Intelligence artificielle : état de l’art et perspectives pour la France

IA

La dynamique d’innovation et d’investissement est forte dans le domaine de l’IA qui est sujet à une concurrence mondiale intense. Conscients des très forts enjeux liés à l’IA, la Direction générale des entreprises (DGE), le Commissariat général à l’égalité des territoires (CGET) et TECH’IN France ont confié à Atawao Consulting cette étude sur l’IA.

Émergence de l’IA

Depuis son point de départ dans les années 1950, notamment avec les travaux du mathématicien Alan TURING, l’intelligence artificielle (IA), discipline mathématique et technique destinée à reproduire l’intelligence humaine, s’est développée par cycles successifs parallèlement à la croissance de la puissance de calcul informatique disponible.

Dans les années 1980, le concept d’apprentissage automatique (« machine learning ») se développe permettant à une machine de déduire une « règle à suivre » uniquement à partir de l’analyse de données.

Cette période voit apparaître la majorité des algorithmes « apprenants » utilisés aujourd’hui (réseau de neurones, apprentissage par renforcement, machines à vecteurs de support, etc.). Ces avancées se concrétisent notamment par le succès de l’ordinateur Deep Blue face au grand maître d’échecs, Gary KASPAROV en 1992.

À partir des années 2000, un nouveau cycle d’innovations en IA se met en place avec le formidable développement d’Internet et des très grandes infrastructures de calcul, offrant un accès à un volume de données encore jamais atteint dans l’histoire humaine. Avec cette capacité nouvelle, le développement des techniques d’apprentissage profond (« deep learning ») permet aux machines de commencer à surpasser les performances des meilleurs experts humains dans des domaines comme la reconnaissance visuelle, l’analyse documentaire ou la traduction.

Grâce à ces premiers vrais succès cognitifs des machines, une formidable dynamique mondiale d’innovation s’est mise en place depuis cinq ans avec un investissement multiplié par dix pour atteindre plus de 5 Md d’euros en 2017. L’innovation s’attaque à reproduire les trois grandes catégories de tâches cognitives : la perception de l’environnement, la compréhension d’une situation et la prise de décision. Le développement des technologies de vision par ordinateur ou de traitement automatique du langage (TAL) a déjà permis d’atteindre un niveau remarquable de maturité en perception et quelques succès intéressants pour des tâches de compréhension comme la traduction automatique.

Pour autant, malgré ces premiers succès, l’immense majorité des tâches de compréhension et de décision réalisées par les humains restent hors de portée des systèmes actuels en intelligence artificielle. Aucun véhicule autonome n’est aujourd’hui capable d’anticiper une situation de conduite « non apprise », alors qu’il s’agit d’une tâche relativement banale pour un humain.

Briques technologiques de l'IA

IA briques technologiques

Analyse sectorielle

Les secteurs considérés comme les plus impactés par l’intelligence artificielle en France aujourd’hui sont les suivants :

  1. Santé
  2. Industries manufacturières dont automobile
  3. Transports et mobilité
  4. Services d’utilité publique
  5. Environnement
  6. Administration publique (hors Défense)
  7. Services financiers
  8. Agriculture
  9. Secteur juridique
  10. Sécurité des biens et des personnes
  11. Commerce de détail et distribution
  12. Professions libérales, services professionnels
  13. Éducation et recherche
  14. Télécommunications et technologies
  15. Loisirs et média

L’étude

Après un état de l’art des différentes technologies du domaine, l’étude propose une méthode de classification des secteurs potentiellement les plus transformés par l’essor de l’intelligence artificielle. Elle approfondit ensuite cette analyse pour quatre secteurs : Énergie et environnement, Transport et logistique, Santé et Industrie. Pour chacun de ces quatre secteurs, un bilan des opportunités générées par l’IA est établi et une stratégie cible à adopter est proposée. Dans sa dernière partie, l’étude dessine une feuille de route ainsi que des recommandations sectorielles et transverses qui permettront à la France et à ses entreprises de relever les défis en matière d’intelligence artificielle.

Lire l’étude complète.

Autres rapports

"Donner un sens à l'intelligence artificielle pour une stratégie nationale et européenne" : rapport de Cédric Villani mathématicien et député de l’Essonne. 

L’intelligence artificielle est entrée, depuis quelques années, dans une nouvelle ère, qui donne lieu à de nombreuses craintes et à de nombreux espoirs. Rendues possibles par des algorithmes nouveaux, la multiplication des jeux de données et le décuplement des puissances de calcul, les applications se multiplient : traduction automatique, conduite autonome, détection de cancer… Le développement de l’intelligence artificielle est amené à toucher l’ensemble des domaines et des secteurs.

C’est que l’intelligence artificielle va désormais jouer un rôle bien plus important que celui qu’elle jouait jusqu’alors et, plus que jamais, il nous faut donner un sens à son développement. Donner un sens, c’est d’abord donner une direction, un cap, pour positionner la France et l’Europe à l’avant-garde de cette révolution naissante. C’est également lui donner une signification : l’intelligence artificielle n’a précisément de sens que si elle participe du progrès humain, social et environnemental. Dans un monde marqué par les inégalités, elle ne doit pas conduire à renforcer les phénomènes d’exclusion et la concentration de la valeur. Donner un sens, c’est enfin expliquer : démystifier ces technologies auprès de la société, mais aussi expliquer l’intelligence artificielle en elle-même, s’agissant de techniques qui restent empreintes d’une très forte opacité. Donner un sens à l’IA, voilà donc l’objectif de ce rapport.

"Intelligence artificielle et travail" : rapport à la ministre du Travail et au secrétaire d'État auprès du Premier ministre, chargé du Numérique | mars 2018. 

Dans la suite des travaux de #FranceIA au printemps 2017, auxquels France Stratégie avait contribué, le député Cédric Villani s’est vu confier la mission d’analyser les enjeux de l’intelligence artificielle au niveau économique, social, environnemental et éthique. Muriel Pénicaud, ministre du Travail, et Mounir Mahjoubi, secrétaire d’État chargé du Numérique, ont demandé à France Stratégie d’étudier plus particulièrement les impacts de l’intelligence artificielle sur le travail. C’est l’objet de ce rapport.

La question clé est de savoir si l’intelligence artificielle représente une rupture technologique telle que le travail s’en trouvera transformé de manière brutale, avec des répercussions importantes sur l’emploi, ou si elle s’inscrit dans la continuité des transformations numériques à l’oeuvre depuis plusieurs décennies. Pour tenter d’y répondre et illustrer de façon concrète les enjeux posés par ces mutations annoncées, notre rapport a choisi d’examiner trois secteurs, ceux des transports, de la banque et de la santé, pour esquisser des scénarios de transformation du travail.

 Conférence

Conférence de Marc Schoenauer, directeur de recherche INRIA (à Saclay) depuis 2001, dans le cadre des "Jeudis de la recherche" organisés par le DANE de Versailles.
Ancien élève de l’École Normale Supérieure, il a passé ensuite 20 ans comme chargé de recherche au CNRS, au Centre de Mathématiques Appliquées de l’École Polytechnique, où il a également été enseignant à temps partiel. Il travaille depuis la fin des années 80 en Intelligence Artificielle, à la frontière entre optimisation stochastique et apprentissage automatique, et, en 2003, il a créé avec Michèle Sebag l’équipe-projet TAO (Thème Apprentissage et Optimisation), commune entre Inria, CNRS et Université Paris-Sud – aujourd’hui partenaires de l’Université Paris-Saclay. Il est co-auteur de plus d’une centaine d’articles, dirige ou a co-dirigé 35 doctorants et a été président de l’AFIA (Association Française pour l’Intelligence Artificielle) de 2002 à 2004.

L’IA au service des enseignants et des élèves

Anne Boyer était intervenante au colloque "L’intelligence Artificielle au service des enseignants pour assurer l’inclusion et le développement des capacités de chaque élève", organisé au Collège de France par le Think Tank #Leplusimportant le 25 mars 2019, au micro de Claude Tran.

Voir l'interview de ludomag

Anne BOYER est professeure de sciences informatiques à l’Université de Lorraine et directrice de l’équipe de recherche KIWI du LORIA (Laboratoire lorrain de recherche en Informatique et ses applications) .

Son équipe exploite l’énorme corpus de données sur le comportement des apprenants pour améliorer la connaissance que l’on a des mécanismes sous-jacents de l’apprentissage, personnaliser les approches pédagogiques ou aider les apprenants dans leur processus d’acquisition de connaissances.

Il s’agit d’un vrai travail de recherche : “comment aller vers quelque chose qui n’existe pas encore et voir comment ce que nous pourrions apporter soit vraiment un plus pour l’éducation ?” affirme Anne BOYER qui ajoute :

“Nous devons être conscient de ce que l’IA  est capable de faire et de ce qu’elle n’est pas capable de faire car il y a beaucoup de mythes à ce sujet. Mais l’IA est là et ne restera pas à la porte des écoles.”

Dans le cadre des projets e-FRAN, une collaboration étroite est établie entre chercheurs et acteurs éducatifs de l’académie de lorraine pour travailler à l’expression et au recueil des besoins, imaginer des approches innovantes et de nouveaux modèles pour répondre aux attentes formulées , puis évaluer les outils développés

C’est ainsi que dans le projet METAL, deux outils d’intelligence artificielle sont développés :

  • Le premier est un exerciseur de grammaire permettant à l’élève de s’entraîner avec des exercices qui s’adaptent au niveau observé de l’apprenant.
  • Le deuxième outil, c’est “un « coach » personnel qui permet d’aider l’élève à prononcer correctement une langue vivante  étrangère.

"Il s’agit d’une tête parlante avec la position des organes phonatoires et une vraie tête qui demande à l’apprenant de répéter des phrases, des mots, des expressions et permet de diagnostiquer ce qui est acquis ou non acquis pour personnaliser de nouveaux exercices “.

Les enseignants qui expérimentent dans ces projets ont certes accepté d’y participer mais n’adhèrent pas forcément à la démarche. “Parce que ce qui est important pour nous, insiste Anne Boyer, c’est d’entendre les freins et les inquiétudes. Dans le projet, il y a un travail très important sur les questions éthiques et déontologiques.”

Sites de référence