# Donner un sens à l'intelligence artificielle

Cédric Villani, Marc Schoenauer, Yann Bonnet, Charly Berthet, Anne-Charlotte Cornut, François Levin, Bertrand Rondepierre

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Cédric Villani, Marc Schoenauer, Yann Bonnet, Charly Berthet, Anne-Charlotte Cornut, et al. Donner un sens à l'intelligence artificielle. Mission Villani sur l'intelligence artificielle, 2018, Yann Bonnet, Secrétaire général du Conseil national du numérique, 978-2-11-145708-9. hal-01967551

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CÉDRIC VILLANI

Mathématicien et député de l'Essonne

# DONNER UN SENS À L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

POUR UNE STRATÉGIE NATIONALE ET EUROPÉENNE

## Composition de la mission

**Marc Schoenauer** Directeur de recherche INRIA • **Yann Bonnet** Secrétaire général du Conseil national du numérique • **Charly Berthet** Responsable juridique et institutionnel du Conseil national du numérique • **Anne-Charlotte Cornut** Rapporteur au Conseil national du numérique • **François Levin** Responsable des affaires économiques et sociales du Conseil national du numérique • **Bertrand Rondepierre** Ingénieur de l'armement, Direction générale de l'armement.
Mission confiée
par le Premier Ministre
Édouard Philippe

Mission parlementaire
du 8 septembre 2017
au 8 mars 2018

Avec l'appui de Anne-Lise Meurier, Zineb Ghafoor, Candice Foehrenbach, Stella Biabiany-Rosier, Camille Hartmann, Judith Herzog, Marylou Le Roy, Jan Krewer, Lofred Madzou et Ruben Narzul.
# Cédric Villani

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Comme bien d'autres adolescents férus de sciences dans les années 80, j'ai fait la connaissance de l'intelligence artificielle dans les superbes ouvrages de vulgarisation de Douglas Hofstadter, qui mettait en scène Alan Turing avec une passion contagieuse.

Mais comme bien des mathématiciens débutant la carrière dans les années 90, j'ai profondément sous-estimé l'impact de l'intelligence artificielle, qui ne donnait finalement, à cette époque, que peu de résultats. Quelle surprise ce fut d'assister, dans les années 2010, à l'incroyable amélioration de ses performances... Devenu moi-même vulgarisateur, je me suis mis à développer le sujet régulièrement, dans mes conférences publiques comme dans mes échanges avec le monde de l'entreprise. Et ce fut une surprise non moins grande de voir mes ouvrages de recherche sur le transport optimal cités dans des articles récents sur l'intelligence artificielle : comme un signe qu'il m'était impossible d'échapper à ce sujet polymorphe ! Du reste, depuis quelques années plus personne ne peut y échapper, tant il est devenu omniprésent dans les discussions économiques et sociales.

Aussi ai-je été à peine surpris quand le Premier ministre me confia une mission d'information sur la stratégie française et européenne en intelligence artificielle. Le défi était grand, mais mon enthousiasme considérable. Pour les orientations de départ, j'ai bénéficié du plein soutien du secrétaire d'État au numérique, Mounir Mahjoubi, et de l'expertise de mes collègues spécialistes dans le domaine, à commencer par mon ancien collaborateur Yann Ollivier.
Avec leur aide, et avec le soutien des institutions d'État, j'ai pu mettre en
place une équipe comme on en rêve : sept personnes extrêmement compétentes, investies à temps plein, aux profils variés. Cette étape était cruciale, tant on sait combien les ressources humaines sont la première condition de succès de tout projet.

Pour démarrer notre réflexion, nous pouvions nous appuyer sur d'excellentes sources ; en particulier le rapport France IA, initié par Axelle Lemaire, le rapport de l'Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques (OPECST), rendu par mes collègues parlementaires Claude de Ganay et Dominique Gillot, ainsi que les remarquables travaux de la CNIL, sur l'éthique des algorithmes, et du Conseil d'orientation pour l'emploi. France Stratégie a également apporté son concours. Les contributions se sont multipliées, et rapidement la quantité de matériaux à digérer est apparue considérable ! Mais ensemble, nous avons pu collecter et synthétiser les quantités d'information fournies par les centaines d'experts, et par les milliers de citoyens qui ont apporté leur contribution à la réflexion – à ce sujet je remercie chaleureusement l'association Parlement & Citoyens qui a pu monter une plateforme de consultation en ligne dans des délais records !

L'intelligence artificielle ne peut se penser dans un cadre seulement national ; et cette mission a aussi été l'occasion de visites, aussi brèves qu'intenses, dans des lieux inspirants à l'étranger : Palo Alto, Beijing, Berlin, Ratisbonne, Londres, Zürich, Bologne, Lisbonne, Tel-Aviv et Haïfa. La logistique de ces visites a fait intervenir de nombreux acteurs institutionnels efficaces, que je remercie avec gratitude. Inutile de dire que les lieux inspirants français ont aussi été au rendez-vous, avec une mention spéciale pour The Camp, près d'Aix-en-Provence, qui a hébergé notre mission durant quelques jours.

Passionnante par la variété de sujets qu'elle nous a menés à étudier, cette mission a aussi été l'occasion de travailler, six mois durant, en collaboration avec tous les acteurs de la société, depuis les sciences exactes et humaines jusqu'aux administrations, en passant par les entrepreneurs, les journalistes et des auteurs de science-fiction talentueux – merci à Anne-Caroline Paucot et Olivier Paquet, qui ont gentiment accepté que nous intégrions quelques-unes de leurs nouvelles au rapport. À travers ces confrontations multiples, l'intelligence artificielle s'est affirmée à nos yeux comme un sujet universel, se déclinant dans d'infinies variations, qui doit s'aborder de façon systémique.

Nous avons d'ailleurs l'intention de compléter ce rapport – rédigé pour conseiller le gouvernement avec l'action et l'efficacité en ligne de mire – par une version plus pédagogique, susceptible d'intéresser un public aussi large que possible, insistant davantage sur l'histoire, les attentes et les mystères de ce domaine.

C'est dans la synergie, nous en sommes convaincus, que notre nation, et notre continent, pourront se lancer avec confiance et détermination dans cette révolution naissante.
## Introduction page 8

## Synthèse page 14

### Partie 1 –
Une politique économique articulée autour de la donnée page 24

#### Renforcer l'écosystème européen de la donnée page 26

Inciter les acteurs économiques à la mutualisation de données page 29

Organiser l'ouverture au cas par cas de certaines données détenues par des entités privées page 33

Favoriser sans attendre les pratiques de fouille de texte et de données (TDM) page 35

Mettre en œuvre la portabilité dans une visée citoyenne page 36

Réformer le cadre international applicable aux transferts de données page 38

#### Consolider et rendre visible l'écosystème français de l'IA page 38

Créer un guichet unique d'information sur l'IA page 39

Créer des labels pour augmenter la visibilité de l'offre domestique en IA page 39

Consolider les filières d'acheteurs page 40

#### Faire levier sur la commande publique page 43

Ajuster les seuils d'application de la réglementation aux niveaux européens page 43

Mettre l'achat public au service du soutien à la base industrielle européenne page 44

Dynamiser l'achat public innovant page 44

Mettre en place une protection de l'acheteur public pour l'inciter à l'ingénierie contractuelle page 45

Généraliser l'emploi des exceptions à l'ordonnance sur les marchés publics page 45

#### Un choix clair : mettre l'accent sur quatre secteurs stratégiques page 46

Mener une politique sectorielle autour de grands enjeux page 48

Expérimenter des plateformes sectorielles page 53

Mettre en place des bacs à sable d'innovation page 55

Mettre en œuvre une politique de la donnée adaptée à chaque secteur page 56

#### Initier une dynamique industrielle européenne de l'IA page 57

Développer la robotique européenne page 57

Faire du développement de l'IA pour le transport une priorité de la future agence d'innovation de rupture page 58

Innover dans l'industrie du composant adapté à l'IA page 58

Accélérer la mise en place d'infrastuctures européennes en IA page 60

#### Transformation de l'État, État exemplaire page 62

Installer un coordinateur interministériel pour la mise en œuvre de la stratégie page 62

Créer un pôle de compétences mutualisées en IA dans l'État page 63

Intégrer l'IA dans la stratégie numérique de l'État page 64

### Partie 2 –
Pour une recherche agile et diffusante page 72

#### Créer un réseau d'Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle page 75

Mailler le territoire et les domaines de recherche page 76

Réunir chercheurs, étudiants et entreprises page 79

Installer une coordination nationale page 85

Amorcer le processus par un appel à projets page 86
Intégrer ce réseau dans l'espace européen de la recherche en IA page 87

**Des moyens de calcul pour la recherche** page 88

Développer un supercalculateur pour les besoins de la recherche page 89

Négocier un pass dans un cloud privé pour la recherche page 89

**Rendre plus attractives les carrières dans la recherche publique** page 90

Revaliser les carrières d'enseignants chercheurs et de chercheurs, en particulier en début de carrière page 90

Augmenter l'attractivité de la France pour les talents expatriés ou étrangers page 90

Former plus de spécialistes de haut niveau en IA page 90

**Fluidifier et amplifier les échanges académie-industrie** page 91

Encourager le travail partagé académie-industrie page 91

Prendre en compte les périodes de travail dans l'industrie dans la reconstitution de carrière page 91

Nommer des chercheurs en IA dans les conseils d'administration page 91

Résoudre le problème du partage de la propriété intellectuelle page 92

Encourager la création de startups par les chercheurs page 92

Encourager par le co-financement la création de chaires industrielles page 92

## Partie 3 – Anticiper et maîtriser les impacts sur le travail et l'emploi page 100

**Anticiper les impacts sur l'emploi et expérimenter** page 107

Créer un lab public de la transformation du travail page 107

Cibler certains dispositifs sur les emplois à plus haut risque d'automatisation page 109

Financer des expérimentations page 112

**Développer la complémentarité au sein des organisations et encadrer les conditions de travail** page 112

Développer un indice de bonne complémentarité à destination des entreprises page 112

Intégrer pleinement la transformation numérique dans le dialogue social page 113

Lancer un chantier législatif sur les conditions de travail à l'heure de l'automatisation page 114

**Amorer une transformation de la formation initiale et continue pour favoriser l'apprentissage de la créativité** page 114

Favoriser la créativité et les pédagogies innovantes page 116

Créer une plateforme de mise en valeur des porteurs de pédagogies innovantes page 116

Donner du temps et des moyens aux porteurs d'innovations pédagogiques page 117

**Expérimenter de nouveaux modes de financement de la formation professionnelle pour tenir compte des transferts de valeur** page 117

**Former des talents en IA, à tous niveaux** page 119

Multiplier par trois le nombre de personnes formées en IA page 119

Renforcer l'éducation en mathématiques et en informatique page 121

## Partie 4 – L'intelligence artificielle au service d'une économie plus écologique page 122

Inscrire le sujet à l'agenda international page 125

Favoriser la convergence de la transition écologique et du développement de l'IA page 125

Mettre en place un lieu dédié à la rencontre de la transition écologique et de l'IA page 125
# Sommaire

Mettre en place une plateforme au service de la mesure de l'impact environnemental des solutions numériques intelligentes page 127

### Penser une IA moins consommatrice d'énergie page 127

Agir pour le verdissement de la chaîne de valeur des centres de données page 128

Soutenir les démarches écologiques chez les fournisseurs de cloud européens page 128

### Libérer la donnée écologique page 130

Libérer la donnée publique page 131

Libérer la donnée privée page 131

## Partie 5 – Quelle éthique de l'IA ? page 138

### Ouvrir la boîte noire page 140

Développer l'audit des IA page 143

Développer l'évaluation citoyenne des IA page 144

Soutenir la recherche sur l'explicability page 145

### Penser l'éthique dès la conception page 146

Intégrer l'éthique dans la formation des ingénieurs et chercheurs en IA page 146

Instaurer une étude d'impact sur les discriminations (discrimination impact assessment) page 147

### Penser les droits collectifs sur les données page 148

Rendre l'action de groupe effective page 149

### Comment garder la main ? page 149

Police prédictive page 150

Les systèmes d'armes létales autonomes page 152

Une gouvernance spécifique de l'éthique en intelligence artificielle page 155

## Partie 6 – Pour une intelligence artificielle inclusive et diverse page 162

### Mixité et diversité : agir pour l'égalité page 163

Une action forte : un objectif de 40 % d'étudiantes dans les filières du numérique page 166

Une action nationale en faveur de la mixité dans la technologie page 168

Mettre en place une base de données nationale sur les inégalités entre les femmes et les hommes au travail page 170

Promouvoir la transparence des processus de recrutement et de promotion page 171

Réserver des fonds en faveur de la diversité page 172

### Développer la médiation numérique et l'innovation sociale pour que l'IA bénéfice à tous page 172

Activer l'accès aux droits fondamentaux et aux services publics page 173

Soutenir les innovations sociales basées sur l'IA page 177

### Focus sectoriels page 183

## Focus 1 – Transformer l'éducation page 184

### Enseigner à l'heure à l'IA page 185

Développer une complémentarité capacitante avec l'IA en renforçant la place de la créativité dans l'enseignement page 186

Développer la maîtrise de l'apprenant sur ses données d'apprentissage en lien avec son équipe pédagogique page 187

Accompagner la transformation des relations sociales d'apprentissage et des métiers de l'enseignement page 188

Transformer les politiques éducatives grâce à l'intelligence artificielle page 189
Mobiliser le potentiel de l'IA pour lutter contre les décrochages et faciliter l'orientation page 189

Soutenir le développement d'un système Edtech en phase avec les valeurs de notre système éducatif page 190

Accompagner la transformation des métiers au sein du Ministère page 192

## Focus 2 –
La santé à l'heure de l'IA page 194

L'IA au service de la médecine page 195

Une réorganisation des pratiques médicales autour du patient page 197

Fluidifier les expérimentations en temps réel avec les patients et professionnels de santé page 199

L'IA au service des politiques de santé page 199

Mieux anticiper et cibler les politiques de santé page 199

Assurer une veille de la donnée de santé page 200

Mettre en place une plateforme pour le système de santé adaptée aux usages liés à l'IA page 200

Réguler l'innovation en santé à l'heure de l'IA page 203

## Focus 3 –
Faire de la France un leader de l'agriculture augmentée page 204

À court terme : préserver nos capacités stratégiques et soutenir l'innovation agricole page 205

Favoriser le dialogue entre les agriculteurs et l'industrie agroalimentaire pour faire émerger de nouveaux modèles de valeur page 205

Développer les soutiens à la recherche pour le développement de la robotique et des capteurs agricoles page 206

Garantir la couverture réseau nécessaire à une agriculture connectée page 206

Intensifier les efforts sur la standardisation et l'interopérabilité page 207

Outiller les démarches collectives de négociations sur les données des exploitations page 207

À moyen terme : distribuer plus largement les capacités d'exploitation des données page 208

Faire passer à l'échelle les initiatives de mutualisation et les services innovants aux exploitations page 208

Développer les capacités numériques des agriculteurs, au service de la souveraineté technologique française page 209

## Focus 4 –
Une politique d'innovation de rupture dans le secteur du transport au niveau européen page 210

Une coopération franco-allemande sur l'innovation de rupture page 212

Des plateformes de mutualisation européennes autour des mobilités page 212

Des échéances ambitieuses pour l'autorisation des véhicules autonomes en Europe page 214

Une politique de la donnée offensive page 214

## Focus 5 –
L'IA au service de la défense et de la sécurité page 218

La nécessité d'une IA régaliennne et ses spécificités page 220

La mise en place d'un environnement propice à l'expérimentation et au développement de l'IA page 222

Une gouvernance et un cadre à consolider page 224

Personnes auditionnées page 226

Contributions reçues page 230

La mission page 232
# Introduction
Définir l'intelligence artificielle n'est pas chose facile. Depuis ses origines comme domaine de recherche spécifique, au milieu du XXe siècle, elle a toujours constitué une frontière, incessamment repoussée. L'intelligence artificielle désigne en effet moins un champ de recherches bien défini qu'un programme, fondé autour d'un objectif ambitieux : comprendre comment fonctionne la cognition humaine et la reproduire ; créer des processus cognitifs comparables à ceux de l'être humain.

Le champ est donc naturellement extrêmement vaste, tant en ce qui concerne les procédures techniques utilisées que les disciplines convoquées : mathématiques, informatiques, sciences cognitives... Les méthodes d'IA sont très nombreuses et diverses (ontologique, apprentissage par renforcement, apprentissage adversarial, réseaux de neurones...) et ne sont pas nouvelles : beaucoup d'algorithmes utilisés aujourd'hui ont été développés il y a plusieurs dizaines d'années.

Depuis la conférence de Dartmouth de 1956, l'intelligence artificielle s'est développée, au gré des périodes d'enthousiasme et de désillusion qui se sont succédées, repoussant toujours un peu plus les limites de ce qu'on croyait pouvoir n'être fait que par des humains. En poursuivant son projet initial, la recherche en IA a donné lieu à des vrais succès (victoire au jeu d'échecs, au jeu de go, compréhension du langage naturel...) et a nourri largement l'histoire des mathématiques et de l'informatique : combien de dispositifs que nous considérons aujourd'hui comme banals étaient à l'origine une avancée majeure en IA – une application de jeux d'échecs, un programme de traduction en ligne... ?

Du fait de ses ambitions, qui en font un des programmes scientifiques les plus fascinants de notre époque, la discipline de l'IA s'est toujours développée de concert avec les imaginaires les plus dérillants, les plus angoissants et les plus fantastiques, qui ont façonné les rapports qu'entretient le grand public avec l'IA mais également ceux des chercheurs eux-mêmes avec leur propre discipline. La (science) fiction, les fantasmes et les projections collectives ont accom-

pagné l'essor de l'intelli-
gence artificielle et guident
parfois ses objectifs de long
terme : en témoignent les
productions fictionnelles
abondantes sur le sujet,

de 2001 *l'Odyssée de l'espace*, à *Her* en passant *Blade Runner* et une grande
partie de la littérature de science-fiction. Finalement, c'est probablement
cette alliance entre des projections fictionnelles et la recherche scientifique
qui constitue l'essence de ce qu'on appelle l'IA. Les imaginaires, souvent
ethno-centrés et organisés autour d'idéologies politiques sous-jacentes,
jouent donc un rôle majeur, bien que souvent négligé, dans la direction que
prend le développement de cette discipline.

L'intelligence artificielle est entrée, depuis quelques années, dans une nouvelle ère, qui donne lieu à de nombreux espoirs. C'est en particulier dû à l'essor de l'apprentissage automatique. Rendues possibles par des algorithmes nouveaux, par la multiplication des jeux de données et le décuplement des puissances

L'intelligence artificielle est entrée,
depuis quelques années, dans une nouvelle
ère, qui donne lieu à de nombreux espoirs
de calcul, les applications se multiplient : traduction, voiture autonome, détection de cancer, ... Le développement de l'IA se fait dans un contexte technologique marqué par la « mise en données » du monde (datafication), qui touche l'ensemble des domaines et des secteurs, la robotique, la blockchain¹, le supercalcul et le stockage massif. Au contact de ces différentes réalités technologiques se jouera sûrement le devenir de l'intelligence artificielle.

Ces applications nouvelles nourrissent de nouveaux récits et de nouvelles peurs, autour, entre autres, de la toute-puissance de l'intelligence artificielle, du mythe de la Singularité et du transhumanisme. Depuis quelques années, ces représentations sont largement investies par ceux qui la développent et participent à en forger les contours. Le cœur politique et économique de l'intelligence artificielle bat toujours dans la Silicon Valley, qui fait encore office de modèle pour tout ce que l'Europe compte d'innovateurs. Plus qu'un lieu, davantage qu'un écosystème particulier, elle est, pour beaucoup d'acteurs publics et privés, un état d'esprit qu'il conviendrait de répliquer. La domination californienne, qui subsiste dans les discours et dans les têtes, nourrit l'idée d'une voie unique, d'un déterminisme technologique. Si le développement de l'intelligence artificielle est pensé par des acteurs privés hors de nos frontières, la France et l'Europe n'auraient d'autre choix que de prendre le train en marche. Les illustrations sont nombreuses : rien qu'en France, l'accord signé entre Microsoft et l'éducation nationale sous le précédent quinquennat ou l'utilisation par la DGSI de logiciels fournis par Palantir, une startup liée à la CIA, ne disent finalement pas autre chose. On observe la même tentation chez les entreprises européennes qui, persuadées d'avoir déjà perdu la course, cèdent bien souvent aux sirènes des géants de la discipline, parfois au détriment de nos pépites numériques.

Contrairement aux dernières grandes périodes d'emballement de la recherche en intelligence artificielle, le sujet a très largement dépassé la seule sphère scientifique et est sur toutes les lèvres. Les investissements dans la recherche et dans l'industrie atteignent des sommes extraordinaires, notamment en Chine. Les responsables politiques du monde entier l'évoquent dans les discours de politique générale comme un levier de pouvoir majeur : l'emblématique interview à Wired de Barack Obama en octobre 2016 montrait que ce dernier avait bien compris l'intérêt de faire de l'avance américaine en intelligence artificielle un outil redoutable de soft power. Le Président russe Vladimir Poutine a quant à lui affirmé que « celui qui deviendra le leader dans ce domaine sera le maître du monde », comparant l'intelligence artificielle aux technologies nucléaires. S'il s'agissait vraisemblablement pour lui de compenser le retard de la Russie en matière d'intelligence artificielle par un discours musclé sur le sujet, cette affirmation est révélatrice de l'importance géostratégique prise par ces technologies. Dans la mesure où les chaînes de valeur, surtout dans le secteur numérique, sont désormais mondiales, les pays qui seront les leaders dans le domaine de l'intelligence artificielle seront amenés à capter une grande partie de la valeur des systèmes qu'ils transforment, mais également à contrôler ces mêmes systèmes, mettant en cause l'indépendance des autres pays.

C'est que l'intelligence artificielle va désormais jouer un rôle bien plus important que celui qu'elle jouait jusqu'alors. Elle n'est plus seulement un programme

1. La blockchain correspond à un registre distribué qui permet d'éviter de recourir à un tiers de confiance lors de transactions et qui est notamment au fondement du bitcoin.
de recherche confiné aux laboratoires ou à une application précise. Elle va devenir une des clés du monde à venir. En effet nous sommes dans un monde numérique, de plus en plus, de part en part. Un monde de données. Ces données qui sont au cœur du fonctionnement des intelligences artificielles actuelles. Dans ce monde-là, qui est désormais le nôtre, ces technologies représentent beaucoup plus qu'un programme de recherche : elles déterminent notre capacité à organiser les connaissances, à leur donner un sens, à augmenter nos facultés de prise de décision et de contrôle des systèmes. Et notamment à tirer de la valeur des données. L'intelligence artificielle est donc une des clés du pouvoir de demain dans un monde numérique.

Voilà pourquoi il est d'intérêt général que nous nous saisissions collectivement de cette question. Et que la France et l'Europe puissent faire entendre leur voix. Il est nécessaire de tout faire pour rester indépendants. Or la concurrence est rude : les États-Unis et la Chine sont à la pointe de ces technologies et leurs investissements dépassent largement ceux consentis en Europe. Le Canada, le Royaume-Uni et, tout particulièrement, Israël, tiennent également une place essentielle dans cet écosystème naissant. Parce qu'à bien des égards, la France et l'Europe peuvent déjà faire figure de « colonies numériques »², il est nécessaire de ne céder à aucune forme de déterminisme, en proposant une réponse coordonnée au niveau européen.

C'est pourquoi le rôle de l'État doit être réaffirmé : le jeu du marché seul montre ses limites pour assurer une véritable politique d'indépendance. De plus les règles qui régissent les échanges internationaux et l'ouverture des marchés intérieurs ne servent pas toujours les intérêts économiques des États européens – qui l'appliquent trop souvent à sens unique. Plus que jamais, l'État doit donner un sens au développement de l'intelligence artificielle. Donner un sens, c'est-à-dire donner un cap, une signification et des explications. Voilà l'objectif de ce rapport.

Donner un sens, c'est tout d'abord donner un cap. C'est l'objectif de la structuration proposée pour la politique industrielle : quatre secteurs prioritaires sont définis, la santé, l'écologie, les transports-mobilités et la défense-sécurité. Ces secteurs présentent plusieurs caractéristiques : ils sont au service de l'intérêt général et des grands défis de notre époque, ils peuvent constituer un avantage comparatif de la France et de l'Europe et ils ont besoin d'une intervention de l'État pour se structurer. Le développement de ces secteurs se fera via des concours d'innovation spécifiques et précis, qui fixeront les objectifs prioritaires, mais également grâce une politique offensive de la donnée. Les données, au cœur du développement de l'IA, bénéficient aujourd'hui souvent à une poignée de très grands acteurs, qui tendent à enfermer les capacités d'innovation dans les limites de leurs entreprises toujours plus puissantes. Ce n'est qu'au prix d'une plus grande circulation de ces données, pour en faire bénéficier les pouvoirs publics, mais aussi les acteurs économiques les plus petits, qu'il sera possible de rééquilibrer les rapports de forces.

## Donner un sens, c'est-à-dire donner un cap, une signification et des explications. Voilà l'objectif de ce rapport

2. Cette expression, traduite de l'anglais « cybercolonization », est issue d'un rapport d'information de Catherine MORIN-DESAILLY fait au nom de la commission des affaires européennes en 2013 (« L'Union européenne, colonie du monde numérique ? »).
La France tient une place décisive dans la recherche en IA : des chercheurs français ont participé à fonder l'IA moderne et l'école mathématique et informatique française rayonne dans le monde entier. Néanmoins l'hémorragie est toujours plus importante : chaque semaine des chercheurs sont recrutés par les entreprises privées et souvent étrangères et quittent les laboratoires publics. Il faut donc redonner à la recherche publique les moyens de ses ambitions, au cœur d'un dispositif allant de la formation au transfert et à l'innovation.

Enfin le développement économique du secteur de l'intelligence artificielle doit mettre en son cœur la préoccupation écologique. En tant que secteur, comme évoqué plus haut, c'est essentiel : les innovations en IA pourront servir à optimiser les consommations d'énergie et le recyclage et à mieux comprendre les effets de l'activité humaine sur l'environnement. Mais il s'agit également de veiller à ce que l'intelligence artificielle que nous développons soit la plus économe en énergie et en ressources.

Donner un sens, c'est également donner une signification. L'intelligence artificielle est loin d'être une fin en soi et son développement doit prendre en compte plusieurs aspects. Tout d'abord la nécessité de penser les modes de complémentarité entre l'humain et les systèmes intelligents. Que ce soit au niveau individuel ou collectif, cette complémentarité peut prendre plusieurs formes et peut être aliénante comme libératrice. Au cœur du développement de l'IA doit résider la nécessité de mettre en œuvre une complémentarité qui soit capacitante, en ce qu'elle permet de désautomatiser les tâches humaines. Pour favoriser la transition des tâches et des métiers dans ce sens, des expérimentations devront être mises en place sur l'ensemble des territoires, notamment à destination des populations les plus touchées par l'automatisation.

Dans un monde marqué par les inégalités, l'intelligence artificielle ne doit pas conduire à renforcer les phénomènes d'exclusion et la concentration de la valeur. En matière d'IA, la politique d'inclusion doit ainsi revêtir un double objectif : s'assurer que le développement de ces technologies ne contribue pas à accroître les inégalités sociales et économiques ; et s'appuyer sur l'IA pour effectivement les réduire. Plutôt que de fragiliser nos trajectoires individuelles et nos systèmes de solidarités, l'IA doit prioritairement nous aider à activer nos droits fondamentaux, augmenter le lien social et renforcer les solidarités. La mixité doit être également au cœur des priorités : la situation est alarmante dans les filières numériques, tant les femmes sont peu représentées. Les algorithmes peuvent en outre reproduire des biais sexistes.

Enfin une société algorithmique ne doit pas être une société de boîtes noires : l'intelligence artificielle va être amenée à jouer un rôle essentiel dans des domaines aussi variés que cruciaux (santé, banque, logement,...) et le risque de reproduire des discriminations existantes ou d'en produire de nouvelles est important. À ce risque s'en ajoute un autre : la normalisation diffuse des comportements que pourrait introduire le développement généralisé d'algorithmes d'intelligence artificielle. Il doit être possible d'ouvrir les boîtes noires, mais également de réfléchir en amont aux enjeux éthiques que les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent soulever.
Donner un sens c'est enfin expliquer : expliquer ces technologies à l'opinion pour la démystifier – le rôle des médias est de ce point de vue primordial –, mais aussi expliquer l'intelligence artificielle en elle-même en développant les recherches sur l'explicabilité. Les spécialistes de l'IA eux-mêmes affirment souvent que des progrès importants peuvent être faits sur ce sujet.

C'est de manière plus générale une réflexion collective qui doit être menée sur ces technologies : la constante accélération des rythmes de déploiement ne doit pas empêcher une discussion politique sur les objectifs que nous poursuivons et leur bien-fondé.

Le cœur du document aborde successivement différentes facettes de l'IA : politique économique, recherche, emploi, éthique, cohésion sociale. L'ensemble forme un tout et passe en revue des actions qui ne font sens que quand elles sont prises ensemble. On trouvera d'ailleurs de nombreuses passerelles entre ces parties.

L'IA touche tous les secteurs (y compris ceux où on ne l'attend pas forcément, comme le sport ou la culture) mais il ne nous a pas semblé souhaitable, sauf à produire un document indigeste, de les passer tous en revue ; cependant nous avons ressenti le besoin de rédiger cinq annexes insistant sur des domaines d'intérêt particulier : éducation, santé, agriculture, transport, défense et sécurité.
## Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

Les mastodontes actuels de l'intelligence artificielle (États-Unis et Chine) et les pays émergents de la discipline (Israël, Canada et Royaume-Uni notamment) se développent ou se sont développés sur des modèles parfois radicalement différents. Ce n'est pas forcément grâce à un « Google européen » que la France et l'Europe pourront se faire une place sur la scène mondiale de l'IA. Elles doivent pour cela inventer un modèle spécifique.

### Un écosystème européen de la donnée

Les données sont généralement le point de départ de toute stratégie en IA, car de leur disponibilité dépendent de nombreux usages et applications. Or les données bénéficient aujourd'hui majoritairement à une poignée de très grands acteurs. Ce n'est qu'au prix d'un plus grand accès et d'une meilleure circulation de ces données, pour en faire bénéficier les pouvoirs publics, mais aussi les acteurs économiques plus petits et la recherche publique, qu'il sera possible de rééquilibrer les rapports de forces.

La puissance publique doit pour cela amorcer de nouveaux modes de production, de collaboration et de gouvernance sur les données, par la constitution de « communs de la donnée »<fnref n="1" />. Cela devra passer par une incitation des acteurs économiques au partage et à la mutualisation de leurs données, l'État pouvant ici jouer un rôle de tiers de confiance. Dans certains cas, la puissance publique pourrait imposer l'ouverture s'agissant de certaines données d'intérêt

général. Au niveau européen, plussieurs réformes en cours doivent permettre un meilleur accès et une plus grande circulation des données. La révision prochaine de la directive sur la réutilisation des informations du secteur public doit être l'occasion d'accélérer le mouvement d'ouverture des données publiques et de préciser les modalités d'un accès à des données privées pour des motifs d'intérêt général. La réforme actuelle du droit d'auteur devrait – enfin ! – permettre d'autoriser les pratiques de fouille de texte et de données (text and data mining) dans un objectif de compétitivité de notre recherche publique.

Cette politique de la donnée doit s'articuler avec un objectif de souveraineté : la France et l'Europe doivent conserver une position ferme s'agissant du transfert de données hors de l'Union européenne. La stratégie en IA devra en outre capitaliser sur les hauts standards de protection issus de la nouvelle législation européenne sur les données. Le nouveau droit à la portabilité<fnref n="2" /> des individus sur leurs données personnelles pourrait ainsi s'inscrire dans une logique citoyenne, pour permettre à l'État et aux collectivités territoriales de récupérer ces données pour développer des applications en IA à des fins de politique publique.

### Renforcer la visibilité de ceux qui font l'IA

La France dispose de tous les atouts pour exister pleinement sur la scène internationale. Néanmoins nos entreprises et nos réseaux académiques souffrent d'un véritable manque de visibilité. C'est à la fois vrai à l'étranget et sur le marché domestique : les grandes entreprises préfèrent parfois céder aux sirènes des géants mondiaux de la discipline plutôt que

<footnote n="1">1. Les communs, ou biens communs, désignent une ressource dont l'usage et la gouvernance sont définis par une communauté.</footnote>

<footnote n="2">2. La capacité pour les utilisateurs de récupérer leurs données, pour leurs propres usages ou pour les transférer vers un autre service.</footnote>
de faire confiance à nos pépites nationales, soit parce qu'elles en ignorent l'existence, soit par excès de prudence. Notre mission propose ainsi de fédérer les acteurs français de l'intelligence artificielle autour d'une marque forte, qui pourrait prendre la forme de labels et de prix « d'innovation de terrain » visant à récompenser les solutions d'IA les plus innovantes et à sécuriser de potentiels acheteurs.

Cet effort doit s'accompagner d'une structuration de la demande en IA. Cela pourrait passer par la création d'un guichet unique d'information visant à aider les potentiels acheteurs d'IA à mieux formaliser leurs besoins et à identifier les acteurs permettant d'y répondre.

## Un choix clair : mettre l'accent sur quatre secteurs stratégiques

Pour renforcer l'écosystème français et européen de l'intelligence artificielle, il nous faut tirer parti des avantages comparatifs et des niches d'excellence de notre économie. De ce point de vue, notre mission recommande d'éviter les logiques de saupoudrage et de concentrer l'effort sur quatre secteurs prioritaires : santé, environnement, transports-mobilités et défense-sécurité. Tous représentent un défi majeur du point de vue de l'intérêt général, tous requièrent une impulsion importante de l'État et tous sont susceptibles de cristalliser l'intérêt et l'implication continue des acteurs publics et privés.

Pour chacun de ces secteurs, la stratégie industrielle doit permettre de mobiliser et de structurer les écosystèmes autour de grands enjeux et défis sectoriels. Il n'est pas question ici de développer de l'IA pour elle-même, comme une fin en soi, mais

justement de canaliser cette énergie pour le développement d'applications, d'usages qui contribuent à améliorer notre performance économique ainsi que le bien commun : détection précoce des pathologies, médecine des 4P³, disparition des déserts médicaux, mobilité urbaine à zéro émission... Ces enjeux et défis affichés de politique industrielle, propres à chaque secteur, dépassent le sujet de l'IA, mais pourraient contribuer à donner un terrain favorable à son développement.

Le deuxième pilier de cette stratégie consiste à mettre en place des plateformes sectorielles de mutualisation. Celles-ci devront offrir un accès différencié et sécurisé aux acteurs de ces différents écosystèmes (chercheurs, entreprises, puissance publique) à des données pertinentes pour le développement d'IA, à des ressources logicielles ainsi qu'à des infrastructures de calcul d'ampleur significative. Dans un continuum public-privé, ces plateformes devront permettre à ces différents acteurs de développer de nouvelles fonctionnalités adaptées aux spécificités de chaque secteur.

Enfin, il est essentiel de fluidifier les parcours d'innovation en IA avec la mise en place de « bacs à sable d'innovation », qui se déclinent sur trois aspects : un allègement, temporaire, de certaines contraintes réglementaires pour laisser le champ libre à l'innovation ; un accompagnement des acteurs dans la prise en compte de leurs obligations ; des moyens d'expérimentation en situation réelle.

## Transformation de l'État, État exemplaire

L'État doit être un puissant moteur de ces transformations. La puissance publique doit se donner les moyens

3. Médecine personnalisée, préventive, prédictive, participative.
matériels et humains d'intégrer l'IA à la conduite de ses politiques publiques, à la fois dans une perspective de modernisation et par souci d'exemplarité.

Cette transformation va inévitablement prendre du temps et la maturité des différents ministères et administrations sur l'IA est très inégale. C'est pourquoi il est nécessaire d'installer un coordinateur interministériel dédié à la mise en œuvre de cette stratégie. Celui-ci pourra s'appuyer sur un pôle mutualisé de compétences, constitué d'une trentaine d'agents et chargé de conduire des missions de conseil auprès des administrations.

La commande publique doit être repensée. Évaluée à près de 70 milliards d'euros annuels pour l'État, les établissements publics et les collectivités, elle reste insuffisamment orientée vers l'innovation, pour des raisons à la fois opérationnelles, juridiques et culturelles. Notre mission recommande plusieurs mesures qui visent à mettre l'achat public au service du soutien aux industries européennes et à dynamiser l'achat public innovant.

## Partie 2 –
Pour une recherche agile et diffusante

La recherche française est au premier plan mondial pour ce qui concerne ses chercheurs en mathématiques et en intelligence artificielle, mais elle a du mal à transformer ses avancées scientifiques en applications industrielles et économiques. Elle pâtit d'une « fuite des cerveaux » vers les géants américains. L'offre de formation se situe par ailleurs bien en deçà des besoins en matière d'IA et science des données.

## Fédérer les acteurs de la recherche autour d'Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle

Il faut renforcer la place mondiale de notre recherche en IA en créant, à l'intérieur d'une sélection d'établissements publics d'enseignement et recherche, des **Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle** (3IA) autonomes et coordonnés, réunissant chercheurs, ingénieurs et étudiants. Ils ont vocation à être répartis géographiquement sur l'ensemble du territoire national, diversifiés thématiquement sur les domaines de l'IA et mettant un accent fort sur l'interdisciplinarité, notamment, mais pas uniquement, vis-à-vis des sciences humaines et sociales.

Il faudra tout d'abord réussir à attirer des scientifiques français et étrangers. Ces instituts devront procurer un environnement de travail suffisamment attractif pour résister à la pression compétitive des géants du numérique, c'est pourquoi ils devront être conçus comme des « zones franches de l'IA » : allègement drastique des formalités administratives du quotidien, compléments de salaire conséquents, aides pour l'amélioration de la qualité de vie. Ces instituts pourront offrir des postes à temps plein et des statuts intermédiaires d'affiliés, pour les chercheurs qui restent dans les établissements fondateurs.

Il faudra également attirer des partenaires privés (grands groupes, PME, startups) porteurs de solutions en IA fondamentalement nouvelles, en leur permettant de former leurs ingénieurs, de recruter des ingénieurs de haut niveau, de réaliser ou consolider des avancées technologiques. Plusieurs modes de participation pourront être définis, selon des contrats-cadres adaptés permettant de démarrer
d'éventuelles collaborations spécifiques de manière simple et rapide.

Ces instituts devront effectivement contribuer à l'augmentation substantielle d'offres de formations en IA attractives et diversifiées. La présence d'enseignants de réputation internationale, entourés d'une équipe du même niveau ; la possibilité de côtoyer, via des stages ou des concours d'innovation, des industriels et des acteurs économiques de tout premier plan ; des offres de formations pluridisciplinaires avec doubles diplômes, et des facilités financières comme des bourses de master et de doctorat devraient permettre d'augmenter significativement le nombre d'étudiants venant se former à l'IA autour de ces instituts.

Il est enfin nécessaire de penser une coordination nationale du réseau des 3IA, sur les plans scientifique et administratif, qui soit efficace et transparente. Au niveau scientifique, cela passe notamment par la coordination des séminaires, le partage des ressources de formation, la coordination des stages et la consolidation de leurs résultats. Au niveau administratif, il s'agira de déterminer les allègements consentis à tous les 3IA, garantissant que chacun d'entre eux puisse en bénéficier, sans pour autant alourdir les procédures et sans empiéter sur l'autonomie de chacun.

## Des moyens de calcul pour la recherche

Les instituts de recherche en IA doivent pouvoir disposer d'outils de calcul qui leur permettent de rivaliser avec les moyens quasi-illimités des grands acteurs privés. C'est pourquoi notre mission propose la mise en place d'un supercalculateur conçu spécifiquement pour les applications

d'IA, dédié aux chercheurs et à leurs partenaires économiques dans le cadre de projets communs.

Ce supercalculateur, s'il est essentiel, devrait être complété 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

Même s'il est illusoire de penser rivaliser financièrement avec les offres des GAFAM, l'écart est actuellement si important qu'il tend à décourager les jeunes diplômés, y compris ceux qui sont le plus attachés à la recherche publique et au bien commun. Un doublement des salaires en début de carrière est un point de départ minimal indispensable, sous peine de voir se tarir définitivement le flux de jeunes prêts à s'investir dans l'enseignement supérieur et la recherche académique. Il est par ailleurs nécessaire de renforcer l'attractivité de la France pour les talents expatriés ou étrangers, notamment avec des incitations financières.

## Partie 3 – Anticiper les impacts sur le travail, l'emploi et expérimenter

Le monde du travail est à l'aube de grandes transformations et n'y est encore que peu préparé. Les incertitudes sur les conséquences du développement combiné de l'intelligence artificielle, de l'automatisation et de la robotique sont très importantes, notamment concernant les emplois détruits et créés. Néanmoins, il
apparaît de plus en plus certainement que la majorité des métiers et des organisations vont être très largement transformés. Nous entrons donc dans une période de transition technologique importante : l'histoire nous enseigne que les précédentes transitions ne se sont pas faites sans encombre et que les processus de réajustement politiques ont parfois été violents, souvent au détriment des populations déjà les plus fragiles. Il est donc nécessaire de prendre le problème à bras le corps et d'agir résolument, sans céder à la panique ni au fatalisme.

Cela passe d'abord par une réflexion sur les modes de complémentarité entre l'humain et l'intelligence artificielle : si l'on part du principe que, pour la plupart des métiers, les individus seront amenés à travailler en collaboration avec une machine, il est nécessaire de définir une complémentarité qui ne soit pas aliénante, mais au contraire permette de développer les capacités proprement humaines (créativité, dextérité manuelle, capacité de résolution de problèmes...). Cela pourra s'articuler de plusieurs manières. Tout d'abord au travers d'une transformation du dialogue social afin d'intégrer pleinement les enjeux numériques et développer un indice de bonne complémentarité. De manière plus globale, un chantier législatif relatif aux conditions de travail à l'heure de l'automatisation pourrait être lancé afin de prendre en compte les nouveaux risques. Enfin, une transformation de la formation initiale et continue devra être amorcée afin de favoriser les pédagogies expérimentales, à même de développer les compétences créatives qui deviennent de plus en plus crucales.

## Créer un lab public de la transformation du travail

C'est la première nécessité : s'assurer que la capacité d'anticipation soit

pérenne, continue et surtout articulée avec des politiques publiques. La parution des études sur l'avenir du travail occasionne des débats collectifs passionnants, mais souvent sans véritable incidence, tandis que les politiques publiques ne sont modifiées qu'à la marge et peinent à prendre véritablement en compte les résultats de ces exercices prospectifs. Les transformations peuvent être extrêmement rapides et les circuits des politiques publiques sont tout aussi complexes et difficiles à manœuvrer. La formation professionnelle, à elle toute seule par exemple, représente 32 milliards d'euros par an, avec une multitude de canaux de financement et une myriade d'acteurs différents.

Il est donc nécessaire de constituer un espace ou les capacités prospectives, de prévisions macro-économiques et d'analyse des mutations des usages puissent être mises en lien avec des capacités d'expérimentation concrètes et articulées avec des actions à destination de certaines catégories de travailleurs. Une structure pérenne pourrait donc être installée, qui aurait un rôle de « tête chercheuse » à l'intérieur des politiques publiques de l'emploi et de la formation professionnelle. Elle aura un double rôle : anticiper et expérimenter.

La démarche expérimentale pourra servir à amorcer des logiques différentes de celles qui sont actuellement en vigueur dans la formation professionnelle. Les dispositifs actuels sont largement « à la main » des salariés, dans une logique de responsabilisation individuelle. Au vu du caractère potentiellement très rapide, voire exponentiel de ces transformations, il semble difficile, pour les dispositifs généraux existants, de répondre à l'ensemble des situations et de permettre à la fois la prise en compte des besoins de l'ensemble de la
population et la nécessité d'agir de manière ciblée et urgente. De plus, face à la transformation de leur emploi, les individus ne sont pas égaux dans la capacité de s'adapter et de construire des parcours professionnels.

À cet égard, des expérimentations pourraient être menées afin de construire des dispositifs qui ciblent certaines populations d'individus, dont les emplois sont considérés comme étant le plus à risque d'automatisation et pour lesquelles il sera complexe d'amorcer seules leur transition professionnelle. Il s'agit donc de rompre, en partie, avec la seule logique de responsabilisation de l'individu concernant sa propre transition professionnelle.

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

Le financement de la formation professionnelle est fondé sur la masse salariale. Or, le développement de l'IA renforce la mutation des chaînes de valeur et entraîne une décorrélation entre les acteurs qui financent la formation professionnelle et ceux qui captent la valeur ajoutée. Ainsi des acteurs ayant une très faible masse salariale peuvent être à l'origine d'une grande partie de la valeur ajoutée d'une chaîne de valeur globale qu'ils contribuent à très largement modifier par exemple en développant un logiciel pour les voitures autonomes. Pour autant, à l'heure actuelle, ils ne participent pas au financement de la transition professionnelle des individus employés par d'autres acteurs de la chaîne de valeur.

Il est donc proposé d'instaurer un dialogue social autour du partage de la valeur ajoutée au niveau de la chaîne de valeur entière. Ce type de négociation ne correspond pas aux

structurations habituelles du dialogue social qui fonctionne très largement à un niveau national et surtout suivant une structuration verticale, par branche. Des expérimentations pourraient être organisées par l'Organisation internationale du travail, ou encore les comités de dialogue social sectoriel, autour de produits et de chaînes de valeur particulièrement symptomatiques des phénomènes de captation de valeur.

## Former des talents en IA, à tous niveaux

Un objectif clair doit être fixé : à horizon trois ans, multiplier par trois le nombre de personnes formées en intelligence artificielle en France, à la fois en faisant en sorte que l'offre de formation existante s'oriente vers l'IA, mais également en créant de nouveaux cursus et de nouvelles formations à l'IA (doubles cursus droit-IA par exemple, modules généraux...). L'ensemble des niveaux (bac +2, bac +3, master, doctorat) doit faire l'objet d'attention.

## Partie 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. Cela ne se résume pas à lister les usages de l'IA qui pourront aider à la transition écologique. Il s'agit de penser une IA nativement écologique et de l'utiliser pour mieux penser l'impact de l'humain sur son environnement. Il y a urgence : d'ici 2040, les besoins en espace de stockage au niveau mondial, fondamentalement corrélatés au développement du numérique et de l'IA, risquent d'excéder la production disponible globale de silicium.
La France et l'Europe peuvent devenir le fer-de-lance de cette transition écologique intelligente, d'abord en inscrivant le sujet à l'agenda international. Premier chantier : penser les impacts de l'IA sur la réalisation des objectifs de l'ONU sur le développement durable (ODD) – en quoi celle-ci en met certains sous contrainte, comment elle peut à l'inverse permettre d'en accélérer d'autres. L'IA doit s'intégrer aux initiatives émergentes dans le cadre de l'Accord climat et du Pacte mondial pour l'environnement.

Les acteurs des transitions numérique et écologique doivent se fédérer. Pour cela, il est nécessaire de créer un lieu dédié à cette rencontre entre la recherche en IA et la recherche portant sur l'optimisation des ressources énergétiques. Il s'agira de porter des projets à la croisée des sciences du vivant et de l'écologie, la recherche sur le climat et la météo.

Le consommateur doit être acteur dans le verdissement de ces technologies. Notre mission propose ainsi la mise en place d'une plate-forme dédiée à la mesure de l'impact environnemental des solutions numériques intelligentes. Cette plateforme devra s'accompagner d'un outil simple 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

Nous devons penser l'innovation de rupture dans le domaine du semi-conducteur, l'une des briques matérielles de l'IA. À ce titre les technologies neuromorphiques<fnref n="4" /> peuvent permettre des économies d'énergie considérables – et la France est déjà très avancée dans le domaine.

Par ailleurs, les pouvoirs publics doivent agir pour le verdissement de la chaîne de valeur et accompagner l'industrie du cloud européen dans le sens de sa transition écologique. Certains acteurs sont déjà exemplaires en matière d'optimisation de l'utilisation de l'énergie. Il est important de diffuser ces bonnes pratiques à l'ensemble du secteur. Un label pourrait être mis en place afin de valoriser les solutions les plus exemplaires.

Enfin, le verdissement de la chaîne de valeur de l'IA passera nécessairement par des architectures matérielles et logicielles ouvertes (open hardware et open software) qui, en plus d'être un facteur de confiance, peuvent permettre des économies d'énergie significatives et qui peuvent inspirer les initiatives en cours au niveau européen.

## Libérer la donnée écologique

Le développement d'une IA verte n'est possible qu'à condition de libérer la donnée écologique. Pour développer des solutions d'IA au service de la transition écologique, il est ainsi primordial de mettre 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... Pour les jeux de données les plus sensibles, l'ouverture pourrait se faire dans un périmètre précis, par exemple dans le cadre de défis sectoriels. Il est également essentiel de libérer la donnée privée, lorsque cela est nécessaire.

<footnote n="4">4. On appelle puces neuromorphiques les puces dont le fonctionnement s'inspire du cerveau humain.</footnote>
## Partie 5 – Quelle éthique de l'IA ?

Les progrès récents de l'IA dans de nombreux domaines (voitures auto-nomes, reconnaissance d'images, assistants virtuels) et son influence croissante sur nos vies renforcent sa place dans le débat public. Ce débat a notamment pris la forme d'une large réflexion sur les enjeux éthiques liés au développement des technologies d'intelligence artificielle et plus lar-gement des algorithmes. Loin des considérations spéculatives sur les menaces existentielles de l'IA pour l'humanité, les réflexions tendent à se cristalliser autour des algorithmes du « quotidien », qui peuvent d'ores et déjà avoir des conséquences impor-tantes sur nos vies.

Si nous souhaitons faire émerger des technologies d'IA conformes à nos valeurs et normes sociales, il faut agir dès à présent en mobili-sant la communauté scientifique, les pouvoirs publics, les industriels, les entrepreneurs et les organisations de la société civile. Notre mission a cherché, humblement, à proposer quelques pistes permettant de poser les bases d'un cadre éthique pour le développement de l'IA et à faire vivre ce débat dans la société.

### Ouvrir les boîtes noires

Une grande partie des considéra-tions éthiques soulevées tiennent à l'opacité de ces technologies : l'IA donne aujourd'hui des résultats spectaculaires, pour des raisons que les chercheurs ont parfois du mal à expliquer. C'est le fameux problème de la boîte noire : des systèmes algo-rithmiques dont il est possible d'ob-server les données d'entrée (input), les données de sortie (output), mais dont on comprend mal le fonction-nement interne. Dans un contexte

où l'IA est susceptible de reproduire des biais et des discriminations, et à mesure de son irruption dans nos vies sociales et économiques, être en mesure « d'ouvrir les boîtes noires » tient de l'enjeu démocratique.

L'explicabilité des algorithmes d'ap-prentissage automatique est un sujet si pressant qu'il constitue aujourd'hui un champ de recherche spécifique, qui doit être soutenu par la puissance publique. Trois axes en particulier semblent mériter une attention par-ticulière : la production de modèles plus explicables bien sûr, mais aussi la production d'interfaces utilisateurs plus intelligibles et la compréhens-ion des mécanismes cognitifs à l'œuvre pour produire une explication satisfaisante.

Au-delà de la transparence, il est nécessaire d'accroître l'auditabilité des systèmes d'IA. Cela pourrait passer par la constitution d'un corps d'experts publics assermentés, en mesure de procéder à des audits d'algorithmes, des bases de données et de procéder à des tests par tout moyen requis. Ces experts pourraient être saisis à l'occasion d'un conten-tieux judiciaire, dans le cadre d'une enquête diligentée par une autorité administrative indépendante ou suite à une demande du Défenseur des droits.

### Penser l'éthique dès la conception

Les chercheurs, ingénieurs et entrepre-neurs qui contribuent à la conception, au développement et à la commer-cialisation de systèmes d'IA sont amenés à jouer un rôle décisif dans la société numérique de demain. Il est essentiel qu'ils agissent de manière responsable, en prenant en considé-ration les impacts socio-économiques de leurs activités. Pour s'en assurer,
il est nécessaire de les sensibiliser, dès le début de leur formation, aux enjeux éthiques liés au développement des technologies numériques. Aujourd'hui cet enseignement est quasiment absent des cursus des écoles d'ingénieurs ou des parcours informatiques des universités, alors même que le volume et la complexité des problématiques éthiques auxquels ces futurs diplômés seront confrontés ne cessent de croître.

Au-delà de la formation des ingénieurs, les considérations éthiques doivent irriguer le développement même des algorithmes d'intelligence artificielle. Sur le modèle de l'étude d'impact sur les risques en matière de vie privée (privacy impact assessment), rendu obligatoire pour certains traitements de données par le règlement général sur la protection des données (RGPD), il pourrait être institué une étude d'impact sur les risques de discrimination (discrimination impact assessment). L'objectif est simple : obliter les développeurs d'IA à se poser les bonnes questions, au bon moment.

Plus généralement, l'utilisation croisante de l'IA dans certains domaines sensibles comme la police, la banque, l'assurance, la justice ou l'armée (avec la question des armes autonomes) appelle un véritable débat de société et une réflexion sur la question de la responsabilité humaine. Nous devons également nous interroger sur la place de l'automatisation dans les décisions humaines : existent-ils des domaines où le jugement humain, aussi faillible soit-il, ne devrait pas à être remplacé par une machine ?

## Créer un comité d'éthique de l'IA

Notre mission recommande la création d'un comité d'éthique des

technologies numériques et 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. Il devra parvenir à articuler des logiques de temps court, celui des enjeux économiques et industriels, en bonne interaction avec les comités sectoriels, tout en parvenant à s'en extraire pour penser le temps long.

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 (par exemple sur le véhicule autonome) et donc servir de standard pour les développements en IA.

## Partie 6 – Pour une IA inclusive et diverse

L'intelligence artificielle ne peut pas être une nouvelle machine à exclure. C'est une exigence démocratique dans un contexte où ces technologies sont en passe de devenir une des clés du monde à venir. Elle ouvre de formidable opportunities de création de valeur et de développement de nos sociétés et des individus. Ces opportunités doivent bénéficier à tous.

### Mixité et diversité : agir pour l'égalité

En dépit d'une féminisation lente, mais progressive des filières scientifiques et techniques, le numérique fait figure d'exception : la parité entre les hommes et les femmes est loin d'y être acquise. À mesure que le numérique et, demain, l'intelligence artificielle deviennent omniprésents dans nos vies, ce manque de diversité peut conduire les algorithmes à reproduire
des biais cognitifs – souvent inconscients – dans la conception des programmes, l'analyse des données et l'interprétation des résultats. L'un des grands défis de l'IA consiste donc à parvenir à une meilleure représentativité de nos sociétés.

Si l'éducation à l'égalité et au numérique est une condition préalable et essentielle, la mixité pourrait être atteinte avec 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.

L'ensemble des actions en faveur de la diversité dans les entreprises du numérique pourraient par ailleurs être portées par une action nationale en faveur de la mixité et de la diversité dans la technologie avec l'alimentation, notamment, d'une base de données nationale permettant d'objectiver les inégalités entre les femmes et les hommes au travail et de fonds dédiés à soutenir la diversité dans l'IA.

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

Face à l'ampleur des transformations à venir par l'IA, il est de notre responsabilité collective de s'assurer que personne ne soit mis de côté.

Pour que chacun puisse véritablement bénéficier des avancées de l'IA, nos procédures d'accès aux droits doivent évoluer, et nos capacités de médiation considérablement se renforcer. Notre mission propose donc de 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 et de leur application à une situation personnelle. En complément, de nouvelles capacités de médiation doivent être déployées pour accompagner les des personnes qui en ont besoin, en lien avec les réseaux du prendre soin présents sur le territoire.

Enfin, il est important que la puissance publique soutienne le développement d'initiatives basées sur l'IA dans les champs sociaux. À l'heure actuelle, les capacités d'innovation par l'IA restent très concentrées au sein d'un petit nombre d'entreprises. À l'exception de la santé, les champs sociaux reçoivent une part minoritaire des investissements privés. Cette structure de l'écosystème d'innovation en IA a des conséquences sur la vitesse des progrès réalisés dans les champs sociaux. Afin de redistribuer ces capacités d'innovation, la puissance publique pourrait lancer des programmes spécifiques pour accompagner l'innovation d'IA en matière sociale, et outiller les acteurs sociaux afin qu'ils puissent bénéficier des avancées liées à l'IA.
# Partie 1 –
Une politique
économique
articulée
autour
de la donnée

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# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

La course à l'intelligence artificielle s'est intensifiée sur la scène mondiale au cours des dernières années. En juillet 2017, la Chine a dévoilé sa feuille de route¹ pour créer une industrie d'une valeur de 150 milliards de dollars pour son économie d'ici 2030. Une façon de répondre à son principal rival, les États-Unis, qui investissent massivement dans l'IA depuis plusieurs années². Face à ce duopole, quel espace pour la France et l'Europe ?

Celles-ci disposent d'atouts considérables pour peser sur la scène mondiale. S'agissant de la France, elle peut notamment s'appuyer sur l'excellence de sa recherche et de sa formation, un vivier de startups spécialisées, des bases de données très importantes et un tissu industriel d'envergure mondiale. L'Europe peut quant à elle mettre en avant un marché de près de 500 millions de consommateurs, une recherche de pointe, des leaders économiques mondiaux et une puissance financière, qui même si elle est naturellement fragmentée, n'a rien à envier aux géants de la discipline. Elle est également organisée autour d'un système de valeurs communes et d'un cadre juridique en voie d'harmonisation. De ce point de vue, c'est l'échelle pertinente pour espérer rivaliser avec les champions actuels.

Il est important de rappeler que les mastodontes actuels de l'intelligence artificielle – États-Unis et Chine – et les pays émergents de la discipline – Israël, Canada et Royaume-Uni notamment – se développent ou se sont développés sur des modèles parfois radicalement différents. Ce n'est pas forcément grâce à un « Google européen » que la France et l'Europe pourront se faire une place sur la scène mondiale.

Dans cette optique, notre mission propose une stratégie qui repose sur trois piliers.

D'abord, une politique offensive visant à favoriser l'accès aux données, la circulation de celles-ci et leur partage. Les données sont la matière première de l'IA contemporaine et d'elles dépend l'émergence de nombreux usages et applications. Il est tout d'abord urgent d'accélérer et d'étoffer la politique d'ouverture des données publiques (open data), en particulier s'agissant des données critiques pour les applications en IA. La démarche d'open data fait l'objet d'une politique volontariste depuis plusieurs années, notamment sous l'impulsion de la loi pour une République numérique³ : cet effort, important, doit être soutenu. La puissance publique doit par ailleurs amorcer de nouveaux modes de production, de collaboration et de gouvernance sur les données, par la constitution de « communs de la donnée »⁴. Il lui revient ainsi d'inciter les acteurs économiques au partage et à la mutualisation de données voire, dans certains cas, d'en imposer l'ouverture. La politique de la donnée doit enfin s'articuler avec un objectif de souveraineté et capitaliser sur les standards de protection européens pour faire de la France et l'Europe les championnes d'une IA éthique et soutenable. L'Union européenne s'est engagée depuis

1. Document disponible à l'adresse suivante : http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757016/c5960820/content.html

2. Pour donner un ordre de grandeur, les géants américains du numérique représentent 2200 milliards de dollars de valorisation quand l'ensemble du CAC40 ne pèse que 1500 milliards dollars...

> D'abord, une politique offensive visant à favoriser l'accès aux données, la circulation de celles-ci et leur partage. Les données sont la matière première de l'IA contemporaine et d'elles dépend l'émergence de nombreux usages et applications

3. Loi 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique.

4. Les communs, ou biens communs, désignent une ressource dont l'usage et la gouvernance sont communs à tous.
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

quelques années dans une politique ambitieuse de consolidation du marché européen (Digital Single Market, dans laquelle les propositions suivantes ont vocation à s'inscrire.

Il s'agit ensuite de concentrer les efforts de la politique industrielle dans quatre domaines prioritaires pour le développement de l'IA : santé, transports-mobilités, environnement, défense-sécurité. Les mesures proposées visent notamment à articuler le soutien à l'innovation autour de grands enjeux de notre époque, à fédérer les différents écosystèmes autour de plateformes de mutualisation sectorielles et à mettre en place des espaces d'expérimentations. Le rôle de l'État consiste ici à poser les briques élémentaires de l'innovation, à donner les moyens, les ressources aux acteurs pour innover, sans pour autant piloter ce mouvement.

## Le point de départ de toute stratégie en intelligence artificielle tient ainsi en la constitution de larges corpus de données

Enfin, il est question d'amorcer une mutation profonde de l'État, qui doit être un moteur de ces transformations. La puissance publique doit se donner les moyens matériels et humains d'intégrer l'IA à la conduite de ses politiques publiques, autant dans une perspective de modernisation que d'exemplarité. Cela suppose d'avancer sur plusieurs plans, qui vont de la commande publique à la politique de l'État en matière de ressources humaines et de compétences ; mais aussi de son approche même de l'innovation.

Cette partie est la plus longue. Non pas qu'elle soit plus importante que les autres – tous les axes doivent être traités avec la même attention ! – mais parce que les recommandations qu'elle contient, notamment sur la donnée, ont vocation à irriguer les autres.

## Renforcer l'écosystème européen de la donnée

Les techniques d'apprentissage automatique (machine learning) marquent une rupture avec l'algorithmie classique. Notamment en ce qu'elles marquent le passage progressif d'une logique de programmation à une logique d'apprentissage. C'est ce qui a conduit le magazine *Wired* à prophétiser en juin 2016 « la fin du code » : à l'avenir, nous ne programmerons plus les ordinateurs, nous les entraînerons. On peut comparer le fonctionnement d'un algorithme de machine learning au développement cognitif de l'enfant : celui-ci apprend en observant le monde, en analysant la manière dont les individus interagissent, en reproduisant les règles sans pour autant qu'on lui expose explicitement. Schématiquement, la même chose se produit en matière d'apprentissage automatique : les algorithmes sont désormais entraînés à apprendre seuls sans programmation explicite. Plutôt que de programmer une voiture pour qu'elle se conduise toute seule, les constructeurs vont par exemple lui proposer une quantité innombrable de scénarios de conduite pour lui permettre de réagir à n'importe quelle situation, parmi les plus improbables⁵. Cette base d'apprentissage, c'est précisément la donnée. Soyons clairs : l'apprentissage par données n'est pas la seule méthode menant à l'intelligence artificielle (loin s'en faut) mais c'est aujourd'hui la méthode la plus utilisée, celle qui se développe le plus vite et celle qui fait l'objet de la compétition internationale la plus vive.

5. « Sur notre terrain de test en Californie, des personnes se jettent à plat ventre quand la voiture arrive et font l'escargot » Chris Urmson, directeur de la division Google Car (https://www.lesechos.fr/14/03/2016/lesechos.fr/021765692246_comment-la-google-car-utilise-le-deep-learning--.htm)
Le point de départ de nombreuses de stratégies en intelligence artificielle tient ainsi en la constitution de larges corpus de données. De nombreux usages et applications dépendent directement de la disponibilité des données : c'est par exemple la raison pour laquelle le traitement automatique de la langue française est moins développé que le traitement de la langue anglaise. C'est également pour cette raison que les traductions du français à l'anglais fonctionnent beaucoup mieux que les traductions du français vers le thaï, les corpus de textes franco-thaïlandais étant beaucoup plus rares.

Si la donnée brute est nécessaire, elle décuple sa valeur lorsqu'elle est struc-
turée et annotée⁶ de sorte qu'elle véhicule des informations valorisables par
les techniques d'IA. L'enrichissement et l'annotation des jeux de données
sont particulièrement importants pour le machine learning (apprentissage
automatique), mais il s'agit là d'une opération pénible, très consommatrice
en temps, en ressources humaines et financières. C'est pourquoi dans de
nombreux domaines, les moyens du crowdsourcing (externalisation distribuée
à grande échelle) sont mis en œuvre pour collecter et surtout annoter ces
informations (notamment au travers de plateformes de microtâches, comme
Amazon Mechanical Turk). Les applications génériques de l'IA s'appuient
généralement sur des corpus de domaine public (par exemple, les textes
multilingues issus des organisations internationales sont utilisés pour améliorer
les outils de traduction automatique), mais pour ce qui est des domaines
industriels, le travail de collecte et d'annotation, pour fastidieux qu'il soit,
est un enjeu stratégique.

La donnée constitue un avantage compétitif majeur dans la concurrence
mondiale pour l'IA et de ce point de vue, il est indéniable que les géants du
numérique partent avec un avantage considérable. Pour autant le volume
des données ne fait pas tout : des jeux de données moins importants (small
data) peuvent permettre d'obtenir des performances importantes s'ils sont
couplés à des modèles pertinents.

L'accès à la donnée reste néanmoins une condition essentielle de l'émergence
d'une industrie française et européenne de l'IA. Dans un monde de plus en
plus automatisé, c'est de cet accès que dépendent la vitalité et la perfor-
mance de notre recherche et de l'action publique, mais aussi notre capacité
collective à déterminer la trajectoire de l'intelligence artificielle, à dessiner
les contours de notre société automatisée.

Or sur l'IA, la situation actuelle est caractérisée par une asymétrie critique entre les acteurs de premier plan – les GAFAM⁷ (Google, Amazon, Facebook, Apple et Microsoft, auxquels il faut rajouter IBM pour l'IA) d'un côté, les BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi) – qui ont fait de la collecte et de la valorisation des données la raison de leur prééminence ; et les autres – entreprises et administrations – dont la survie à terme est menacée. Cette première asymétrie en emporte une seconde, critique, entre l'Europe et les États-Unis. Pour s'en convaincre, il suffit de s'intéresser aux flux de données entre ces grands espaces géographiques : rien qu'en France, près de 80 % des visites vers les 25 sites les plus populaires sur un mois sont captés par les grandes plateformes américaines⁸. De ce point de vue, l'Europe fait figure d'exception : tant la Russie que la Chine, pour ne citer qu'elles, parviennent à capter l'essentiel des données de leurs utilisateurs.

6. L'annotation fait référence à l'adjonction d'une mention à une donnée qui en qualifie le contenu.

7. L'acronyme varie selon qu'on y inclut Microsoft et IBM, mais il continue de désigner un nombre très restreint d'entreprises.

8. Étude de la Chaire Castex de Cyberstratégie : http://www.cyberstrategie.org/?q=fr/flux-donnees
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

9. Mise en œuvre d'une politique commerciale agressive, utilisation systématique du levier de la commande publique, investissements et soutien direct continu...

Cela résulte en grande partie de la politique volontariste de ces gouvernements de favoriser l'émergence de leurs propres champions du numérique⁹.

Une politique de la donnée adaptée aux besoins de l'intelligence artificielle doit donc s'articuler avec un objectif de souveraineté, d'autonomie stratégique pour la France et l'Union européenne. Disons-le d'emblée : les équilibres sont fragiles et cet objectif demande de l'ambition. C'est pourtant la condition d'un développement de l'intelligence artificielle qui ne conduise pas à faire de la France et de l'Europe une « colonie numérique » des géants chinois ou américains. De la même façon, le développement de l'intelligence artificielle peut s'opérer sans renier nos traditions juridiques et politiques de protection forte des individus. C'est d'ailleurs l'une des positions fortes de notre mission que de considérer ces standards élevés comme des opportunités stratégiques, voire comme des éléments différenciants, dans la course mondiale à l'intelligence artificielle.

Le débat actuel sur l'intelligence artificielle coïncide avec l'entrée en vigueur prochaine du règlement général sur la protection des données (RGPD). Salué des uns, honni des autres – dans les deux cas pour une multitude de raisons –, le RGPD n'en reste pas moins l'une des législations européennes les plus ambitieuses de ces dernières décennies. C'est également l'un des rares exemples où le Parlement européen a pu jouer un rôle de premier plan, en particulier grâce à l'impulsion de Jan Philipp Albrecht, eurodéputé allemand. À bien des égards, ce texte constitue une petite révolution juridique. Non pas tant en raison de son contenu (en France et ailleurs, les algorithmes et traitements de données sont régulés depuis une quarantaine d'années) que pour le signal adressé aux acteurs publics et privés, ainsi qu'au reste du monde : l'Europe a fait le choix d'un standard élevé de protection des données, auquel devront se plier toutes les entreprises souhaitant traiter les données des Européens (principe d'extraterritorialité du RGPD) au risque de s'exposer à des amendes records (2 à 4 % du chiffre d'affaires mondial). Le RGPD est en outre un instrument puissant de consolidation de l'écosystème numérique européen. Si ces dispositions avaient existé il y a 20 ans, il est probable que Facebook, Amazon ou Google n'auraient pas pénétré le marché européen aussi facilement et que la concurrence aurait pu démarrer sur des bases plus saines. Le délai nécessaire pour qu'ils s'adaptent à la réglementation aurait pu permettre aux entreprises européennes de développer des services compétitifs.

## L'intelligence artificielle dans le contexte du RGPD

Le RGPD vient réguler l'utilisation des données à caractère personnel, c'est-à-dire toute information relative à une personne physique identifiée ou qui peut être identifiée, directement ou indirectement. Naturellement, le RGPD intéresse l'IA à plusieurs titres :

D'abord, car il vient encadrer les conditions de collecte et de conservation des données à caractère personnel (et uniquement celles-ci), qui peuvent être utilisées par l'intelligence artificielle ; ainsi que l'exercice de leurs droits par les personnes (droit à l'information, droit d'opposition, droit d'accès, droit de rectification) ;
Le RGPD vient par ailleurs affirmer un droit à la portabilité des individus sur leurs données : son article 20 prévoit que « les personnes concernées ont le droit de recevoir les données à caractère personnel les concernant qu'elles ont fournies à un responsable du traitement ».

Le RGPD prévoit également le droit pour les personnes d'obtenir, auprès de celui qui en est responsable, des informations sur la logique de fonctionnement de l'algorithme (article 15.1 du RGPD). ;

Ensuite, car il interdit qu'une machine puisse prendre seule, c'est-à-dire sans supervision humaine, des décisions emportant des conséquences graves pour les personnes, en matière d'octroi de crédit, par exemple (article 22 du RGPD). Cette disposition, historiquement inspirée du droit français, insiste sur la nécessité de garder une responsabilité humaine ;

Enfin, le RGPD est d'application extraterritoriale, ce qui signifie qu'il peut s'appliquer à toute entreprise dès lors qu'un résident européen est directement visé par un traitement de données.

## Inciter les acteurs économiques à la mutualisation de données

En matière numérique, l'innovation repose bien souvent sur des logiques d'ouverture et l'IA ne fait pas exception. Par nature, la donnée elle-même est propice à l'ouverture, au partage du fait de son caractère non rival et son faible coût de production. Les données en tant que telles ont souvent peu de valeur, mais en gagnent quand elles sont contextualisées, croisées avec d'autres. Il est fréquent que celui qui collecte la donnée ne soit pas le seul à pouvoir en tirer un bénéfice, ou le mieux placé pour l'exploiter. D'où l'intérêt de favoriser leur circulation pour maximiser l'utilité économique et sociale des données. Les géants du Net l'ont bien compris : outre leurs remarquables sens et instinct pour la communication, qu'est-ce qui constitue la force de ces grandes plateformes, sinon leur capacité à capitaliser sur l'ouverture pour constituer autour d'elles de véritables écosystèmes dont elles occupent le centre (voir encadré) ?

## L'APIsation de l'économie

Si les données sont le carburant de l'économie numérique, les API (application programming interface) en sont le moteur. Les API correspondent à des interfaces mises à disposition par les plateformes pour permettre à des acteurs tiers d'innover à partir de leurs ressources. C'est une API de Facebook qui lui a permis de répandre le bouton like sur le web et de dominer le marché de la recommandation. De la même façon, les milliers de développeurs qui utilisent les API de Netflix sont à l'origine de son succès. Selon son dirigeant, avoir ces développeurs en interne lui aurait coûté près d'un milliard de dollars par an. La domination des plateformes s'explique largement par cette capacité à agréger des écosystèmes autour d'elles et à en occuper le centre. Le cœur de ces écosystèmes, ce sont précisément les API.

C'est en partant de ce constat qu'un nombre croissant de réflexions tendent à qualifier les données de nouvelles infrastructures. C'est le cas, par exemple, d'un rapport de l'OCDE de 2015 portant sur l'innovation et le big data<fnref n="10" />. Cette

<footnote n="10">10. OCDE, Data-Driven Innovation: big data for Growth and Well-Being (2015).</footnote>
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

idée justifie selon l'organisation de mener des politiques d'ouverture des données publiques plus ambitieuses, de promouvoir le partage de données entre acteurs, mais aussi de réviser le cadre des interventions législatives dans les situations de monopoles. Pour beaucoup d'acteurs économiques néanmoins, trop souvent la fermeture reste la règle et l'ouverture, l'exception (voir encadré).

## Pour beaucoup d'acteurs privés, les chiffres montrent que l'ouverture reste l'exception

Une étude de 2017 financée par l'Union européenne établissait qu'environ 90 % des entreprises interrogées affirmaient ne pas partager leurs données avec d'autres entreprises (Hofheinz & Osimo, 2017). Même à l'intérieur des organisations, les silos de données constituent des barrières à la réutilisation des données d'un service à l'autre. Dès 2012, un sondage mené par l'Economist Intelligence Unit était parvenu à une conclusion similaire : 60 % des entreprises affirmaient que les silos organisationnels constituaient le frein principal à l'utilisation des données pour le big data.

Il n'en demeure pas moins que ce mouvement d'ouverture constitue une lame de fond de l'économie numérique. Dans le secteur privé, de nombreuses initiatives spontanées de mise en circulation des données voient le jour, à des degrés divers d'ouverture. Cela peut être des échanges entre entreprises dans le cadre de partenariats bilatéraux, par exemple entre donneurs d'ordres et sous-traitants au sein d'une même verticale. Il peut s'agir d'ouvertures ponctuelles de jeux de données par une entreprise, souvent dans le cadre d'une démarche visant à stimuler la créativité autour des usages possibles sur ses données (par exemple des hackathons). Comme on l'a vu, une entreprise peut encore choisir d'ouvrir certains jeux de données au travers d'une API, de manière gratuite ou payante, afin de générer de nouveaux usages et, in fine, de la valeur pour cette entreprise. L'ouverture peut également servir à des projets d'enseignement ou de formation (cela se fait notamment au Canada, très peu en France). Enfin, certaines plateformes mettent en œuvre un principe d'ouverture maximale de leurs données, dans une logique de crowdsourcing (ex. : OpenStreetMap).

La société Uber s'est récemment lancée dans une vaste entreprise d'ouverture et de valorisation de ses données auprès des municipalités. Comme

Waze avant lui, le géant américain, dont les chauffeurs VTC parcourent près d'un milliard de kilomètres dans le monde chaque mois, est assis sur l'une des bases de données les plus importantes et précise sur le trafic urbain mondial. Bien davantage que nombre d'agences spécialisées ou

de services municipaux. Si Uber conservait jusqu'ici la main sur ses données pour optimiser son service, aujourd'hui, elle en livre une partie en open data à travers Uber Movement, une initiative qui concerne depuis octobre 2017 la ville de Paris : ces données permettent de dresser un état des lieux très fin et dynamique de la fluidité de la circulation en Île-de-France. De nouvelles

> La puissance publique doit donc porter un autre modèle de production et de gouvernance des données, qui met l'accent sur la réciprocité, la collaboration et le partage
données pourraient également faire l'objet d'une ouverture volontaire : par exemple la vitesse enregistrée sur les grands axes de circulation ou encore la localisation de croisements où les chauffeurs sont amenés à freiner brusquement. Dans le même souci de séduire les collectivités territoriales, la plateforme de location de logements entre particuliers Airbnb a également lancé un portail DataVille pour donner accès à certaines statistiques sur l'utilisation de son service. Si ces initiatives sont évidemment stratégiques pour les entreprises considérées – en termes d'image, bien sûr, mais aussi car elles conservent la main sur les données mises à disposition –, elles n'en sont pas moins révélatrices du mouvement à l'œuvre.

L'ouverture et le partage de données provenant du secteur privé peuvent ainsi contribuer à alimenter la masse de données disponibles et ainsi contribuer au développement de l'intelligence artificielle. Le premier acte de la « bataille de l'IA » portait sur les données à caractère personnel. Cette bataille a été remportée par les grandes plateformes. Le second acte va porter sur les données sectorielles : c'est sur celles-ci que la France et l'Europe peuvent se différencier. 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. Dans l'exemple 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 conditions climatiques. Par ailleurs, les référentiels de scénarios ne sont valables que pour une région donnée : les routes et les comportements de conduite different selon que l'on se trouve à Paris, à Mumbai, à New York ou à Hong Kong. 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 acceptable¹¹. 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.

La puissance publique doit donc porter un autre modèle de production et de gouvernance des données, qui met l'accent sur la réciprocité, la collaboration et le partage pour favoriser le partage de données entre les acteurs d'un même secteur. Plusieurs pays conduisent ainsi des politiques incitatives au partage de données privées. C'est le cas au Royaume-Uni, où l'Open Data Institute¹² promeut depuis plusieurs années cette ouverture volontaire des données privées afin de favoriser le développement économique : l'ODI met par exemple en avant le cas de l'entreprise Thomson Reuters, qui développe une plateforme collaborative pour mettre à disposition ses données, accessibles et réutilisables par tous. Cette approche vise à améliorer sa relation client, mais aussi la qualité de ses données, de ses produits et services¹³. Aux États-Unis, le Bureau of Transportation Statistics (BTS) opère un programme sur la mise en commun de certains jeux de

11. Le consensus de fiabilité pour la voiture autonome est fixé à 10⁹/heure, c'est-à-dire que la probabilité d'occurrence d'une défaillance grave doit être inférieure à 0,000000001 pour une heure donnée. Ce taux est 10 fois inférieur à la moyenne européenne de régulation des produits défectueux.

12. Créé en 2012 avec le soutien du Conseil de la stratégie technologique du gouvernement (Technology Strategy Board) qui le finance à hauteur de 10 millions de livres sur cinq ans.

13. https://theodi.org/open-data-means-business
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

données des compagnies aériennes sur la fréquentation des lignes de vol domestiques. Les données ainsi récupérées sont agrégées puis traitées statistiquement, avant d'être mises à disposition par le BTS, contribuant à la propre stratégie des transporteurs.

L'incitation de la puissance publique au partage et à la mise en commun peut s'appuyer sur des initiatives privées ou à défaut, favoriser leur émergence. Dans de nombreux secteurs, ces initiatives existent : elles mériteraient d'être soutenues et valorisées (voir encadré).

S'agissant des secteurs que la mission estime prioritaires pour le développement de l'IA (voir les propositions plus loin), ces dispositifs de mutualisation de données pourraient être intégrés aux plateformes sectorielles dont la création est recommandée.

## En matière de partage de données, de nombreuses initiatives mériteraient d'être valorisées

Fondée en 2015, la startup française Dawex ambitionne de lancer une bourse de la donnée en centralisant les échanges entre acteurs économiques. Contrairement aux courtiers en données (data brokers) qui achètent, mettent en forme et revendent les données, Dawex accompagne les entreprises dans la contractualisation de leurs échanges en données (contrat de licence, durée, territoire, usages, capacité à sous-licencier, etc.) et s'assure qu'ils respectent les réglementations en vigueur (notamment le RGPD) en fonction du territoire de production et d'exploitation des données. La startup permet également aux acteurs économiques de partager des données avec des entreprises partenaires, de façon privée. L'entreprise est lauréate du Concours d'innovation numérique et a intégré le Hub Bpifrance, après notamment un financement par la Caisse des Dépôts.

Il faut également mentionner l'apparition de nouveaux services se proposant d'agréger les données publiques et privées : en matière de transports et de mobilité, par exemple, l'entreprise française Transdev a récemment annoncé le lancement d'une plateforme qui ambitionne de devenir le « Wikipédia » mondial de la donnée ouverte : Catalogue (www.catalogue.global). L'entreprise s'emploie ainsi à collecter et rassembler ces données, à les nettoyer et les mettre dans un format ouvert. L'objectif est d'abaisser les barrières à la création de services innovants – notamment pour l'IA – en matière de transports et de mobilité.

En matière de transports toujours, La Fabrique des Mobilités semble être l'une des initiatives les plus abouties. Il s'agit du premier accélérateur européen dédié à l'écosystème de la mobilité. La Fabrique met en relation tous les acteurs, les projets, capitalise les retours d'expériences et les erreurs, pour faire émerger une culture commune de l'innovation. Elle s'adresse à des startups, des projets industriels et des territoires qui développent de nouvelles solutions de mobilités. La Fabrique leur donne un accès privilégié à des ressources en données tout en veillant à garantir un principe de réciprocité : pour récupérer les données mises en commun, il faut contribuer à l'augmentation de ce commun. Cette logique vertueuse conduit au développement
des ressources au bénéfice de l'ensemble des parties prenantes au projet. L'intérêt de la plateforme réside également dans le fait qu'il est possible de proposer des accès différenciés aux différents acteurs, selon la contribution et la nature de chacun.

## Organiser des événements sectoriels pour sensibiliser et inciter au partage et à la mise en commun de données

Ce point est essentiel : il est du rôle de la puissance publique de favoriser les rencontres entre les entreprises détentrices de données - souvent de grands groupes privés, publics ou parapublics – et les startups ou les autres acteurs de l'économie numérique qui peuvent être intéressées par le fait de s'en saisir et les valoriser dans le cadre de solutions d'IA. Ces événements devraient également promouvoir le changement de paradigme à l'œuvre dans l'économie numérique et souligner les avantages de l'ouverture pour le développement de l'IA.

Ces rencontres pourraient prendre la forme d'un « Forum de la donnée » : lieu de dialogue, d'idéation et pour certains d'acculturation. Il s'agirait d'inciter au partage de la donnée « par l'exemple » en mettant en visibilité différentes initiatives dans lesquelles pourraient s'inscrire d'autres acteurs ou qui pourraient les inspirer pour penser une véritable stratégie pour valoriser leurs données, dans une logique de partage et de coopétition.

## Accompagner et conseiller les entreprises dans la contractualisation de leurs échanges en données

L'État, enfin, pourrait jouer un rôle de médiation entre entreprises désireuses d'ouvrir leurs données mais ne sachant pas comment faire. En lien avec la CNIL, la Direction générale des entreprises (DGE) pourrait accompagner ces acteurs privés et établir un guide de bonnes pratiques ainsi que des contrats types.

L'objectif est simple : réduire les frictions et les réticences, culturelles ou organisationnelles, à ces partages de données. Lorsqu'il s'agit de partager ou de mutualiser, la gouvernance est régulièrement négligée. Pour pallier ces difficultés, la puissance publique pourrait recommander la création de fondations privées d'utilité publique visant à structurer sur le long terme les relations en données entre les acteurs économiques, le monde associatif et les écosystèmes sectoriels. Certains corpus de données pourraient être coproduits dans une logique de communs et de réciprocité opérés par de telles fondations.

## Organiser l'ouverture au cas par cas de certaines données détenues par des entités privées

L'examen de la loi pour une République numérique a permis l'apparition d'une notion nouvelle, celle de données d'intérêt général (DIG) : une forme « d'open data privé » ayant vocation à s'appliquer aux données qui revêtent une importance particulière pour le fonctionnement efficace du marché ou des politiques publiques d'intérêt général. La loi portée par Axelle Lemaire a déjà ouvert cette possibilité pour les entreprises concessionnaires de service
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

14. Loi 2015-990 du 6 août 2015 pour la croissance, l'activité et l'égalité des chances économiques et Loi 2015-992 du

17 août 2015 relative à la transition énergétique pour la croissance

15. loi 2015-992 du 17 août 2015 relative à la transition énergétique pour la croissance verte

16. Rapport de l'IGF, du Conseil d'État et du Conseil général de l'économie, de l'industrie, de l'énergie et des technologies sur les données d'intérêt général (septembre 2015)

public, pour les entreprises gestionnaires des réseaux publics de distribution de gaz naturel ou d'électricité ou à des fins statistiques. Une obligation similaire a été instaurée à l'égard de certaines données dans la loi dite Macron¹⁴ et la loi dite de transition énergétique¹⁵. Il s'agirait d'aller plus loin, pour le développement des usages d'intelligence artificielle.

La mission conduite par Laurent Cytermann sur les données d'intérêt général¹⁶ s'était montrée réservée sur la création éventuelle d'un statut général de « données d'intérêt général ». En cause : l'impossibilité d'inscrire des critères d'intérêt général ayant vocation à s'appliquer à l'ensemble des secteurs et le nécessaire équilibre avec les atteintes portées à la liberté d'entreprendre. Avec, en filigrane, le risque de compromettre l'émergence de nouveaux services, de fragiliser l'équilibre d'écosystèmes naissants et celui que l'ouverture bénéficie essentiellement aux grands acteurs de l'Internet. Notre mission est sensible à ces réserves, d'autant plus pertinentes que le débat sur l'IA a tendance à se sectoriser très rapidement. Il n'existe pas, en matière d'IA, d'approche type : le développement de l'IA repose sur des approches multiples, qui sont propres aux secteurs, leurs métiers, leurs problématiques et leurs données. Pour ces différentes raisons, un régime général d'ouverture des données privées n'apparaît ni tout à fait possible ni tout à fait souhaitable. Cette approche pourrait néanmoins contribuer à éviter une balkanisation des régimes sectoriels, compte tenu notamment des divers freins ou résistances selon les domaines considérés.

Cela étant, la plupart des acteurs auditionnés par la présente mission se montrent favorables à une ouverture progressive, au cas par cas et selon les secteurs, de certains jeux de données pour des motifs d'intérêt général. Cette ouverture pourrait prendre deux formes : un accès à ces données pour la seule puissance publique afin, par exemple, de nourrir une plateforme publique de données ; ou une ouverture plus large (open data), y compris pour les autres acteurs économiques. Le degré d'ouverture imposé à ces données doit prendre en compte un ensemble de facteurs, notamment l'impact économique, financier et concurrentiel sur les entreprises concer- nées. Le législateur devra particulièrement veiller à ce que ces dispositions ne dissuadent pas les entreprises de procéder à la collecte de ces données ou d'inventer de nouveaux modèles d'affaires. Il importe également d'anticiper le coût de cette ouverture, par exemple suite à l'ouverture d'une API ou l'anonymisation nécessaire des données personnelles. La révision prochaine de la directive sur la réutilisation des informations du secteur public annoncée par la Commission européenne sera l'occasion d'accélérer le mouvement d'ouverture des données publiques et de préciser les modalités d'un accès à des données privées pour des motifs d'intérêt général.
Utilisations possibles des données d'intérêt général

<table><thead><tr><th></th><th>Exemples de données</th><th>Intérêt pour l'IA</th></tr></thead><tbody><tr><td>Santé</td><td>Données de bien-être issues des objets connectés</td><td>Pré-diagnostic, aide à l'orientation dans le parcours de soin...</td></tr><tr><td rowspan="2">Transport-mobilités</td><td>Données issues de la vidéosurveillance des autoroutes</td><td>Entraînement des modèles de conduite autonome...</td></tr><tr><td>Données issues du transport VTC : géolocalisation des chauffeurs, vitesse de circulation</td><td>Développement d'une régulation intelligente et dynamique du trafic, prédictions des congestions...</td></tr><tr><td rowspan="3">Environnement</td><td>Données du compteur Linky (consommations énergétiques individuelles)</td><td>Optimisation de la consommation des particuliers, meilleures prévisions et lissage de pics...</td></tr><tr><td>Données de pollution de l'air</td><td>Messages d'alerte, aide à la décision, pilotage de la politique de la ville...</td></tr><tr><td>Données relatives à la pluviométrie (ex. : coefficient de Montana, etc.) et à l'ensoleillement</td><td>Audits thermiques automatisés...</td></tr></tbody></table>

Favoriser sans attendre les pratiques de fouille de texte et de données (TDM)

Le cadre juridique européen doit favoriser les nouveaux usages sur la donnée. Dans cet objectif, la réforme en cours du cadre juridique relatif au droit d'auteur et à la protection des bases de données est l'occasion d'atteindre un équilibre plus favorable à la circulation des données et l'accès aux données de certains publics. Parmi les éléments de cette réforme, il en est un qui intéresse particulièrement le développement de l'IA au niveau national et européen : une exception aux droits d'auteur et des producteurs de bases de données pour la fouille de texte et de données (text and data mining).

La fouille de textes et de données désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes ou des bases de données. Elle permet par exemple la recherche de « signaux faibles » difficiles à appréhender par la lecture cursive, le repérage ou l'analyse de comptes rendus d'expérimentations ratées. La fouille de texte et de données est porteuse de potentiels énormes pour la découverte scientifique et le développement de nouvelles connaissances.

Aujourd'hui, la reproduction des bases de données nécessaire à la mise en place de systèmes de fouille suppose un accord explicite du propriétaire de l'œuvre ou du détenteur des bases de données concernées – y compris lorsque l'accès à ces données est licite, par exemple lorsqu'un chercheur s'est acquitté des droits d'accès pour lire les articles présents dans la base d'un éditeur d'articles scientifiques. L'Irlande, le Royaume-Uni, les États-Unis, la Chine, le Japon, et plus récemment l'Allemagne et l'Estonie, ont donc adopté des dispositions législatives qui permettent aux chercheurs de réaliser des reproductions numériques d'une base de données à partir d'une source licite.
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

Par l'absence de cadre légal clair, l'Europe accuse un retard important pour la compétitivité de sa recherche et, donc, pour ses capacités d'innovation. Associé aux nouvelles méthodes d'apprentissage de l'intelligence artificielle, l'accès aux données ainsi autorisé représente un potentiel important pour de nombreux projets scientifiques, en particulier dans le cadre de recherches interdisciplinaires.

La question de savoir si une telle exception devrait être limitée à un cadre scientifique et à des fins non commerciales reste à trancher. Aussi notre mission est partisane d'une concertation large sur cette question. En effet, de nombreux acteurs – journalistes, associations, entreprises – pourraient largement bénéficier de cette exception, notamment pour le traitement automatisé d'informations accessibles en ligne. Aujourd'hui, un journaliste d'investigation qui souhaiterait utiliser les techniques de fouille de textes et de données pour analyser les contenus de sites – pour lesquels il dispose pourtant d'un accès licite – doit impérativement se conformer aux licences d'accès prévus par ces différents sites ou négocier individuellement avec chaque site l'autorisation d'opérer ce traitement automatisé.

La loi pour une République numérique a déjà consacré une telle excep-
tion pour la recherche publique. Ces dispositions sont encore en attente
d'un décret d'application. Les chercheurs doivent pouvoir bénéficier de
cette exception sans avoir à accuser un retard supplémentaire. D'autant
qu'une fois entrés en vigueur, les textes européens en question devront
faire l'objet d'une transposition en droit national, ce qui pourrait encore
allonger ce délai.

Mettre en œuvre la portabilité dans une visée citoyenne

Le règlement européen sur la protection des données consacre un droit à la portabilité pour les individus sur les données personnelles qu'ils ont fournies à un fournisseur de service. La loi pour une République numérique va plus loin en permettant la récupération de toutes les données associées à un compte utilisateur (voir encadré).

La portabilité des données dans le règlement européen et la loi pour une
République numérique

Le RGPD, dans son article 20, prévoit que « les personnes concernées ont le droit de recevoir les données à caractère personnel les concernant qu'elles ont fournies à un responsable du traitement ». L'article 48 de la loi pour une République numérique introduit un droit pour le consommateur de récupérer en toutes circonstances l'ensemble de ses données. Ce texte confère aux individus un droit à la portée plus large que le droit à la récupération consacré par le RGPD dans la mesure où il couvre l'ensemble des données et pas seulement les données personnelles. Les fournisseurs de services (uniquement les plus importants dans le cadre de la loi pour une République numérique) devront ainsi proposer une fonctionnalité gratuite permettant la récupération de tous les fichiers qu'il a mis en ligne ainsi que de « toutes les données résultant de l'utilisation du compte d'utilisateur du consommateur et consultables en ligne par celui-ci, à l'exception de celles ayant fait l'objet
d'un enrichissement significatif par le fournisseur en cause ». Il est également prévu que le consommateur puisse récupérer d'autres données associées au compte utilisateur dont le périmètre est précisé par décret.

Le droit à la portabilité des données est l'une des grandes innovations des récents textes français et européens. Concrètement, tout citoyen pourra exercer ce droit pour migrer d'un écosystème de services à l'autre sans pour autant abandonner son historique numérique.

L'exercice de ce droit pourrait être décliné pour des applications d'IA « citoyenne » : on peut envisager, à moyen terme, que des citoyens décident de récupérer leurs données auprès de différents services pour les mettre à disposition d'un acteur public ou de la recherche scientifique au profit de missions d'intérêt général. Les possibilités sont nombreuses et enthousiasantes : en matière de santé par exemple, des communautés de patients pourraient répondre à l'appel d'un institut de recherche désireux de développer une intelligence artificielle permettant d'améliorer la détection ou le traitement de telle pathologie. Un maire pourrait solliciter de ses administrés les données qu'ils auraient récupérées de leurs applications de transport pour optimiser le trafic dans sa commune. Sur le modèle de l'appel au don du sang, il est possible d'imaginer des campagnes d'ampleur, au niveau municipal, régional ou national, visant à constituer des bases de données nécessaires au développement d'intelligences artificielles orientées sur des missions de service public.

L'intérêt d'un tel procédé est triple :

- il permettrait de constituer de nouvelles bases de données à usage de service public ;

- il contribuerait à donner un sens nouveau au droit à la portabilité, en permettant une meilleure circulation des données sous le contrôle exclusif des citoyens ;

- il peut être mis en œuvre dès l'entrée en vigueur du règlement européen, sans avoir à imposer des contraintes nouvelles aux acteurs privés.

Pour que le droit à la portabilité soit véritablement effectif, il est nécessaire d'outiller les utilisateurs. C'est la raison de l'émergence de nouveaux services, qui se proposent de gérer la relation technique et le transfert de données entre un service et un autre : l'initiative personaldata.io, par exemple, prend la forme d'un *chatbot*, un agent virtuel qui s'occupe d'effectuer les démarches auprès des fournisseurs de services pour faire valoir les droits de ses utilisateurs (droit d'accès à ses données, droit de rectification, d'effacement, de portabilité...). Dans une démarche similaire, les personal information management systems (PIMS) proposent un tableau de bord à leurs utilisateurs, une vue à 360° de leur vie numérique, les données dont disposent les différents services avec la possibilité d'en moduler les différents accès. Si ces initiatives, portées par des startups ou des associations d'activistes, en sont encore au stade embryonnaire, ce mouvement devrait profiter à plein de l'entrée en vigueur du futur règlement et mériterait d'être encouragé.
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

## Réformer le cadre international applicable aux transferts de données

S'il est indispensable de constituer en France et en Europe de véritables écosystèmes autour de la donnée nécessaire au développement de l'IA, cette condition ne doit pas, pour autant, conduire à simplifier le transfert de données hors de l'Union européenne. Ce principe dit de libre circulation des données (free flow of data) est réclamé de longue date – dans le cadre d'un important lobbying – par les géants américains, qui y voient un intérêt stratégique si l'on considère l'asymétrie actuelle des flux de données.

Un tel dispositif, intégré aux traités de libre-échange, marquerait un recul fort en termes de souveraineté, de compétitivité et de protection des consommateurs européens. Il amputerait l'Europe de toute marge de manœuvre concernant les possibilités futures d'encadrer la circulation des données.

D'autant qu'en pratique, la libre circulation des données est rendue possible par des accords internationaux, notamment l'accord « Privacy Shield », qui organise une grande partie du transfert des données entre l'Union européenne et les États-Unis. Cet accord, qui fait suite à l'invalidation de son prédécesseur suite aux révélations d'Edward Snowden, présente encore un grand nombre de zones d'ombres et ne donne pas suffisamment de garanties à la protection des données personnelles des Européens. C'est pourquoi il doit être conçu comme un dispositif transitoire.

Il est nécessaire de s'atteler à la négociation d'un accord plus robuste juridiquement, pour garantir la protection des données personnelles de tous les Européens, dans un cadre suffisamment stable pour nos entreprises. Il s'agit également de prendre la pleine conscience de l'asymétrie existante en matière de flux de données entre les États-Unis et l'Union européenne. L'entrée en vigueur, en mai prochain, du RGPD et l'harmonisation des législations nationales, devrait être l'occasion d'une négociation sur des bases plus solides.

## Consolider et rendre visible l'écosystème français de l'IA

L'Europe et la France disposent d'un tissu industriel et académique d'excellente qualité. Elles sont en mesure d'exister pleinement sur la scène internationale. Néanmoins nos acteurs souffrent d'un véritable manque de visibilité. À l'inverse, les géants asiatique et nord-américain (BATX et GAFAM) permettent à l'ensemble de l'écosystème qu'ils animent de rayonner à l'international. Sans ces puissantes forces fédératrices, il nous faut parvenir à renforcer les liens entre les acteurs de notre écosystème dans un double objectif : accroître leur visibilité et renforcer la concurrence sur le marché domestique ainsi qu'à l'export.

Ce manque de visibilité s'explique également par une capacité moindre des acteurs de l'écosystème à promouvoir et à communiquer sur leurs capacités et leurs réussites. Pour prendre un exemple, alors que les exploits des grandes plateformes sont souvent repris dans les médias grand public, la victoire, face à des concurrents d'envergure mondiale, de la société française Therapixel lors d'un concours international dans le domaine de l'imagerie médicale, n'a été que très peu médiatisée en France. Les discours et les mentalités doivent évoluer pour promouvoir plus largement l'écosystème national.
# Consolider et rendre visible l'écosystème français de l'IA

## Créer un guichet unique d'information sur l'IA

On dénombre au moins deux difficultés rencontrées chez les acquéreurs potentiels de solutions d'IA : la formalisation du besoin et l'identification des acteurs permettant d'y répondre. Le cas le plus fréquent est le suivant : une entreprise dispose d'une manne historique de données ; elle souhaite les valoriser pour améliorer ses systèmes, pour générer des usages, des opportunités qu'elle n'aurait pas anticipés. Par défaut, cette entreprise aura tendance à choisir la facilité. Elle s'adressera naturellement

aux géants internationaux de la discipline, au discours et à la communication parfaitement rodés, qui leur proposeront d'assurer, en échange de ces données (ou d'avantages moins visibles liés à l'utilisation de ces données), un triple rôle de conseil, de conception et de développement. C'est là où le bâtreblesse : pour une majorité de ces applications, il existe bien souvent des acteurs de moindre envergure qui sont aptes à répondre à ce besoin avec des solutions plus performantes et parfois moins onéreuses. Ces acteurs gagneraient à être mieux identifiés et identifiables pour garantir un choix plus éclairé.

> La visibilité de notre écosystème est un facteur clé de sa réussite

Pour accompagner les futurs acheteurs de solutions d'IA, il est ainsi recommandé d'instaurer un guichet unique afin de les conseiller sur la nature de leurs besoins et les acteurs qu'il leur serait pertinent de consulter.

## Créer des labels pour augmenter la visibilité de l'offre domestique en IA

### Mettre en place un label rattaché à la French Tech et des prix d'innovation

La visibilité de notre écosystème est donc un facteur clé de sa réussite. L'exemple de la French Tech doit à cet égard nous inspirer : en quelques années d'existence, ce label a largement contribué à fédérer, mettre en réseau et rendre visible l'écosystème numérique français à l'international. Ce modèle pourrait utilement être complété d'une spécialisation dans le domaine de l'IA. Ce label, rattaché à la French Tech, pourrait désigner spécifiquement les acteurs français de l'IA : laboratoires académiques, industriels ou commu- nautés d'intérêts. Il pourrait servir de base à l'organisation d'événements et à une communication spécifique autour de la recherche et de l'innovation en IA (meetups, conférences, communications d'entreprises...), contribuant ainsi à consolider notre écosystème.

### Mettre en place des prix « d'innovation de terrain »

Passés ces enjeux de visibilité et de lisibilité, la question du risque perçu reste entière. Une startup développant une solution d'IA innovante devra bien souvent braver la réticence des grands groupes et de la puissance publique, qui rechignent à adopter des solutions considérées, parfois à tort, comme trop risquées. La mise en place de prix « d'innovation de terrain » pour les solutions d'IA pourrait permettre de sécuriser ces potentiels acheteurs. Ils pourront récompenser et identifier les entreprises qui ont délivré des solutions opérationnelles ayant donné satisfaction aux acheteurs. Ces prix pourraient dans un premier temps être déployés dans le cadre de la commande publique avant, pourquoi pas, de s'étendre aux grands groupes.
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

Il s'agit de constituer une vitrine publique pour mettre en avant les entreprises dont les solutions ont été éprouvées par la pratique. Et de rassurer, du même coup, de futurs acheteurs sur la capacité de ces solutions à répondre à leurs besoins de manière pérenne.

Ce label et ces prix devront être accompagnés par la mise en place d'un portail d'information public afin de contribuer à l'objectif de visibilité, et le guichet unique d'information mentionné au devra communiquer largement sur ces labels dans ses démarches d'accompagnement.

## Consolider les filières d'acheteurs

Le développement et la constitution de l'écosystème français et européen de l'IA doivent permettre l'émergence d'une offre importante et de qualité. Dès lors apparaît la nécessité de la mettre au-devant d'une demande claire et structurée. Cette dernière fait aujourd'hui défaut du côté des potentiels utilisateurs de l'IA. Pour cause : s'ils perçoivent toutes les potentialités de ces technologies, les acteurs traditionnels restent peu matures sur la question. Largement occupées à démêler la véritable innovation du buzz entourant l'IA, ces entreprises n'en sont bien souvent qu'au stade de la réflexion sur les transformations de leurs métiers et de leurs modèles d'affaires ou, pour les plus avancées, à des expérimentations qui ne débouchent pas toujours sur des développements opérationnels. Il faut cependant avoir conscience que l'on ne part pas d'une situation d'adhésion spontanée : avant de se transformer et de se saisir du sujet de l'IA, il faut commencer par dissiper les peurs qui lui sont associées.

Aussi, bien que la taille critique pour le marché soit à chercher du côté de l'Europe, il est essentiel que les acteurs économiques français se saisissent fortement de l'IA. Il s'agit de mieux identifier et appréhender les enjeux des filières industrielles, de faire émerger des besoins propres et des stratégies de transformation. L'objectif : structurer un marché domestique et limiter autant que possible les achats extra européens quand il existe de meilleures alternatives.

## Amorcer, au niveau des acteurs économiques utilisateurs d'IA, des stratégies de transformation

Le soutien à l'offre en IA doit donc s'accompagner d'une structuration de la demande du côté des utilisateurs. Les acteurs économiques traditionnels doivent se mettre en capacité d'acheter de l'IA mais pour ce faire, ils ne peuvent faire l'économie d'une réflexion stratégique s'agissant de leur transformation interne (modèles d'activités et d'affaires, aspects techniques), de leurs attentes et besoins.

Au niveau national, différentes instances au sein de la direction générale des entreprises ont vocation à initier cette réflexion et à amorcer des stratégies de dialogue et de transformation : le Conseil national de l'industrie et ses comités stratégiques de filières, la Commission nationale des services ou encore la Commission nationale de concertation et du commerce.

S'agissant d'une technologie qui peut se déployer sur l'intégralité d'une chaîne de valeur, ces dialogues devront naturellement impliquer l'ensemble
# Consolider et rendre visible l'écosystème français de l'IA

des acteurs de cette chaîne : grands groupes, intégrateurs, startups, PME, grandes plateformes ce qui amènerait dans le cas contraire à n'avoir qu'une vision partielle de l'écosystème.

Ces réflexions devront être complétées d'actions de formations à destination des petites et moyennes entreprises. Celles-ci pourraient s'inscrire dans le plan plus global de numérisation des PME, en grande partie porté par les régions, dont l'IA doit être un axe transverse.

## Faciliter le dialogue entre les acteurs de l'IA et les régulateurs

Le développement de solutions d'IA, pour certains secteurs, nécessite de prendre en compte très en amont les spécificités réglementaires de celui-ci. C'est le cas des réglementations sectorielles s'appliquant par exemple aux marchés et aux acteurs financiers qui relèvent de l'Automité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR) ou de l'Autorité des marchés financiers (AMF) ; des réglementations concernant la sécurité des systèmes d'information qui relève de l'Agence Nationale de la Sécurité des Systèmes d'Information (ANSSI) ; de la régulation de l'utilisation des données à caractère personnel opérée par la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL).

Les porteurs d'innovations en IA peuvent être confrontés à des incertitudes quant à la compatibilité de leur modèle d'affaires au cadre réglementaire et au risque de sanctions associées. En particulier lorsqu'ils sont porteurs d'innovations de rupture, d'autant plus que les sanctions sont très significatives (dans le cadre du RGPD, les amendes peuvent atteindre 4 % du chiffre d'affaires mondial de l'entreprise).

Le dialogue avec les autorités sectorielles mériterait donc d'être encouragé, en se dotant des moyens techniques et humains pour le conduire. Certaines autorités sectorielles ont d'ailleurs déjà constitué des équipes dédiées à l'étude et l'accompagnement des projets innovants. C'est le cas, par exemple, de l'Autorité de contrôle prudentiel et de résolution ou de l'autorité de contrôle des banques et des assurances, adossée à la Banque de France, qui a constitué un pôle FinTech Innovation en juin 2016.

Au manque d'accompagnement, souvent exprimé, s'ajoute un problème de délai de réponse de certaines autorités sectorielles. Face à des cycles d'innovation qui n'en finissent pas de se réduire et des jeunes pousses dont la croissance est fragile, l'enjeu est critique. Pour pallier ces difficultés, un guichet unique d'accompagnement des acteurs de l'innovation pourrait être instauré et accompagné d'une contrainte de délai de réponse sous 3 mois. Enfin, la possibilité de recours à un médiateur indépendant pourrait être garantie pour surmonter certains cas particuliers tels que l'auto contradiction des autorités de régulation.

## S'inspirer de : French Tech Central

French Tech Central est un lieu de passage, d'information et de rencontre pour toutes les startups françaises, situé dans le campus de startups Station F. 30 services publics y sont présents en permanence ou à temps partiel, avec
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

pour mission de conseiller et orienter les entreprises. Ces dernières peuvent
ainsi solliciter un rendez-vous privé avec un représentant d'un ou de plusieurs
services publics via une plateforme en ligne dédiée, ou encore assister à
des ateliers d'information des administrations adaptés aux problématiques
rencontrées par les startups.

La proximité de ces administrations avec l'écosystème de startups doit permettre de tester de nouvelles offres de services publics. Cette expérimentation constitue en effet une première étape d'un projet qui vise à concerner l'ensemble du territoire, et en particulier les 13 Métropoles French Tech, à partir du premier semestre 2018.

## Soutenir la constitution d'acteurs capables de délivrer des solutions industrielles d'IA

Les solutions d'IA correspondent à un composant singulier qui a vocation à s'intégrer dans des systèmes beaucoup plus complexes. Ces systèmes peuvent être difficiles à appréhender, en particulier pour de petites structures qui tentent de pénétrer sur des marchés européens, voire mondiaux. Deux cas de figure se présentent : soit par nature l'entreprise est en mesure de passer à l'échelle et de directement viser un marché français, européen et mondial avec une capacité à exister par elle-même, soit ce n'est pas le cas et elle devra s'intégrer dans un ensemble plus large en tant que brique élémentaire.

## L'achat public reste insuffisamment orienté vers l'achat innovant

Ce second cas de figure impose de disposer d'intégrateurs industriels de briques élémentaires capables d'adresser les différents marchés spécialisés et leurs spécificités.

L'hétérogénéité du paysage industriel européen de l'IA amène un constat : le seul moyen d'exister sur une part assez large des verticaux métiers semble être d'organiser des écosystèmes comprenant des acteurs de taille et d'implication variable, de la startup à l'intégrateur.

Il faudra inciter à la constitution d'écosystèmes centrés sur les filières utilisatrices d'IA, animées par de grands groupes et intégrateurs du domaine au travers de partenariats d'entreprises. En pratique, trois leviers peuvent être mobilisés : le dialogue des filières utilisatrices présenté plus haut ; l'incitation dans le cadre de la commande publique à la constitution de groupements d'entreprises ; la création d'un dispositif d'information pour aider les entreprises à trouver des partenaires dans le cadre de réponses à des appels d'offres publics ou privés.

Une difficulté persiste cependant dans la constitution et l'animation de ces écosystèmes. En effet, l'objectif des intégrateurs est de fournir des solutions industrielles, réplicables, concurrentielles et économiquement viables à partir de briques élémentaires mises à disposition par les acteurs de l'innovation. Pour chacune de ces briques, un niveau de maturité faible implique une plus forte implication dans son intégration alors qu'un produit mature peut être porté par un intégrateur de façon autonome. De plus, dans un souci de maîtrise du produit, un intégrateur peut souhaiter avoir accès en profondeur à une brique élémentaire dont il fait l'intégration. Ceci peut être perçu comme un risque en matière de propriété intellectuelle. Afin de cadrer ces risques et ces niveaux d'implication, la mise en place de contrats types d'écosystème et de guide de bonnes pratiques permettrait d'établir un climat de confiance entre les acteurs.
## Faire levier sur la commande publique

Le volume financier que représente l'achat public est complexe à évaluer. Il est estimé à 71,5 milliards d'euros annuels pour l'État, les établissements publics et les collectivités (en fonction de ce l'on y inclut, certaines estimations évoquent un chiffre de 200 milliards). De la même façon que les acteurs privés doivent se saisir des problématiques de l'IA et en devenir des acheteurs, la puissance publique devra également y avoir recours pour ses propres besoins. Ainsi, la mobilisation de ces capitaux pourrait remplir un triple objectif : satisfaire certains besoins de l'État en matière d'IA, soutenir l'écosystème avec la commande publique et l'aider à constituer une vitrine exportable en Europe et à l'international.

L'achat public reste insuffisamment orienté vers l'achat innovant. Les raisons sont multiples : un manque de culture des acheteurs notamment en matière de procédures adaptées à l'achat innovant, une aversion au risque juridique dans l'exploitation de la réglementation actuelle, et une aversion au risque opérationnel dans l'achat de solutions innovantes. En effet, l'achat doit remplir un besoin de la puissance publique et est soumis à une obligation de résultat, elle-même répercutée sur le titulaire du marché. Dans cette perspective, l'achat innovant représente une prise de risque sur la qualité, la performance et la soutenabilité du produit délivré qui, en cas de défaut, pourra être imputée à l'acheteur public.

Enfin, la réglementation exclut expressément, sauf dans le cadre des excep- tions, l'exercice de la préférence européenne dans la commande publique quand bien même il s'agit d'un marché extrêmement déséquilibré vis-à-vis des acteurs étrangers. Un défi supplémentaire consiste donc à mobiliser la commande publique au profit de l'écosystème européen de l'intelligence artificielle. D'autant plus qu'à l'échelle internationale, certains États n'hésitent pas à jouer de la préférence nationale : l'exemple emblématique est celui du *Buy American* Act aux États-Unis. Il ne faut donc pas être naïf et user au mieux des armes économiques dont nous disposons.

## Ajuster les seuils d'application de la réglementation aux niveaux européens

En France, le seuil financier à partir duquel la puissance publique est soumise à l'ordonnance sur les marchés publics est de 25 000 euros HT, seuil au dessus duquel l'acheteur a pour seules obligations de choisir une offre pertinente, de faire une bonne utilisation des deniers publics et de ne pas contracter systématiquement avec un même fournisseur lorsqu'il y a plusieurs offres susceptibles de répondre à son besoin. Les seuils à partir desquels la règle- mentation européenne s'applique sont cependant beaucoup plus élevé¹⁷ : 144 000 euros HT pour les marchés publics de fournitures et de services de l'état ; 221 000 euros HT pour les marchés publics de fournitures et de services des collectivités territoriales et pour les marchés publics de fournitures des autorités publiques centrales opérant dans le domaine de la défense ; 443 000 euros HT pour les marchés publics de fournitures et de services des entités adjudicatrices.

Afin de fluidifier l'exercice de l'achat public dans le domaine de l'IA, il pourrait être utile de ramener les seuils d'application de l'ordonnance sur les marchés publics aux niveaux européens.

17. D'après la mise à jour de 2018 : règlements 2017/2364, 2017/2365, 2017/2366 et 2017/2367
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

## Mettre l'achat public au service du soutien à la base industrielle européenne

Il ne peut y avoir de saine concurrence entre les acteurs européens et les acteurs extra européens si les premiers ne sont pas en mesure de tenir la course et s'il n'existe pas de réciprocité dans l'accès à la commande publique. C'est particulièrement vrai à un moment où à l'échelle internationale, l'asymétrie dans l'industrie mondiale de l'IA, et plus largement du numérique, est de plus en plus criante.

Il s'agit pour la France et l'Europe d'un enjeu majeur de souveraineté : sur l'IA, mais plus généralement dans tous les domaines, le risque est grand de se retrouver dépendants de technologies d'origine étrangère sans avoir d'autre choix que d'y recourir dans les conditions fixées ailleurs ou de se priver d'avancées technologiques majeures. S'agissant de l'IA et du numérique, l'État doit ainsi s'assigner un objectif de renforcement de la base industrielle et technologique pour les secteurs clés d'importance stratégique.

Il s'agirait donc d'introduire au niveau européen une possibilité pour la puissance publique, dans le cadre de la passation de ses marchés, de tenir compte de l'état de la base industrielle et technologique européenne pour, par exemple, privilégier un acteur européen lorsque le déséquilibre de la concurrence est manifeste. Un tel ajout ne pourra se faire que dans le cadre d'une volonté et d'une négociation européenne.

## Dynamiser l'achat public innovant

Les administrations et leurs opérateurs ne disposent pas tous de la même force d'ingénierie contractuelle. Il est donc essentiel de pouvoir capitaliser sur l'expérience déjà acquise par ceux qui ont pratiqué ces procédures, notamment du côté de la direction des achats de l'État et de la direction générale de l'armement. Cette diffusion des retours d'expérience pourrait se faire au travers de référentiels documentaires, d'un échange de bonnes pratiques ainsi qu'une communication plus importante sur les réalisations concrètes.

En lien avec les directions des affaires juridiques, il s'agirait ainsi de produire des référentiels documentaires et des guides de bonnes pratiques afin d'acculturer l'acheteur public aux procédures innovantes et limiter le risque perçu dans l'exercice de l'achat innovant. La constitution de réseaux d'acheteurs dépasse le cadre de l'IA, mais celle-ci pourrait fortement bénéficier de cette acculturation.

Deux procédures mériteraient d'être prioritairement développées. D'abord, celle du partenariat d'innovation. Celle-ci permet, dans une procédure de marchés, de couvrir le besoin de la phase de recherche amont et d'expérimentation jusqu'à la phase d'achat du produit opérationnel, sans avoir à remettre les acteurs en concurrence entre ces différentes phases. Ce point est l'une des difficultés majeures liées à l'exercice de l'exception de R&D sur laquelle on reviendra au : à l'issue des travaux, en cas de réussite et de volonté de passer à une étape opérationnelle, l'acheteur public a pour obligation de procéder à une remise en concurrence alors même que les expérimentations auraient été satisfaisantes et prometteuses. Pour ne pas arranger la situation, il n'est pas rare qu'à l'issue de cette remise en concurrence, la solution déjà
expérimentée n'emporte pas le marché de réalisation de la solution finale, souvent pour des raisons financières.

Un deuxième dispositif d'intérêt pour l'achat innovant est celui du dialogue compétitif. Il s'agit d'une solution adaptée à la conclusion de marchés complexes, pour lesquels l'acheteur public ne peut définir seul et à l'avance les moyens techniques qui vont répondre à son besoin, ou encore pour lesquels il n'est pas en mesure d'établir un montage juridique ou financier adapté. Cette procédure offre aux acheteurs publics des possibilités bien plus larges de dialoguer avec les candidats au marché, afin d'améliorer la qualité et le caractère innovant des propositions qui leur sont faites. Il ne s'agit donc pas d'un facteur d'accélération.

Une communication plus large pourrait être faite par les acheteurs qui se sont essayés avec succès à des procédures innovantes, d'autant plus lorsqu'elles n'ont été que très peu pratiquées comme c'est le cas du partenariat d'innovation. Il faut cependant garder à l'esprit que la mise en œuvre de ces procédures, coûteuses en ressources, requiert une très forte implication des administrations.

## Mettre en place une protection de l'acheteur public pour l'inciter à l'ingénierie contractuelle

Contrairement aux idées préconçues, la réglementation sur les marchés publics offre certaines libertés à l'acheteur public. C'est l'aversion au risque des signataires des marchés publics qui limite l'utilisation de certains dispositifs et, plus généralement, l'innovation en matière d'ingénierie contractuelle : il ne suffit pas d'instiller de la souplesse dans les procédures, il faut également considérer le risque associé à la signature d'un marché qui engage la responsabilité personnelle de l'autorité signataire. Cela peut naturellement conduire à adopter des réflexes conservateurs, à s'appuyer sur des méthodes éprouvées, y compris lorsque la réglementation accorde des marges de manœuvre accrues.

Afin de limiter ce risque et inciter à l'ingénierie contractuelle innovante, il pourrait être mis en place une protection de certains acheteurs. Ce dispositif pourrait prendre la double forme d'une identification spécifique de type acheteur innovant officialisant la prise de risque demandée afin qu'un échec ne soit pas pénalisant. Ceci doit être assorti d'une responsabilité en cascade, où la responsabilité de l'État pourrait être recherchée en priorité, sauf à prouver une malveillance ou un abus délibéré. L'objectif : créer un terrain favorable à de l'expérimentation contractuelle, qui comprend structurellement une part de risque qu'il s'agit d'accepter et protéger efficacement les porteurs de ces expérimentations.

## Généraliser l'emploi des exceptions à l'ordonnance sur les marchés publics

La puissance publique dispose de marges de manœuvre spécifiques dans le cadre d'exceptions particulières : les marchés de recherche et de développement, les marchés concernant les intérêts essentiels de l'État et les marchés de défense ou de sécurité<fnref n="18" />. Dans ces différents cas de figure, elle peut s'extraire des contraintes de règles de procédure classiques pour par exemple exercer

<footnote n="18">18. Ceux-ci sont cependant régis par un décret spécifique</footnote>
une préférence européenne, nationale, ou encore passer des marchés en gré à gré selon des procédures adaptées. Sur le papier, ces exceptions donnent beaucoup de libertés à l'acheteur public. En pratique, l'acheteur public est frileux dans la mesure où les conditions d'usage des exceptions ne sont pas parfaitement cadrées.

Il est donc nécessaire de généraliser l'emploi de ces exceptions lorsque cela est possible et de les assortir de la production de guides de bonnes pratiques qui pourraient contribuer à sécuriser l'acheteur public, s'agissant notamment de l'exception de recherche et développement.

L'exception concernant les intérêts essentiels de l'État soulève quant à elle des considérations spécifiques. En particulier, il n'est pas toujours aisé de déterminer avec précision les éléments qui en relèvent ou non. Dans le domaine de la santé par exemple, on peut aisément considérer que la constitution et la maîtrise d'un entrepôt de données de santé des

citoyens auraient vocation à s'inscrire dans le cadre de cette exception. En tout état de cause, il apparaît nécessaire d'en préciser la portée.

## Il nous faut tirer parti des avantages comparatifs et des niches d'excellence de notre économie

### Un choix clair : mettre l'accent sur quatre secteurs stratégiques

Pour renforcer l'écosystème français et européen de l'intelligence artificielle, il nous faut tirer parti des avantages comparatifs et des niches d'excellence de notre économie. En d'autres termes, il nous faut déterminer les secteurs prioritaires dans lesquels notre industrie peut sérieusement envisager jouer un rôle de premier plan au niveau mondial et concurrencer les géants extra européens. Les contraintes budgétaires nous imposent par ailleurs de refuser des logiques de saupoudrage : le soutien public à l'innovation doit se concentrer sur les secteurs où les opportunités sont les plus importantes à court et moyen termes.

Ces choix portent sur des secteurs qui ont acquis une maturité suffisante pour lancer des opérations de transformation majeures qui nécessitent des investissements importants. Pour autant, il faut favoriser au maximum les expérimentations sur l'ensemble des autres secteurs qui permettent, à peu de frais, de les faire croître en maturité et d'évaluer les potentialités offertes par l'IA.

Comment identifier ces secteurs stratégiques ?

Impact : celui-ci doit être porteur de profondes transformations d'un point de vue économique, mais également en termes d'intérêt général ;

Écosystème : la capacité à amorcer et entretenir une dynamique impose de disposer au préalable d'un socle d'acteurs publics et privés solides sur lequel s'appuyer ;

« Carburant initial » : la nature de celui-ci peut prendre des formes diverses, mais il faut disposer d'une façon ou d'une autre de matière mobilisable sur
## Un choix clair : mettre l'accent sur quatre secteurs stratégiques

le court terme. Dans ce contexte, l'aspect financier joue un rôle moindre. Il apparaît, au moins dans un premier temps, plus important de fournir un (ou plusieurs) des éléments suivants : données, cas d'usage, connaissances métier, ressources, cadre souple, marché... Les données sont évidemment un élément essentiel et constituent un avantage comparatif important.

**Finances et ressources** : l'élément financier reste bien sûr crucial tout en étant insuffisant, les secteurs identifiés doivent être en mesure de mobiliser à la fois des financements publics et des financements privés, ainsi que les ressources humaines nécessaires ;

**Marchés et ouverture** : la capacité pour les acteurs à faire valoir leur savoir-faire sur des marchés publics, privés, en France et à l'international est également importante dans une perspective de passage à l'échelle et afin de voir émerger des écosystèmes de grande envergure ;

**Dualité et percolation des domaines** : quand bien même l'effort est particulièrement mis sur certains domaines, ceux-ci sont également choisis pour permettre un effet de percolation des technologies (c'est-à-dire qu'une technologie développée dans un domaine sera rapidement transposable à un autre).

**Impulsion de l'État** : enfin, il faut que les secteurs nécessitent une intervention initiale forte de l'État pour se transformer, ce qui n'est pas valable pour une grande majorité de secteurs industriels.

En considérant ces exigences, notre mission recommande de retenir quatre secteurs en particulier : santé, transports-mobilités, environnement et défense-sécurité. Tous représentent un défi majeur du point de vue de l'intérêt général et sont susceptibles de cristalliser l'intérêt et l'implication continue des acteurs publics et privés. L'État peut jouer un rôle fondamental dans la structuration de la politique industrielle de l'IA

dans ces secteurs : en apportant la substance nécessaire pour amorcer le mouvement et la structuration de l'écosystème, en jouant le rôle de premier client par la commande publique et en créant les conditions nécessaires à l'émergence d'un marché capable de s'entretenir seul et dans la durée. Pourquoi ne pas choisir de privilégier d'autres secteurs, d'autres niches d'excellence française et européenne – on peut penser à la banque ou à l'assurance ? Car il apparaît que leur développement tient moins d'une initiative publique que d'une impulsion privée, largement amorcée en l'état et pour laquelle une intervention n'est, de l'avis des acteurs en présence, pas souhaitable. Pour les domaines retenus en revanche, une action forte de l'État est indispensable à l'amorçage de la dynamique.

Pour l'ensemble des domaines retenus, l'écosystème à considérer est large et comprend notamment les entreprises, les chercheurs, les professionnels des métiers ainsi que les ministères et administrations concernées. Les freins actuels, les blocages constatés dans ces domaines ne sont généralement pas le fait de ces différents acteurs. Au contraire, on sent bien souvent chez eux

> Notre mission recommande de retenir quatre secteurs en particulier : santé, transports-mobilités, environnement et défense-sécurité
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

à la fois une conscience des enjeux et une réelle envie d'un développement de l'IA dans leur domaine. Les causes sont donc à chercher ailleurs :

- une limite organisationnelle : les administrations ne sont pas structurées de façon à accueillir de l'IA, celle-ci étant par nature transverse à leurs missions ;

- un héritage historique : l'appropriation du sujet se heurte souvent à une culture et des modes de fonctionnement défavorables au développement de l'IA, en particulier pour ce qui relève des processus, des achats, des pratiques en matière de systèmes d'information, de l'exploitation, de l'acquisition et de l'ouverture des données ;

- un changement de paradigme : l'IA met notamment en défaut les logiques classiques d'expression du besoin et de spécification dans un contexte où les besoins émergent parfois de pair avec les solutions ;

- un effet de silo : le manque de réflexion transversale et prospective sur des usages futurs conduit à privilégier des systèmes conçus en vase clos, incompatible des développements futurs de l'IA. Ce manque s'accompagne souvent de la crainte de perdre la maîtrise sur ses données, une crainte qui entretient ces logiques de silos et limite grandement la circulation des données (y compris en interne) ;

- une absence matérielle de plateformes adaptées aux contraintes des secteurs, qui rassemblent les données d'intérêt pour l'IA, les moyens de calcul pour les exploiter et les piles logicielles nécessaires au développement d'applications expérimentales et opérationnelles ;

- les cadres réglementaires et juridiques qui peuvent sembler inadaptés aux besoins liés au développement de l'IA.

## Mener une politique sectorielle autour de grands enjeux

S'agissant de l'intelligence artificielle, c'est un changement fondamental des logiques traditionnelles de la politique industrielle qu'il nous faut porter. En effet les freins évoqués, la complexité du paysage industriel – startups, PME, jusqu'aux grands groupes industriels – et le rythme effréné imposé par ces technologies font que ces dernières se prêtent difficilement aux outils classiques du soutien à l'innovation. Les difficultés techniques associées à l'IA sont réelles. On tend cependant à sous-estimer largement celles qui relèvent des dimensions organisationnelles, structurelles et culturelles. Au sein d'une même organisation, les difficultés relèvent tout autant de la capacité de différents acteurs à communiquer entre eux. On peut prendre l'exemple de la gouvernance de la donnée qui nécessite de mettre d'accord les métiers, les ingénieurs, les chercheurs, les administrateurs. En ce sens, l'IA heurte l'héritage historique des organisations.

Dans les secteurs prioritairement retenus, cette transformation doit s'articuler sur trois axes.

Un soutien à l'innovation pensé de bout en bout, d'abord. Le développement d'application d'IA se fait à la confluence des données, des métiers et des algorithmes sur un mode itératif. Aussi la simple émergence d'une technologie en IA innovante ne suffit pas à permettre une percolation pour un usage dans l'industrie ou la sphère publique : les technologies d'IA ont vocation
à s'intégrer dans des systèmes plus larges, plus complexes, dont elles ne sont qu'un composant. À la frontière entre une transformation globale des organisations et une transformation des métiers, le soutien à l'IA doit être pensé à tous les niveaux : depuis les phases amont, notamment en fournissant la matière (données, capacités de calcul, usages, connaissances métier) jusqu'à leur diffusion et leur commercialisation. Cela nécessite notamment d'impliquer d'emblée l'ensemble des parties prenantes (industriels, administrations, métiers).

Une mobilisation et une structuration des écosystèmes autour de grands enjeux et défis sectoriels, ensuite. Il n'est pas question de développer de l'IA pour elle-même, comme une fin en soi, mais justement de canaliser cette précieuse énergie pour le développement d'applications, d'usages qui contribuent à améliorer notre performance économique ainsi que le bien commun. Donner un sens au développement de l'IA, en somme.

Les organisations doivent enfin se rendre accueillantes à l'innovation, qu'elle

soit technologique, d'usage ou de modèle d'affaires. Le développement de l'IA nécessite de repenser les méthodes traditionnelles de la conduite de projets pour être en mesure de développer, d'expérimenter et, le cas échéant, d'échouer dans des cycles courts et dynamiques. Ces exigences – propres au numérique en général et à l'IA en particulier – contrastent bien souvent avec les méthodes classiques de la gestion de projet, qui reposent généralement sur des logiques beaucoup moins agiles, sans doute parce que les objets à réaliser sont mieux définis et les besoins, plus clairs.

De ce point de vue, le modèle de l'agence américaine *Defense Advanced Research Projects Agency* (DARPA) est inspirant. Créée en 1958, cette institution rattachée au Département de la Défense est en effet à l'origine de nombreuses révolutions technologiques : le réseau ARPANET, ancêtre de l'Internet, l'ordinateur à interface graphique, le GPS... La DARPA est également à l'origine de l'impulsion initiale sur le véhicule autonome.

Chercher à répliquer ce modèle serait un non-sens. De part et d'autre de l'Atlantique, la force de frappe financière, les méthodes, la culture et les mentalités sont différentes. Aussi la réussite de la DARPA tient pour beaucoup à un contexte historique d'intégration très forte du complexe militaro-industriel, dont on ne trouve pas de réel équivalent en France et en Europe.

Néanmoins certaines méthodes de cette agence et l'esprit de leur mise en œuvre devraient nous inspirer (voir encadré). Au regard, notamment, de la volonté du Président de la République de créer une Agence européenne d'innovation de rupture¹⁹, permettant de financer des technologies et sciences émergentes, comme l'IA.

> **Il n'est pas question de développer de l'IA pour elle-même, comme une fin en soi, mais justement de canaliser cette précieuse énergie pour le développement d'applications, d'usages qui contribuent à améliorer notre performance économique ainsi que le bien commun**

19. Le Président Macron a détaillé cette volonté dans son discours sur l'Europe du 26 septembre 2017
## S'inspirer de ce qui fait la force des programmes DARPA

Les directeurs de programme : ce sont des experts reconnus dans leur domaine, capables d'identifier et de porter les applications et technologies prometteuses. Ils sont indépendants : ils prennent les décisions de façon autonome pour éviter les frictions dues aux chaînes de décisions hiérarchiques et sont nommés sur une durée relativement courte (3 à 5 ans) pour maintenir cette dynamique et cette expertise ;

La prise de risque : par nature, les projets ambitieux techniquement comportent une part importante de risque. Cette prise de risque doit faire partie intégrante de la culture des projets et il ne faut pas avoir peur d'un taux de succès faible de l'ordre de 10 %.

Des cycles courts et dynamiques : les développements se focalisent en priorité sur des preuves de concept ou prototypes qui fonctionnent et au potentiel de marché important. Ils se font dans des délais courts (maximum 5 ans) avec une capacité à démarrer et stopper immédiatement les projets au fil du temps et au gré des succès et des échecs.

Des programmes aux objectifs précis : il s'agit d'être précis sur les objectifs à atteindre en prenant garde de ne pas être prescriptifs sur les technologies aptes à résoudre les problèmes posés.

Le financement : chaque programme est doté d'un budget important et finance plusieurs équipes tout en en maintenant un nombre réduit (3 à 5), et les délais dans lesquels les projets doivent être menés sont réduits.

Pour que ces modalités soient effectives, il faudra être particulièrement vigilant sur trois points : l'acceptation de la prise de risque, la capacité à mettre en œuvre les cycles courts et dynamiques ainsi que le financement. En effet la prise de risque pose problème pour des raisons culturelles : l'argent public doit être dépensé pour répondre à des besoins précis et les résultats doivent être garantis. Il faut donc ici faire un choix politique fort et l'afficher pour le mettre en œuvre.

La capacité à mettre en œuvre les cycles courts est quant à elle souvent freinée par les supports contractuels, cela suppose donc de réformer les procédures de la commande publique (voir les recommandations correspondantes).

Enfin, concernant le financement, il faut accepter de financer plusieurs équipes pour un même projet dans un délai court, ce qui induit un surcoût initial au profit d'une plus grande capacité d'innovation et d'une qualité plus importante du résultat à terme.

Il faut cependant prendre en compte dès l'amont un certain nombre de problématiques transverses (notamment sécurité et éthique), qui ne pourront être intégrées a posteriori. C'est un enseignement issu du monde de la cyber-sécurité : il n'est pas possible d'intégrer la dimension sécurité après coup sans détruire une grande partie de ce qui a été construit. Il y a donc ici un enjeu
# Un choix clair : mettre l'accent sur quatre secteurs stratégiques

important à sensibiliser les chefs de projet et architectes pour s'assurer de la bonne prise en compte dès le début des projets en matière d'IA.

## Déterminer et afficher de grands enjeux sectoriels

C'est là un changement fondamental de notre politique industrielle qu'il nous faut insuffler : la structuration du soutien à l'innovation autour de grands enjeux sectoriels, des objectifs ambitieux de stratégie industrielle à long terme, qui dépassent le sujet de l'IA mais contribuent à donner un terrain favorable à son développement. Ces enjeux pourraient être divers et propres à chaque secteur : détection précoce des pathologies, médecine des 4P²⁰, disparition des déserts médicaux, mobilité urbaine à zéro émission...

L'intérêt de cette démarche est triple. Premièrement, ce dispositif laisse aux écosystèmes existants la liberté de se structurer pour proposer des solutions. L'IA seule ne permettant pas de répondre à ces objectifs, elle devrait y contribuer fortement tout en permettant de catalyser son développement. Deuxième vertu de ces enjeux larges : ne pas fermer la porte à l'innovation de rupture, qu'elle soit technologique, d'usage ou de modèle d'affaires. Fixer des objectifs trop précis reviendrait en effet à prendre un parti pris technologique qui pourrait devenir obsolète sur le court terme, alors que les grands enjeux ont vocation à afficher une direction valable dans le temps. Il s'agit enfin de donner une direction claire à la politique industrielle, permettant une structuration large des écosystèmes autour d'un projet mobilisateur.

20. Médecine personnalisée, préventive, prédictive, participative

## Quelle organisation sectorielle ?

Pour chaque secteur, ces grands enjeux pourraient être déterminés par des comités sectoriels chargés d'en faire la publicité et d'animer leurs écosystèmes. La constitution de ces comités reste à définir. Ils pourraient néanmoins, dans certains cas, reposer sur des structures existantes mais devront impliquer des représentants des administrations, des métiers concernés, des industriels (startups, PME, ETI et grands groupes) et du milieu de la recherche publique. Cette diversité a pour but de s'assurer que les objectifs sont à la fois suffisamment ambitieux, d'intérêt opérationnel et porteurs, tant d'un point de vue technologique, social qu'industriel.

## Quel financement ?

Ces enjeux ont vocation à être intégrés dans les dispositifs de soutien à l'innovation classiques, opérés par BPI France²¹. Ils pourraient être complétés par des dispositifs spécifiques :

- subventions attribuées en flux pour apporter une aide au développement de produits à fort contenu innovant. Le caractère en flux permet d'examiner les projets tout au long de l'année et d'attribuer les aides au fil de l'eau. On pourra notamment s'inspirer du dispositif RAPID (Régime d'APpui à l'Innovation Duale) mis en œuvre par la Direction Générale de l'Armement afin que l'aide soit effective dans un délai de 3 mois à condition que le dossier soit retenu ;

21. On peut citer les financements de projets de R&D collaboratives et les financements de R&D.
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

22. Dans le cadre des programmes d'investissement d'avenir à raison de 35 M€ et 40 M€ par an respectivement dans le cadre du concours mondial de l'innovation et du concours d'innovation numérique.

- concours dont le modèle a déjà été mis en œuvre²² et opéré par BPIFrance. Ceux-ci peuvent éventuellement comporter différentes phases pour lesquelles les aides deviennent de plus en plus importantes ;

- investissement en fonds propres à la suite d'un concours propre ou dans une dernière phase d'un concours comme indiqué au point précédent.

La logique de ces dispositifs reste cependant la même dans tous les cas : il s'agit de laisser émerger et d'accélérer des projets innovants en matière d'IA qui contribuent à la réalisation des grands enjeux sectoriels affichés et ne sont donc en aucun cas prescriptifs.

Il faut noter ici qu'une telle structuration n'est pas en mesure, et n'a pas vocation à supplanter les investissements privés. Il s'agit en revanche d'un excellent moyen de constituer une vitrine technologique avec une aide financière. En matière privée, il faut que l'Europe se mette à la hauteur de ses concurrents internationaux et que le *venture capital* se développe de plus en plus.

## Organiser de grands défis articulés avec les enjeux sectoriels

Les grands enjeux de long terme ne sauraient pour autant se suffire à eux-mêmes. Il faut penser en parallèle l'émulation de l'écosystème dans la durée, l'émergence et la mise en œuvre de solutions innovantes dans cet intervalle. En complément, il est donc nécessaire de mettre en œuvre des dispositifs pour développer des capacités opérationnelles à horizon plus rapproché (ex. : prévenir les maladies nosocomiales, détecter en temps réel les cyberattaques).

Le soutien à l'innovation sous forme de défis occupe aujourd'hui une place limitée dans l'approche publique du soutien à l'innovation alors que cette méthode a prouvé son efficacité, notamment aux États-Unis avec le modèle de la DARPA précité. Ceux-ci doivent afficher des objectifs clairs, quantitatifs et opérationnels et, malgré tout, suffisamment ambitieux pour stimuler la capacité d'innovation de l'écosystème avec, à la clé, des récompenses financières importantes. Il est donc proposé d'organiser dans chaque secteur des défis d'innovation, visant à financer le développement de capacités opérationnelles technologiquement ambitieuses sur le court terme et qui concourront à progresser sur les grands enjeux sectoriels.

## S'inspirer de : DARPA Grand Challenge

Cette compétition a été organisée par la DARPA en 2004, 2005 (et 2007 dans un contexte urbain) et avait pour objectif de développer des véhicules terrestres complètement autonomes capables de :

- parcourir le circuit indiqué en moins de 10 heures ;

- utiliser le système de positionnement GPS et éventuellement d'autres signaux civils disponibles ;

- fonctionner de manière complètement autonome sans recevoir aucune commande lors de son parcours ;

- ne percuter aucun autre véhicule de façon intentionnelle au cours de la compétition.
# Un choix clair : mettre l'accent sur quatre secteurs stratégiques

> À l'issue de ce concours, les 3 premières équipes recevaient des prix respectifs de 2 M$, 1 M$ et 500 000 $.

Les modalités de mise en œuvre de ces défis pourraient prendre des formes différentes en fonction des objectifs, selon la perspective ou non d'achat public. Il est impératif que ces défis impliquent l'ensemble des acteurs, des chercheurs aux industriels pour lesquels c'est d'ailleurs une occasion de créer des liens et des projets communs, facilitant ainsi les transferts de technologie.

Sans perspective d'achat public, il est possible de se limiter à une perspective de R&D ou d'expérimentation auquel cas les récompenses financières pourraient être du type subventions ou marché public dans le cadre de l'exception de R&D. Dans ce cas, les résultats ne seront pas directement réutilisables par la puissance publique.

Avec perspective d'achat public, dans le cas où les résultats ont vocation à être réutilisés par la puissance publique de façon opérationnelle, le défi doit être directement conçu et intégré dans un marché public capable de supporter une phase ultérieure d'opérationnalisation. Le défi serait alors une première phase d'évaluation et de sélection du marché à la suite de laquelle la puissance publique pourrait décider d'en faire l'achat final. Ceci constituerait en soi une motivation et une récompense supplémentaires pour les gagnants du défi avec une perspective directe d'achat à l'issue. Cette modalité permettrait également de répondre à la problématique de parvenir à transférer l'innovation directement dans les milieux opérationnels, ce qui n'est pas permis par les autres modalités sans remise en concurrence.

Dans tous les cas, la mise en œuvre de ces défis nécessitera une implication importante de la part des administrations et de leurs opérateurs dès les phases amont, que ce soit pour l'exécution, l'accompagnement et l'achat dans le cas où une perspective d'achat serait intégrée aux concours. L'organisation de ces défis trouvera également à s'appuyer sur les structures d'innovation lorsqu'elles existent.

## Expérimenter des plateformes sectorielles

Une plateforme est un service qui occupe une fonction d'intermédiaire dans l'accès aux informations, aux contenus, aux services ou biens édités ou fournis par des tiers. C'est un modèle de développement à l'efficacité redoutable, qui fait la force des géants chinois ou américains. Il ne faut donc pas voir derrière ce terme une implémentation physique ou technique mais avant tout une logique fonctionnelle : une plateforme permet à des écosystèmes de se structurer autour des fonctionnalités qu'elle met à leur disposition. Elle doit permettre la conception et le déploiement de produits ou services en lien avec tous ses utilisateurs, publics et privés, dans une logique de création et de répartition de la valeur. Il est ainsi envisageable que demain, les utilisateurs (citoyens, opérationnels des métiers du secteur, industriels...) aient accès à un spectre complet d'applications, du service public jusqu'à des applications privées voire des expérimentations pour la recherche publique. C'est la stratégie que les grandes plateformes ont mise en œuvre. Pour prendre l'exemple des assistants personnels (Google Home, Amazon Alexa...), ceux-ci
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

mettent à disposition des ressources sur leur cloud, le périphérique installé dans le foyer et l'infrastructure qui permet de faire fonctionner l'ensemble. Avec des kits de développement disponibles publiquement, des entreprises tierces sont alors en mesure d'expérimenter puis de déployer de nouvelles fonctionnalités sur un marché constitué.

Il y a urgence à adopter ces logiques pour réinventer la collaboration public-privé. Le risque ? Que d'autres s'en chargent. On le constate chaque jour : l'écosystème numérique est marqué par une logique très forte de winner takes all et les positions dominantes semblent de plus en plus difficiles à contester. Les domaines concernés par l'IA ne font pas exception. C'est pourquoi il revient à la puissance publique d'initier cette logique de plateformisation dans ces différents secteurs, ne serait-ce que pour éviter une aspiration de la valeur par un acteur privé en position de prééminence.

De telles plateformes sectorielles devront permettre aux acteurs de ces écosystèmes – industrie, puissance publique, recherche académique, tissu citoyen et associatif – de développer et mettre sur le marché de nouvelles fonctionnalités adaptées aux secteurs en question. En particulier, elles devraient :

- rassembler les données pertinentes pour le secteur et organiser leur captation (objets connectés et capteurs spécifiques) et leur collecte (données existantes);

- mettre en place des accès différenciés et sécurisés à des interfaces applicatives de programmation²³ aux acteurs de l'écosystème (chercheurs, entreprises et puissance publique) ou dans certains cas directement à des données;

- donner accès à des infrastructures de calcul d'ampleur significative comprenant les moyens matériels et logiciels adaptés à l'IA ainsi que les données du secteur;

- faciliter l'innovation en disposant d'une capacité à expérimerent dans un cadre maîtrisé notamment s'il propose des règles dérogatoires au droit commun;

- permettre de réaliser dans la continuité et sur un même support le développement, l'expérimentation et le déploiement de produits opérationnels et commerciaux;

- créer des logiques d'écosystème et de plateforme permettant aux acteurs de passer directement à l'échelle sur des marchés à minima nationaux en leur permettant de déployer leurs applicatifs dans un continuum de services entre le public et le privé.

Certaines conditions doivent être respectées pour garantir le succès d'une telle démarche. La première condition tient à la mise en place d'une logique d'accès différenciés, afin de maîtriser et de sécuriser l'utilisation des applications et données (parfois sensibles) qui y sont hébergées. Cette exigence doit permettre d'articuler un principe de proportionnalité entre la finalité recherchée par la personne qui souhaite accéder à ces ressources et les moyens nécessaires pour l'atteindre.

La seconde condition est celle de l'ouverture et de la transparence. Aussi bien pour des questions de souveraineté technologique et économique que

23. en anglais
Application
Programming
Interface (API)
# Un choix clair : mettre l'accent sur quatre secteurs stratégiques

des questions d'efficacité et de performance, il est impératif de privilégier autant que possible l'utilisation de technologies ouvertes (« open source » et « open hardware »), pour ne pas être victime de logiques d'enfermement. La publicité de cette plateforme, des données et des ressources qu'elle contient est un facteur majeur d'adhésion et de mobilisation de l'écosystème considéré.

La dernière condition est celle de la prise en compte des contraintes sectorielles dans le développement des plateformes, comme par exemple la gestion du consentement dans le cadre de la gestion des données à caractère personnel. Au-delà des questions de conformité, cela doit permettre aux différents acteurs de disposer à terme d'une boîte à outils pré approuvée, et ainsi de les dispenser de développements complémentaires qu'ils auraient dû consentir dans le cas contraire.

## Mettre en place des bacs à sable d'innovation

Il est essentiel de fluidifier les parcours d'innovation en IA, particulièrement dans les secteurs prioritaires. Une plainte qui revient régulièrement dans chacun de ces domaines : la lourdeur de la réglementation ainsi que les délais d'instruction des dossiers pour mettre en œuvre ces expérimentations, ceux deux points n'étant pas sans rapport.

C'est pourquoi notre mission recommande de mettre en place des bacs à sable d'innovation, qui s'entendent d'un triple aspect : un allègement, temporaire, de certaines contraintes réglementaires pour laisser le champ libre à l'innovation, un accompagnement des acteurs dans la prise en compte de leurs obligations et - dernier point mais non des moindres - des moyens d'expérimentation en situation réelle. La loi pour une République numérique a fait un premier pas vers cette logique, notamment par les possibilités ouvertes pour l'expérimentation dans les télécoms²⁴.

S'agissant des obligations réglementaires, chaque secteur a des problématiques qui lui sont propres. Il en est ainsi, par exemple, de l'essai de drones dans l'espace aérien, strictement réglementé par l'aviation civile. Du côté technique, l'expérimentation de nouvelles applications peut être soumise

à des contraintes opérationnelles diverses : utilisation de techniques de cryptographie, cloisonnement de bases de données, contraintes d'interconnexion et d'operativabilité, durcissement de dispositifs de collecte...

Pour accélérer le développement de l'IA dans les secteurs prioritaires, il est nécessaire d'offrir aux acteurs des terrains d'expérimentation en « conditions réelles ».

Cela constitue un facteur d'attractivité majeur pour l'écosystème de l'innovation et est surtout un avantage singulier que seule la puissance publique est en mesure d'offrir. C'est également une opportunité pour celle-ci d'expérimenter en conditions réelles de nouveaux cadres réglementaires et techniques mieux adaptés aux problématiques de l'IA.

24. L'ARCEP met en œuvre cette logique et n'en est encore qu'à ses débuts.

> Pour accélérer le développement de l'IA dans les secteurs prioritaires, il est nécessaire d'offrir aux acteurs des terrains d'expérimentation en « conditions réelles »
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

Ces bacs à sable doivent ainsi faciliter les démarches d'expérimentation dans une logique de bout en bout : de la conception itérative jusqu'au déploiement des technologies d'IA en lien avec ses futurs utilisateurs.

Pour garantir la rapidité et la simplicité nécessaires à une telle démarche, la participation à ces bacs à sable devrait se faire sur demande des acteurs de l'innovation avec l'instruction d'un dossier unique sous une procédure de « silence vaut acceptation » sous 3 mois. Ceci permettrait de consacrer le rôle fort des autorités de régulations, telles que la CNIL tout en rendant les délais et les conditions compatibles de l'innovation.

## Mettre en œuvre une politique de la donnée adaptée à chaque secteur

L'accès à la donnée, dans les domaines prioritaires, revêt une importance stratégique. Elle doit être pensée de concert avec la politique industrielle et les enjeux sectoriels détaillés plus haut. Il faut brasser au plus large pour espérer créer un effet « boule de neige » et augmenter le champ des possibles pour les porteurs d'innovation. Penser la politique de la donnée, ce n'est pas seulement penser les moyens d'accès ou de récupération des données existantes, c'est également penser à la mise en place de nouveaux moyens de collecte de données de qualité. Pour ces nouveaux moyens, l'expertise technologique est à conserver et à développer en Europe et est indissociable de l'expertise en IA.

## Gouvernance de la donnée

La gouvernance des plateformes et de la donnée est régulièrement sous-estimée : au niveau de la collecte (ce qui doit être collecté et comment) mais aussi pour la gestion des données dans le temps (structuration, stockage, cycles de vie, gestion de besoins etc.), ce qui suppose d'installer une chaîne de décision. Cette problématique est critique, il faut donc que soient mis en place des chaînes décisionnelles spécifiques et identifiées.

Néanmoins comme détaillé plus haut, l'accès à la donnée brute n'est parfois pas suffisant. Ces dernières doivent être annotées pour permettre une utilisation optimale par l'IA. Cela peut supposer des investissements et des développements importants, qui pourraient néanmoins être rentabilisés par la valeur créée par des applications en IA qui n'auraient pas pu voir le jour autrement. La mise en place de ces moyens de collecte doit être considérée comme une priorité financière et opérationnelle pour le développement de l'IA, et cela sans préjuger des applications qui pourront être développées.

Pour ce qui concerne l'annotation, on pourra s'inspirer d'approches similaires à celles mises en œuvre pour les « captchas » (voir encadré) : soit en insérant dans des systèmes opérationnels des mécanismes de collecte de données annotées, soit en ajoutant des moyens de mesure dans des outils déjà utilisés (par exemple des outils de suivi d'activité).

## Collecte d'annotation par « captcha »

Le principe consiste à demander à l'internaute, pour valider un formulaire, de réaliser une lecture d'image, de texte ou de son afin de le différencier d'un
robot. Une partie de ces données sert effectivement à faire cette distinction, mais une autre partie n'est pas étiquetée et c'est une façon subtile d'obtenir des données annotées à peu de frais, à la fois pour l'opérateur du système et de façon transparente pour son utilisateur.

Il y a là également une opportunité pour développer des logiciels ayant vocation à outiller le travail de structuration des données. Il s'agit de faciliter la collaboration entre l'humain et la machine pour produire des données utilisables par des techniques d'IA et rendre moins pénible ce travail de préparation de la donnée. Par

exemple dans le domaine de l'information médicale, il s'agirait, à partir des textes libres produits par les médecins de pré-structurer les données pour minimiser l'action du spécialiste de l'information médicale.

## Œuvrer, dans un premier temps, au sein d'un axe franco-allemand

## Initier une dynamique industrielle européenne de l'IA

L'Europe a largement les moyens de devenir un acteur de premier plan dans la course mondiale à l'IA : il s'agit du premier marché en volume et elle dispose d'avantages majeurs sur les plans académique et industriel. Pour amorcer la construction d'une politique industrielle européenne de l'IA, notre mission recommande d'œuvrer, dans un premier temps, au sein d'un axe franco-allemand. L'Italie (notamment du Nord) doit également être envisagée comme un partenaire sérieux, notamment pour son avance en matière de robotique. De même, malgré sa position particulière vis-à-vis de l'Union Européenne, la Suisse a de nombreuses compétences académiques et industrielles à faire valoir.

S'agissant des secteurs prioritaires, tous ne se prêtent pas à des développements directs au niveau européen. En matière de santé, de défense ou d'énergie, les disparités législatives et réglementaires entre États membres plaident en faveur d'une démarche en deux temps : une consolidation de nos écosystèmes nationaux d'abord, un déploiement au niveau européen ensuite. Le lancement d'une mission spécifique visant à étudier les possibilités d'une politique européenne de l'IA sur ces secteurs et à cartographier les différents freins à l'harmonisation serait à ce titre bienvenu.

## Développer la robotique européenne

La robotique et l'IA sont deux domaines liés dans l'imaginaire collectif alors qu'en pratique, la convergence n'a pas encore eu lieu. De nombreuses applications en robotique ne relèvent pas de l'IA et réciproquement. Il y a pourtant un véritable champ d'exploration ouvert sur lequel l'Europe est en mesure d'occuper un rôle majeur, qu'il s'agisse de la robotique industrielle ou de la robotique agricole par exemple. Ceci est d'autant plus vrai que la domination américaine n'est pas encore établie en la matière, malgré des résultats particulièrement médiatisés, comme ceux de l'entreprise Boston Dynamics.

Sur ce sujet le développement pourrait se faire sur un axe franco-allemand complété d'un partenariat avec l'Italie qui dispose de forces vives, en particulier en Italie du nord. Un projet de flagship européen a d'ailleurs été déposé<fnref n="25" /> et ce triptyque franco-allemand-italien y est particulièrement représenté.

<footnote n="25">25. http://www.roboticsflagship.eu/</footnote>
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

## Faire du développement de l'IA pour le transport une priorité de la future agence d'innovation de rupture

Le projet d'une agence d'innovation de rupture a été annoncé par le Président de la République, citant le modèle de la DARPA. C'est un bon signal : il est essentiel de favoriser le développement de projets de grande envergure avec un pilotage dédié et des fonds importants. Ce serait égale-ment une manière de mobiliser un imaginaire européen autour de grandes ambitions – qui ont fait souvent les succès de la construction européenne – tout en utilisant des méthodes de soutien à l'innovation qui ont fait leurs preuves dans d'autres pays.

Le soutien au développement de l'intelligence artificielle doit évidem-ment être l'une des priorités de cette agence, en gardant à l'esprit que l'innovation de rupture doit être pensée au plus près des métiers, de ceux qui opèrent au quotidien dans les secteurs, maîtrisent les données et les enjeux opérationnels.

S'il est un secteur qui aurait particulièrement vocation à s'intégrer dans un tel dispositif européen, c'est le secteur du transport et des mobilités. Il s'agit d'une force historique de l'Europe qui réunit les conditions précitées, combinée à un marché d'ampleur, notamment du fait de l'importance des constructeurs et équipementiers franco-allemands dans le domaine de l'automobile. Les autres secteurs prioritaires (santé, défense, environnement) se prêtent moins à être traités directement à un niveau européen, mais il sera utile d'associer l'Allemagne à la démarche pour identifier à terme les possibilités de convergence.

## Innover dans l'industrie du composant adapté à l'IA

Le postulat premier est celui-ci : tout développement en matière d'IA et de numérique repose sur l'existence de composants avancés de différents types (CPU, GPU et autres variantes pour les processeurs ; mémoires embarquées). Ce sont ces composants et la puissance qu'ils apportent qui ont rendu possibles les dernières avancées en matière d'IA. Le domaine du composant informatique est une industrie de très haute technologie et d'importance stratégique pour l'Europe. Il nous faut répondre à trois exigences : développer et maintenir dans la durée des activités de recherche et de développement, conserver des compétences clés ainsi que des moyens de production. On constate néanmoins qu'en Europe, très peu d'acteurs industriels sont en mesure de répondre à ces exigences, en particulier s'agissant des capacités de production. Les conséquences d'une disparition de cette industrie européenne seraient très lourdes : en plus d'une dépendance dramatique à des acteurs du hardware extra européens, elle découlerait sur une incapacité de l'Europe à comprendre, concevoir et produire des systèmes électroniques.

## L'émergence des GPU

L'une des raisons de l'essor récent du deep learning a été la démocratisation de l'usage des GPU (Graphical processing unit). Leur capacité à réaliser des opérations mathématiques (essentiellement des multiplications de matrices)
de façon massivement parallèle ainsi que l'accessibilité de leur programmation à cette fin a été déterminante. Quand un CPU contient une dizaine de processeurs indépendants, un GPU en contient des milliers, accélérant ainsi de façon drastique la vitesse des calculs effectués et donc la vitesse d'apprentissage et de traitement des données par des algorithmes d'apprentissage automatique et notamment d'apprentissage profond.

Des technologies ont émergé ces dernières années autour de l'utilisation de ces processeurs de façon industrielle. Tensorflow, PyTorch, Theano par exemple on permis de donner accès, pour un public large et non expert en programmation de GPU, à des moyens de créer, entraîner et déployer de nouveaux modèles dans des boucles extrêmement courtes.

Si les groupes européens parviennent à maintenir une position de force dans certains secteurs tels que les senseurs, en matière de numérique le constat est alarmant : ils ont abandonné le terrain des semi-conducteurs numériques avancés. En conséquence, ils se focalisent sur les objets et les périphériques, délaissant le cœur des systèmes numériques avancés. De nombreuses initiatives européennes existent pour soutenir l'industrie et sont nécessaires pour le maintien des compétences, mais le constant reste cinglant : l'Europe n'est aujourd'hui ni souveraine, ni autonome sur l'intégralité de la chaîne de production des composants. C'est en particulier le cas sur ceux qui apparaissent les plus importants en premier lieu : les processeurs avancés et la mémoire. Si on inclut la fabrication comme un élément clé d'indépendance, l'Europe ne dispose ni des technologies ni des moyens de production suffisamment avancés (en termes de finesse de gravure par exemple) pour concurrencer l'Asie. Il en est de même en matière de production de mémoire. Les enjeux de souveraineté et l'existence de réglementations extraterritoriales (telles qu'ITAR) imposent à l'Europe de se poser une question difficile : où devons-nous placer le curseur de l'autonomie dans une industrie où le retard semble difficilement rattrapable ?

Un espoir est encore permis : ces dernières années ont marqué la fin de la loi de Moore, qui guidait jusqu'à présent la recherche et le développement de l'industrie des composants. Cet état de fait impose à l'ensemble de l'écosystème de se réinventer et d'innover hors des sentiers historiques. Cette opportunité pourrait être saisie dans le contexte de l'IA pour produire de nouvelles approches non pas dans une course à la technologie au sens où elle était habituellement entendue, mais plutôt pour produire de nouvelles architectures innovantes, économes en énergie.

Parmi les pistes évoquées, on pourra notamment retenir le calcul en mémoire²⁶ et les approches neuromorphiques (voir encadré). En effet, les performances d'un système tiennent certes à la qualité de ses composants, mais ceci dans une proportion relativement faible en comparaison avec l'architecture du système dans son ensemble (processeurs, mémoire et flux de données dans la machine).

26. http://www.roboticsflagship.eu/

## Qu'est-ce que la technologie neuromorphique ?

Cette technologie s'inspire de l'organisation interne du cerveau, capable de tâches cognitives impressionnantes avec moins de consommation qu'une
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

ampoule électrique. On parle de puces « neuromorphiques ». Les systèmes neuromorphiques économisent de l'énergie par rapport aux processeurs et aux cartes graphiques en exploitant deux stratégies. D'une part, ils rapprochent autant que possible calcul et mémoire, limitant les échanges de données qui sont aujourd'hui la principale source de consommation d'énergie dans les processeurs. D'autre part, ils effectuent les calculs de manière moins précise que les processeurs, mais plus efficace en énergie, soit en utilisant des circuits numériques à faible précision (faible nombre de bits), soit en utilisant les non-linéarités intrinsèques de composants électroniques qui sont un composant essentiel des approches modernes telles que les réseaux de neurones. Cependant, il convient de préciser que ces technologies neuromorphiques ne répondent pas nécessairement à l'ensemble des problématiques de l'apprentissage. Quelques articles tentent de quantifier les gains d'énergie obtenus via ces technologies, ainsi la puce neuromorphique TrueNorth de IBM consomme 20 mW/cm² au lieu de 100 W/cm² pour les ordinateurs classiques, pour l'exécution de réseaux neuronaux. L'apprentissage est cependant fait hors ligne. L'apprentissage en ligne via ces technologies constitue encore un défi non résolu pour nos chercheurs, et pourrait faire ainsi l'objet d'un défi d'innovation.

Source : Contribution du Centre de nanoscience et de technologie pour la mission.

Au-delà du soutien général à l'industrie du semi-conducteur, il pourrait être nécessaire de lancer un défi d'innovation, par exemple pour la construction d'un supercalculateur ou de moyens de calcul embarqués adaptés à l'IA ne faisant appel qu'à des technologies européennes. L'objectif d'un tel défi consisterait à penser de nouvelles architectures pour tirer parti d'innovations technologiques européennes, par exemple dans le domaine du calcul en mémoire ou du neuromorphique. Un tel défi trouverait utilement à s'inscrire dans le développement du secteur du transport à l'échelle européenne, en particulier en cas de création d'une agence européenne pour l'innovation de rupture.

S'inspirer de : Sunway TaihuLight

La Chine a réussi à produire le premier supercalculateur du Top500 et du top 5 du Green500 à partir de composants uniquement chinois et produits en Chine alors qu'elle ne disposait pas des technologies de production les plus avancées à l'échelle mondiale. Elle s'est donc appuyée sur les générations technologiques précédentes qu'elle a réussi à mettre en œuvre dans une architecture innovante.

## Accélérer la mise en place d'infrastructures européennes en IA

Pour ce qui concerne les infrastructures nécessaires au développement de l'IA, elles sont de plusieurs ordres et couvrent les différentes phases, de la recherche au développement jusqu'à la vie des produits. Dans certains domaines de l'IA, comme l'apprentissage automatique, le cycle de vie comporte deux phases principales : la phase d'apprentissage et la phase d'inférence. La vitesse et la performance de la phase d'apprentissage sont conditionnées par l'ampleur des moyens matériels alloués, notamment en matière de processeurs dédiés (par exemple des GPU). Ainsi, la dimension des infrastructures conditionne la
# Initier une dynamique industrielle européenne de l'IA

productivité et l'efficacité de la recherche et du développement. La seconde phase est celle de l'inférence, beaucoup plus légère en besoin de ressources matérielles, et peut même être faite à l'intérieur de périphériques embarqués (une IA dans un smartphone).

## Apprentissage et inférence

Les techniques d'IA ayant recours à de l'apprentissage fonctionne de la façon suivante : d'abord une phase d'apprentissage au cours de laquelle un algorithme cherche l'ensemble des paramètres qui permet au modèle d'effectuer la tâche demandée avec le meilleur niveau de performance possible. Une fois cette phase passée, les paramètres du modèle sont donc fixés et on entre alors dans une phase d'inférence où il s'agit d'effectuer la tâche pour laquelle le modèle a été entraîné dans la phase d'apprentissage.

Au sein de la phase d'apprentissage, il nous faut distinguer plusieurs types de flux de travail. Les cas qui mobiliseraient intégralement un super算calculateur adapté à l'IA (ressources se comptant en milliers de GPU typiquement) sont assez rares et ne concernent qu'un domaine limité de la recherche. La grande majorité des applications nécessite une quantité de ressources beaucoup plus restreintes (ressources se comptant en dizaine de GPU par exemple), un besoin auquel pourrait répondre un « cloud pour l'IA ».

La mise en place d'une telle infrastructure représente un investissement très coûteux, et relève d'un métier spécifique : celui de l'infrastructure, des centres de données et du cloud. Il est donc question de mutualiser ces moyens autant que possible, au moins pour la puissance publique en lien avec le développement des secteurs clés.

## Pourquoi le cloud ?

Le cloud consiste à avoir accès, éventuellement, par réseaux interposés à des ressources de calcul (réseaux, serveurs, stockage, applications et services) éventuellement distantes, de façon transparente et avec intervention minimale du fournisseur de services.

Contrairement à une réaction instinctive, s'en remettre à un fournisseur de cloud ne revient pas à renier sur le niveau de sécurité. Au contraire, faire le choix du cloud c'est s'en remettre à un fournisseur spécialisé qui sera par nature plus compétent que l'écrasante majorité des organisations, notamment en matière de sécurité. Du fait du volume, la qualité du service fourni est d'autant plus accrue, et permet d'éviter l'écueil classiquement rencontré : monter des infrastructures de calcul propres et de faible envergure est un facteur d'inefficience financière, écologique, et fonctionnelle. Dans le cas de la puissance publique, de l'échelon central jusqu'aux collectivités territo-riales, il est souhaitable que celle-ci s'en remette autant que possible à des fournisseurs dont c'est le cœur de métier.

Le déploiement de ces infrastructures doit s'appuyer sur des acteurs européens dont c'est le cœur de métier, dans un contexte où les géants de la discipline sont essentiellement américains et chinois. Il faudrait étudier la possibilité de mise en œuvre au travers d'un partenariat public-privé visant à aider un acteur européen à émerger spécifiquement sur le sujet de l'IA. Ces acteurs
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

sont rapidement dénombrés : les experts indiquent qu’aujourd’hui seule l’entreprise OVH semble avoir la capacité de donner la réplique sur un marché international.

Dans cette mesure, le concept de « datacenter-as-a-service », proposé par certains acteurs économiques, permettrait à la fois d’avoir des infrastructures gérées par un spécialiste du domaine, et de le faire monter en compétence sur le sujet de l’IA. Ceci permettrait à la recherche publique de combiner les avantages de la souplesse liés à un cloud privé à celle de la qualité de service.

## Transformation de l’État, État exemplaire

De même que les entreprises, l’État doit également se transformer afin d’être en mesure d’intégrer l’IA à la conduite des politiques publiques. Cette transformation est nécessaire à la fois dans une perspective de modernisation et d’augmentation de l’efficacité de l’action publique, ainsi que dans un souci d’exemplarité : l’État doit donc se positionner, pour ses propres besoins, comme premier utilisateur et acheteur de technologies d’IA.

## Installer un coordinateur interministériel pour la mise en œuvre de la stratégie

Compte tenu de l’ampleur des transformations annoncées, il est nécessaire d’assurer une coordination et un pilotage dans le temps : la nomination d’un haut délégué à l’IA pourrait à ce titre constituer une réponse pertinente, de la même façon que les Britanniques ont instauré un Bureau pour l’IA (Office for AI – OAI) aux fins de mettre en œuvre leur récente stratégie²⁷ (voir encadré).

Placée sous l’autorité du ministre chargé du Numérique (lui-même rattaché au Premier ministre), cette personnalité aurait pour rôle de coordonner l’action gouvernementale, notamment pour ce qui concerne la transformation interne des ministères, et de constituer l’interface entre les secteurs public et privé. Pour cette mission, il pourrait s’appuyer sur les administrations dont son ministre a la charge.

Dans une logique profondément interministérielle, il lui reviendrait d’animer au jour le jour un réseau de référents au sein des différents ministères et administrations afin d’accélérer la mise en œuvre de ces transformations. Ce coordinateur pourrait s’appuyer sur l’expertise technique de la direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication de

l’État (DINSIC) pour accompagner les administrations dans leur appréhension de l’IA.

## L’État doit également se transformer afin d’être en mesure d’intégrer l’IA à la conduite des politiques publiques

### S’inspirer de : l’Office for AI britannique

Suite à la publication de sa stratégie en novembre dernier, le gouvernement britannique a annoncé la création d’un Bureau pour l’intelligence artificielle (Office for AI – OAI). Son rôle : amorcer la transformation des politiques

27. Document disponible à l'adresse suivante : https://www.gov.uk/government/uploads/uploads/system/uploads/attachment_data/file/664563/industrial-strategy-white-paper-web-ready-version.pdf
publiques avec l'intelligence artificielle, favoriser l'appropriation de ces outils par le secteur privé et nouer des liens forts avec le monde économique et académique. Conjointement rattaché aux ministres chargés du Numérique et de l'Industrie l'OAI, et son directeur, sont chargés de piloter la mise en œuvre opérationnelle de la stratégie de transformation du Royaume-Uni.

## Créer un pôle de compétences mutualisées en IA dans l'État

Toutes les administrations n'ont pas le même niveau de maturité sur la réflexion de l'usage de l'IA dans leurs métiers et leur mise en œuvre. Une difficulté majeure réside dans la capacité à disposer des bonnes compétences, qui soient en mesure de suivre le rythme de l'innovation, d'identifier leur applicabilité et éventuellement de les transformer en une première preuve de concept. Dans ce contexte, la puissance publique doit disposer d'une structure en mesure de recruter les profils adaptés aux transformations de l'IA et qui puisse assumer ce rôle de conseil et de lab pour la conception des politiques publiques. Il s'agit d'un dispositif transitoire : à terme, ces compétences devront exister de manière pérenne dans les différentes administrations, qui devront recruter des spécialistes de l'IA issus de leurs secteurs.

La DINSIC paraît tout indiquée pour jouer ce rôle. Direction placée sous l'autorité du Premier ministre, elle est aujourd'hui chargée de coordonner les actions des administrations en matière de systèmes d'information.

## Créer au sein de la DINSIC un pôle de compétences mutualisées en IA

La DINSIC pourrait accueillir en son sein un pôle mutualisé de compétences en IA et mettre en réseau les compétences constituées au sein des administrations et de leurs opérateurs. Constitué d'une trentaine d'agents, ses missions pourraient être les suivantes : conduire des missions de conseil auprès des administrations et assurer un travail de veille et de cartographie des innovations réussies dans l'État, réaliser des preuves de concept (proof of concept) et accompagner le passage à l'échelle en cas de succès. Ce pôle aurait enfin vocation à soutenir de façon générale l'acculturation de la puissance publique et pourrait infuser les méthodologies agiles de la gestion de projet.

> La puissance publique doit disposer d'une structure en mesure de recruter les profils adaptés aux transformations de l'IA

## Constituer la réserve de l'IA autour de la DINSIC

Ce pôle IA au sein de la DINSIC pourrait, sur le modèle des réserves de cyberdéfense, s'appuyer sur une communauté de citoyens volontaires et bénévoles (chercheurs, entrepreneurs, associatifs, activistes, etc.). L'objectif : s'ouvrir sur la société et les communautés expertes extérieures pour capitaliser sur des expertises qui n'existent pas nécessairement en interne.

Cette « réserve de l'IA » pourrait être mobilisée en jury ou panels, pour éclairer les avis de la DINSIC et les choix technologiques des administrations. Cette réserve citoyenne, dont certains membres seraient par exemple
# Partie 1 – Une politique économique articulée autour de la donnée

spécialisés dans les problématiques de « police prédictive » (criminologues, data scientists...), pourrait être amenée à donner un avis sur des solutions technologiques envisagées, sur un mode pluridisciplinaire.

## Renforcer la DINSIC et son droit d'alerte

La DINSIC joue aujourd'hui un rôle d'arbitrage, d'évaluation de la performance des services numériques. En particulier, son directeur est informé des principaux projets informatiques envisagés par les ministères – il s'agit des projets dont le budget prévisionnel est compris entre 5 millions et 9 millions d'euros. La direction dispose également d'un droit de veto sur les projets dont le coût dépasse 9 millions d'euros. Ses avis sont adressés au Premier ministre, aux ministres concernés et au ministre chargé du budget.

En outre, un pouvoir d'alerte (auprès du Premier ministre et des ministres concernés) est reconnu au directeur, s'agissant des projets « qui présentent des enjeux ou des risques justifiant des dispositions spécifiques de conduite et de gouvernance » et à la suite de missions d'expertise conduites « sur tout projet ou système d'importance majeure dont les conditions de développement ou d'exploitation lui paraissent porteuses de risques ou d'enjeux élevés en matière de calendrier, de coûts, de qualité ou de sécurité ».

Ce rôle doit être renforcé s'agissant du développement de l'IA au sein de l'État. Les seuils de notification et d'alerte pourraient être abaissés, pour conférer à la DINSIC un véritable droit de regard et un rôle d'accompagnement sur les projets d'importance.

## Intégrer l'IA dans la stratégie numérique de l'État

Si IA et numérisation ne sont pas équivalentes, il ressort que la première ne saurait se concevoir sans la seconde : les deux doivent être considérés comme deux vagues successives. Ainsi, rattraper la première vague de la numérisation sans considération pour la seconde reviendrait à prendre d'emblée un retard conséquent.

Le volet IA doit être intégré dès à présent dans la stratégie de numérisation de l'État, en particulier dans le cadre du plan Action Publique 2022. Au risque, dans le cas contraire, d'avoir à opérer une nouvelle remise à plat avant de pouvoir conduire cette deuxième vague de transformation majeure. Il est essentiel de profiter de cette vague de numérisation pour saisir dès à présent les opportunités offertes par l'IA pour les services publics.

Cette prise en compte de l'IA a plusieurs implications : la conception des entrepôts de données qui doivent intégrer d'emblée la possibilité d'être utilisés à des fins ultérieures comme l'IA, inconnues au moment de la conception parfois au bénéfice d'un usage tiers à l'initial ; la politique de capitalisation des données : les données qui alimentent les entrepôts constituent une richesse et la question de leur collecte et de leur annotation doit être systématiquement posée et étudiée quand bien même la donnée n'aurait pas une utilité immédiate.
S'inspirer de : l'IA au Ministère de l'Économie et des Finances

L'IA présente des potentiels importants en matière d'assistance aux utilisateurs ou encore de lutte contre la fraude. Le ministre de l'Économie et des Finances a ainsi lancé des premiers projets dans ce sens :

i. Un « chatbot » a été développé par le Centre interministériel de services informatiques relatifs aux ressources humaines (CISIRH) permettant un accès aisé aux règles de gestion de ressources humaines de la fonction publique au bénéfice des gestionnaires du ministère de la culture et du ministère des affaires sociales.

ii. Un « chatbot » a été mis en place par l'Agence pour l'Informatique Financière de l'État (AIFE) pour les utilisateurs du système d'information Chorus, principalement constitués de PME et TPE.

iii. Un algorithme de « deep mining supervisé » est utilisé par la douane française pour détecter des cas de fraude dans les déclarations de valeur et d'analyse de langage naturel pour détecter des duplications d'identités ou d'adresses sur des trafics à l'import.

iv. Des modules d'intelligence artificielle ont été développés au sein du programme SIRANO de lutte contre les trafics financiers à TRACFIN, la cellule de lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme.

Mettre en place des budgets dédiés et pluriannuels pour les applications prometteuses

Le fonctionnement classique des administrations ne se prête pas toujours aux expérimentations et à l'émergence d'applications prometteuses : dans un contexte budgétaire tendu où il est question de choisir ce que l'on ne fait pas plutôt que ce que l'on fait, il semble nécessaire de sanctuariser des ressources afin d'éviter cette problématique du choix qui fait nécessairement primer l'urgence.

Cela pourrait passer par la mise en place de budgets dédiés et pluriannuels utilisables en flux intégrant les perspectives d'économies pour inciter à examiner les applications prometteuses, étudier les impacts et lancer des projets pilotes. Il s'agit de donner de la souplesse pour se saisir des transformations liées à l'IA dans un rythme et un mode de fonctionnement adaptés.

Le caractère dédié permet de s'extraire des besoins de court terme ; la dimension pluriannuelle et en flux permet de faire face au caractère évolutif et réactif de l'IA, qui contraste avec les logiques de planification annuelle dans la mesure où les opportunités se présentent en continu, les projets aboutissent, échouent, passent à l'échelle. Enfin, intégrer les perspectives d'économie permet d'intégrer une dimension incitative comme coût négatif, de sorte à ne pas favoriser l'économie d'un euro l'année suivante contre l'économie de dix voire cent fois plus sur les années suivantes. Le vecteur des lois de programmation pluriannuelles pourrait être étudié.