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Le rapport sur l’intelligence artificielle dirigé par le mathématicien et député LREM Cédric Villani a été rendu public le mercredi 28 mars 2018.

Ce rapport a été présenté au colloque “AI for Humanity” devant Emmanuel Macron, Bruno Le Maire, Mounir Mahjoudi, Frédérique Vidal et de nombreux acteurs et experts français, européens et internationaux le 29 mars au collège de France.

Retrouvez sur le rapport complet ainsi que le replay de cette journée sur le site de IA For Humanity.

Politique européenne, visibilité des acteurs, secteurs prioritaires, impacts sur l’emploi et la formation, éthique… Prenez 5 minutes pour comprendre les grandes mesures proposées dans le rapport !

Axe 1 — Une politique économique articulée autour de la donnée

Permettre l’émergence d’un écosystème européen de la donnée

Les données étant le point de départ de toute stratégie d’intelligence artificielle (IA), il est primordial d’en faciliter la circulation notamment pour que les acteurs économiques et pouvoirs publics puissent en bénéficier.

– L’état doit se positionner en tant que tiers de confiance et amorcer de nouveaux modes de production, collaboration et gouvernance de la donnée,

– Au niveau européen :

Il faut appuyer les réformes en cours (directive sur la réutilisation des informations du secteur public, réforme du droit d’auteur, etc.) permettant l’ouverture des données,

Défendre une politique articulée autour d’un objectif de souveraineté pour conserver une position ferme s’agissant du transfert de données hors de l’Union Européenne.

Renforcer la visibilité des acteurs l’IA en France et à l’international

– Promouvoir et crédibiliser les acteurs français de l’IA en créant une marque et des labels d’innovation permettant de sécuriser les acteurs potentiels

– Structurer la demande d’IA via un guichet unique pour mieux formaliser les besoins et identifier les acteurs pouvant y répondre.

Mettre l’accent sur quatre secteurs stratégiques

Éviter les logiques de saupoudrage et donner une impulsion forte sur quatre secteurs prioritaires et mettre en place des outils permettant en s’assurant de la mise en œuvre d’applications concrètes contribuant à la performance économique.

– Cibler quatre secteurs prioritaires : santé, environnement, transports-mobilités et défense-sécurité,

– Mettre en œuvre des plateformes sectorielles de mutualisation publiques / privées permettant l’ouverture de données et la mise à disposition de logiciels puissants et adaptés,

– Créer des bacs à sable d’innovation pour favoriser l’expérimentation en situation réelle.

Faire de l’état « un exemple » de la transformation par l’IA

Intégrer l’IA dans les politiques publiques pour moderniser et donner l’exemple :

– Mettre en place un coordinateur interministériel dédié basé sur un pôle mutualisé de compétences, constitué d’une trentaine d’agents et chargé de conduire des missions de conseil auprès des administrations.

– Mettre l’achat public au service du soutien aux industries européennes et dynamiser l’achat public innovant.

Axe 2 — Pour une recherche agile et diffusante

Fédérer les acteurs de la recherche : les 3IA

Créer des Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle (3IA) thématiques et interdisciplinaires réunissant chercheurs, ingénieurs et étudiants. Pour cela :

– Mettre en place des « zones franches de l’IA » offrant des conditions de travail permettant d’attirer les scientifiques français et étrangers et de rivaliser face à la pression compétitive des géants du numériques,

– Faciliter la collaboration de partenaires privés (grands groupes, PME, startups) porteurs de solutions en IA fondamentalement nouvelles,

– Favoriser l’augmentation substantielle d’offres de formations en IA attractives et diversifiées.

Donner des moyens de calcul à la recherche

– Mettre en place un « supercalculateur » (outils de calcul) qui permette, aux acteurs de la recherche, de rivaliser avec les moyens quasi-illimités des grands acteurs privés.

– Ces outils devront être complétés par un forfait d’accès à un cloud privé, développé à un niveau européen et adapté aux spécificités de l’IA (en temps de calcul et en espace de stockage).

Rendre plus attractives les carrières dans la recherche publique

– Mettre en place des mesures visant à réduire l’écart d’attractivité existant face aux offres des géants du numérique (notamment le doublement des salaires en début de carrière).

Axe 3 — Anticiper les impacts sur le travail, l’emploi et expérimenter

Réfléchir à la complémentarité entre IA et humain en matière d’emploi en ouvrant deux chantiers majeurs :  évolution du cadre législatif pour prendre en compte les conditions de travail dans un contexte d’automatisation et adapter la formation continue afin de créer les compétences nécessaires.

Créer un Lab public de la transformation du travail

Créer une entité permettant de faire converger les prospections, les prévisions macro-économiques et l’analyse des mutations des usages afin d’identifier et d’accompagner les populations de travailleurs pour lesquelles une transition professionnelle sera à amorcer. Des expérimentations pourront y être menées.

Expérimenter de nouveaux modes de financement de la formation professionnelle pour tenir compte des transferts de valeur

Repenser le dialogue social pour corréler les acteurs qui financent la formation professionnelle et ceux qui captent la valeur ajoutée grâce de l’intelligence artificielle.

Faire émerger les compétences et former à tous les niveaux

Un objectif clair doit être fixé : à horizon trois ans, multiplier par trois le nombre de personnes formées en intelligence artificielle en France.

Axe 4 — L’intelligence artificielle au service d’une économie plus écologique

Donner un sens à l’intelligence artificielle, c’est également penser sa soutenabilité, notamment écologique.

La France et l’Europe, fer de lance de la transition écologique intelligente 

– Penser les impacts de l’IA sur la réalisation des objectifs de l’ONU sur le développement durable (ODD). L’IA doit s’intégrer aux initiatives émergentes dans le cadre de l’Accord climat et du Pacte mondial pour l’environnement.

– Mettre en place une plateforme permettant à tout citoyen de prendre conscience de ces enjeux et de comparer l’impact environnemental de ces différents produits et services, logiciels et matériels.

Penser une IA plus verte

Permettre le « verdissement de la chaine de valeur » des acteurs de l’IA en diffusant les bonnes pratiques et en valorisant les solutions les plus exemplaires, notamment grâce à la création d’un label.

Libérer la donnée écologique

Favoriser le développement des solutions d’IA au service de la transition écologique, en mettant à la disposition de tous (chercheurs et entreprises européennes) et rapidement, à horizon 2019, les données publiques disponibles : météorologiques, agricoles, de transports, d’énergie, de biodiversité, de climat, de déchets, cadastrales, de diagnostic de performance énergétique…

Axe 5 — Quelle éthique de l’IA ?

Ouvrir les boîtes noires

Une grande partie des considérations éthiques soulevées tiennent à l’opacité de ces technologies et / ou une méconnaissance de leur fonctionnement interne.

– Faciliter la lisibilité de ces technologies : production de modèles plus explicables et d’interfaces utilisateurs plus intelligibles ainsi que la compréhension des mécanismes cognitifs à l’œuvre.

– Structurer et permettre l’audibilité des systèmes d’IA notamment grâce à constitution d’un corps d’experts publics assermentés.

Penser l’éthique dès la conception

A l’instar du « Privacy by design » prévu dans le RGPD l’enjeu est d’intégrer, dès la conception des solutions d’IA, des considérations éthiques.

– Sensibiliser les ingénieurs, dès le début de leur formation, aux enjeux éthiques liés au développement des technologies numériques.

– Instituer une étude d’impact sur les risques de discrimination (impact assessment) très en amont des projet d’IA.

Créer un comité d’éthique de l’IA

Ouvert sur la société, cet organe serait chargé d’organiser le débat public, de façon lisible, construite et encadrée par la loi. Les avis de ce comité, élaborés en toute indépendance, pourraient éclairer les choix technologiques des chercheurs, des acteurs économiques, industriels et de l’État. Ses recommandations pourront servir de référence pour la résolution de dilemmes éthiques et donc servir de standard pour les développements en IA.

Axe 6 — Pour une IA inclusive et diverse

L’intelligence artificielle ne peut pas être une nouvelle machine à exclure.

Elle ouvre de formidables opportunités de création de valeur et de développement de nos sociétés et des individus qui doivent bénéficier à tous.

Mixité et diversité : agir pour l’égalité

Parvenir à une meilleure représentativité, notamment des femmes, en menant une politique incitative visant à atteindre un seuil de 40% d’étudiantes dans les filières du numérique (classes préparatoires et filières des grandes écoles et des universités) d’ici 2020.

Développer la médiation numérique et l’innovation sociale pour que l’IA bénéficie à tous

Mettre en place un système automatisé d’aide à la gestion des démarches administratives qui vise à améliorer la connaissance pour le grand public des règles administratives en matière d’IA.

Ce 29 mars, Emmanuel Macron annonçait que l’État débloquera une enveloppe de 1,5 milliard d’euros d’ici 2022 pour faire de la France un « leader de l’intelligence artificielle ».

L’aventure ne fait que commencer !