Le Pentagone a ajouté ChatGPT Mil et Grok for Government à GenAI.mil, sa plateforme interne d’IA générative déjà équipée de Gemini. Plus qu’un élargissement de catalogue, le choix confirme une architecture pensée pour faire cohabiter plusieurs fournisseurs et permettre aux utilisateurs de sélectionner le modèle le mieux adapté à chaque tâche.
ChatGPT et Grok rejoignent Gemini sur GenAI.mil
Le Pentagone a officialisé le 31 août l’arrivée de ChatGPT Mil et de Grok for Government sur GenAI.mil, sa plateforme d’accès aux modèles d’IA générative. Gemini était jusqu’ici la principale solution disponible. Le département américain indique que GenAI.mil a déjà accueilli plus de 1,7 million d’utilisateurs uniques en neuf mois, sur un effectif total supérieur à trois millions de personnes. La plateforme dépasse donc largement le stade de l’expérimentation limitée à quelques équipes.
ChatGPT Mil et Grok for Government ont tous deux obtenu une accréditation Impact Level 5, ou IL5. Ce niveau permet de traiter des informations sensibles mais non classifiées, dites Controlled Unclassified Information. Le communiqué consacré à ChatGPT Mil précise que l’outil doit notamment servir pour la planification, les politiques internes, la logistique et les tâches administratives.
Pas un modèle unique pour tous les usages
L’intérêt du dispositif apparaît surtout dans la manière dont le Pentagone envisage l’utilisation des différents modèles. Un responsable interrogé par Defense One explique par exemple privilégier Gemini pour certaines fonctions de recherche et d’extraction de sources, tandis que ChatGPT lui paraît plus adapté à des travaux essentiellement textuels. Le même responsable indique que l’objectif est de permettre aux utilisateurs de choisir le modèle qu’ils préfèrent pour une tâche donnée.
Cette logique rompt avec un déploiement où une organisation sélectionne un fournisseur unique pour l’ensemble de ses usages. GenAI.mil devient davantage une couche commune donnant accès à plusieurs moteurs spécialisés qu’un produit d’IA générative reposant sur un seul modèle.
Le Pentagone assume d’ailleurs explicitement cette stratégie. Un responsable du département explique à DefenseScoop vouloir bâtir une architecture capable d’éviter le verrouillage par un fournisseur d’IA et de préserver une flexibilité à long terme.
La stratégie multi-fournisseurs dépasse déjà les usages non classifiés
Cette diversification ne se limite pas à GenAI.mil. En mai, le département américain avait annoncé des accords avec huit fournisseurs pour déployer leurs capacités d’IA sur des réseaux classifiés, aux niveaux IL6 et IL7. La liste comprend OpenAI, Google, Nvidia, Microsoft, Amazon Web Services, Oracle, Reflection et SpaceX. Dans ce communiqué, le Pentagone utilisait déjà exactement le même argument de prévention du « vendor lock ».
Le multi-modèles n’est donc pas seulement une manière de tester plusieurs assistants avant d’en retenir un. Il apparaît désormais comme un principe d’architecture appliqué à plusieurs niveaux de sensibilité.
Pour une organisation de cette taille, le choix réduit aussi le risque de voir les usages et les processus internes se structurer entièrement autour des fonctions propriétaires d’un seul fournisseur. Il permet en parallèle de faire évoluer les modèles disponibles sans reconstruire l’ensemble de la couche d’accès utilisée par les personnels.
Les données restent isolées dans l’environnement gouvernemental
La coexistence de plusieurs modèles impose néanmoins de maintenir le même niveau de contrôle sur les données qui leur sont confiées. Dans le cas de ChatGPT Mil, OpenAI indique que le produit fonctionne dans une infrastructure cloud gouvernementale autorisée. Les données traitées restent isolées dans cet environnement et ne sont pas utilisées pour entraîner ou améliorer les modèles publics ou commerciaux de l’entreprise.
La certification IL5 ne permet pas pour autant de traiter des informations classifiées. GenAI.mil reste destiné aux données sensibles non classifiées, tandis que les usages classifiés passent par les environnements distincts prévus dans les accords annoncés au printemps.
Cette séparation est importante car elle montre que l’ouverture à plusieurs modèles ne signifie pas l’ouverture directe des données militaires aux services commerciaux correspondants. Les versions proposées sont intégrées dans un environnement contrôlé et soumises aux règles de sécurité du département.
Cette architecture permet ainsi au Pentagone de diversifier ses fournisseurs sans mélanger les niveaux de sensibilité ni ouvrir directement ses données aux services commerciaux correspondants.
