin les choix éthiques des fournisseurs d’IA et la responsabilité de l’État sont assez différents.
Au fur et à mesure que l’IA progresse, et elle le fait à une vitesse incommensurable avec celle de l’action publique, ces conflits se creusent.
Avec l’apparition de l’IA agentique, le problème a changé d’échelle. Ces systèmes ne se contentent plus comme les LLM de produire du texte, du code ou des recommandations. Elle agit en accédant à des systèmes, en utilisant des outils, en prenant des initiatives, en exécutant des transactions et, le cas échéant, en interagissant avec d’autres agents.
Il est, dans ces conditions, indispensable de maîtriser les initiatives des agents. La question de l’autorité s’invite dans l’entreprise. Les récentes péripéties d’OpenAI et d’Anthropic lors des tests de nouveaux systèmes ont bien montré la gravité du problème :
● Qui les autorise à agir ?
● Qui a autorité sur ces nouveaux acteurs du SI ?
● Qui définit leurs limites et qui contrôle leur respect ?
● Qui peut révoquer cette autorité ?
● Comment cette autorité s’articule-t-elle avec le système de gouvernance de l’entreprise ?
● …..
Les agents représentent un risque systémique important avec des conséquences potentielles considérables. L’IA agentique n’est pas seulement une Intelligence Artificielle plus puissante mais c’est une IA qui décentralise l’initiative, transforme la production de propositions en actions et multiplie les effets possibles.
Le contexte économique de cet accord
En Septembre 2026, le contexte économique et financier est extrêmement tendu. Il est caractérisé par une demande extrêmement importante à court terme de GPU. Elle est concentrée sur 1% d’acteurs, principalement des start-ups financées par du capital risque. De plus, on constate une diffusion de l’usage à grande échelle des modèles de frontières chez les consommateurs et on observe une première pénétration dans le monde du développement du code. Dans ces conditions les prévisions d’investissements sur le long terme demandent une adoption encore plus massive de l’IA, notamment par les entreprises, pour justifier les augmentations d’infrastructure dédiées à l’IA prévues
Or, leur adoption par les entreprises dites « traditionnelles » se heurte au mur de la gouvernance : les directeurs financiers et comités de risque freinent leurs déploiements face au risque de dérapage budgétaire (c’est le « token maxing »), aux craintes de fuites de propriété intellectuelle derrière de fausses garanties de rétention de données, à l'absence d'explicabilité des résultats obtenus et à l'incertitude sur la responsabilité juridique des agents autonomes.
C'est ce double choc économique — le besoin de débloquer l'adoption réelle en entreprise tout en évitant un moratoire étatique destructeur de valeur — qui a façonné l'arbitrage des Accords de la Maison Blanche, privilégiant la responsabilité produit (C’est le « Product Liability »), les audits externes indépendants et l'engagement de la responsabilité fiduciaire des conseils d'administration (C’est le « D&O Liability »).
En Septembre 2026, la pression a augmenté d’un cran avec l'émergence des modèles de frontières open source principalement financés par la Chine. L'émergence simultanée de modèles ouverts chinois à très haute performance (comme DeepSeek, Qwen ou Xiaomi Mimo) a fait s'effondrer le coût de l'inférence à moins de 1 dollar le million de jetons soit un avantage de 60 % à 90 % par rapport au prix du jeton facturés par les modèles propriétaires fermés.
En parallèle, en Août 2026 on a appris que lors des tests des nouveaux LLM d’OpenAI et d’Anthropic utilisant massivement des agents, ces derniers avaient échappé à tout contrôle. Cela a été un choc, amplifié par la démission de Jacob Coxon d’Anthropic en Septembre. Elle a entrainé un débat médiatico-politique sur les dangers de l’Intelligence Artificielle qui pourrait mettre en péril l’avenir de l’humanité (10 % de « chances » que nous soyons tous exterminés d’ici 10 ans selon Evan Hubinger). Ces risques d'émergence de modèles frontières avec l’apparition soudaine et non anticipée de capacités non prévus créent des crises significatives. Ils ont poussé une partie de l’industrie à réclamer des barrières réglementaires ou un ralentissement forcé afin de protéger leurs marges et leur valorisation.
Or, la situation de la régulation aux Etats Unis est très fragile. L’administration Trump avait, dès janvier 2025, annulé le peu de réglementation mise en place par celle de Biden et refusé d’imposer toute réglementation de peur de freiner les initiatives des entreprises du secteur. Le 29 Septembre 2026 Donald Trump a invité à déjeuner à la Maison Blanche les acteurs de l’industrie pour en discuter. Ont été invités OpenAI, Google, Méta, xAI et Nvidia. En fait, le gouvernement s’est concentré exclusivement sur les risques systémiques des modèles de frontières géants hébergés dans des datacenters massifs. De ce fait, Apple et Intel en particulier n’était pas présent.
Les outils à la disposition du président des USA
Pour réguler une activité économique ou technologique (comme l'intelligence artificielle, la finance ou l'énergie), la puissance publique et les acteurs privés disposent de plusieurs instruments juridiques et politiques. Ces outils se distinguent par leur origine (nationale, internationale ou privée) et leur degré de contrainte (impératif ou volontaire).
Le Président des USA a à sa disposition des instruments contraignants comme une loi votée par le parlement au niveau national, « l’Executive Order » signé par le Président et qui ne s’applique qu'aux agences fédérales. A cela s’ajoute le traité ou un accord international engageant leurs responsabilités au niveau international (comme l’IA Act).
Il existe aussi des instruments non contraignants comme des accords volontaires qui sont un engagement public ou une charte de bonne conduite signée par des entreprises face à un gouvernement. Il n'y a pas de sanction légale en cas de violation, mais un risque réputationnel. Il existe aussi des recommandations qui sont des textes publiés par des autorités de régulation (comme la CNIL en France ou la FTC aux États-Unis) pour guider les entreprises à adopter les bonnes pratiques.
Le contexte politique autour de l’accord
Depuis une dizaine d'années, l’industrie de la technologie et de l’IA ont une situation particulière aux Etats Unis et dans le Monde. 8 des 10 premières capitalisation boursières (« market cap ») mondiales sont américaines et sont dans le secteur de la tech. Elles représentent entre 37% et 40 % de la capitalisation boursière de Wall Street. Si on y ajoute les produits dérivés de la tech comme Google, Meta et services de communications ou Apple, la tech constitue entre 56% et 57% de la capitalisation américaine.
La domination technologique américaine ne se limite plus aux entreprises cotées qui ont construit Internet et le cloud. Avec l'IA, elle pourrait s'étendre à une nouvelle génération d'entreprises dont la valorisation rivaliserait comme l’atteste les valorisations estimées des premières start-up IA comme Anthropic (2.000 milliards de dollars) et de OpenAI (1.000 milliards de dollars) avec celle des plus grands groupes mondiaux existants. La question devient alors celle de la dépendance de l'économie américaine, de ses marchés financiers et plus largement de l'économie mondiale à un secteur dont les investissements, les valorisations et les anticipations de croissance sont désormais étroitement liés à l'IA. Les succès historiques d'Internet, des réseaux sociaux et des smartphones aux États-Unis se sont construits dans des espaces dérégulés. Le gouvernement américain est tenté d’appliquer la même recette à l'IA : laisser les entreprises foncer, quitte à corriger les dérives plus tard.
Enfin, l’IA n’est plus seulement un enjeu économique : elle est devenue une priorité de sécurité nationale. La compétition ne porte plus uniquement sur la rentabilité des entreprises ou la valorisation des marchés, mais sur la capacité des États à maîtriser les infrastructures, les modèles et les ressources stratégiques qui déterminent leur puissance future.
La compétition avec la Chine
La Chine développe une stratégie complémentaire à la course américaine aux modèles les plus puissants : rendre des modèles d’IA performants accessibles à faible coût, en publiant largement leurs poids et en permettant leur adaptation et leur déploiement par des tiers. DeepSeek et Alibaba avec Qwen illustrent cette approche. Elle facilite la diffusion des modèles, réduit les coûts d’accès et permet aux entreprises de les héberger sur leurs propres serveurs et de les adapter à leurs propres besoins.
Cette stratégie répond à une logique économique et géopolitique. En abaissant les barrières à l’adoption, les entreprises chinoises peuvent diffuser leurs technologies à l’échelle mondiale, créer un vaste écosystème de développeurs et favoriser l’émergence de dépendances technologiques. L’objectif n’est donc pas seulement de rivaliser avec les modèles américains les plus avancés, mais aussi de devenir une référence incontournable pour l’utilisation quotidienne de l’IA. La diffusion peut ainsi devenir un levier de puissance, même lorsque la monétisation directe des modèles reste incertaine.
Cette approche présente également un intérêt particulier dans la compétition avec les États-Unis. Les restrictions américaines sur l’accès aux semi-conducteurs les plus avancés ont incité les entreprises chinoises à rechercher davantage d’efficacité dans l’entraînement et l’utilisation des modèles. L’ouverture des poids permet en outre à des tiers de fournir la puissance de calcul nécessaire à leur exécution, sans que chaque utilisation dépende directement des infrastructures du fournisseur chinois.
La compétition se joue donc selon deux logiques qui ne sont pas exclusives : d’un côté, des entreprises américaines qui cherchent à valoriser des modèles propriétaires et des services intégrés et de l’autre, des acteurs chinois qui misent largement sur des modèles ouverts, des prix bas et une diffusion rapide. L’enjeu est de savoir si la valeur se concentrera principalement dans la conception des modèles les plus avancés ou si elle se déplacera vers leur diffusion, leur adaptation et leur intégration dans les activités économiques.
En inondant le marché mondial d'IA performantes et gratuites (ou à très faible coût), la Chine poursuit plusieurs objectifs hautement stratégiques :
- Créer de la dépendance : Les développeurs, les startups d'Asie, d'Afrique, d'Europe ou d'Amérique latine construisent leurs applications sur des fondations chinoises (Qwen ou DeepSeek). À terme, cela crée une dépendance technique et logicielle difficile à inverser.
- Neutraliser l'avantage américain : Si une entreprise peut obtenir 95 % des capacités de GPT-4 pour une fraction du prix en utilisant un modèle ouvert chinois, l'avantage commercial des laboratoires américains s'érode rapidement.
Rechercher une supériorité stratégique incite donc les États-Unis à privilégier la vitesse de développement au détriment de certaines garanties permettant de renforcer les contrôles sur les technologies sensibles, les exportations de puces et les infrastructures critiques alors que la Chine utilise l’IA pour développer un écosystème mondial autour de la Chine.
La paralysie politique du congrès américain
Sur le plan purement politique, adopter une grande loi nationale sur l'IA est extrêmement difficile aux États-Unis.
Cette contestation révèle une contradiction au cœur de la stratégie américaine : l’IA est devenue indispensable à la puissance économique et à la sécurité nationale, mais son développement peut aussi produire des coûts sociaux et territoriaux que les citoyens refusent de supporter seuls.● Une polarisation extrême : Le Congrès américain est profondément divisé entre Républicains et Démocrates, ce qui bloque la plupart des grands projets de lois technologiques. Ainsi les USA n'a toujours pas de loi fédérale sur la protection des données privées similaire au RGPD européen). Bernie Sanders conteste la concentration du pouvoir économique et technologique entre les mains de quelques milliardaires, jusqu’à proposer de suspendre le développement des IA les plus avancées.
● Une fragmentation de la coalition du président Trump au niveau national : la concentration des richesses et du pouvoir dans l'industrie de l'IA, les menaces sur l'emploi et le coût énergétique et la consommation d’eau des infrastructures alimentent une contestation qui divise les intérêts de la Silicon Valley et le populisme économique des MAGA.
● Une fragmentation territoriale : Parallèlement, les États fédérés, démocrates comme républicains, cherchent à encadrer les effets de cette expansion sur l’emploi, les libertés, l’environnement et le coût de l’énergie.
Ce texte est un résumé de la conférence faite par Philippe Cases au Club de la Gouvernance des Systèmes d’Information le Mercredi 14 Octobre 2026 : « De l’impasse américaine à la gouvernance des SI. Qui a l’autorité, et comment s’exerce-t- elle à l’ère de l’IA agentique ? ». Elle a permis de faire le point sur ce sujet et de répondre à quelques questions clés comme :
• Quel est le contenu de l’Accord de la Maison Blanche signé à Washington du 29 septembre 2026 ?
• Dans quel contexte cette réglementation a été prises ?
• Quel est la nature de la pression chinoise ?
• Quels sont les outils possibles pour règlementer l’IA ?
• Est-ce que le principe du volontariat est suffisant ?
• Quels sont les conséquences de cette réglementation
• ….
Lire ci-dessous le support de la présentation de l’exposé de Philippe Cases
Slide
1. De l’IA générative à l’IA agentique 1
2. Les Accords de la Maison Blanche 2
3. Septembre 2026 : la crise de la SuperIntelligence 5
4. Accord américain et AI Act européen 7
5. Retour sur la gouvernance des SI en Europe 8
6. Les responsabilités partagées tout au long de la chaine de valeur 11
7. Agent Spaces – De la coopération à l’intelligence collective 14
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