Government & Research Data Spaces — Une IA souveraine à grande échelle

Collaboration inter-agences grâce à des enclaves de données éphémères et au policy-as-code. Journaux nationaux de conformité, prêts pour l’audit public.

Pourquoi les espaces de données publics ont besoin d’une IA souveraine

Les gouvernements et les consortiums de recherche financés par des fonds publics sont soumis à une pression croissante pour partager des données à travers les frontières et les secteurs (santé, environnement, éducation, mobilité, marchés publics), tout en respectant des règles strictes de souveraineté et de protection de la vie privée. Les initiatives européennes en matière de stratégie des données — Gaia-X et l’Espace européen des données de santé (EHDS) — visent à créer des infrastructures fédérées où les participants conservent le contrôle de leurs données. L’EHDS, par exemple, établit un cadre commun pour l’utilisation et l’échange de données de santé électroniques dans l’UE, permettant aux citoyens d’accéder et de partager leurs données de santé au-delà des frontières et autorisant leur réutilisation sécurisée à des fins de recherche et de politique publique. Des projets complémentaires tels que FAIR Data Spaces montrent comment Gaia-X peut être combiné avec les infrastructures nationales de recherche (NFDI) pour construire des espaces de données scientifiques et industriels basés sur le cloud.

En parallèle, des initiatives intersectorielles comme le Green Deal Data Space proposent des écosystèmes ouverts pour la résilience et la durabilité, avec des modules de salles de partage sécurisées et d’échanges de données respectueux de la vie privée dans les chaînes d’approvisionnement, l’énergie et la gestion de crise. Le projet Prometheus-X démontre comment des plateformes d’évaluation fiable de l’IA peuvent auditer des algorithmes sur des données éducatives, tout en garantissant que les données ne quittent jamais le contrôle du fournisseur et que les droits d’accès sont strictement appliqués. En Afrique, les stratégies panafricaines en matière d’IA mettent l’accent sur la souveraineté des données — qui possède, contrôle et gère les données — et sur la nécessité de renforcer la confiance des citoyens ainsi que la capacité d’innovation locale. Ces initiatives illustrent un impératif politique : l’IA du secteur public doit être digne de confiance, fédérée et souveraine par conception.

Défis pour les agences publiques et les consortiums de recherche

Souveraineté et localisation des données : Les gouvernements ne peuvent pas simplement centraliser des données sensibles (dossiers de santé, mesures environnementales, résultats éducatifs) dans un cloud unique. La proposition de valeur de Gaia-X repose sur le maintien du contrôle des données par chaque organisation tout en profitant de la collaboration. Les stratégies africaines insistent aussi sur la nécessité de garder les données dans les frontières nationales et sous contrôle local.
Collaboration transfrontalière : Des règlements européens comme l’EHDS exigent des infrastructures permettant des usages primaires et secondaires des données, tandis que des décisions du Conseil encouragent l’accès transfrontalier aux services et produits de santé numériques. Des ambitions similaires existent dans les domaines de l’environnement, de la mobilité et de l’éducation.
Réglementations hétérogènes : Les projets publics doivent se conformer simultanément au RGPD, à l’AI Act, à des régulations sectorielles (EHDS, Data Governance Act, Green Deal) et à des stratégies nationales d’IA (ex. Agenda 2063 de l’UA). Garantir le respect de toutes ces règles pour chaque tâche analytique est complexe.
Confiance et auditabilité : Les agents publics et les chercheurs doivent pouvoir justifier les décisions algorithmiques auprès des citoyens, des auditeurs et des législateurs. Des outils comme la plateforme d’audit Prometheus-X montrent le besoin d’évaluations transparentes de l’IA où les algorithmes de profilage peuvent être audités et comparés facilement, générant confiance et notation éthique.
Participation multi-domaines : Des projets comme FAIR Data Spaces rassemblent industrie et milieu académique. Le Green Deal Data Space inclut chaînes logistiques, hôpitaux et fournisseurs d’énergie dans un même environnement. L’alignement des modèles de données, des sémantiques et des gouvernances à travers les domaines constitue un défi technique majeur.

La plateforme d’IA souveraine d’AffectLog pour les espaces de données publics et de recherche

Pour relever ces défis, AffectLog a déployé sa plateforme d’IA souveraine comme colonne vertébrale d’un pilote multi-pays réunissant des partenaires européens et africains. Le pilote fédère des ensembles de données provenant de ministères nationaux de la santé, d’agences de l’environnement, de départements de l’éducation, d’autorités de transport et de consortiums de recherche. Les nœuds participants incluent :

Des ministères européens contribuant aux projets EHDS et Green Deal Data Space ;
Des institutions de recherche impliquées dans le démonstrateur FAIR Data Spaces (Gaia-X + NFDI) ;
Des agences africaines alignées sur les objectifs de souveraineté des données de l’Agenda 2063 ;
L’initiative Prometheus-X évaluant la fiabilité des algorithmes éducatifs et de mise en relation compétences-emplois.

La plateforme s’appuie sur trois piliers techniques, chacun validé par des experts :

1. Protocole d’orchestration des sandboxes éphémères

Pour chaque analyse ou entraînement de modèle, la plateforme lance des enclaves éphémères à l’intérieur de l’infrastructure de chaque détenteur de données (cloud gouvernemental, supercalculateur national, centre de données sur site). Ces enclaves chargent les données locales (dossiers de santé, flux de capteurs environnementaux, registres éducatifs) et exécutent la tâche d’IA. À la fin, elles s’auto-détruisent, laissant zéro résidu de données, conformément à l’accent mis par Gaia-X sur la souveraineté. Cette architecture reflète les salles sécurisées de partage de données envisagées dans le Green Deal Data Space et garantit que les données sensibles ne quittent jamais leur juridiction.

Pendant l’entraînement, seules des mises à jour de modèle chiffrées ou des statistiques agrégées sont échangées. Par exemple, pour construire un modèle transfrontalier de surveillance pandémique, chaque ministère calcule des mises à jour prédictives localement et partage uniquement les gradients. De même, les agences environnementales entraînent conjointement des modèles météo extrêmes à partir de leurs capteurs sans centraliser les données brutes. Dans l’éducation, le cas Prometheus-X exécute des analyses éducatives au sein de la plateforme LOLA : les évaluations d’algorithmes se font sur données locales et produisent des rapports d’audit.

2. RegLogic Compliance DSL

Le moteur RegLogic d’AffectLog encode environ 400 clauses réglementaires issues de l’AI Act, du RGPD, de l’ISO/IEC 42001, des lignes directrices OWASP et des lois sectorielles (EHDS, Data Governance Act, Green Deal). Chaque tâche d’IA est automatiquement associée aux obligations pertinentes :

Pour les données de santé, le moteur vérifie la conformité EHDS, distinguant usages primaires (soins) et secondaires (recherche) et respectant les règles transfrontalières.
Pour les projets environnementaux, il applique les exigences du Green Deal en matière de transparence et d’usage orienté bien commun.
Pour les analyses éducatives, il intègre les métriques de confiance Prometheus-X et assure l’alignement avec les classifications de risque de l’AI Act.
Pour les partenaires africains, RegLogic inclut les lois nationales de protection des données et renforce les principes de souveraineté de l’Agenda 2063.

Toutes les vérifications et décisions sont consignées dans un registre d’audit immuable, produisant des journaux nationaux de conformité, prêts pour des audits publics. Les régulateurs peuvent examiner chaque cycle d’entraînement, chaque décision de consentement et chaque inférence de modèle, satisfaisant ainsi aux mandats de transparence et permettant un contrôle de type « FOIA ». Lors de l’émergence de nouvelles régulations (ex. Data Act, cadres africains d’IA), la bibliothèque de clauses est mise à jour pour garantir une conformité pérenne.

**3. Pipeline XAI sensible aux biais (*Bias-Aware XAI***)

L’IA du secteur public doit être non seulement légale mais aussi équitable et explicable. Le pipeline XAI d’AffectLog fonctionne sur tout le réseau fédéré :

Chaque nœud calcule des attributions SHAP sur ses données locales, identifiant quelles variables (âge, région, niveaux de pollution) influencent le plus les prédictions.
Des analyses contrefactuelles testent si la modification d’attributs sensibles change les résultats (ex. prévisions climatiques différant uniquement à cause du PIB d’un pays).
Des graphes causaux distinguent corrélations et causalités, garantissant que les modèles ne prennent pas de décisions politiques sur la base de proxys de traits protégés.

Ces résultats sont agrégés et présentés dans des tableaux de bord accessibles aux gestionnaires de données et aux organes de supervision. La boîte à outils Prometheus-X utilise déjà des techniques similaires pour produire des rapports d’audit et des notations éthiques pour les algorithmes éducatifs. L’intégration de ce pipeline garantit que les modèles inter-agences respectent les exigences de justice et s’alignent sur les cadres éthiques du secteur public.

Exemples concrets du pilote

Alerte pandémique transfrontalière : Les ministères de la santé de France, d’Espagne et du Sénégal entraînent un modèle d’alerte précoce fédéré à partir de visites hospitalières, de résultats de laboratoire et de facteurs environnementaux. Les règles EHDS distinguent usages primaire et secondaire, tout en permettant l’analytique transfrontalière. RegLogic veille au respect des lois de l’UE et du Sénégal. Le pipeline XAI montre que les indices socio-économiques ne biaisent pas les prédictions.
Résilience environnementale : Les agences participant au Green Deal Data Space créent un modèle conjoint de prévision des risques d’inondation. Chaque agence utilise ses propres capteurs hydrologiques et données foncières ; le modèle fédéré est entraîné via le protocole d’enclaves éphémères. Les prévisions alimentent la planification d’urgence inter-agences et sont publiées sur un portail ouvert.
Analytique éducative et compétences : Prometheus-X et des ministères de l’éducation exécutent des audits d’algorithmes d’appariement compétences-emplois. La plateforme LOLA garantit que les données ne quittent jamais le fournisseur et que les contributeurs d’algorithmes reçoivent des rapports d’audit transparents. L’intégration AffectLog permet d’enregistrer ces résultats aux côtés des contrôles réglementaires (AI Act, RGPD) et des pilotes transfrontaliers.
Espace de données de recherche pour la biodiversité : Des universités participant à FAIR Data Spaces combinent des ensembles écologiques multinationaux. AffectLog orchestre l’analytique fédérée sur des modèles de distribution des espèces, en associant l’infrastructure Gaia-X et la gouvernance NFDI. RegLogic veille au respect des licences et des droits éthiques (données autochtones, etc.). Le registre d’audit consigne toutes les requêtes et modèles, assurant science reproductible et responsabilité publique.

Résultats et adaptabilité

Le pilote a montré que les agences publiques peuvent collaborer au-delà des frontières et des secteurs sans compromettre la souveraineté. Grâce aux enclaves éphémères et au policy-as-code, les participants partagent des insights, pas des données brutes. Les audits de conformité, auparavant longs de plusieurs mois, deviennent automatiques et continus. Les régulateurs peuvent consulter journaux et tableaux de bord en toute confiance, tandis que les citoyens sont rassurés quant au respect de leurs droits.

L’architecture est entièrement extensible. De nouveaux secteurs (transport, justice, fiscalité) peuvent être intégrés en définissant des schémas et politiques supplémentaires. D’autres pays peuvent rejoindre en déployant des nœuds locaux et en adoptant la bibliothèque de clauses RegLogic ; les partenaires africains, par exemple, peuvent y insérer leurs propres règles de souveraineté. Le système s’interface aussi avec les initiatives plus larges — cadres de collaboration Gaia-X, infrastructures EHDS, liaisons science-industrie FAIR Data Spaces — en faisant un modèle pour les futurs écosystèmes d’IA souveraine.

Conclusion

Cette étude de cas montre comment AffectLog permet aux gouvernements et aux organismes de recherche de bâtir des écosystèmes d’IA souverains, conformes et transparents, au service des espaces de données nationaux et internationaux. En combinant orchestration d’enclaves éphémères, policy-as-code via RegLogic et pipeline XAI sensible aux biais, la plateforme donne aux acteurs publics la capacité de collaborer transfrontalièrement et intersectoriellement tout en préservant la souveraineté des données, en respectant des réglementations complexes et en maintenant la confiance des citoyens. Le succès du pilote dans les domaines de la santé, de l’environnement, de l’éducation et de la recherche prouve que l’IA souveraine n’est pas théorique : elle est opérationnelle et prête à passer à l’échelle.