Dans notre précédente série d’articles pour Brookings, nous avons exploré l’essor des documents stratégiques nationaux sur l’intelligence artificielle (IA) et cherché à donner un sens à ce que chaque pays essayait de faire et à quel point il le faisait efficacement. Dans notre article de conclusion, nous nous sommes concentrés sur les points où les États-Unis étaient à la traîne et avons proposé des options pour remédier à ce retard. En particulier, nous avons recommandé trois options : 1) appliquer les leçons de la course spatiale américaine pour dynamiser le développement des talents, (2) adopter une approche de consortium multinational (similaire à l’OTAN) et (3) créer un partenariat solide avec un autre pays.
Suivant les conseils de « Deep Throat » de la renommée du Watergate, dans cette nouvelle série d’articles, nous suivons la piste fédérale de l’argent pour comprendre le marché fédéral du travail d’IA, le matériel, les logiciels et les services achetés. Nous suivons également les principaux acteurs qui allouent l’argent (législateurs), dépensent l’argent (gestionnaires de programmes) et reçoivent l’argent (fournisseurs). Ensemble, cette série offre un aperçu complet des dépenses fédérales en TI, de leur orientation et de leurs principaux acteurs.
Données et méthodologie
Toutes les données de cette série ont été tirées directement des contrats fédéraux et ont été consolidées et nous ont été fournies par Leadership Connect. Leadership Connect dispose d’un vaste répertoire de contrats fédéraux et leurs données constituent la base de cette série d’articles.
Dans ce premier article, nous avons analysé tous les contrats fédéraux des cinq dernières années qui comportaient le terme « intelligence artificielle » (ou « IA ») dans la description du contrat. Ainsi, notre ensemble de données comprenait 663 contrats dont 652 identifiaient un organisme de financement, 556 identifiaient un code SCIAN et 504 identifiaient une valeur monétaire, avec des valeurs de contrat allant jusqu’à 192 millions de dollars.
Résultats
Sur les 15 catégories de code SCIAN identifiées dans les contrats, les données montrent que plus de 95 % des dépenses étiquetées AI se trouvent dans le SCIAN 54, qui concerne les services professionnels, scientifiques et techniques. Cette catégorie a enregistré plus d’un milliard de dollars de dépenses avec un total de 474 paires de récompenses uniques (agence-fournisseur) au cours des cinq dernières années. Cela n’est pas surprenant, car le gouvernement fédéral est généralement l’une des plus importantes sources de financement externe pour la recherche et le développement, qui est le service de base du SCIAN 54. Le deuxième code le plus fréquemment utilisé était le SCIAN 33 (fabrication), avec seulement 16 codes uniques. les bourses évaluées à moins de 7 millions de dollars (0,5 % des dépenses totales), il est donc clair que le SCIAN 54 domine. Les dépenses globales pour la recherche et le développement (dont le SCIAN 54 fait partie) ont augmenté à un taux à deux chiffres pendant plusieurs années. Cette constatation suggère un marché immature qui se concentre sur le développement de la recherche plutôt qu’un marché plus mature qui serait davantage axé sur les dispositifs matériels et logiciels.
Bien qu’il existe 15 organismes de financement différents au sein du SCIAN 54, 53 % des contrats et 87 % de la valeur des contrats relèvent du ministère de la Défense (DoD). Health and Human Services (HHS) et la NASA sont loin derrière le DoD en termes de nombre de contrats (avec 17 % chacun). Pris ensemble, ces contrats ne représentent que 1,5 % des dépenses contractuelles totales pour ce code. Le commerce et l’administration des anciens combattants viennent ensuite en importance par contrat avec environ 4 % chacun.
Il y a un total de 307 fournisseurs différents avec 474 contrats. Aucun fournisseur ne traite avec plus de trois organismes de financement, ce qui reflète une approche très niche pour la communauté des fournisseurs. Trois fournisseurs (AI Solutions, AI Signal Research et United Solutions) traitent avec trois agences tandis que quatorze fournisseurs différents traitent avec deux agences et les 290 fournisseurs restants traitent avec une seule agence de financement. De plus, il n’y a que 62 entreprises avec plus d’un contrat, mais il y en a 245 avec un seul. Il n’y a qu’un seul fournisseur avec plus de 10 contrats (AI Solutions) et seulement deux autres avec plus de cinq (AI Signal Research et AI Biosciences).
Bien qu’il existe 15 organismes de financement différents au sein du SCIAN 54, 53 % des contrats et 87 % de la valeur des contrats relèvent du ministère de la Défense (DoD).
Il existe 327 dyades bailleurs de fonds-fournisseurs. De toutes les dyades, AI Solutions est le seul fournisseur avec plus de cinq contrats avec une seule agence de financement – 56 avec la NASA et 10 avec le DoD. Il existe 267 dyades uniques où un seul contrat existe. Encore une fois, cela reflète une communauté de fournisseurs très fragmentée qui opère dans des niches très étroites.
Une analyse
Pris ensemble, nous voyons un marché très fragmenté qui est dominé par des fournisseurs plus petits qui ont généralement un seul contrat pour les services liés à l’IA. Bon nombre de ces fournisseurs sont de petits fournisseurs et, pour ces fournisseurs, le travail lié à l’IA représente un pourcentage substantiel de leurs revenus annuels. Fait intéressant, la colocation occupe également une place importante. Autrement dit, bon nombre de ces fournisseurs sont situés à proximité de leur client fédéral et nous soupçonnons que des relations antérieures – personnelles ou professionnelles – peuvent exister. Nous considérons ces relations comme saines car elles reflètent un écosystème de fournisseurs qui se développe en réponse à des besoins spécifiques.
Cela ne signifie pas que les grandes entreprises technologiques traditionnelles telles que RAND, Northrop Grumman, Accenture, IBM, Booz Allen Hamilton et Raytheon sont absentes de ces contrats. Cependant, comme avec leurs homologues plus petites, ces grandes entreprises sont toujours en train d’établir des têtes de pont où l’IA pourrait éventuellement s’intégrer. Si l’histoire se maintient, nous nous attendrions à ce que ces grandes entreprises explosent relativement rapidement dans leur présence contractuelle globale compte tenu de leurs relations antérieures avec les décideurs fédéraux et de leur volonté historique d’acquérir de plus petites entreprises pour se développer rapidement.
Du côté des clients, le grand nombre de contrats relativement petits montre que le gouvernement fédéral est encore dans une phase expérimentale d’achat d’IA et recherche probablement des cas d’utilisation spécifiques où l’IA est appropriée. Cela expliquerait l’accent mis sur les contrats basés sur la recherche par opposition aux contrats basés sur le matériel et les logiciels. Du point de vue de la gestion des risques, c’est une bonne idée. Avec un grand nombre de petits vendeurs ayant chacun un seul contrat, nous percevons que le gouvernement adopte une stratégie consistant à laisser fleurir mille fleurs, dans l’espoir que cela conduira éventuellement à trouver la meilleure approche de l’IA.
Cependant, il y a aussi un avenir plus sombre qui pourrait potentiellement résulter si cette approche est adoptée. Comme indiqué précédemment, les États-Unis accusent un retard considérable dans le développement de l’IA et, en particulier, traînent la Chine par une marge substantielle. Dans notre analyse du plan national d’IA de la Chine, il est clair que le gouvernement national chinois prend la tête du développement de stratégies et de projets d’IA. Pendant ce temps, d’autres entités, telles que le secteur privé, sont de très petits acteurs du plan. Cela signifie que la Chine peut identifier rapidement les meilleures perspectives pour l’IA et orienter des financements substantiels vers quelques projets qui sembleraient avoir le plus haut degré de réussite.
En revanche, le plan américain est beaucoup plus une approche collaborative, le gouvernement fédéral, les industries privées et les universités devant tous jouer un rôle actif. Même si nous ne doutons guère que la stratégie américaine finira par donner de bons résultats, il s’agira probablement d’une stratégie évoluant plus lentement, car aucun traitement préférentiel n’est accordé aux idées les plus prometteuses. Au moins à l’heure actuelle, l’accent semble être mis sur la culture d’une grande variété de projets plutôt que sur un ensemble plus restreint.
Le seul domaine d’intérêt majeur pour les dépenses fédérales américaines en matière d’IA se situe au sein du DoD. Il semble que le DoD soit utilisé comme une sorte d’incubateur pour les projets d’IA, bien qu’il ne soit qu’une des nombreuses agences envisagées pour le faire dans le plan national américain. Mais, étant donné la volonté du DoD de dépenser pour de nouvelles technologies, il n’est pas surprenant que ce soit le principal domaine d’intérêt. Nous nous attendrions à ce qu’au fil du temps, d’autres agences fédérales soient beaucoup plus disposées à investir dans l’IA.
Bien que l’approche globale des États-Unis en matière d’IA apportera probablement des avantages à l’avenir, il s’agira probablement d’une stratégie à évolution beaucoup plus lente que celle adoptée par la Chine. De plus, la stratégie américaine plus diversifiée rend difficile pour les gestionnaires de projets/programmes fédéraux de partager les idées développées à partir des projets individuels. Cela signifie que le gouvernement fédéral réapprend en grande partie les mêmes leçons tirées de plusieurs projets, ce qui n’est pas une stratégie efficace en termes de temps.
Le cadre actuel pour résoudre ce problème de coordination est le Bureau national de l’initiative sur l’intelligence artificielle (NAIIO), qui a été créé par la loi de 2020 sur l’initiative nationale sur l’intelligence artificielle. En vertu de la loi, le NAIIO est chargé de :
…maintenir un soutien constant pour la R&D en IA, soutenir l’éducation en IA… soutenir la recherche interdisciplinaire en IA… planifier et coordonner les activités fédérales interagences en IA… et soutenir les opportunités de coopération internationale avec l’IA stratégique… pour des systèmes d’IA fiables.
Bien que l’intention de cette loi et sa structure officielle soient admirables, les dépenses fédérales actuelles ne semblent pas refléter ces nobles objectifs. Nous assistons plutôt à un marché fédéral qui semble beaucoup plus chaotique que souhaitable, en particulier compte tenu de l’avance que la Chine a déjà sur les États-Unis dans les activités d’IA.
Sommaire
Le marché fédéral de l’IA en est à ses tout débuts, mais nous voyons déjà comment le marché va probablement évoluer dans les années à venir. Bien que nous pensons que l’approche diversifiée adoptée par les États-Unis finira probablement par porter ses fruits, il est tout aussi probable qu’elle entraînera un recul encore plus important des États-Unis par rapport à la Chine au cours des prochaines années. Renforcer le pouvoir et la direction de NAIIO serait un excellent premier pas pour structurer ce marché chaotique.
S’appuyant sur les conclusions de cet article, d’autres articles de cette série exploreront les relations à multiples facettes entre les gestionnaires de programmes fédéraux, les sociétés de conseil en IA et les représentants élus.
