# Focus 3 – Faire de la France un leader de l'agriculture augmentée

Dans le même esprit, le droit pour les exploitants de réparer et modifier leurs tracteurs et leurs composantes logicielles doit être défendu, à l'instar de l'exemption obtenue du Copyright Office suite à la mobilisation d'agriculteurs du Dakota. L'accompagnement juridique dont ils ont bénéficié de la part d'universitaires (de l'USC Intellectual Property Law Clinic) pourrait inspirer des démarches similaires en France.

## À moyen terme : distribuer plus largement les capacités d'exploitation des données

L'ouverture de la donnée publique agricole et agroalimentaire doit faire l'objet d'une politique ambitieuse, pour initier et catalyser les dynamiques de partage dans le privé. La définition de solutions efficaces pour l'anonymisation des données utiles issues des nombreuses politiques de réglementation et de régulation (suivi des sols, rendements, PAC, BDNI : base d'identification des données des vaches, données des ITA : instituts techniques agricoles, données comptables et du réseau d'information comptable...) pourrait constituer un premier chantier. À l'échelle européenne, la réflexion sur la notion de donnée privée d'intérêt public pourrait aussi être développée dans le domaine agricole, pour soutenir les démarches partenariales visant à accroître la disponibilité de données utiles pour l'abord de grands défis tels que la préservation de la biomasse.

## Faire passer à l'échelle les initiatives de mutualisation et les services innovants aux exploitations

Viser simplement un objectif d'ouverture généralisée des données agricoles soulève plusieurs problématiques. Subsiste en effet le risque qu'une large disponibilité des données soit utilisée pour moduler les primes d'assurance, ou alimenter une spéculation délétère sur les marchés agricoles et donner lieu à une captation par les acteurs dominants. Les ouvertures de données doivent plus généralement s'accompagner d'un travail d'anticipation quant aux possibles utilisations de ces données, pour penser les modalités d'accès et de partage.

Cependant pour que la mutualisation produise des effets tangibles, les données mises à disposition devront servir à alimenter un guichet d'accès aux données ouvert au plus grand nombre d'acteurs (sur le modèle proposé par le rapport AgGate de l'IRSTEA). Le développement plus large des capacités suivantes s'avère ainsi clé pour l'essor d'une innovation distribuée dans l'ensemble du secteur agricole :

i. Un point d'entrée bien identifié pour l'accès aux jeux de données agricoles, issues de diverses sources, publiques et privées ; selon des protocoles clairs et accessibles.

ii. Un magasin de services numériques mettant à disposition des outils de traitement des données accessible à la profession, incluant une vitrine d'outils d'aide à la décision, assortie d'une évaluation participative.

iii. Un service de Cloud Agriculteurs pour héberger les données professionnelles des agriculteurs et des coopératives, et en gérer facilement les différents régimes d'accès. Les travaux partenariaux initiés suite à
## À moyen terme : distribuer plus largement les capacités d'exploitation des données

l'Appel à Projet Casdar Multipass pour faire émerger des services intégrés de gestion des consentements pourront par exemple œuvrer dans ce sens⁴.

### Développer les capacités numériques des agriculteurs, au service de la souveraineté technologique française

Sous l'effet du développement des échanges internationaux et de PAC, l'automatisation est intervenue très tôt dans le secteur agricole, en soutien d'une optimisation de la production et de son pilotage sanitaire. Mais paradoxalement, les exploitants agricoles n'ont pas récolté les fruits de la vague d'automatisation dont ils ont été précurseurs. Les développements de l'IA, qui ouvrent aujourd'hui de nouvelles perspectives doivent donc motiver une ambition nouvelle.

Divers scénarios ont pu être formulés quant à l'éventuelle disparition des petites exploitations, compte tenu de l'élévation des compétences techniques requises et des rendements d'échelles à atteindre pour pouvoir investir dans des outils robotiques. Quoi qu'il advienne, la création de valeur – qui intègre toujours plus de caractéristiques ayant trait au maintien de la biodiversité – ne pourra qu'être augmentée par davantage de mobilisation des savoirs agricoles disponibles, aux côtés des projets de recherche et d'ingénierie technologique. Des rapprochements ont cours via diverses démarches expérimentales mais demeurent trop timides lorsque l'on considère l'ampleur des investissements numériques à l'étranger. Farm Technologies a par exemple levé 1,1 milliard de dollars en 2017 pour accroître ses capacités numériques.

Le déploiement de l'innovation agricole française pourrait en ce sens être accéléré si la formation numérique dans les professions agricoles était plus massivement développée. Une priorité doit en effet être accordée pour la maîtrise des fondamentaux de l'économie numérique et des technologies numériques dans la formation initiale et continue des agriculteurs.

Par ailleurs, la difficulté principale qu'évoquent les exploitants est celle du manque de temps disponible, celui-ci étant souvent saturé par des enjeux de maintien de l'exploitation à très court terme. Les ressources disponibles pour apprendre à faire pivoter les centres de création de valeur et développer des écosystèmes de partenariats innovants ne sont donc pas réunies.

L'État et l'Europe pourraient faciliter ces démarches en complétant le soutien aux innovations par une action pour la libération du temps de travail productif de l'exploitant et son redéploiement sur des actions à plus forte valeur ajoutée, comme l'innovation. Des expérimentations pourraient par exemple être menées pour soutenir les remplacements d'exploitants aux fins de formation ou de participation à des projets innovants. Une simplification des procédures administratives agricoles pourrait aussi être visée, dans l'esprit du soutien à la simplification des démarches pour les TPE-PME⁵. Un raccourcissement des délais de versement effectif des aides obtenues au titre des démarches innovantes ou en faveur de l'environnement pourrait aussi limiter les effets de découragement souvent constatés.

4. Groupe de travail conduit par Arvalis, l'Acta, l'Irstea, Orange et le SMAG : faire émerger de nouveaux services dans une chaîne de confiance.

5. Le groupe de travail numérique de l'Acta préconise par exemple un système d'identifiant unique similaire à France Connect, regroupant les identifiants MSA – mutualité sociale agricole, PAC, comptables, etc.
Focus 4 -

Une politique
d'innovation
de rupture
dans le secteur
du transport
au niveau
européen

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Focus 4 – Une politique d'innovation de rupture dans le secteur
du transport au niveau européen

Le secteur des transports est un secteur clé de l'Union européenne, qui génère en Europe une valeur ajoutée brute de 548 milliards d'euros et 11 millions d'emplois. Au niveau mondial, c'est un secteur en croissance, notamment du fait de la croissance des populations et de leur concentration dans les villes. Il comprend le transport de personnes et de marchandises, et inclut à la fois le transport routier, ferroviaire, aérien et maritime.

Ce secteur se trouve au cœur des promesses de l'IA : celle-ci doit permettre l'optimisation des flux logistiques par exemple dans le cadre de la distribution et du e-commerce, la décongestion des ports ou encore le renforcement de la sécurité des services de fret et du transport de personnes. Mais c'est autour de trois marchés clés que se concentrent à la fois les développements technologiques et les attentes des écosystèmes : le développement du véhicule autonome, les modes de transports durables, en particulier électriques, ainsi que l'émergence et l'interconnexion de nouvelles solutions de mobilité pour réduire la densité du trafic de certains segments.

Le développement des véhicules autonomes constitue une des applications des systèmes d'apprentissages, de biomimétiques ou encore d'interactions basées sur les systèmes multi agents qui suscite d'ores et déjà des investissements importants de la part des acteurs en place. Elle est souvent considérée comme une des applications commerciales majeures de l'IA à grande échelle. Une étude réalisée en 2017 par le Brookings Institute a ainsi estimé que plus de 80 milliards de dollars avaient déjà été investis dans le véhicule autonome¹. Ces chiffres révèlent la course technologique menée dans ce cadre, d'abord entre grands constructeurs mobiles, mais aussi entre les acteurs traditionnels du secteur et de nouveaux acteurs issus du secteur des technologies de pointe (Alphabet, Alibaba, Baidu).

1. Gauging investment in self-driving cars, Octobre 2017.

La réduction des coûts financiers et écologiques est une problématique centrale de l'automatisation dans le secteur. Les transports, qui dépendent encore massivement des énergies fossiles, représentent en effet 43,7 % de la consommation toutes énergies confondues et restent le premier émetteur de CO2 dues à la combustion d'énergie². Le déploiement de systèmes intelligents doit donc faciliter le développement d'une mobilité neutre en carbone et la réduction du nombre de déplacements. Le développement de l'usage des véhicules électriques est lui aussi, au même titre que les voitures autonomes, un enjeu majeur pour le futur de l'industrie des constructeurs automobiles, des fournisseurs d'énergie ainsi que des collectivités territoriales pour l'aménagement du territoire. L'emploi de l'IA est au cœur de l'optimisation des ressources et des cycles de recharge des batteries au vu des usages, du déploiement des bornes de recharge, et du pilotage de l'exploitation du réseau électrique avec les fournisseurs. C'est également un domaine où l'intervention coordonnée des pouvoirs publics peut avoir un effet bénéfique majeur, au vu des besoins de soutien au développement initial des flottes de véhicules et des réseaux de recharge et du morcellement des premières initiatives.

2. Ministère de la transition écologique et solidaire, Bilan énergétique de la France en 2016 – Données définitives.

Le développement des nouveaux moyens de transport du quotidien et leur interconnexion (voitures, scooters et vélos en libre-service, covoiturage, logistique urbaine, etc.) est essentiel pour réduire la densité du trafic de certains segments. La concentration des populations en milieu urbain impacte
# Focus 4 – Une politique d'innovation de rupture dans le secteur du transport au niveau européen

3. CERB Centre for Economics and Business Research - The future economic and environmental costs of gridlock in 2030. An assessment of the direct and indirect economic and environmental costs of idling in road traffic congestion to households in the UK, France, Germany and the USA. Report for INRIX, July 2014.

fortement le besoin de transports et la qualité de vie des citoyens. De nombreuses études ont démontré les coûts importants (à la fois en termes de consommation de carburant, de pollution et de perte de temps) associés aux trajets quotidiens³. L'émergence de solutions comme le covoiturage, l'autopartage en entreprise ou de plateformes intégrées de mobilité doivent permettre de réduire la congestion dans les territoires et le développement de nouveaux services de transports connectés. L'IA doit ainsi augmenter la capacité des collectivités à adapter l'offre de transports à la demande, là où les services de masse sont mal adaptés.

Il apparaît essentiel de relever ces défis à une échelle européenne. L'Europe dispose en effet d'une infrastructure importante et de qualité, dont certains réseaux sont déjà particulièrement interconnectés. On peut également mentionner ici les efforts déjà réalisés au niveau européen sur la connectivité nécessaire au déploiement des véhicules autonomes (l'Institut européen des normes de télécommunications soutient le développement d'une approche hybride combinant ETSI ITS-G5), ou les systèmes européens de navigation par satellite, EGNOS et GALILEO. Le développement de l'IA y trouve donc un terrain favorable, qui nécessitera néanmoins une coopération renforcée pour définir des standards communs et des partenariats entre les nombreux acteurs en présence – en particulier autour de l'accès aux données collectées par ces derniers. Une approche européenne devra également assurer la scalabilité des nouveaux modèles économiques développés dans ce cadre et la rentabilité d'une bataille technologique à forte intensité de capital.

## Une coopération franco-allemande sur l'innovation de rupture

La coopération européenne dans le domaine pourrait s'articuler autour de deux structures complémentaires, poursuivant deux objectifs distincts, mais interdépendants :

- le financement de la recherche pourrait être assuré par une agence pour l'innovation de rupture, qui organise et finance des projets de recherche sous la forme de défis ;

- le développement de nouveaux produits et services pourrait être coordonné par des plateformes de mutualisation comprenant les nombreux acteurs du secteur.

Le soutien à la recherche dans l'intelligence artificielle, notamment dans le secteur du transport et de la mobilité doit évidemment être une des priorités d'une telle agence pour l'innovation de rupture. Néanmoins, le développement d'applications commerciales devra nécessairement s'articuler autour de la rencontre de techniques de pointe issues de la recherche, la connaissance des usages métiers et surtout le partage de vastes ensembles de données entre acteurs. Cet effort de coopération devra être impulsé et soutenu publiquement, mais porté pour l'essentiel par les acteurs du secteur.

## Des plateformes de mutualisation européennes autour des mobilités

L'objectif des plateformes de coordination sera de travailler avec les métiers et les acteurs qui opèrent au quotidien dans les secteurs, collectent les données
# Des plateformes de mutualisation européennes autour des mobilités

pertinentes et maîtrisent les enjeux opérationnels. Elles pourront être alimentées par les bases déjà publiées sur la plateforme « transport.data.gouv.fr » et les « points d'accès nationaux » prévus par le récent règlement européen sur les « services d'informations sur les déplacements multimodaux » et assurer la cohérence globale entre les données ainsi agrégées. Elles permettront ainsi d'organiser des expérimentations, basées sur des cas d'usage concrets, qui nécessitent un partage de données large entre acteurs. Elles faciliteront également les travaux de recherche des instituts et laboratoires de recherche sur les différents domaines.

Dans le cas du véhicule autonome, elle pourrait regrouper les équipementiers et les constructeurs automobiles, les gestionnaires des infrastructures routières, les opérateurs de réseaux Internet et mobiles, les entreprises innovantes du domaine de l'IA et des acteurs publics. En fonction des intérêts suscités par le projet, elle pourrait par exemple regrouper des acteurs issus de l'Italie, de la France et de l'Allemagne, du fait de leur importance historique dans le domaine de l'automobile et de la robotique.

Au-delà d'un accès privilégié à des données partagées au sein de cette plateforme, ces acteurs pourraient mutualiser des investissements dans des projets de développement et avec le soutien des acteurs publics, tester certains projets dans le cadre de « bacs à sable », à l'instar du partenariat franco-allemand autour de l'ouverture du premier site expérimental transfrontalier de tests de voitures autonomes de Metz à Merzig. Les tests réalisés dans le cadre de cette coopération devront permettre d'établir au niveau mondial des standards autour de technologies-clés relatives à l'interopérabilité des systèmes et de la connectivité des véhicules et d'adapter au contexte du véhicule autonome les normes automobiles par exemple, ou encore de définir des normes de sécurité élevées empêchant le piratage et les attaques informatiques. La plateforme permettra de porter de manière proactive ces débats à un niveau international, dans l'esprit des initiatives existantes telles que la plateforme C-Roads.

> **Il apparaît essentiel de relever ces défis à une échelle européenne**

Dans le cas du développement d'une mobilité écologique, une telle plate-forme devrait réunir de nombreux acteurs, à la fois privés et publics, nationaux et territoriaux, et regrouper à la fois les données du parc motorisé, les données d'énergie, de voirie et d'applications de services aux usagers. Elle doit permettre de remplir les objectifs du plan climat de juillet 2017, qui vise une neutralité carbone des transports à l'horizon 2050 (zéro émission nette) comme conséquence de l'Accord de Paris de la COP 21. En France, une telle coopération devra tirer profit du processus amorcé par les assises de la mobilité. La convergence de ces bases de données et de leur partage entre acteurs est une condition au développement de plateformes d'interconnexions multimodes, dont l'IA augmentera la valeur ajoutée. Dans le domaine des services de mobilités, les standards émergents de fait comme le General File Transport Systems (proposé initialement par Google), pourraient être affinés, et complétés par des standards de représentation et échanges de données sur les déplacements des personnes, dans des cadres de finalités opérationnelles bien définies et sous condition de consentement éclairé des personnes.
# Focus 4 – Une politique d’innovation de rupture dans le secteur du transport au niveau européen

## Des échéances ambitieuses pour l’autorisation des véhicules autonomes en Europe

La mission propose d’ envisager une adaptation du Code de la route par antici- pation des modifications à venir du cadre international pour, dès aujourd’hui, autoriser :

- à compter de 2022, des fonctions d’autonomie de niveau 3 (le conduc- teur ne surveille pas le système, mais il est prêt à prendre le contrôle, si besoin) ;

- à compter de 2028, des fonctions d’autonomie de niveau 4 (pas besoin de conducteurs pour certains cas d’usage).

L’intérêt d’une telle démarche est double :

- envoyer un signal positif et motivant à la recherche et l’industrie française ;

- initier une séquence dans le débat public national, européen et inter- national, d’une part en accélérant la prise de conscience du public sur les enjeux de l’intelligence artificielle et en présentant la France comme un pays tourné vers l’avenir et favorable à l’expérimentation et l’investissement.

### L’exemple de la région Île-de-France

À ce titre, la démarche de l’Île-de-France peut apparaître comme un bon exemple de politique ambitieuse, plurielle et coordonnée. Cette démarche envisage en effet la mobilité au sens le plus large puisqu’elle s’appuie sur un « plan anti- bouchons et pour changer la route », votée en mars 2017, qui prévoit un fonds innovation de 57 millions d’euros pour développer les nouveaux usages de la route et accompagner les innovations sur les véhicules. Ces investissements s’accompagnent d’une véritable démarche d’expérimentation. La région participe au financement du centre d’essai pour les véhicules autonomes et connectés déployé par la société UTAC-CERAM. Avec ce projet, partie prenante du Plan Nouvelle France Industrielle Véhicule Autonome, UTAC CERAM porte un important projet d’investissement de pistes et équipements pour tester les véhicules autonomes au sein de l’autodrome de Linas-Montlhéry. L’objectif est de répondre aux besoins des constructeurs et PME de toute la chaîne de valeur de la filière, en compétences et soutien technique, pour la mise au point de véhicules autonomes. Il permettra à la région de disposer d’un équipement de référence en Europe pour améliorer la sécurité, la compétitivité économique des entreprises du secteur, et de permettre l’accès à la mobilité pour tous. La région a par ailleurs signé un partenariat avec l’Institut VEDECOM et l’Institut pour la transition énergétique (ITE), dédié au véhicule autonome et connecté, pour suivre l’évolution de la recherche, anticiper les opportunités et proposer de nouvelles solutions aux besoins de mobilité, notamment des territoires en zones peu denses.

## Une politique de la donnée offensive

Il convient de rappeler en premier lieu que le cadre général établi par le RGPD ne s’oppose pas au développement de ce secteur et qu’il n’a aucune
raison d'être sur transposé autour de la problématique du transport et des mobilités qui est génératrice de données à caractère personnel.

Au-delà des enjeux du véhicule autonome, une politique de l'ouverture de la donnée de transport et de mobilité doit être encouragée. Les États-Unis ont par exemple lancé des politiques d'ouverture des données ambitieuses pour soutenir le développement d'acteurs dans les domaines de la planification ou de l'exploitation des transports (Urban Engines, Sidewalk Labs...). La Chine a également affiché sa volonté de soutenir l'accès aux données par les services publics et ses champions nationaux.

À ce titre, il sera crucial d'accélérer la mise en place du règlement du 31 mai 2017 complétant la directive 2010/40/UE du Parlement européen et du Conseil sur la mise à disposition, dans l'ensemble de l'Union, de services d'informations sur les déplacements multimodaux. La loi mobilité de février 2018 pourrait servir de véhicule pour mettre en œuvre le point d'accès national prévu par ce règlement en accélérant les termes des obligations qui sont échelonnées de 2019 à 2023. Cette loi pourrait par ailleurs aller plus loin que les seules données d'information, et se pencher sur une ouverture plus large des données. Elle pourrait prévoir une régulation de la diffusion et de l'usage des données de transport notamment en matière de formats, d'interopérabilité et d'utilisation préférentielle de logiciels libres et création de communs numériques. Par ailleurs, dans le cadre de la loi pour une République numérique, il s'agirait également d'adopter le décret d'application relatif à la liste des informations à transmettre et les modalités de ces transmissions par les gestionnaires du domaine public routier la création d'une base de données nationale des vitesses maximales autorisées sur le domaine public routier.

Cette politique d'ouverture doit bien évidemment s'accompagner d'une réflexion sur la protection des données des automobilistes et des voyageurs. Ainsi, sur le modèle des règles énoncées par la commission éthique allemande sur la conduite autonome<fnref n="4" />, une réflexion pourrait être entreprise le plus rapidement possible sur la protection des données personnelles des automobilistes et des voyageurs à l'heure de l'IA. Les enjeux en termes de personalisation des prix, au niveau du voyageur, de cybersécurité (attaque de type zero day), ou de sécurité tout court, sont majeurs. Il est capital de mettre en œuvre des garanties pour les individus, les territoires et l'État à un niveau européen.

Il s'agit également d'inciter les acteurs économiques du véhicule autonome au partage et à la mutualisation de données. L'objectif est d'abord stratégique pour les acteurs français et européens, car c'est un moyen pour les entreprises d'un même secteur de rivaliser avec les géants mondiaux de la discipline. Le partage de données doit également être encouragé dans un souci, pour certains cas, de sécurité des solutions d'intelligence artificielle. S'agissant de la voiture autonome, chaque constructeur développe aujourd'hui de son côté ses propres modèles d'apprentissage. Pour assurer la fiabilité de leurs prototypes et atteindre un niveau de risque acceptable, ces derniers sont tenus d'envisager un maximum de possibilités : il faut par exemple collecter des données de roulage toute l'année pour se confronter aux variations des

<footnote n="4">4. Ethics Commission on Automated Driving Report - Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure.</footnote>
Focus 4 – Une politique d'innovation de rupture dans le secteur
du transport au niveau européen

conditions climatiques. Par ailleurs, les référentiels de scénarios ne sont valables
que pour une région donnée. L'ensemble de ces variables rend impossible
l'anticipation de tous les scénarios par un seul constructeur, fut-il le plus
avancé. Ainsi si les géants américains ont pu prendre une avance relative en
la matière, ils sont encore loin d'un niveau de fiabilité acceptable. Partager
ses données, ses référentiels de scénarios de conduite autonome (au moins
pour partie) revient donc à s'assurer qu'en cas de litige, le plan de validation
du véhicule concerné était à l'état de l'art et non propre à un constructeur.
Le ministre chargé des transports pourrait à ce titre assurer une mission de
médiation pour les entreprises qui souhaitent être accompagnées dans la
contractualisation de leurs échanges en données.

Enfin, en lien avec les recommandations générales du rapport, il est néces-
saire de cartographier l'ensemble des jeux de données détenus par des
entités privées et nécessaires au développement de l'IA. Un exemple
régulièrement avancé concerne les vidéos de caméras de surveillance
en bord d'autoroute, dont certains tronçons dépendent directement des
pouvoirs publics. Une réflexion devra être menée concernant ces données
particulièrement intéressantes du point de vue de l'entraînement des
modèles de conduite autonome.
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Focus 5 –

L'IA au service
de la défense
et de la sécurité

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Focus 5 – L'IA au service de la défense et de la sécurité

Le domaine de la défense et de la sécurité s'intéresse depuis longtemps aux techniques d'intelligence artificielle sous leurs nombreuses formes : interfaces humain-machine, traitement de l'information, robotique, etc. Pourtant, ce n'est que récemment avec l'essor et la maturité croissante des technologies civiles que de nouvelles perspectives d'application s'ouvrent, aussi bien pour les besoins des phases opérationnelles dans le cadre de l'exercice des missions régaliennes que pour la transformation des activités internes au sein de l'État (par exemple pour les outils mis à dispositions des personnels des ministères). Dans les prochaines années, l'utilisation de l'intelligence artificielle sera une nécessité pour assurer les missions de sécurité, conserver l'ascendant face à nos adversaires potentiels, tenir notre rang par rapport aux alliés (aussi bien au sein de coalitions que dans une perspective d'export) et maintenir un niveau de qualité élevé concernant les services dispensés à l'ensemble des personnels des ministères.

La défense et la sécurité sont traitées ici de concert malgré les différences entre la nature des missions qui concernent notamment le ministère de l'Intérieur et le ministère des Armées. Une des différences réside notamment dans le lieu qui représente le théâtre du conflit : extérieur (opérations militaires), intérieur (sécurité intérieure) voire même virtuel (cyberdéfense). Du point de vue technologique, il semble cependant que les techniques d'IA développées pour l'une de ces applications ne la rendent pas moins transférable aux autres, et on peut noter de nombreux point de convergence notamment pour ce qui concerne le traitement de l'information. L'analyse d'images, de vidéos, d'enregistrements à titre d'exemple ne sont pas des techniques dont l'un des deux théâtres puisse revendiquer l'exclusivité. Les perspectives présentées ici se situent donc sur le point de convergence, mais nécessitent bien sûr une déclinaison opérationnelle plus précise qui prenne en compte leurs singularités.

On constate en l'occurrence que les caractéristiques et les besoins liés aux missions régaliennes sont souvent méconnus des acteurs du numérique (entrepreneurs ou chercheurs), qui en ignorent les enjeux, les problématiques et les opportunités. Si les ministères concernés jouent un rôle de premier ordre

au regard de leurs données et de leurs usages opérationnels, les ressources humaines et financières dont ils disposent sont limitées. Ainsi, la collaboration entre le public et le privé est impérative et nécessite de voir émerger des écosystèmes de qualité. Le domaine

est pourtant très mature et extrêmement riche en cas d'usage et données à haute valeur ajoutée pour des usages d'IA : imagerie (notamment satellitaire, drones, hyperspectrale), vidéos, signaux électromagnétiques (radars), systèmes de combat, renseignement, cybersécurité, robotique (aéronautique, marine, terrestre), données de maintenance, etc. Toutefois, pour des raisons légitimes de sécurité, de confidentialité et de faisabilité technique, il n'est pas toujours concevable de faire sortir complètement ces données du contrôle de l'État bien que le développement des technologies d'IA repose souvent sur l'alignement d'un triptyque connu : données, algorithmes et connaissances métiers.

Accompagner l'écosystème dans la prise en main des problématiques du domaine, en particulier au travers de marchés publics relève d'un véritable enjeu de souveraineté
# Focus 5 – L'IA au service de la défense et de la sécurité

Accompagner l'écosystème dans la prise en main des problématiques du domaine, en particulier au travers de marchés publics relève d'un véritable enjeu de souveraineté afin que, demain, nous ne soyons pas contraints de confier, comme cela a pu l'être par le passé, la réalisation de systèmes d'IA pour des besoins régaliens à des acteurs extra européens (exemple de Palantir). Le seul marché de la défense et de la sécurité n'était pas toujours suffisamment large pour permettre aux entreprises du domaine de passer à l'échelle, il faudra garder à l'esprit que les technologies développées dans ce domaine ont vocation à être transférées à, ou depuis, des domaines civils connexes en tenant compte des intérêts essentiels de l'État. Les objectifs sont donc d'une part, de permettre à l'écosystème de recherche et d'innovation réunissant industriels de la Défense, communautés de recherche et entrepreneurs de travailler sur le domaine ; et d'autre part s'assurer que les innovations produites sont rapidement intégrées aux systèmes opérationnels.

Le développement de l'IA dans les domaines de la défense et de la sécurité intérieure ne peut néanmoins se faire de la même manière que dans d'autres secteurs. Dans un contexte marqué par ce qui est parfois dénoncé comme une forme d'inflation de lois sécuritaires, les risques liés notamment à la surveillance de masse et à la diminution des libertés publiques ne peuvent être négligés. Davantage que pour d'autres secteurs, les développements de ces technologies doivent s'insérer dans les débats politiques et, le cas échéant, les conséquences en termes de libertés publiques et d'éthique doivent être scrupuleusement étudiées.

## La nécessité d'une IA régalienne et ses spécificités

L'IA crée avant tout une opportunité pour améliorer le quotidien de l'ensemble des métiers et des citoyens. Contrairement à certaines idées reçues, les premières applications identifiées relèvent de sujets du quotidien. Parmi les pistes, on peut évoquer : le filtrage des appels d'urgence arrivant aux 17-18-112 pour désaturer, mieux prioriser et cibler ; la gestion de crise par la gestion des interventions et de l'information ; la réduction de l'accidentologie et du nombre de morts sur les routes. La réalisation de ces applications relève de l'intérêt général et en améliorant la qualité du service public et de son exercice.

Le développement et la mise en œuvre de techniques d'IA au sein des systèmes opérationnels sont de plus en plus cruciaux et concernent un spectre d'application large. Pour le traitement de l'information, le volume de données produites croît exponentiellement, la précision et la granularité des données produites par les capteurs augmentent et cette tendance ne va que s'accentuer avec le temps. Avec les ressources humaines disponibles, quand aujourd'hui on parvient à traiter une quantité de données qui avoisine au mieux les 20 %, à terme ce sera probablement moins de 2 %. Pour endiguer ce phénomène, il est donc nécessaire que les investissements réalisés dans le domaine des capteurs aillent de pair avec ceux dans l'IA permettant d'en exploiter la production. Cependant, bien loin de systèmes visant à automatiser les prises de décision, il s'agit avant tout de permettre à des opérateurs d'appréhender, de naviguer dans et d'exploiter la masse de données qu'ils ont à disposition. L'IA offre ici de nouvelles perspectives, car elle permet non seulement de mieux exploiter les données produites en
continu par les systèmes, mais également de mieux exploiter le patrimoine
amassé efficacement. À titre d'exemple dans la recherche de contenu dans
un ensemble de vidéos, quand il aurait précédemment fallu faire visualiser
ces vidéos minute par minute par un ensemble d'opérateurs humains, il est
aujourd'hui envisageable d'utiliser des techniques d'IA pour faire ce travail
de façon automatique et beaucoup plus rapide.

La cyberdéfense et la cybersécurité évoluent dans ce même contexte de
tsunami informationnel et de complexification constante des menaces. Si
les moyens d'analyse automatiques permettent jusqu'à présent de détecter
des attaques déjà connues, la mise en œuvre de techniques d'IA permet
aujourd'hui d'imaginer des capacités de détecter, parer voire répondre à
des attaques qui étaient jusqu'à présent inconnues. Alors que les modes
opératoires des attaquants sont de plus en plus difficilement détectables par
la seule capacité d'analyse des opérateurs humains du fait des temps longs
et de la subtilité des signaux d'attaque produits, l'IA semble représenter une
voie vers une meilleure protection de nos intérêts.

L'IA est également un moyen de protection pour nos forces et pour ceux qui
assurent leurs missions au quotidien. Cette protection permet de faire face à
des violences de différents types. Psychologique par exemple lorsqu'il s'agit
d'effectuer de l'analyse de contenus qui peuvent être visuellement violents
(vidéos de torture, images pédopornographiques dans le cadre d'enquêtes).
Physique également lorsque des opérations mettent en jeu la sécurité des
personnes : on peut citer à titre d'illustration la reconnaissance et la carto-
graphie 3D de bâtiments en zone ennemie, ou encore le déminage (terrestre
et maritime notamment) qui pourrait être effectué par des robots. Ces deux
exemples montrent que dans certaines applications, il est possible d'utiliser
des techniques d'IA pour préserver des êtres humains et limiter le niveau
de risque auquel ils sont exposés. Dans le contexte du combat, l'IA permet
d'outiller l'échelon de commandement pour faciliter l'accès à l'information
et assister ainsi sa prise de décision, puis déssert localement les forces dans
le contexte du combat collaboratif impliquant la connexion des différentes
unités et moyens sur le champ de bataille. En amont, l'IA ouvre également
des perspectives concernant la simulation opérationnelle qui permettrait à
la fois l'entraînement des forces et la préparation des opérations. C'est enfin
un facteur déterminant dans la performance et l'augmentation des systèmes
de combat, notamment pour des fonctions support telles que la logistique
et de la maintenance.

Quel que soit l'usage, les missions régaliennes nécessitent de prendre en
compte certains aspects spécifiques pouvant être contraignants techniquement,
notamment dans la conception des systèmes impliquant de l'IA :

- la sécurité et la protection des systèmes nécessitent d'être particulièrement renforcée et adaptée au contexte d'utilisation. En effet, les conséquences d'attaques en cas de vulnérabilité peuvent être importantes ;

- la gestion des informations (classifiées à de multiples niveaux, éventuel-
lement judiciaire), la protection du secret et du droit d'en connaître en
particulier lorsqu'elles impliquent de grands volumes de données ;
Focus 5 – L'IA au service de la défense et de la sécurité

- l'interopérabilité avec d'autres systèmes, en particulier dans le cas de coalitions ou d'échanges internationaux ;

- la répartition géographique des opérations et la multiplicité des modes de déploiements, de l'échelon central en métropole jusqu'aux théâtres d'opérations extérieures, y compris embarqués comme par exemple dans des bateaux ou des systèmes aéronautiques.

- le besoin de fiabilité (entre humains, entre humains et machines...) et de contrôle accru dans un contexte où l'IA peut trouver sa place dans des applications critique (pilotage par exemple).

- enfin, sur ces technologies qui évoluent à grande vitesse, il est impératif pour les techniciens et experts de se tenir au courant par la participation régulière à des forums, conférences, colloques internationaux, bien sûr dans le respect de la confidentialité qui s'impose aux actions les plus sensibles.

Il est évident que les expérimentations et les dérogations aux règles existantes, suivant la logique de bac à sable, doivent être effectuées dans le cadre strictement défini par le droit et sous le contrôle spécifique des commissions habilitées (notamment la commission nationale de contrôle des techniques de renseignement par exemple s'agissant du renseignement).

Dans un contexte où le besoin de souveraineté est critique, il faut souligner l'existence de réglementations telles qu'ITAR (International Traffic in Arms Regulations). Il s'agit d'une réglementation extra-territoriale américaine qui permet de contrôler les importations et exportations liées à la Défense. Elle s'exerce de façon rétroactive et concerne toute produit dont un élément de la chaîne de production a un lien avec les États-Unis. C'est pour cette raison que ces chaînes dans le milieu sont extrêmement contrôlées, dans la crainte que celles-ci puissent être soumises à une itarisation.

La mise en place d'un environnement propice à l'expérimentation et
au développement de l'IA

Afin de développer tout ou partie de ces usages, il faudra s'appuyer sur les
logiques présentées pour le développement des secteurs prioritaires autour
de la plateformisation, de la constitution de bacs à sable et d'une mise en
place d'une politique de la donnée adaptée. Au vu du caractère exceptionnel
de ses missions et de l'impératif de résilience, l'État, au travers notamment
du ministère des Armées et du Ministère de l'Intérieur, doit conserver son
autonomie sur les objectifs et les conditions de mise en œuvre de l'IA.

Pour des raisons historiques, les systèmes opérationnels actuels ne sont en majorité pas conçus pour mettre en œuvre cette démarche de recherche et d'innovation ouverte sur l'écosystème. Néanmoins, ce changement de paradigme est en cours au sein d'un domaine qui, à ce titre, est en avance par rapport à d'autres acteurs publics. Cependant, le déploiement d'une logique de plateforme qui consiste à expérimenter des capacités dans une phase de recherche et d'innovation, puis à les déployer sans rupture comme capacités opérationnelles demeure une entreprise délicate<fnref n="1" />.

La mise en place de logique de plateformes et de bac à sable nécessite notamment de développer un socle technologique adapté au domaine et qui tient compte des spécificités précitées. Son utilisation permettra de faire

<footnote n="1">1. Certains projets
vont déjà en ce sens
à l'image d'ARTEMIS
pour le Ministère des
Armées.</footnote>
La mise en place d'un environnement propice à l'expérimentation
et au développement de l'IA

support à la recherche, à l'innovation et au déploiement dans les systèmes opérationnels de briques d'IA, à condition que ce développement soit assorti des infrastructures nécessaires à sa mise en œuvre ainsi qu'à une démarche globale d'expérimentation qui implique l'alimentation en jeux de données, cas d'usage et campagnes d'évaluation. Ce mode d'expérimentation souple nécessite de constituer un bac à sable afin de fluidifier la possibilité de développer et de tester des produits opérationnels. L'objectif est notamment de permettre aux acteurs économiques d'aborder le domaine en bénéficiant de l'accompagnement nécessaire et du support de développement et d'expérimentation, au plus près des usagers. Ce bac à sable permettra de faciliter l'accès et l'utilisation de la plateforme mise en place pour développer de nouveaux usages s'appuyant sur des techniques d'IA, dans un cadre maîtrisé malgré la sensibilité du domaine. À cette fin, il faudra veiller à :

- permettre l'accès à des données opérationnelles dans un cadre maîtrisé
par l'administration pour les acteurs économiques ;

- produire des jeux de données d'intérêt exportables sur différents cas d'usage afin que la communauté puisse s'en saisir ;

- créer un guichet unique d'instruction des dossiers pour la participation au bac à sable avec contrainte de délai de réponse.

L'importance de la dimension opérationnelle a été soulignée pour faciliter l'expérimentation et les développements au plus près des utilisateurs finaux. En effet, celle-ci est cruciale pour faciliter les démarches d'expérimentation, de conception itérative et de déploiement de produits. Ces démarches d'expérimentation sont indispensables pour tester des systèmes en conditions réelles, en particulier lorsqu'ils reposent sur des technologies qui intègrent de l'IA, et produire des systèmes pertinents pour les métiers du domaine de la défense et de la sécurité, développés à partir de cas d'usages réels. Pour y parvenir, il faudra permettre des expérimentations opérationnelles sur le terrain ou dans les centres d'essais² pour donner vie à un living lab dans l'État³.

Cependant, les avancées de l'IA dans le domaine de la défense et de la sécurité dépendent notamment, comme pour les autres, de nos capacités à croiser des quantités massives de données afin de mettre en évidence des corrélations ou des motifs exploitables par des techniques d'IA. De ce fait, la quantité des données disponibles et la qualité de leur annotation sont des éléments clés pour faire avancer la recherche sur les applications de l'IA. Dès lors, il est essentiel de se doter des moyens de captation, de structuration et d'annotation des données produites. Pour cela, il faudra inscrire comme priorité à la fois financière et opérationnelle :

- l'organisation de la captation des données pertinentes ainsi que leur annotation/structuration à des fins d'IA puis en faire une priorité opérationnelle et financière ;

- le renforcement du chantier mené sur la gouvernance de la donnée et la structuration de la connaissance à l'échelle du ministère ;

- l'organisation d'une réflexion sur la classification de la donnée, les contraintes techniques et réglementaires dans un contexte d'IA pour créer un cadre réglementaire et organisationnel en adéquation avec les nouveaux usages liés à l'IA qui est parfois estimé en décalage dans la pratique.

2. Par exemple ceux de la Direction Générale de l'Armement pour le ministère des Armées.

3. Pour la Défense, le projet de « Défense lab » du Ministère des Armées devrait répondre à ces objectifs.
# Focus 5 – L'IA au service de la défense et de la sécurité

Si la captation et le croisement des données sont évidemment nécessaires pour développer opérationnellement les applications d'intelligence artificielle, dans ces domaines particulièrement sensibles, ils pourraient avoir un certain nombre de conséquences négatives pour les libertés fondamentales. Une réflexion doit donc être menée, en amont de la collecte et du croisement, sur les risques éventuels qu'ils soulèvent. Ainsi dans le développement des systèmes de technologies d'IA, les bénéfices liés au développement de compétences opérationnelles doivent toujours être balancés avec les risques actuels ou potentiels qu'il font peser sur les libertés individuelles.

## Une gouvernance et un cadre à consolider

Les ministères régaliens sont déjà sensibilisés aux enjeux de l'IA et du numérique en général et se sont déjà structurés ou restructurés en conséquence. En matière de gouvernance, l'enjeu est de parvenir à créer une synergie favorable à l'innovation (de la phase recherche au déploiement dans les systèmes opérationnels) à travers la mise en œuvre de dispositifs de collaboration entre les utilisateurs et les directions techniques concernées. Le Ministère des Armées par exemple, du fait du découpage institutionnel a déjà mis en œuvre un dispositif à cette fin au travers du Défense Lab qui réunit Direction Générale de l'Armement, Direction Générale du Numérique et des Systèmes d'information et de communication et État-major des Armées. Pour le Ministère de l'Intérieur, la direction des systèmes d'information et de communication porte le projet technique en lien direct avec les métiers.

La question des ressources humaines mérite une attention spécifique, bien que le secteur soit déjà acculturé en grande partie à la problématique. En particulier, l'IA va induire de nombreux changements pour les métiers, et demande ainsi un travail de terrain au contact des utilisateurs, à la fois pour permettre de faire émerger les applications les plus pertinentes du point du vue opérationnel mais également pour amorcer les cycles de transformations à venir en y impliquant d'emblée les utilisateurs finaux. Ce travail ne pourra se faire que dans un contexte de sensibilisation à tous les niveaux aux enjeux de l'IA, qui implique donc globalement une montée en compétence de l'ensemble des ministères, des Administrations et des États-majors. La montée en compétence passe en particulier par la dotation en équipes spécialistes en matière d'IA capables d'appréhender simultanément les enjeux des métiers opérationnels et les nouvelles technologies. Il faut également souligner l'importance de disposer de budgets dédiés à l'IA et au numérique afin d'être en mesure d'expérimenter et de lancer des projets pilote.

De même que l'IA apporte une rupture technologique avec l'existant, elle impose de reconsidérer un héritage historique réglementaire et organisationnel qui pourrait freiner son développement artificiellement. Au-delà des recommandations générales concernant par exemple la mise en place de budgets dédiés et pluriannuels transverses à l'ensemble des Administrations, deux points sont particulièrement saillants. Le premier concerne la classification et la déclassification des données et ainsi la possibilité de leur partage avec l'écosystème : la protection de l'information classifiée dans le numérique mérite une réflexion approfondie afin d'en simplifier l'appréhension à l'aune des nouvelles technologies. En particulier, des mécanismes de déclassification
automatiques pourraient être étudiés afin de faciliter les développements de techniques d'IA nécessitant des données : date de péremption de la classification, déclassification massive, transformation systématiques et préidentifiées de la donnée en réduisant le niveau de sensibilité (par exemple lorsque la classification est issue des caractéristiques techniques des capteurs), etc. Le second porte sur la réglementation concernant la sécurité des systèmes d'information en vigueur. Si l'esprit n'est pas remis en cause, il faudra examiner certaines pratiques et déclinaisons qui pourraient être revues pour repenser des contraintes de sécurité adaptées au contexte IA et big data.
## Personnes auditionnées

Nathanaël Ackerman
France IA
• **Patrice Aknin**
IRT SystemX
• **Patrick Albert**
Hub France IA
• **Ghizlaine Amrani**
Qwantcube
• **Jean-Patrice Anciaux**
BPI
France
• **Benjamin André**
CozyCloud
• **Xavier Apolinarski**
SATT
Paris Saclay / ou SATT
Aquitaine
• **Georges Asseraf**
Commission nationale des certifications professionnelle
• **Jamal Atif**
CNRS
• **Pascal Auscher**
CNRS
• **Chloe-Agathe Azencott**
Mines ParisTech
• **Gilles Babinet**
Entrepreneur
• **Francis Bach**
INRIA
• **Emmanuel Bacry**
Polytechnique
• **Eric Baissus**
Kalray
• **Jérôme Balmes**
Fédération Française de l'Assurance
• **Philippe Baptiste**
MESRI
• **Franck Bardol**
Meetups Intelligence artificielle
• **Guillaume Barrat**
Nvidia
• **Adrien Basdevant**
Lysias
• **Cyrille Bataller**
Accenture
• **Nathalie Beaudemoulin**
ACPR
• **Michel Beaudouin-Lafon**
Université Paris-Saclay
• **Raphaël Beaufret**
APHP
• **Catherine Beauvois**
CNEFOP
• **Ugo Bellagamba**
Université Nice Sophia Antipolis
• **Michael Benesty**
Editions Lefebvre Sarrut
• **Alexandra Bensamoun**
Université de Rennes 1
• **Alain Bensoussan**
Cabinet Bensoussan
• **Alain Beretz**
MESRI
• **Alain Berger**
Ardans
• **Benoît Bergeret**
Vinci
• **Philippe Berna**
Médiation des entreprises
• **Claudine Bernfeld**
Anadavi
• **Geoffroy Berson**
Ifé
• **Thierry Berthier**
Hub France IA
• **Jean Bertin**
BPI France
• **Raphaëlle Bertolon**
CFE-CGC
• **Jean-Michel Besnier**
Professeur à Paris IV
• **Barbara Bessermann**
Fédération Française de l'Assurance
• **Pierre Bessière ISIR**
• **Michel Bidoit**
CNRS
• **Pierre Bienvenu**
ACPR
• **Isabelle Bloch**
Télécom ParisTech
• **Patrick Blouet**
STMicroelectronics
• **Isabelle Bonnelie**
SGMAP
• **Antoine Bordes**
Facebook
• **Nozha Boujemaa**
INRIA
• **Jean-Philippe Bourgoin**
MESRI
• **Olivier Bousquet**
Google

Laurent Bouzène MEDEF
• **Anne Boyer**
KIWI
• **Fredrik Brag**
Median Technology
• **Bertrand Braunschweig**
INRIA
• **Luc Bretones**
Orange
• **Béatrice Brugues-Reix**
Barreau de Paris
• **Eric Bruillard**
MiPNES
• **Alexandre Cadain**
X-Prize
• **Yvanie Caille**
INDS
• **Guillaume Cali**
BPI France
• **Laura Calmore**
France Digitale
• **Céline Calvez**
Délégation aux femmes à l'AN
• **Marie-Paul Cani**
INRIA
• **Olivier Cappé**
CNRS
• **Isabelle Caputo**
Thales
VP
PR
• **Marie-Pauline Carpentier**
ALIPTIC
• **Marie-Claire Carrère-Gée**
COE
• **Thomas Carrier**
Air Liquide
• **Igor Carron**
Meetups Intelligence artificielle
• **Elian Carsenat**
NamSor
• **Maxime Cartan**
Lumenogic
• **Eléonore Cartillier**
Assemblée nationale
• **Eric Cassar**
Arkns
• **Christian Chabrerie**
CentraleSupelec
• **Claire Chalvidant**
Orange
• **Mathieu Changeat**
Do You Dream Up
• **Yannis Chaouche**
Hub France IA
• **Claude Chary**
EM Armée de Terre
• **Hervé Ciccelero**
DGNUM
• **Olivier Clatz**
Therapixel
• **Benoît Claveranne**
AXA
• **Stéphan Clemençon**
Telecom Paris Tech
• **Erich Clementi**
IBM
• **Pascal Clere**
IRT SystemX
• **Yves Cochet**
Institut Momentum
• **Laurent Cohen**
Université Pierre et Marie Curie
• **François Cojan**
DGA
• **Françoise Colaitis**
Cap Digital
• **Isabelle Collet**
Sciences de l'éducation
• **Pierre Collet**
Icube
Unistra
• **Laure Comar**
ELSAN
• **Nicolas Conso**
SGMAP
• **Bernard Cottin**
Caisse des Dépôts et Consignations (CDC)
• **Antoine Couret**
Hub France IA
• **Georgie Courtois**
De Gaulle Fleurance & Associés
• **Emmanuel Cox**
SNCF Réseau
• **Marco Cuturi**
ENSAE
• **Laurent Cytermann**
Conseil d'Etat
• **Eric Dadian**
AFRC
• **Benoît Daigremont**
DAJ
• **Jean-Marc David**
Renault
• **David De Almeida**
SNCF
• **Gérard De Boisboissel**
CREC Saint-Cyr
• **Bertrand De Cordoue**
Airbus
Personnes auditionnées

Benoit De Dinechin Kalray • Yves De Gélard GDF/ENGIE • Laure De la Bretèche SGMAP • Laure De la Raudière Assemblée nationale • Gilles De Margerie France Stratégie • Marie Defrance INRS • Paul-Olivier Dehaye personaldata. io • Romain Delassus DGE • François Delaunay DFI Presse • François Delerue IRSEM • Pierre Delort Association des DSI • Benjamin Delozier Direction Générale du Trésor • Jean-Baptiste Demaison ANSSI • Nicolas Demassieux Orange • Victor Demiaux CNIL • Marcin Detyniecki AXA • Erwan Deveze Neuroperformance Consulting • Laurence Devillers CERNA • Philippe Dewost Vinci • Stéphane Distinguin IGF • Dominique Donecamel L'arbre de la connaissance • Jean-Luc Dormoy EDF • Serge Doumain DAJ • Romain Drosnes RefundMyTicket • Paul Duan Bob emploi • Alexandra Dublanche Région Île de France • Coralie Dubost Assemblée nationale • Frédéric Dufaux Pascaline • Bertrand Duflos Cabinet Beau de Loménie • Diane Dufoix-Garnier IBM • Elise Dufour Cyberlex • Philippe Duluc ATOS • Jean-Claude Dunyach Airbus • Jérôme Dupré Cyberlex • Sylvain Duranton BCG • Joëlle Durieux Finance Innovation • Antoine Dusséaux Meetups Intelligence artificielle • Quentin Ehrmann-Curat Assemblée nationale • Aymeric Elluin Amnesty International • Marko Erman Thales • Philippe Etienne Do You Dream Up • Fabrice Fages Fédération bancaire française • Isabelle Falque Pierrotin CNIL • Stefane Fermigier Abilian • Hugues Ferreboeuf The shift project • Thibaut Ferrera DGE • Nadia Filali Caisse des Dépôts et Consignations (CDC) • Flora Fischer Cigref • Caroline Flaissier Total • Yann Fleureau Cardiologs • Cynthia Fleury American University of Paris •

Fabrice Flipo Institut Mines Telecoms • Paula Forteza Assemblée nationale • Alexandre Fraiche Union des étudiants juifs de France • Marie Frenay Commission européenne • Emmanuel Frenod SEE-D • Eric Freyssinet DGGN • Alice Froidevaux Qwantcube • Florence G'sell Université de Lorraine • Olivier Galibert LNE • Jean-Gabriel Ganascia Institut Pierre et Marie Curie • Frédéric Garcia INRA • Patrick Garda MESRI • Carole Gay Orange • David Gayou Quadrature du net • Edouard Geoffrois ANR • Bernard Georges Société Générale • Pierre Germain E-CUBE • Ophélie Gerullis Facebook • Dominique Gillot Sénat • Isabelle Giri Mines • Claire Giry INSERM • Pierre Antoine Gourraud Methodomix • Fabrice Graignic STMicroelectronics • Laetitia Grail myBlee Math • Louis Granboulan Airbus • Jason Gras CEA nouvelles technologies • Michel Grévoul Direction des achats de l'État • Tom Gruber Apple • Alexandre Grux Hyperlex Software • Hubert Guillaud Internet Actu • Olivier Guillaume Meetups Intelligence artificielle • Nathalie Guin ATIEF • Engherrand Habran FHF • Bernard Hamelin Sanofi • Alexandre Hannebelle Ava • Jeremy Harroch QuantMetry • Tiphaine Havel CNIL • Eric Hazan McKinsey • Christine Hénion Assemblée nationale • Michel Hery INRS • Sébastien Heymann Linkurio • Rand Hindi Snips • Reid Hoffman LinkedIn • Stephanie Hospital VC • Olivier Houdé CNRS • Cécile Huet Commission européenne • Thanh-Long Huynh QuantCube • Arnault Loualalen Numalis • Henri Isaac La Renaissance numérique • Joichi Ito MIT Media Lab • Véronique Jacq BPI France • Eric Jallas Fondateur ITK • Lionel Janin France Stratégie • Philippe Jannet Compagnie générale de numérique • Bénédicte
## Personnes auditionnées

Javelot Orange • Mathieu Jeandron
Direction du numérique pour l'éducation • Jean-Baptiste Jeangène-Vilmer IRSEM • Patrick Johnson
Dassault Systèmes • Laurent Joly
Lalilo • Pierre Jourdan Réalisateur • Luc Julia Samsung • Cédric Kao
Ministère de l'agriculture • Emmanuel Keita Ifsttar • Olivier Kempf EM
Armée de Terre • Christine Keribin
Société Française de statistiques • Philippe Kerignard Bouygues
Telecom • David Knecht MENESR • Régis Koenig Fnac Darty • Haïm Korsia Grand rabbin de France • Thierry Koscielniak EdTech • Sébastien Koznieski CNRS • Jean-Paul Laborde Fédération Française de l'Assurance • Paul Labrogère IRT SystemX • Gregory Labrousse
NamR • Sebastien Lafage Isagri • Sarah Lamoudi Finance Innovation • Jérémy Lamri Monkey tie • Edouard Lanckriet Ecosys • Hervé Lanouzière
Anact • Emmanuelle Larroque
Socialbuilder • Didier Lassauzay
CGT • Renaud Lassus Ambassade de France aux États-Unis • Yves Laszlo ENS • Yves Laszlo ENS • Anne Laude Université Paris
Descartes • Alexandre Laurent-Duhamel Mouvement français pour le revenu de base • Philippe Lavocat
GENCI • Béatrice Layan Fédération bancaire française • Camille Le Douaron Editions Lefebvre Sarrut
SA • Yves Le Querrec AFNOR • Eric Leandri Qwant • Yann LeCun FAIR • Thierry Lefort Fujitsu • Jean-François Legendre AFNOR • Maxime Legrand Eduvalley group • Roland Lehoucq CEA • Jérôme Lemaire DGA • Mathieu Lerondeau
VINCI • Guillaume Leroy Sanofi • Yves Lévy INSERM • Nastazia Lieva
Meetups Intelligence artificielle • André Loesekrug-Pietri J.E.D.I. • Andres Lopez-Vernaza ACPR • Jimmy Losfeld FAGE • Laure Lucchesi Etalab • Cyril Madelin
DGE • Mathieu Mandon DGE • Erik

Marcade VP Advanced Analytics
Products and Innovation SAP • Gérard Mardiné CFE-CGC • Jean-Sébastien Mariez TECH IN France • Denis Masseglia Assemblée nationale • Christian Mathorel CGT • Groupe de travail Maths Médecine
Académie de Médecine • Lionel Maurel SavoirsCom1 • Bruno Maurice EMA OG TDA • Julien-Henri Maurice BazarChic • Axel Mery Fujitsu • Nicolas Mialhe The Future Society • Emmanuel Mogenet
Google • Jean-Luc Molins UGICT-CGT • Laurence Monnoyer-Smith
CGDD • Fabien Monsallier Banque Postale • Jean Monteiller Ecosys • Pavlos Moraitis Professeur • François Moreau Ministère de l'agriculture • Lionel Morel SavoirsCom1 • Rémy Mosseri CNRS • Mathilde Mougeot INSMI (CNRS) • Yann Moulier-Boutang UTC de Compiegne • Fabien Moutarde
ParisTech • Jean-Denis Muller
Veolia • Julien Murésianu Jalgos • Anil Narassiguin Meetups
Intelligence artificielle • Mathieu Nebra Openclassroom • Thanh Nghiem Ingénieur • Julien Nocetti
IFRI • Bernard Nordlinger Académie de Médecine • Cédric Nozet DGE • Grégoire Odou INCO • Farid Oukaci
ACPR • Adam Ouorou Orange Labs • Bernard Ourghanlian
Microsoft • Somalina Pa DGESCO • Frank Pacard Polytechnique • Yann Padova Baker & McKenzie Paris • Serge Palaric NVidia • Laurent Pantanacce X Brain • Alexandre Papaemmanuel Sopra Steria • Nicolas Paparoditis IGN • Camille Parrat TECH IN France • Bruno Patino ARTE • Anne-Caroline Paucot
Les propulseurs • Sophie Pène CRI • Ludovic Péran Google • Ségolène Perin ELSAN • Sylvain Pérone
Qwant • Eric Perrin-Peltier IRT SystemX • Patrick Perrot DGGN • Eric Peters Commission européenne • Antoine Petit CNRS •
Personnes auditionnées

Benjamin Pitcho Barreau de Paris
Yves Poilane Pascaline Dominique
Polton INDS Marc Pontaud Météo
France Claire Ponty Fnac Darty
Christian Poyau MEDEF Benoît
Praly Domoscio
Jean-Baptiste
Prévost Philosophe
Isabelle
Queval Université de Paris
Descartes Marine Rachline The
camp Kira Radinsky EBay
Olivier
Raffard Meetups Intelligence artifi-
cielle Jérôme Raguènès Fédération
bancaire française Sébastien
Raspiller Direction Générale du
Trésor Gaëlle Recourcé Cap
Digital Philippe Regnard La Poste
Gaëlle Regnault LearnEnjoy
Delphine Remy-Boutang Journée
de la femme digitale Gregory
Renard X Brain Stephane Requena
GENCI Olivier Rey Institut français
de l'Éducation Olivier Rivière
Météo France Marie-Pierre Rixain
Assemblée nationale Yannick
Rolland ATOS Fernando Romao
Société PIQ Elettra Ronchi OCDE
Gilles Rouvier Cyberlex Lara
Rouyres VisualBot Jean-Renaud
Roy Microsoft
Jean-Michel Roy
Ens de Lyon Philippe Roy Cap
Digital Julie Rozé Mouvement
français pour le revenu de base
Stuart Russel UC Berkeley David
Sadek Institut Mines-Télécom
Séverine Saint-Hubert GENCI
Hanan Salam Women in AI Bernard
Salha EDF Eric Salobir Optic
Sylvie Sanchis Police judiciaire de
Paris Jordi Saniger-Paré IETF
Gadjendra Sarma Gendarmerie
Nationale Thomas Saunier Malakoff
Médéric Estelle Sauvat Haut-
commissariat à la transformation des
compétences Eric Scherer France
Télévisions Thomas Schiex Inra
Patrice Schmidt MEDEF Alban
Schmutz OVH Louis Schweitzer
Commissariat général à l'investisse-
ment Dominique Sciamma Strate
Michèle Sebag CNRS Emile
Servan-Schreiber Lumenogic

Jérôme Servettaz Gendarmerie de
Pontoise François Sillion INRIA
Sharon Sofer StartupforKids
Christoph Sorger Ex CNRS Bruno
Sportisse Skopai Laurent Stefan
IGF Laurent Stefani Accenture
Bernard Stiegler IRI Philippe
Stoop ITK Paul Strachman
FrancelsAI Vincent Strubel ANSSI
François Taddéi CRI Anne-Sophie
Taillandier Teralab Nicole Teke
Mouvement français pour le revenu
de base Alexandre Templier
Quinten Denis Thirien McGill
School Of Computer Science
Xavier Timbaud OFCE Véronique
Torner Alterway Charles Torossian
Inspection de l'Éducation nationale
Arnaud Touati AltoAvocat Jaou
Touré Harvard Virginie Tournay
CNRS Felix Tréguer Quadrature
du net Claude Emmanuel Triomphe
Haut Commissariat à l'Éducation
Civique Mohammed Adnène
Trojette Cour des comptes Alexei
Tsygvintsev ENS Lyon Alice-
Barbara Tumpach Université de
Lille Dominique Turcq Boostzone
Institute Georges Uzbelger IBM
Guy Vallencien Académie nationale
de médecine Anne Varet ADEME
Nicolas Vayatis CMLA Aude
Vedrines L'arbre de la connaissance
Henri Verdier Administrateur général
des données Yves Verhoeven
ANSSI Aurélien Verleyen
Dataswati Jean-Philippe Vert
MINES ParisTech Julien Villalongue
Vinci Jean Villedieu Linkurio
Aude Vinzerich EDF Damir
Vodenicarevic Centre de nanos-
ciences et de nanotechnologies
Marie-Hélène Mouette GENCI
Gilles Wainrib Owin ML Jérémie
Wainstain The Green Data Didier
Warzee ACPR Philippe Watteau
CEA Su Yang ACPR Pierre
Zegenbaum AFIA Jonathan
Zittrain Harvard Law School Célia
Zolynski Université de Versailles
Okhin Quadrature du net
## Contributions reçues

Alexia Audevart Meetup IA de Toulouse • Pascal Auscher CNRS • Florent Aziosmanoff • Michel Beaudouin-Lafon Université Paris Sud • Godefroy Beauvallet Conseil général de l'économie • Jean-Luc Belingard Biomérieux • Thierry Berthier Université de Limoges • Danièle Bourcier CNRS • Eric Bruillard ENS Cachan • Marie-Paule Cani École Polytechnique • Dominique Cardon Sciences po • Primavera De Filippi CERSA • Betrand Duflos Beau de Loménie • Claire Durand Guerbet • Antoine Dusséaud Doctrine.fr • Marie Ekeland Daphni • Valéria Faure-Muntian Assemblée nationale • Marco Fiorini Alliance pour la recherche et l'innovation des industriels de la santé (Ariis) • Marius Fieschi Open Health Institute • Louis Fleuret Mission French Tech • Thomas Friang Open Diplomacy • Florence G'sell Sorbonne • Ophélie Gerullis Facebook FAIR • Delphine Gomes de Sousa Mission French Tech • Jonathan Grizou Inria • Nathalie Guin CNRS • Daniel Kaplan Sciences po • Jérémy Lamri Monkey Tie • Rémy Mosseri CNRS • Patrick Olivier ELSAN • Jean-Yves Osel Smart Building Alliance • Frank Pacard École polytechnique • Olivier Paquet Auteur • Nicolas Patry Kwyk • Pierre Picard Atos • Luc Pierron TerraNova • Francois Pogodalla Normal people • Olivier Reynaud Renaud • Florence Rosenzweig Hic & Nunc • Dominique Sciamma École STRATE • Nathalie Sonnac CSA • Sébastien Soriano Arcep • Arnaud Touati Alto Avocats • Eric Toudy Delos & Coeos • Virginie Tournay Cevipof • Guillaume Vogt CEA • INRIA • CNRS-INS2I • Constance Bommelaer de

Leusse The Internet Society • IRT SystemX • UGICT CGT • INRA • IGN • CERNA • SGMAP • BPI France • C2N • Afnor • Région Île-de-France • SFR CERF • INSERM • Think H+ • L'arbre de la connaissance • Millerand Leclerc • ITK • E-cube • Therapixel • Cozycloud • Renaissance numérique • Soline Ledésert Algotransparency • Guillaume Chaslot Algotransparency • Frédéric Bardolle Algotransparency • Do you dream up • IBM • La Poste • Inco • McKinsey • Accenture • IESF • Décision performance conseil • Orange • NamR • Académie des technologies • Erwan Deveze Neuroperformance consulting • Pierre Germain E-CUBE • Eléonore Fougeron EM Lyon • Nicolas Leroux Forrester • Jacques Serris CGEIET • Hugo Ferreboeuf The Shit Project • Alain Berger Ardans • Jérôme Béranger ADEL • François Pogodalla • Stéphane Dhonte Ordre des avocats de Lille • Arthur Millerand Avocat • Michel Leclerc Avocat • Arnaud Muller Saagie • Jean-Marc David Systematic Paris-Region • Isabelle Collet • Henri Isaac Renaissance numérique • Julie Grollier • Philippe Etienne Do you Dreem Up • Henri-Corto Stoeklé CEA • Vincent Talvas Arturia • Jeremy Harroch Quantmetry • Loïc Etienne Medical Intelligence Service • Dominique Curis Amnesty • Chloé Azencott • Loïc Etienne Clicsystem • Stéphane Tisserand MAIF • Nicolas Meric DreamQuark • Claudine Bernfeld ANADAVI • Véronique Billat • David Gruson ETHIK-IA • Hub France IA • Emmanuel KEITA Sundiata • Frédéric Doche DFCG • Lucie Junet Akka technologies • Académie de Médecine •
<figure><img src="image_22.png" /></figure>
<figure><img src="image_23.png" /></figure>

## Cédric Villani

Mathématicien et député

Cédric Villani est un mathématicien français, ancien élève de l'ENS et docteur en mathématiques, titulaire 2010 de la Médaille Fields et lauréat 2014 du prix Doob. Professeur de l'université de Lyon, il a été professeur-invité d'universités étrangères et directeur de l'Institut Henri Poincaré de 2009 à 2017. Il est député de l'Essonne, siège à la commission des Lois et préside l'Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques. Membre de l'Académie des sciences, il a publié plusieurs ouvrages dont « Théorème Vivant » traduit en 12 langues.

@VillaniCedric

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

## Marc Schoenauer

Directeur de recherche INRIA

Marc Schoenauer est directeur de recherche Inria depuis 2001. 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.

@evomarc

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

## Yann Bonnet

Secrétaire général du Conseil national du numérique

Ingénieur de formation (ISEP), Yann Bonnet a rejoint le Conseil national du numérique en mars 2013 en qualité de rapporteur général. En 2015, il devient secrétaire général. Il a été en charge du pilotage de la concertation nationale sur le numérique lancée par le Premier ministre en 2014 qui a eu comme résultat la loi République numérique. Yann Bonnet a notamment co-piloté les travaux sur la fiscalité numérique, la loyauté des plateformes, les questions liées aux négociations internationales entre les États-Unis et l'Union européenne.

@yann_bonnet
<figure><img src="image_26.png" /></figure>

Charly Berthet

Responsable des affaires juridiques et institutionnelles
du Conseil national du numérique

Avocat de formation, Charly Berthet est responsable des affaires juridiques et institutionnelles du Conseil national du numérique. Il s'intéresse tout particulièrement aux enjeux liés à la régulation, à la protection des données et aux libertés publiques. Il a par ailleurs été consultant auprès du Ministère des affaires étrangères pour l'élaboration de la stratégie numérique internationale et est diplômé de l'université Paris II Panthéon-Assas et de l'université Paris Dauphine.

@charlyberthet

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Anne-Charlotte Cornut

Rapporteur au Conseil national du numérique

Diplômée de Sciences Po et d'HEC, Anne-Charlotte Cornut est rapporteur au sein du Conseil national du numérique depuis avril 2016, où elle a principalement travaillé sur la transformation numérique des PME et la transformation numérique de l'enseignement supérieur et de la recherche. Elle était auparavant chargée de mission auprès de la direction de la société 1000mercis, spécialisée dans le marketing interactif.

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

François Levin

Responsable des affaires économiques et sociales
du Conseil national du numérique

François Levin a poursuivi des études en philosophie à l'ENS de Lyon et en administration publique à l'Université Paris I. Entré au Conseil national du numérique en 2015, il est responsable des affaires économiques et sociales et a particulièrement abordé les enjeux liés aux mutations du travail et de la formation, mais également à la culture et au droit d'auteur.

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Bertrand Rondepierre

Ingénieur de l'armement, Direction générale de l'armement

Bertrand Rondepierre est un ancien élève de l'École polytechnique, ingénieur diplômé de Télécom Paristech et titulaire du M2 Mathématique-Vision-Apprentissage de l'ENS Paris-Saclay. Ingénieur du Corps de l'armement en poste à la Direction générale de l'armement depuis 2015, il est architecte de projets touchant au numérique et à intelligence artificielle pour la Défense.

@BertrandRdp

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Stella Biabiany-Rosier

Assistant de Direction du Conseil national du numérique

Stella Biabiany-Rosier a effectué sa carrière en tant qu'assistante de direction au sein de cabinets de conseil et d'avocats, puis dans des cabinets ministériels. Depuis juillet 2017, elle assiste le secrétariat général du Conseil national du numérique.
# Donner un sens à l'intelligence artificielle

## Pour une stratégie nationale et européenne

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. Les investissements dans la recherche et dans l'industrie atteignent des sommes extraordinaires, notamment aux États-Unis et en Chine. Les responsables politiques du monde entier l'évoquent dans les discours de politique générale comme un levier de pouvoir majeur.

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.

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aiforhumanity.fr

Mars 2018

ISBN : 978-2-11-145708-9