Anthropic, OpenAI et Google ont discuté de la création d’une organisation sectorielle collaborative de normalisation, selon The Information. L’organisme proposé donnerait aux principaux laboratoires d’IA de pointe la possibilité d’établir les normes de sécurité utilisées pour évaluer leurs propres modèles.

Des normes communes pourraient offrir aux entreprises davantage de certitude lorsqu’elles décident d’utiliser ou non des modèles d’IA de pointe pour des tâches sensibles. Toutefois, ce même cadre pourrait renforcer la position des plus grandes entreprises d’IA. L’OCDE a déjà averti que les coûts fixes élevés, l’accès limité aux ressources informatiques et la concentration des infrastructures compliquent déjà l’entrée de nouvelles entreprises sur le marché de l’IA. Des coûts de conformité supplémentaires pourraient constituer un obstacle de plus pour les petits laboratoires, comme l’indique son rapport sur les marchés de l’intelligence artificielle.

Propositions déjà à l’étude

Le 14 juillet, Demis Hassabis, responsable de Google DeepMind, a proposé la création d’un organisme américain de normalisation de l’IA de pointe, inspiré de la Financial Industry Regulatory Authority, ou FINRA. Hassabis a présenté cette proposition dans une publication sur X.

Dans le cadre de son projet, les laboratoires développant des modèles d’IA de pointe soumettraient volontairement leurs technologies avancées à une évaluation, laquelle se déroulerait pendant une période de 30 jours avant leur mise à disposition. Les évaluateurs examineraient si ces technologies présentent des risques liés à la cybersécurité, aux menaces biologiques ou à la manipulation.

Le Council on Foreign Relations (CFR) a rapporté que la Maison-Blanche étudiait déjà la proposition de Hassabis. Selon ce projet, la réussite de l’évaluation ne deviendrait obligatoire qu’à un stade ultérieur pour les entreprises souhaitant déployer des technologies d’IA de pointe aux États-Unis. Le CFR a examiné cette proposition et les questions réglementaires connexes dans son analyse, « The U.S. Is About to Design an AI Regulator. Here’s How to Get It Right ».

Dario Amodei, CEO d’Anthropic, a abordé la question sous un angle différent dans son article de septembre, « We Must Pace the Frontier ». Il estime que les efforts en matière de sécurité ont besoin de davantage de temps pour suivre les progrès des capacités de l’IA. Amodei a proposé de permettre à des évaluateurs indépendants tels que METR de passer de longues périodes au sein des laboratoires d’IA de pointe, afin de créer les bases d’une coopération sur les normes de sécurité entre les grandes entreprises d’IA des pays démocratiques.

Les précédentes initiatives menées par le secteur

Les organisations de sécurité de l’IA dirigées par le secteur ne sont pas nouvelles. En 2023, le Frontier Model Forum a été créé avec six grandes entreprises d’IA dans le cadre d’un effort visant à mettre en place un programme indépendant de recherche sur la sécurité, grâce à un AI Safety Fund doté de plus de USD 10 millions.

L’Agentic AI Foundation a été créée en décembre 2025 sous l’égide de la Linux Foundation afin de développer des normes ouvertes et des infrastructures pour les agents d’IA. Parmi les projets qui y contribuent figurent le Model Context Protocol d’Anthropic, goose de Block et AGENTS.md d’OpenAI.

OpenAI a également coopéré à la création de l’Appia Foundation, établie en juin 2026 avec 13 membres. Cette fondation vise à traduire les principes généraux de la gouvernance de l’IA en spécifications, tests et preuves de conformité utilisables dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement de l’IA. OpenAI a décrit ses travaux sur les normes communes dans son annonce officielle, « Helping Build Shared Standards for Advanced AI ».

La volonté de coordination dépasse les organisations sectorielles. Comme l’a précédemment rapporté Cryptopolitan, Chris Lehane, responsable des affaires internationales d’OpenAI, a déclaré que les États-Unis et la Chine devraient soutenir un cadre mondial pour la sécurité de l’IA, en comparant cette initiative à la coopération internationale dans le domaine nucléaire. Le rapport de Cryptopolitan a relayé ses propos.

Les préoccupations liées à l’indépendance, aux capacités et à la concurrence

L’indépendance demeure une préoccupation centrale. Selon l’analyse du CFR, un régulateur financé par le secteur qu’il supervise pourrait être confronté à des conflits similaires à ceux associés au système de notation de crédit payé par les émetteurs avant la crise financière de 2008. Ce dispositif laisse également ouvertes des questions concernant l’accès des régulateurs aux modèles d’IA de pointe, l’expertise des évaluateurs, les garanties de sécurité nationale et la fiabilité des méthodes de test actuelles.

La capacité d’examen constitue un autre défi. Une projection de GovAI estime que 14–16 modèles entre 2025 et 2028 pourraient être comparables, par leur ampleur, au plus grand entraînement réalisé à ce jour. Cette projection laisse penser qu’il faudra disposer de capacités d’examen continues, plutôt que de se limiter à des évaluations périodiques.

La concurrence constitue également un sujet de préoccupation. Des normes établies principalement par les plus grands laboratoires pourraient devenir des coûts fixes que les entreprises déjà implantées seraient mieux à même d’absorber que les start-up. Si un cadre volontaire devient obligatoire, des mécanismes seraient nécessaires pour empêcher que la conformité aux exigences de sécurité ne devienne une barrière à l’entrée sur le marché.

Tout nouveau cadre devrait également s’aligner sur les efforts de gouvernance déjà engagés en Europe. Le General-Purpose AI Code of Practice de l’Union européenne, introduit en juillet 2025 comme moyen volontaire de démontrer la conformité à l’AI Act, compte déjà Anthropic, Google, Microsoft et OpenAI parmi ses signataires. La page de l’UE consacrée à cette politique fournit des détails sur le code. Par conséquent, un nouvel organisme américain ou sectoriel de normalisation entrerait dans un paysage de gouvernance déjà dense, plutôt que de le créer à partir de zéro. L’importance pratique de ce cadre dépendrait donc de la définition de ses évaluations volontaires, de ses modalités d’évaluation indépendante et de sa relation avec les règles existantes.