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

## Développer l'ouverture, la fiabilité et la sécurité des technologies d'IA

### Métrologie

La puissance publique doit agir pour développer et déployer des standards, tests et méthodes de mesure pour faire de l'IA une technologie plus sécurisée, fiable, utilisable, interoperable. Contrairement aux systèmes experts dont la fiabilité et la sécurité peuvent être élaborées et prouvées par construction (en tout cas en théorie), les systèmes qui mettent en œuvre de l'IA prennent des décisions basées sur des modèles construits à partir des données. Ainsi, des protocoles doivent être développés et intégrer de nouvelles métriques pour être appliqués aux données, aux performances, à l'interopérabilité, à l'utilisabilité, à la sécurité et à la confidentialité.

À cette fin, les responsabilités du Laboratoire National de Métrologie et d'évaluation (dit LNE) pourraient être élargies dans la continuité de ses missions historiques afin de devenir l'autorité compétente en matière d'évaluation (au sens de la métrologie) dans le domaine de l'IA et de construire les méthodes d'essais nécessaires à cette fin.

### Sécurité

Si l'IA permet de faire émerger de nouvelles opportunités, elle fait également apparaître de nouvelles menaces. Ce sujet d'étude a fait l'objet de récentes publications qui ont montré qu'il était possible de fausser arbitrairement les résultats produits par certains modèles appris par des réseaux de neurones, ce qui pose un problème de sécurité majeur dans le cas d'applications critiques. L'exemple du véhicule autonome est significatif à ce titre : l'existence de moyens pour fausser sa perception de l'environnement (causer délibérément la mauvaise interprétation d'un panneau Stop par exemple) pourrait provoquer de graves incidents. Le sujet de la sécurité est donc d'importance majeure, en particulier dans le cas des systèmes critiques et des systèmes ayant une composante physique capable de causer des dégâts en cas d'attaque.

Parmi les problématiques soulevées, on évoquera notamment les possibilités de :

- fausser arbitrairement les résultats d'un algorithme en manipulant les données d'entrée ;

- manipuler les données injectées au cours de l'apprentissage effectué par un algorithme d'IA ;

- créer de nouvelles attaques se basant sur les faiblesses des techniques d'IA actuelles.

La sécurité est un sujet qui concerne bien entendu les experts, mais pas seulement. Il doit y avoir une prise de conscience collective en la matière.
De façon générale, et ici plus spécifiquement en matière d'IA, elle doit être
pensée dès le début de toute démarche pour sortir d'une culture du « patch »
et penser la sécurité dès la conception des produits et solutions technolo-
giques. C'est l'une des raisons pour lesquelles il est utile de s'appuyer sur
des acteurs spécialisés qui, par leur expérience et leur expertise, proposent
des solutions. C'est d'autant plus critique que l'actualité récente ne cesse
de faire remonter l'existence de failles de sécurité, aussi bien logicielles que
matérielles.

Il pourrait être confié à l'Agence Nationale pour la Sécurité des Systèmes d'information (ANSSI) une mission de veille, de prospective et d'étude sur la question de la sécurité de l'IA pour laquelle elle mettrait en réseau les compétences existantes au sein de l'État sur les questions de cyberdéfense, de défense, et de systèmes critiques.

Standardisation

Le domaine de l'IA présente la spécificité de voir naître des standards de
facto, notamment technologiques : c'est le cas, par exemple, en matière
de deep learning, des technologies comme TensorFlow (développée par
Google), qui ont été adoptées, dès leur ouverture, par l'écrasante majorité
du marché, que ce soit les industriels, startups ou les académiques. Si ces
briques de base évitent à l'écosystème de réinventer sans cesse les mêmes
solutions, elles contribuent à imposer un standard de fait. Cette situation peut
s'avérer préjudiciable si les GAFAM, qui restent les bénéficiaires, décidaient
de récupérer l'ensemble des développements en IA qu'elles permettent.

Ainsi, le plus grand risque en matière d'IA n'est pas porté par les algorithmes
eux-mêmes, mais plutôt par l'ensemble de la pile technologique (et humaine)
qui permet leur mise en œuvre. Dans ce contexte, la normalisation ne saurait
se concevoir sans des liens très étroits avec l'ensemble de l'écosystème –
recherche, industrie, innovation. Cette démarche doit consister à réduire
les phénomènes de monopole et les logiques d'enfermement. Il s'agira en
particulier, dans une démarche proactive et coordonnée, d'établir et d'imposer
des normes d'interopérabilité non propriétaires, ainsi que des sorties locales
pour les dispositifs producteurs de données personnelles et non personnelles.
Alerte sur votre téléphone : votre frigo vous avertit qu'il n'y a plus de gruyère râpé. L'application en profite pour vous suggérer d'acheter des cornets de glace à la vanille pour l'anniversaire de votre fille. Comme vous êtes un grand consommateur de ce genre de produits, elle vous invite à profiter d'une promotion sur les bols isolants. L'intelligence artificielle est le cheval de bataille du commerce de demain. Imaginons que nos données personnelles, et en particulier nos données santé, soient accessibles à tous les commerçants. Comme dans PERTE DE COMMANDE, ces programmes intelligents pourraient alors devenir très envahissants, voire même créer des litiges dans les couples.

Kim est heureuse. Sa cote bonheur l'atteste. Elle décide de partager une pizza avec Timéo. Disposant des datas du couple, Madame Pizza3D fait dégringoler sa cote bonheur.

Kim est une femme heureuse. Son coefficient bonheur varie entre 77 les jours de mornes plaines et 94 les meilleurs jours. Vu que le bonheur moyen brut dans le pays est de 47, on peut dire qu'elle est vraiment bien lotie. Plusieurs éléments font pencher la balance. Il y a d'abord Timéo. C'est un bon mari et un bon amant. Ils envisagent même d'investir ensemble dans un enfant. Il y a aussi sa famille. Avec eux, même les dîners de Noël ne sont pas une souffrance. Et bien sûr, il y a quelques amis qui savent tant faire la fête que la rassurer. Elle les a acquis grâce à son exceptionnel taux de bonheur. Le bonheur attire le bonheur. C'est si évident que parfois, elle se demande si trop de bonheur ne tue pas le bonheur. Enfin, comme le secret du bonheur est de profiter de chaque instant, elle décide de se faire plaisir en commandant une pizza.

- Timéo, cela te dit une pizza ?

- Grave, ça changera des cafards grillés. Je m'occupe de la commande.

- Commande chez Pizza3D, j'ai un bon de réduction.

- Des clients disent qu'ils ont l'art de vous couper l'appétit, dit Timéo.

- Leurs drones livrent en moins de 5 minutes.

L'idée de déguster une pizza dans peu de temps fait gagner deux points à la cote de bonheur de Kim.

- Allô, bonjour, Madame Pizza3D, je voudrais passer une commande, dit Timéo.

- Prends-moi une pizza mexicaine. Ça me rappellera notre voyage de noces.

- Une pizza mexicaine... Oui, c'est bien pour ma femme... Pour moi, une Coréenne... Pas possible ?... s'exclame Timéo avant d'ajouter : Chérie, c'est cuit pour ta pizza mexicaine.

- Cuit... Déjà ?

- Non, ce n'est pas possible. Madame Pizza3D, dit qu'avec tes hémorroïdes, le piment n'est pas conseillé.

Kim rit de sa méprise. C'est bon de rire pour le bonheur. Mais, subitement, une grimace transforme son visage de femme heureuse.

- Des hémorroïdes ! De quoi se mêle la vendeuse de pizza ? Qu'elle s'occupe de ses fesses.

Timéo secoue la tête et soupire :

- Madame Pizza3D refuse aussi ma Coréenne sous prétexte que j'ai de l'hypertension.
– Elle a raison. Il faut que tu fasses attention. Tes paramètres s’emballent. C’est bon pour ma Mexicaine ? demande Kim.

– Madame Pizza3D, ma femme insiste pour sa Mexicaine.

Timéo serre les mâchoires, dodeline de la tête. Les propos de la vendeuse semblent l’agacer.

– Kim, si tu maintiens ta Mexicaine, tu auras un malus d’assurance de 30 %.

– 30 % ! C’est de l’arnaque.

La réponse est ferme. Il n'a rien de pire pour le bonheur que de se faire rouler dans la farine. Il compose mal avec le mépris ou toutes formes d'irrespect.

Timéo continue sa décomposition.

– Madame Pizza3D a de l’humour, dit-il. Elle dit que le malus ne se nomme pas arnaque, mais prévention ! Elle propose des pizzas allégées au yaourt de soja.

Kim a un geste signifiant que ce genre de futilité n'a aucune importance. Pour elle, le bonheur est un festin de miettes, dont certaines peuvent vous rester à travers la gorge. Timéo reprend l'appareil.

– OK, pour vos pizzas. Vous livrez par drone ?... Pas possible, vous voulez rire ?

– Leur drone est en panne ? demande Kim. Cela ne m'étonne pas. C'est à chaque fois pareil avec les drones. Ils explosent. Ils n'ont plus de batterie. Soit ils sont perdus, soit tu te les prends dans l'œil.

Timéo la regarde comme si la fin du monde venait de frapper à leur porte.

– Cela n'a rien à voir, dit-il. Madame Pizza3D dit que nous n'avons pas assez marché. Tu as fait seulement 8623 pas.

– Et toi ?

– Moi... Tous mes pas n'ont pas été pris en compte. Depuis qu'un mous-tique m'a piqué, mon tatouage électronique ne fonctionne plus... Si nous allons à pied chercher nos pizzas, tu auras effectué tes 10 000 pas.

– Pas question. Il fait un temps de cochon.

Kim déteste le comptage des pas. Elle considère que l'important est de se bouger et pas de savoir combien on bouge. La jeune femme a une philosophie de la quantification de l'activité humaine assez basique. Elle aime juste les chiffres qui servent sa cause.

– Madame Pizza3D, que pouvez-vous livrer ? reprend Timéo... Oui... Oui... Parfait... Avec la salade de carottes et les yaourts allégés, mettez une bouteille de vin... Pas possible ? Mais, vous n'avez que ce mot à la bouche.

En entendant son mari, la cote bonheur de Kim chute de 10 points. Il est urgent qu'elle reprenne les choses en main.

– Elle commence à me chauffer, Madame 3D... Donne-moi l'appareil. Bon, Madame Pizza3D, on ne va pas continuer à jouer... Oui... Oui... Oui... Vous êtes certaine... Ce n'est pas possible... Une seconde, je demande... Timéo, avec qui étais-tu au Lovecodebar ?

– Euh, personne.

– Alors, tu as bu quatre cocktails ?
– Ah, je suis bête, j’étais avec une collègue de travail... Donne-moi le téléphone. Je finis la commande et je t’explique... Madame Pizza3D si vous n’arrêtez pas de vous mêler de notre vie privée, je... – Timéo, laisse tomber, maugrée Kim. Ils sont équipés d’un système anti-insultes avec dépôt de plainte immédiat pour outrage à commerçant dans l’exercice de sa prévention.

Le ton monte. La cote bonheur descend. Timéo s’énerve.

– Et vous n’oubliez pas le Cocactus gratuit !... Si, nous y avons le droit. Je le vois dans votre publicité... Non, je ne suis pas en surpoids. Je suis juste un peu enveloppé... Et ma femme ? Quoi ma femme ? Je l’aime et nous sommes très heureux... On peut vous le prouver... Euh... Non... Je... – Timéo, ne te fatigue pas, tu parles à un robot, dit Kim.

Timéo est devenue une loque. Il laisse tomber le téléphone que Kim ramasse.

– Madame le robot... Oui... Euh... Hmm... Un long silence s’en suit. Elle le rompt en disant :

– Timéo, au lieu du Cocactus gratuit, Pizza3D nous offre 15 % de réduction au contrat Jurishelp. Elle dit que cela sera bien utile vu ta présence régulière chez ta collaboratrice Mademoiselle Denoy et l’achat ce mois-ci de 27 préservatifs à la pharmacie centrale.

– Kim, on commande ailleurs. Je t’avais bien dit que Pizza3D coupe l’appétit de ses clients.

Kim ne répond rien. À ce moment, son bonheur est en train de se noyer dans des eaux glauques.
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## Partie 2 –

Pour une recherche agile et diffusante

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# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

La première partie de ce rapport s'intéressait notamment à la compétition mondiale qui est en cours autour des données – compétition dans laquelle les géants ont pour l'instant remporté les premières batailles. Mais une autre compétition se joue sur le front de l'IA : elle concerne les ressources humaines (RH). D'une part, les avancées scientifiques et technologiques sont bien souvent le fait de chercheurs¹ de haut niveau ; d'autre part, l'économie mondiale manque déjà de spécialistes bien formés, phénomène qui va s'accentuer dans les prochaines années (voir plus bas) et pour former ces spécialistes, il faut des enseignants du meilleur niveau. La captation, par une politique RH de premier plan, de nos meilleurs cerveaux par les géants de l'IA nuit donc à la fois à la recherche publique et à la formation des scientifiques en intelligence artificielle (chercheurs, ingénieurs) de demain.

## Contexte et besoins

L'Enseignement Supérieur et la Recherche (ESR) français en IA a toujours occupé une place de choix au niveau international, de par l'excellence reconnue de la formation scientifique en France, source d'un vivier sans cesse renouvelé de chercheurs au meilleur niveau mondial. Et ce qui était vrai dans les années 80, avec le choix du langage de programmation français Prolog par le ministère japonais de l'Économie, le MITI, pour son programme de cinquième génération, l'est encore aujourd'hui, avec l'essor des réseaux de neurones profonds dont plusieurs acteurs majeurs sont français, le plus célèbre d'entre eux étant Yann Le Cun, travaillant aux États-Unis depuis de nombreuses années, et actuellement entre NYU à New York et Facebook AI Research (FAIR) à Paris.

Cependant, le paysage de la recherche en IA a considérablement changé récemment. En particulier, la frontière entre recherche publique et recherche privée tend à s'estomper : tous les grands acteurs de l'IA ont ouvert des centres de recherche fondamentale richement dotés, implantés dans les zones favorables au développement scientifique, où l'on trouve des chercheurs et des étudiants performants. Facebook vient d'annoncer le renforcement du centre parisien de FAIR et Google l'ouverture d'un centre de recherche à Paris. D'autres suivront très rapidement. On peut se réjouir de ces preuves de l'attractivité de la France. Cependant il faut aussi craindre l'assèchement de la nappe phréatique de l'ESR public proche de l'IA, ces centres de recherche privés étant de gros consommateurs de chercheurs de haut niveau comme d'étudiants brillants fraîchement diplômés.

Ainsi, à la fuite des cerveaux vers des institutions académiques étrangères, endémique depuis de nombreuses années du fait des différences de salaires et de conditions de travail, s'ajoute une autre fuite des cerveaux de chercheurs vers les grandes entreprises (GAFAM et autres licornes). Et, du fait du couplage nécessaire entre recherche et enseignement de haut niveau, le résultat de cette accélération se fait maintenant cruellement sentir au niveau de la formation – d'autant plus que la demande de l'industrie augmente (voir encadré).

1. Dans la suite de ce chapitre, « chercheur » académique devra être compris comme « enseignant-chercheur, chercheur ou ingénieur de recherche », employé des universités, grandes écoles ou organismes de recherche.

> La frontière entre recherche publique et recherche privée tend à s'estomper
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

Les capacités françaises de formation universitaire et d'encadrement au niveau master ou doctorat sont devenues critiques (les filières master du domaine sont contraintes de refuser des étudiants brillants tant leurs salles de cours sont bondées, le cours de Stéphane Mallat au Collège de France se donne à guichet fermé, etc.). Les formations privées qui fleurissent sont de qualité inégale – et elles sont coupées de la recherche, ce qui, dans ce domaine en si rapide évolution qu'est l'IA aujourd'hui, n'est pas viable à long terme. Or le besoin sur le marché du travail d'ingénieurs en IA de qualité, à tous les niveaux de qualification, est avéré (voir encadré). Il est donc primordial de renforcer considérablement le potentiel de formation supérieur français en IA, en lien étroit avec la recherche.

## Une pénurie d'ingénieurs formés à l'Intelligence artificielle

Déjà en 2011, un rapport de McKinsey Global Institute déclarait qu'on manque- rait de 190000 Data Scientists en 2018, ainsi que de 1,5 millions de managers et d'analystes capables tout simplement de comprendre les enjeux et de prendre des décisions dans le contexte de l'IA.

L'étude de Burning Glass Technologies, BHEF et IBM parue début 2017, quant à elle, prédit que le nombre d'emplois dans le monde pour des Data Scientists et Data Analysts va augmenter de 28 % dans les cinq prochaines années, pour atteindre 2720000, et que 39 % de ces emplois demandent une qualification niveau master ou doctorat.

Enfin, en décembre 2017, selon une étude compilée par le Tencent Research Institute, il n'y a aujourd'hui que 300000 « chercheurs et praticiens de l'IA » dans le monde, alors que la demande du marché se chiffrerait par millions (même si les méthodes utilisées pour arriver à ces résultats ne sont pas détaillées). Le goulot d'étranglement, pour Tencent, serait précisément la formation. Incidemment, cette étude cite les États-Unis, la Chine, le Japon et la Grande-Bretagne comme les pays les mieux placés dans la course à l'IA, avec mentions spéciales pour le Canada et Israël, en particulier en matière de formation. La France n'est pas citée.

Un autre mal endémique dont souffre la recherche française (et pas uniquement en IA) concerne sa faible performance en termes de valorisation et de transfert vers l'industrie, que ce soit vers des startups ou vers des grands groupes (européens si possible). Si la situation s'est améliorée ces dernières années, avec l'apparition de plusieurs structures visant à favoriser de tels transferts, il n'en existe pas moins une fuite des cerveaux d'entrepreneurs, qui préfèrent aller entreprendre à l'étranger (et principalement hors d'Europe, notamment, le plus souvent, aux États-Unis) du fait des conditions plus propices qu'ils y trouvent, tant au niveau des possibilités de financement disponibles que de l'écosystème entrepreneurial et de la rapidité des circuits de décision.

Enfin, l'IA est en train d'impacter l'ensemble des domaines de recherche. Et se heurte à la faiblesse de la recherche française en termes d'interfaces entre disciplines, puisqu'avoir de brillants chercheurs en mathématiques ou en informatique d'un côté et, par exemple, en physique-chimie ou en médecine de l'autre, ne suffit pas à faire prospérer les recherches interdisciplinaires.
Le phénomène est accentué quand on parle de science des données : alors que la numérisation des autres disciplines scientifiques posait jusqu'ici surtout des problèmes techniques (comme l'enregistrement, la manipulation et le stockage de données, massif ou non), l'arrivée de l'IA définit des problématiques qui nécessitent une collaboration très étroite entre spécialistes. Pour tirer parti de la révolution de l'IA dans tous les domaines scientifiques, il est nécessaire de mettre en place une interdisciplinarité effective entre spécialistes en IA et chercheurs des autres disciplines. Les deuxièmes apportent aux premiers des problèmes originaux qui permettent de faire avancer la recherche ; la résolution de ces problèmes apporte en retour des innovations de rupture. Et ce cercle vertueux ne peut s'amorcer qu'après un minimum d'acculturation mutuelle des chercheurs, au-delà de simples séminaires communs.

Mais la spécificité la plus importante de l'IA par rapport aux autres domaines scientifiques est son impact sur l'ensemble de la société, qui, loin d'être une mode passagère ou un simple phénomène médiatique, promet d'avoir des conséquences primordiales et durables au niveau mondial. L'IA aujourd'hui irrigue tous les domaines, économiques, sociétaux, politiques, culturels... Et la plupart des grandes puissances économiques, qu'elles soient nationales ou privées, l'ont bien compris et investissent massivement dans l'IA. L'enjeu n'est rien moins que le choix de la société dans laquelle nous voulons vivre demain. Et nous devons préserver notre indépendance en la matière si nous ne voulons pas voir ces choix imposés par d'autres. Or parmi les rares atouts de la France en la matière, il y a l'excellence de notre formation scientifique, et des cerveaux qui en sont issus. Il convient de tout faire pour la préserver, la renforcer, et la transformer en succès scientifiques et économiques dans le respect de nos valeurs.

> L'enjeu n'est rien moins que le choix de la société dans laquelle nous voulons vivre demain

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

La mesure phare préconisée ici vise trois objectifs interdépendants : la (re)constitution d'environnements de recherche attractifs et prestigieux, capables d'avancées significatives à l'échelle mondiale, regroupés sous un label unique, visible et reconnu ; la diffusion d'une formation scientifique de haut niveau en IA, pour les chercheurs, ingénieurs, entrepreneurs de demain ; la fluidification des interfaces, entre disciplines et entre la recherche académique et le monde industriel, favorisant la transformation rapide des idées en preuves de concept (POC), en applications scientifiques, en avancées technologiques et en propriété intellectuelle, à même de créer le tissu de startups et de PME dont dépend l'industrie de demain.

### Les trois instituts canadiens

Le Canada, 36 M d'habitants, est aujourd'hui considéré comme un des quatre pays leaders en IA. Le gouvernement fédéral canadien consacre dans son budget pour 2017-2018, une enveloppe de 125 MCAD (80 M€) au lancement d'une stratégie pancanadienne en matière d'IA, pour soutenir la recherche, ainsi que l'attraction et le maintien de talents dans les universités canadiennes (niveaux maîtrise, stagiaires). L'enveloppe de 125 MCAD (80 M€)
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

sera répartie entre les villes de Montréal, 40 MCAD (25,5 M€), de Toronto, 40 MCAD (25,5 M€), et d'Edmonton, 25 MCAD (16 M€) et permettra de financer les principaux instituts de recherche canadiens qui y sont situés. La gestion des fonds est confiée à l'Institut canadien de recherches avancées (ICRA), qui bénéficie aussi d'un soutien fédéral de 35 MCAD sur cinq ans à compter de 2017-2018.

Le Fonds en recherche d'excellence Apogée Canada a permis d'octroyer une enveloppe globale de 900 MCAD (576 M€) à 13 institutions postsecondaires canadiennes en 2016. Une somme de 213,2 MCAD (136 M€) a été attribuée à l'Université de Montréal, HEC Montréal, Polytechnique Montréal et l'Université McGill. L'Institut de valorisation des données (IVADO, Montréal) spécialisé dans les données massives et l'IA a quant à lui été soutenu à hauteur de 93,6 MCAD (60 M€), auxquels s'ajoutent la contribution du secteur privé de 110,4 MCAD (70 M€), les financements d'établissements d'enseignement supérieur - HEC Montréal, Polytechnique Montréal et l'Université de Montréal de 30,1 MCAD (19 M€), et l'aide du gouvernement provincial du Québec de 14,9 MCAD (9.5 M€).

Aujourd'hui, la Province du Québec est celle qui présente avec la ville de Montréal la plus grande concentration de chercheurs en IA – 250 chercheurs au stade du doctorat à McGill et l'Université de Montréal, qui profitent aussi d'un important bassin d'étudiants en IA (environ 9 000), réparti entre des programmes d'informatique (6 194), d'informatique et génie informatique (1 149), de mathématiques (1 360), de mathématiques appliquées (113) et de probabilités et statistiques (141).

## Mailler le territoire et les domaines de recherche

La France se situe dans les tout premiers rangs internationaux en ce qui concerne la recherche en mathématiques et en intelligence artificielle. L'expertise en recherche se trouve cependant dispersée, entre les universités, les grandes écoles et les grands organismes de recherche : le CNRS, sans doute le plus concerné par la recherche fondamentale, l'INRIA, dont les travaux vont du fondamental au transfert vers l'industrie et la société, et le CEA, dont la mission initiale concernait le développement d'applications du nucléaire aux domaines militaire, industriel et scientifique, et qui a su diversifier ses secteurs d'activité pour devenir un acteur important du numérique en général, et de l'IA en particulier. On pourrait également citer les autres instituts de recherche (INSERM, INRA, IRD...) qui sont eux aussi directement impactés par l'IA et ont donc développé une expertise en IA centrée sur leurs besoins.

Est-ce une conséquence de cette dispersion ? Toujours est-il que la recherche française souffre de faiblesses au niveau des interfaces : interface entre les disciplines et interface entre la recherche académique et le monde industriel.

## Les instituts 3IA

Dans ce contexte, il est proposé la création de quatre à six Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle (instituts 3IA) répartis sur l'ensemble
du territoire national, et organisés en réseau, le Réseau National d'Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle (RN3IA). Créés sur réponse à un appel d'offres, immergés dans un écosystème scientifique riche de collaborations potentielles, directement impliqués dans l'enseignement supérieur et fortement liés au monde industriel, ces instituts 3IA devront offrir à l'ensemble de la chaîne allant de la recherche à l'innovation des lieux de rencontres propices aux collaborations fructueuses et à la diffusion des savoirs liés à l'IA, permettant à une fraction significative des acteurs concernés et motivés (chercheurs, étudiants, entrepreneurs) un accès direct aux recherches de pointe. En termes de recherche et d'innovation le RN3IA assurera une couverture nationale des domaines de l'IA, en favorisant la diversification géographique et thématique des instituts : on cherchera à éviter les redondances thématiques entre instituts, en particulier en termes de domaines d'applications ou de recherche pluridisciplinaire.

## Les thèmes de recherche

Plus précisément, s'agissant des thèmes de recherche, on cherchera un équilibre entre la concentration des efforts et des financements sur les sujets « stars » du moment, et le saupoudrage uniforme de l'ensemble des thèmes présents et passés.

Les thèmes scientifiquement et économiquement dominants du moment (l'apprentissage, et les différents maillons de la science des données, ou analytique des données, aussi appelée big data) ont encore besoin d'être approfondis ; l'apprentissage semi- ou non-supervisé, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage de représentation et le transfert de domaines, et l'apprentissage de données non structurées (données textuelles, tweets, blogs, et autres médias électroniques par exemple) doivent aussi être au programme, sans se limiter à l'apprentissage profond.

Certains domaines de l'IA moins visibles aujourd'hui (représentation des connaissances, Web sémantique, IA distribuée, théorie des jeux) ne doivent pas être oubliés ; ils sont porteurs d'une diversité qu'il ne faut pas abandonner, et qui porte peut-être les germes de la prochaine révolution de l'IA. La diversité est d'autant plus importante face aux GAFAM, qui semblent concentrer leurs efforts sur les domaines les plus visibles : c'est peut-être dans ces autres domaines que nous pourrons créer la surprise face aux moyens mis en œuvre par ces géants de l'IA.

Un ensemble de thèmes stratégiques, et qui apparaîtra en filigrane dans tout le rapport, est lié à l'éthique et concerne la validation et la certification des technologies de l'IA, visant la confiance de toutes les parties prenantes dans leurs résultats : de la validation en termes de preuves théoriques à l'explicabilité, la transparence, la causalité et l'équité.

Plus généralement la théorie (et celle de l'apprentissage profond en particulier) est aujourd'hui en retard sur la pratique, et des collaborations étroites avec d'autres champs des mathématiques et des STIC (sans qu'on puisse vraiment parler d'interdisciplinarité, donc) sont à mettre en œuvre, de la théorie des jeux à la logique et aux preuves formelles en passant par la
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

théorie de l'information et les approches géométriques. En particulier, les forces françaises dans le domaine de la preuve de programme sont telles qu'une collaboration entre les deux communautés IA et preuves ne peut que déboucher sur des avancées majeures.

Et à défaut d'avancées théoriques immédiates, il est essentiel, pour une dissémination rapide des techniques d'apprentissage, de disposer de moyens de choisir le bon algorithme, puis de le configurer, le tout automatiquement en fonction des données. Il s'agit de recherches proches des recherches en synthèse de programme... dans lesquelles on retrouve d'ailleurs aujourd'hui des approches par réseaux profonds et d'autres approches moins conventionnelles.

Le traitement du langage naturel est, avec celui de la vision et de l'analyse d'images et de vidéo, celui qui a sans doute le plus bénéficié de l'arrivée de l'apprentissage profond (traduction automatique, compréhension et implication textuelle, génération), et on parle d'interfaces langagières comme interface du futur, bien qu'ici aussi il reste des progrès à accomplir avant d'arriver à passer le test de Turing avec un programme d'IA (les exemples de dérives racistes du chatbot Tay<fnref n="2" /> montrent ici encore l'importance et la difficulté des recherches sur la certification des techniques d'IA). Plus généralement, l'ensemble du domaine des interfaces humain-machine bénéficie déjà des progrès récents de l'IA, ce qui ouvre de nouveaux champs (outre celui de la sécurité) comme celui de l'apprentissage dans un monde ouvert et incertain tout au long de la vie (Life Long Learning). Et rejoint des préoccupations du domaine de la robotique, pour lesquelles ici encore une association très intriquée entre chercheurs des deux domaines semble nécessaire.

Un autre domaine crucial est celui de l'optimisation, en lien ou non avec l'apprentissage. Le domaine de la recherche opérationnelle et de l'optimisation combinatoire est ainsi identifié par IVADO (Montréal) comme l'un de leurs trois domaines d'expertise, distinct de l'IA pour eux, donc. Quoi qu'il en soit, les retombées économiques (toute la logistique, pour n'en citer qu'une), et les impacts sur l'IA en général (planification, résolution de contraintes,...) sont innombrables. Plus généralement, l'ensemble des domaines faisant appel à de la modélisation jusqu'ici obtenue par l'application des premiers principes, se retrouvent confrontés à des modèles alternatifs que l'on peut construire à partir des données – la voie idéale consistant sans doute à faire coopérer les deux approches pour obtenir le meilleur des deux mondes.

Mais, et il est sans doute utile de le répéter, il convient également de préserver des champs de recherche qui ne seraient pas cités ici et d'encourager l'originalité. Suivant un raisonnement analogue, quoique sur un plan un peu différent, il convient également, au travers des instituts 3IA, d'encourager les recherches interdisciplinaires.

## L'interdisciplinarité

Les retombées pluridisciplinaires de l'IA ont été évoquées, rendant nécessaires à la fois de véritables recherches conjointes, et pas simplement l'application de techniques d'IA aux autres disciplines, mais de manière symétrique la formation à l'IA des étudiants et des chercheurs des autres disciplines afin

<footnote n="2">2. « A peine lancée, une intelligence artificielle de Microsoft dérape sur Twitter », LeMonde.fr 24 mars 2016, http://lemonde.fr/pixels/article/2016/03/24/a-peine-lancee-une-intelligence-artificielle-de-microsoft-derape-sur-twitter_4889661_4408996.html</footnote>
qu'ils puissent acquérir une véritable double compétence. En fonction des forces disponibles (et volontaires) localement, chaque institut 3IA privilégiera un petit nombre de domaines déjà présents et actifs dans son écosystème, de l'ESR à l'entrepreneuriat, qu'il pourra associer à son projet.

Les domaines-cibles pourraient faire partie par exemple des sciences humaines et sociales, de l'économie et du droit, de la physique et de la chimie, de la biologie et de la santé, de l'écologie et du développement durable, de l'ingénierie numérique, du domaine de l'interaction humain-machine et de la culture...

Un domaine particulier est celui des sciences humaines et sociales (SHS), du fait de l'impact fort de l'IA sur l'ensemble de la société, qui pose naturellement de nombreuses questions éthiques qui sont de son ressort (voir la partie qui leur est consacrée), auxquelles il conviendra de sensibiliser l'ensemble des acteurs des instituts 3IA dans la mesure où ces questions peuvent se décliner différemment dans les différents domaines.

## Réunir chercheurs, étudiants et entreprises

### Les chercheurs

Les instituts 3IA accueilleront les chercheurs de réputation internationale, attirés par le retour au pays, par la culture française ou par la renommée scientifique des autres membres. Ils auront également pour mission d'offrir à nouveau un futur attirant en France pour les jeunes chercheurs qui ont reçu l'excellente formation française.

### La liberté des chercheurs de la recherche publique est sérieusement mise à mal par la nécessité de financer leurs recherches sur programme

L'idée reçue suivant laquelle la recherche publique, à défaut de salaires suffisants,

offre une liberté importante, doit être remise en cause. D'une part, parce que, quoiqu'inégale suivant les employeurs, la liberté des chercheurs dans les laboratoires de R&D de pointe des GAFAM est réelle. D'autre part, parce que la liberté des chercheurs de la recherche publique est sérieusement mise à mal par la nécessité de financer leurs recherches sur programme. Ils passent un temps de plus en plus long à répondre à des appels d'offres dont les pourcentages de succès tendant vers l'infime³, sans parler du temps passé à évaluer les projets des collègues sans même pouvoir pousser leurs projets favoris. L'alternative est souvent de trouver des sujets de recherche collant aux priorités industrielles, alors que les problèmes industriels ne devraient être qu'une source d'inspiration intarissable, mais non contraignante. S'ajoute à cela pour les chercheurs du public l'augmentation continue des lourdeurs administratives incessantes (embauches, achats, missions...), qui contribue également significativement au manque d'attractivité – et de compétitivité – de l'environnement de recherche français. Sans parler des charges administratives qui vont croissantes avec la densification du mille-feuille administratif dans l'ESR national.

3. Autour de 12 % pour les appels ANR 2016 et 2017, moins de 5 % pour les appels FET du programme européen H2020.
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

Certes, le gouffre salarial entre le public et les GAFAM ne peut être comblé. Mais un salaire suffisamment élevé – permettant par exemple de se loger en région parisienne – est cependant nécessaire⁴.

4. Aujourd'hui, le salaire d'un chercheur débutant, après 8 ans d'études post-bac, est de l'ordre de 1,7 SMIC.

La véritable marge de manœuvre réside dans les conditions d'embauche que la recherche publique peut proposer, en particulier la stabilité de l'emploi, seule à même de permettre une recherche sereine à long terme.

Les conditions de travail – allant des facilités de calcul aux facilités administratives en particulier pour les étrangers – seront discutées plus bas. Il faut souligner que le mille-feuille administratif est illisible pour les chercheurs étrangers que nous voulons accueillir, et totalement dissuasif pour les Français de l'étranger, qui le connaissent à travers leurs collègues et amis : des conditions ad hoc devront impérativement être mises en place.

Les obligations des chercheurs se résumeront à participer à l'enseignement (un ou deux modules par an), à l'animation d'un séminaire et, sur une base volontaire, à participer aux échanges avec les membres industriels affiliés.

Les instituts pourront accueillir les chercheurs selon plusieurs statuts ; les modalités choisies (et les modes de recrutement) sont laissées à l'appréciation des instituts eux-mêmes (principe d'autonomie).

- les Compagnons (Fellows) seront présents à temps plein, détachés de la fonction publique ou embauchés directement, suivant les cas. Leur financement comprendra, outre un salaire conséquent, le budget environné pour une équipe de doctorants et chercheurs postdoctoraux travaillant sur leur programme de recherche. Ils seront les garants de la réputation de l'Institut, chargés de l'animation scientifique (séminaires de recherche, invitations,...), et devront s'impliquer dans une formation supérieure locale. Ils pourront sur une base volontaire animer les relations avec les affiliés industriels ;

- les Compagnons associés seront présents à temps partiel, occupant le reste du temps le poste dont ils sont titulaires ; ils bénéficieront également de financements de type chaires : complément de salaire et budget pour une petite équipe de recherche autour de leur projet ;

- les Affiliés sont des chercheurs statutaires, proches thématiquement de l'Institut. Ils seront co-optés par les Compagnons pour participer aux charges et aux bénéfices, avec une obligation minimum de participation régulière aux séminaires et discussions afférentes ;

- des chercheurs seront invités en tant que visiteurs résidents pour des périodes de 3 mois à un an, éventuellement réparties sur plusieurs années, profitant par exemple de leurs périodes d'été ou sabbatiques, de manière analogue aux chaires Blaise Pascal, ou aux chaires internationales Inria. Ils pourront bénéficier d'indemnités de logement et de séjour, et pourront également inviter leurs étudiants pendant de plus courtes périodes, voire embaucher un postdoc pour la durée de leur séjour.

Chacun de ces statuts devra être accessible à plusieurs niveaux de séniorité : les seniors assureront la réputation et le pilotage scientifique, les juniors participeront activement à l'encadrement des doctorants et des postdocs.
# Créer un réseau d'Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle

## La formation

Les chercheurs d'un institut 3IA devront contribuer significativement à l'enseignement supérieur de l'IA dans leur région d'implantation, créant ou renforçant des filières de formation supérieure de qualité attractive de par la présence de chercheurs de haut niveau au cœur de l'équipe enseignante. L'engagement d'enseignement des membres recrutés serait compris entre un et deux modules par an.

La formation continue destinée aux entreprises affiliées ainsi qu'aux chercheurs d'autres disciplines, aussi importante que la formation classique licence/master, pourra être assurée par exemple par les chercheurs postdoctoraux embauchés par l'institut 3IA. L'organisation de défis pourrait constituer un véhicule utile pour partager les données, l'expérience acquise et dissémerin les bonnes pratiques en termes de « poser un problème » et valider une solution en IA. L'expérience acquise par le labex AMIES⁵ pourra également servir d'inspiration, en soulignant que la demande dépasse très significativement l'offre. Les bonnes idées abondent et sont accueillies avec enthousiasme aussi bien par les industriels que par les étudiants : la barrière est le manque de temps des encadrants compétents et motivés.

Pour répondre à cette demande, les solutions consistant à faire intervenir les étudiants de niveau master dans la formation des étudiants de licence pourront être explorées. La construction par les élèves de master de défis à usage de leurs camarades de licence (comme pratiquée par exemple à l'Université Paris-Saclay) constitue un exemple d'innovation pédagogique et pratique remarquable, dans un domaine comme l'IA où l'importance des défis n'est plus à démontrer.

Quatre points essentiels devront être pris en compte au niveau de la formation en IA : ils sont relatifs à la diversité des étudiants d'une part, et aux impacts de l'IA sur la société d'autre part (voir la partie éthique de ce rapport). Certains apprennent en prouvant et d'autres en faisant. Il est nécessaire d'offrir aux étudiants tournés vers la théorie une formation décloisonnée entre mathématiques et informatique. Parallèlement, il est nécessaire d'offrir des modules intenses en expérimentation, dotés des moyens de calcul appropriés. En troisième lieu, les dangers d'une mise en œuvre aveugle de l'IA appellent la définition dans les instituts de cursus interdisciplinaires (Maths / Info / SHS) à même de poser les questions liées à l'éthique des IAs que nous saurons mettre en place demain – et dans tous les cursus IA, de modules obligatoires destinés à sensibiliser les étudiants à ces questions. Le réseau des instituts 3IA pourra ici jouer un rôle d'aide à la diffusion. Enfin, il est nécessaire que les étudiants puissent bénéficier d'une formation à l'entrepreneuriat, profitant directement de la présence de startups partenaires de l'institut – et réciproquement, par exemple, dans le cadre d'enseignements par projets.

5. Le labex Agence pour les Mathématiques en Interaction avec l'Entreprise et la Société propose des Projets Exploratoires Premier Soutien (PEPS) pour le défrichage d'idées immatures ; une foire de l'emploi ; etc.
## Les entreprises

Le besoin des entreprises de pouvoir attirer, retenir des ingénieurs bien formés et de disposer d'un circuit court d'interaction avec la recherche de pointe, est attesté à tous niveaux. Le besoin d'expertise, notamment en ce qui concerne le choix des solutions technologiques, est également avéré, et le manque de cette expertise est clairement dommageable pour les solutions de la French Tech.

Les instituts 3IAS répondront à ces besoins, irrigueront le tissu industriel en tenant compte de sa diversité et constitueront un tremplin pour la valorisation et le transfert des résultats de recherche conjointe avec l'industrie. Le mode d'action retenu⁶ est de faire se côtoyer au quotidien toute la chaîne allant de la recherche fondamentale au transfert industriel, des chercheurs aux ingénieurs R&D et aux entrepreneurs du privé, lors d'événements à la fois formels et informels.

La plupart des entreprises lancées dans de la recherche en IA pour leurs propres besoins d'innovation n'ont pas les moyens d'investir dans des chercheurs en recherche fondamentale (à la différence des GAFAM et grands groupes français ou européens, dans leurs filières métier). Leur participation à l'un de ces instituts leur permettra de maintenir une veille technologique très pointue pour ce domaine en très rapide évolution qu'est l'IA ; de bénéficier des conseils des chercheurs et de l'ensemble de l'écosystème, dont les moyens de calcul, pour des projets communs avec les chercheurs ; de concrétiser très rapidement, et avec un minimum de travail administratif, les projets les plus prometteurs en POC (Proof of Concept) ; voire de lancer des projets plus ambitieux en collaboration avec des chercheurs, jusqu'à des laboratoires communs ou le lancement de startups communes.

6. Cet axe procédera en collaboration étroitement avec l'initiative EngageIA du réseau des IRTS, qui propose à ses partenaires privés des premières approches d'évaluation de ce que peut leur apporter l'IA.

## Le besoin des entreprises de pouvoir attirer, retenir des ingénieurs bien formés et de disposer d'un circuit court d'interaction avec la recherche de pointe, est attesté à tous niveaux

L'interaction directe entre recherche publique et entreprises innovantes, startups,

PME ou grands groupes « institutionnels » souffre présentement de lourdeurs administratives, même en cas d'accord entre tous les partenaires techniques. Des accords-cadres feront partie des réponses à l'appel d'offres lancé pour la création des instituts 3IA. Ils pourront également s'intégrer dans les facilités administratives offertes par la coordination nationale des instituts 3IA. L'objectif est d'obtenir des circuits de décision et les formalités associées (allant des Memorandum of Understanding aux accords sur la propriété intellectuelle) très réduites (par exemple, à l'échelle de la semaine).

Les entreprises auront la possibilité de s'associer aux dossiers présentés par les établissements, de manière graduelle selon leur degré de maturité et leur surface financière, sans pour autant être des membres permanents (statut de membre « affilié »). Cela leur permettra d'accéder aux séminaires de recherche et à des étudiants bien formés, ainsi que de disposer de ressources de conseil de la part des membres de l'institut 3IA, sur une base volontaire de gré à gré ; le support administratif institut 3IA pourrait comprendre un
# Créer un réseau d'Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle

accord-cadre pour ce type de collaboration, comprenant la possibilité de travail partagé entre recherche et industrie, avec passerelle d'aller et retour.

Formellement, plusieurs niveaux d'implication dans les instituts 3IA devront être possibles, correspondant à des degrés différents de participation à la vie scientifique (ici encore laissés à l'appréciation de chaque institut 3IA).

- les membres permanents contribueraient chaque année, sous la forme d'une somme forfaitaire, au budget de l'institut et de l'établissement d'accueil. Certains de leurs chercheurs (ingénieurs de recherche maison) pourraient être détachés dans les locaux de l'institut, à temps plein ou partiel, travaillant de concert avec les chercheurs - en particulier, bénéficiant des conseils permanents irremplaçables qu'apporte la co-localisation. Afin d'éviter que ce statut ne soit accessible aux seuls grands groupes, les contributions annuelles de ces membres permanents industriels de l'institut 3IA pourront être modulées en fonction de l'importance financière du cotisant ;

- les membres « affiliés » s'acquitteraient d'une cotisation annuelle moindre, et pourraient envoyer leurs représentants assister aux séminaires de l'institut, pour discuter avec les chercheurs des problèmes métier qu'ils rencontrent. Ce statut permettrait en particulier aux startups déjà convaincues de l'utilité de la chose d'interagir régulièrement (quelques heures par semaine) avec la recherche de tout premier plan (voir l'exemple du Technion) ;

- les membres « occasionnels » pour un prix forfaitaire pourraient bénéficier d'un nombre d'heures de consultation avec les chercheurs de l'institut, sur une base volontaire ;

- certains entrepreneurs potentiels pourraient bénéficier d'un statut d'invité, pour une courte durée afin d'étudier in situ la viabilité d'idées innovantes. En ce sens, les instituts adoptant ce modèle jouerait presque le rôle de startup studio pour des innovations nécessitant l'implication de chercheurs, c'est-à-dire demandant le développement de nouvelles approches fondamentales, au-delà de la simple application de technologies existantes (voir également plus bas une recommandation plus générale concernant la création de startups) : le RN3IA pourrait jouer le rôle d'interlocuteur et de facilitateur ici aussi.

Dans tous les cas, il est supposé que les ingénieurs R&D et les entrepreneurs participant à la vie scientifique de l'institut ont déjà un bon niveau de connaissance de l'IA, et de ce qu'elle peut éventuellement apporter à leur activité.

## Le programme « affiliates » au Technion

Le Technion (Haifa, Israël) est la plus vieille université publique israélienne. Ses programmes Industrial Affiliates (IAPs) visent à faciliter les liens directs entre la recherche académique et l'industrie. Financés par des droits d'adhésion, ces programmes permettent l'accès des industriels aux départements et aux programmes de recherche dans leurs domaines d'intérêt. Les membres affiliés peuvent assister aux séminaires et réunions de travail, reçoivent des copies des rapports et autres publications et ont un accès privilégié aux étudiants qu'ils peuvent inviter à venir exposer leurs travaux dans des séminaires internes, en vue de leur recrutement éventuel. Ils sont également des partenaires
privilégiés pour soumettre des propositions de projets collaboratifs aux divers appels nationaux et européens, et bénéficient de facilités pour créer des centres de recherche communs avec les départements de l'Université. Ces programmes transcendent les frontières traditionnelles entre académie et industrie pour aboutir à des relations gagnant-gagnant dans un contexte d'excellence scientifique.

## Le support

L'attraction et l'efficacité des instituts 3IA reposent sur trois axes support : 1. L'accès à des moyens de calcul quasi-illimités ; 2. Des procédures administratives simplifiées au maximum ; 3. L'aide aux conditions de vie, en particulier pour les chercheurs étrangers.

L'axe calcul est essentiel : les grands acteurs de la recherche privée en IA disposent de facilités de calcul incommensurables avec celles des laboratoires publics et d'un accès à des données de plateformes qui sont hors de portée de la recherche publique, pour des raisons de propriété industrielle évidentes. Les instituts 3IA proposeront des facilités de calcul dédiées, avec mise en commun d'un ensemble de données ouvertes (proposition).

L'axe administratif est essentiel : tout chercheur attiré en France puis rebuté par les délais de réponse et les arguties incompréhensibles de l'administration fera une contre-publicité durable à l'ensemble de notre système. Il faut relâcher la

pression administrative. Les facilités permises par des fondations ou des associations loi 1901 par exemple, doivent devenir la règle au sein des instituts 3IA, notamment en ce qui concerne les embauches et les achats. Les grilles de salaire de la fonction publique sont dissuasives,

nous espérons l'avoir montré, compte tenu de deux faits : 1. La productivité varie de plusieurs ordres de grandeur entre les chercheurs dans ce domaine ; 2. Il existe des concurrents nombreux et capables de verser des salaires royaux après un circuit de décision court.

> **Tout chercheur attiré en France puis rebuté par les délais de réponse et les arguties incompréhensibles de l'administration fera une contre-publicité durable à l'ensemble de notre système. Il faut relâcher la pression administrative**

Outre les embauches, en ce qui concerne les achats et les missions, il faut renverser la charge de la preuve, en autorisant systématiquement les achats par carte achat, et en effectuant des contrôles à posteriori sur les missions.

Enfin, l'aide à l'accueil des étrangers est indispensable pour accueillir non seulement des chercheurs, mais aussi des étudiants, éventuellement non francophones : titres de séjour et relations avec la préfecture ; aide au logement ; aide pour trouver un emploi à l'autre membre du couple ; aide à la scolarisation des enfants ; aide culturelle. Des aides similaires doivent aussi être proposées en cas de mobilité en France.
## La communication

Les instituts 3IA pourront mener une politique de communication et de diffusion des idées de recherche en IA auprès des médias, des politiques et de la société en général. Cette compétence, très présente chez les géants du numérique, est l'un des pilliers de leur succès ; elle est fondamentale pour renforcer les vocations, la cohésion sociale entre sciences et société, l'acceptabilité et la compréhension par les citoyens, le rapprochement entre la recherche et les sphères de décision.

Les instituts 3IA pourront être épaulés dans cette tâche par d'autres acteurs qui ont déjà cette expertise dans la communication scientifique en mathématiques et informatique : Inria, CNRS, Institut Henri Poincare (et la Maison des mathématiques à venir), Fondation Blaise Pascal, réseau AuDiMath...

## Installer une coordination nationale

Les instituts 3IA devront être fortement et robustement connectés entre eux, tant scientifiquement qu'au niveau organisationnel.

Scientifiquement, il s'agira de pouvoir partager des séminaires (amphithêtres vidéoconnectés de manière robuste), organiser des discussions distantes (murs de présence dans les lieux de vie), mettre en commun un maximum d'outils d'enseignements, TDs, défis, etc, mutualiser les stages et partager leurs résultats. Il faudrait également installer un dispositif de partage d'expertise entre les différents instituts 3IA, pour des évaluations croisées de dossiers (recrutement ou autres projets lancés par l'un des instituts 3IA). Une plaque tournante d'information partagée est seule à même de garantir un fonctionnement souple et rapide de tels échanges. On peut également imaginer l'organisation d'un événement annuel de bilan et partage d'expériences en présentiel, à destination des financeurs et du public, qui demandera également une certaine coordination nationale, tant scientifique que logistique d'ailleurs.

Au niveau organisationnel, il faudra mettre au point (et maintenir dans la durée) l'ensemble des procédures administratives évoquées plus haut, basées sur des expertises administratives et juridiques particulières en termes, entre autres, de propriété intellectuelle et de contrats-cadres. Il ne faut évidemment faire ce travail qu'une fois et créer un point de contact unique pour l'ensemble du réseau des instituts 3IA. Il faudra également assurer une visibilité internationale du réseau en tant que tel, un point d'entrée unique capable d'aiguiller les demandes d'informations vers l'institut le plus à même de répondre.

Quel que soit le procédé retenu pour relâcher la pression administrative, il peut être pertinent de ne pas les dupliquer et d'en faire une unique implémentation au niveau national, puis de permettre à tous les instituts 3IA du réseau d'en bénéficier. Cela suppose une parfaite circulation de l'information, mais aussi des flux financiers, permettant à chaque institut de rester maître de son budget tout en en déléguant en partie la gestion.

Il faut donc une structure de coordination, maîtrisant l'ensemble des expertises administratives du monde de la recherche à celui de l'innovation – et qui de plus qualifié pour porter une telle structure qu'un institut de recherche dont
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

la mission est précisément l'excellence scientifique au service du transfert technologique et de la société, et qui possède déjà toute l'expertise nécessaire, et, sans doute plus important encore, la culture nécessaire pour mener à bien cette mission ?

## Amorcer le processus par un appel à projets

La légitimité des instituts 3IA ne sera assurée que si leur création est effectuée sous le contrôle d'un jury international indépendant (condition nécessaire, même si pas toujours suffisante). Il ne s'agit pas ici de retomber dans le travers dénoncé plus haut, à savoir une perte de temps et d'énergie pour les chercheurs que génère le financement de la recherche par programme, mais de créer des instruments de grande taille, sur le moyen et long terme (pour au moins 7 ans, renouvelables)⁷.

7. On notera que le processus envisagé ici est proche de celui utilisé pour la sélection des Instituts de convergence. Le seul Institut de Convergence dans le domaine du Numérique, DATAIA, coche d'ailleurs déjà presque toutes les cases d'un institut 3IA.

Un appel à propositions devra donc être lancé. Un processus en deux temps (dossier court, puis dossier complet), mais un jury unique, est préconisé pour éviter du travail inutile aux candidats comme au jury. Il faudra également veiller à la répartition tant géographique que thématique de l'ensemble des instituts acceptés, ce qui peut être l'objet principal de la première phase de sélection, qui ne garderait alors qu'un nombre limité de candidats, quitte à imaginer, le cas échéant, un second appel au cas où la qualité des dossiers longs du premier tour serait jugée globalement insuffisante par le jury.

Dans tous les cas, une grande autonomie doit être laissée à chaque institut en termes de vision, d'organisation et de gouvernance, afin de permettre le développement de solutions originales, adaptées aux particularités locales et aux expertises spécifiques. La cohérence de l'ensemble sera assurée par la définition de quelques contraintes générales ; l'impératif de grande liberté pourra permettre d'accepter qu'elles ne soient pas toutes simultanément respectées par un institut donné.

- le projet doit être porté par un ou plusieurs établissements d'enseignement supérieur ou de recherche existant, pour éviter la multiplication des structures nuisant à la lisibilité du paysage de la recherche française. Considérant les engagements forts à prendre vis-à-vis de l'enseignement, il semble naturel que le montage implique au moins un établissement d'enseignement (université ou école), qui pourra s'engager à fournir des moyens (par exemple les locaux permettant à l'institut de fonctionner sans dépenses immobilières) – même si le principe d'autonomie déjà cité doit s'appliquer ici aussi. En contrepartie, on pourrait imaginer que certains de ses Compagnons puissent être recrutés de manière pérenne après une période d'exercice fructueux (au moins 5 ans). Mais cela pourrait être également un institut de recherche, qui sera peut-être plus enclin à apporter du personnel support par exemple ;

- le projet doit comporter un plan d'occupation de locaux, préférentiellement des locaux existants mis à disposition par un des porteurs. Il faut toutefois prévoir qu'un budget additionnel puisse être demandé pour l'aménagement voire la construction de nouveaux locaux – dûment justifiée ;
- le projet doit être fondamentalement interdisciplinaire ;

- le projet doit contribuer significativement à renforcer la formation en IA. En particulier, l'ensemble des chercheurs éventuellement associés à l'institut 3IA doivent s'engager à assurer au moins un cours par an. La création de nouvelles filières, en particulier des filières interdisciplinaires doublement diplômantes, fonctionnant sur projet (voir encadré) doit être fortement encouragée, et doit intervenir parmi les critères de choix du jury ;

- le projet doit comprendre un programme d'affiliations industrielles, et l'engagement d'un certain nombre d'industriels locaux concernant leur participation, accompagné de contrats-cadres portant sur le partage de la propriété intellectuelle.

## Le financement

Un financement de base conséquent doit être apporté par la puissance publique lors de la création des instituts 3IA. Cela doit permettre à l'institut de fonctionner à minima, incluant le fonctionnement au quotidien : les frais usuels de fonctionnement ; le financement des personnels d'appui de la recherche (des assistants aux ingénieurs système et ingénieurs de recherche) ; et le financement de quelques projets de recherche (chaires, projets interdisciplinaires, invitations,...) – et éventuellement, comme mentionné plus haut, de financement immobilier argumenté.

Au-delà du fonctionnement via l'appel à projet, il sera fait appel aux financements privés, mais à parité publique et privée, l'État abondant tout financement privé. Plusieurs niveaux d'implication pourraient être proposés aux industriels (voir plus haut), qui pourront ainsi bénéficier d'une expertise dédiée à leurs besoins. D'autre part, quoiqu'encore peu usité en France, un appel au mécénat, en particulier auprès des startupers de l'IA qui ont réussi, devra aussi être exploré.

Les besoins budgétaires des mesures préconisées pour la création des instituts 3IA et du RN3IA, et plus généralement de l'ensemble des recommandations de ce chapitre, restent bien modestes, comparés aux dépenses qui mériteraient d'être déployées dans les autres secteurs, alors que le retour sur investissement, certes à moyen et long terme, sera énorme si l'objectif de création d'un tissu fertile pour les entrepreneurs est atteint.

## Intégrer ce réseau dans l'espace européen de la recherche en IA

Le RN3IA, via sa coordination nationale, pourra devenir le principal interlocuteur de nos partenaires européens pour assurer la connexion de la recherche française en IA avec les grands centres d'IA européens (DFKI, MPI et les réseaux Helmholtz, Fraunhofer et Leibniz en Allemagne, Alan Turing Institute en Grande-Bretagne, IDSIA et Écoles Polytechniques Fédérales en Suisse, CWI en Hollande, IRIDIA en Belgique, Sapienza Roma et les autres centres de recherche en robotique et IA d'Italie...), en particulier dans le cadre de l'émergence en cours d'un grand réseau européen de l'IA, au sein duquel ce réseau d'instituts français aura naturellement vocation à représenter l'écosystème
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

français. L'axe franco-allemand sera (et est déjà) privilégié dans un premier temps. La forme que prendra un tel réseau n'est pas encore connue, mais pourrait suivre le modèle de l'EMBL (European Molecular Biology Laboratory) qui fonctionne avec succès depuis 1974.

D'autres partenariats européens sont souhaitables, avec les instruments du programme H2020⁸ comme les partenariats public-privé qui existent en robotique et en big data.

Mais chaque institut 3IA aura bien entendu toute latitude d'établir des relations privilégiées avec tel ou tel partenaire, européen ou pas, en fonction de ses spécificités et des relations personnelles de ses chercheurs. Il existe par exemple des liens privilégiés avec nos cousins québécois, qu'il convient de cultiver au regard de la dynamique en IA qui s'y développe en ce moment.

Il s'agit également d'inciter au renforcement de la présence des chercheurs aux côtés des entrepreneurs de la French Tech dans les grands évènements européens ou mondiaux (Consumer Electronic Show, Web Summit and Founders Lisbon,...).

8. Horizon 2020, le programme de recherche de la communauté européenne en cours.

## Des moyens de calcul pour la recherche

Les instituts 3IA doivent pouvoir disposer d'outils de calcul qui leur permettent de rivaliser avec les moyens quasi-illimités des grands acteurs privés. Il existe cependant de nombreux besoins, de natures différentes, qui couvrent les différentes phases de la recherche, du développement et de la vie des produits. En effet, dans certains domaines tels que celui de l'apprentissage automatique, le cycle de développement comporte deux phases principales qui sont l'apprentissage et l'inférence. La vitesse et la performance de la phase d'apprentissage sont conditionnées par l'ampleur des moyens matériels qui leur sont alloués, notamment en matière de processeurs dédiés (aujourd'hui principalement des GPU). La dimension des infrastructures conditionne donc la 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.

Il faut cependant distinguer plusieurs types de flux de travail dans la phase d'apprentissage : les cas qui mobiliseront en grande partie un super算culateur adapté à l'IA (ressources se comptant en milliers de GPU typiquement) sont assez rares et ne concernent qu'une partie de la recherche en IA. La grande majorité des applications nécessite une quantité de ressources beaucoup plus restreinte (ressources se comptant en dizaines de GPU par exemple). Il faut donc distinguer ces deux besoins complémentaires et ne pas les confondre car ils sont très différents par nature et dans leurs implémentations :

- un besoin en super算culateur conçu et dédié entièrement à l'IA ;

- un besoin en « cloud adapté à l'IA » dont la recherche sera l'un des bénéficiaires.
Développer un supercalculateur pour les besoins de la recherche

Il est proposé de mettre en place un supercalculateur conçu spécifiquement pour les applications d'intelligence artificielle (ces architectures différent notablement de celles des supercalculateurs HPC classiques), et ce au profit unique de la recherche française, à commencer par les membres des insti- tuts 3IA, décrits ci-dessus, et de leurs partenaires industriels dans le cadre de projets communs. Limiter l'accès à un accès gratuit pour la recherche est la seule manière d'aboutir à un accès aussi simple au niveau administratif qu'au niveau de l'utilisation quotidienne. En effet, une ouverture plus large et payante pour certains entraîne en pratique une rigidité notable dans l'utilisation de l'outil.

La conception d'une telle infrastructure nécessitera de faire appel à des entreprises privées spécialistes du domaine et d'établir un cahier des charges spécifique à l'IA. Par ailleurs, la gestion technique de l'infrastructure pourrait être déléguée à un organisme comme le Grand équipement national du calcul intensif (GENCI). Celui-ci dispose déjà de nombreuses compétences utiles à cette fin (ingénieurs, administrateurs,...). Il devra néanmoins les élargir aux spécificités de l'IA (qui, permettons-nous d'insister, sont différentes de celles du HPC traditionnel), afin d'être capable d'intégrer du matériel performant renouvelé continûment, des piles logicielles mises à jour avec les dernières avancées algorithmiques, des capacités de stockage des données garantissant la sécurité d'accès (sur un modèle emprunté par exemple à Teralab) afin que les partenaires privés nationaux n'hésitent pas à lui confier leurs données à des fins de recherche.

À noter que cette préconisation est assez proche de celle faite par le groupe de travail de l'alliance Allistène pour une infrastructure HPDA du nom de GENIAL (Grand Équipement National pour l'Intelligence Artificielle), dont nous pourrions reprendre l'essentiel mot pour mot, en particulier en ce qui concerne l'importance de garantir un accès le plus souple possible, et le mécanisme proposé pour ce faire d'une partition en accès libre avec contrôle a posteriori et d'une autre partition en accès sur réservation.

Négocier un pass dans un cloud privé pour la recherche

Ce supercalculateur ne comblera néanmoins pas l'ensemble des besoins de
la recherche en calculs de type *cloud* pour des expérimentations rapides et
souvent exotiques en termes de configuration matérielle ou logicielle, tels
qu'on peut les trouver sur les grands acteurs Cloud privés (AWS, Azure,...).

Pour le besoin en **cloud** de l'IA, il est proposé de mettre en place un forfait d'accès à un **cloud** adapté à l'IA. Ce forfait (en temps de calcul et espace de stockage au moins adaptable) pourrait être alloué en fonction des équipes et de leurs besoins. L'objectif ici est également de conserver une souplesse maximale dans l'accès à l'infrastructure. Étant donné l'ampleur d'un tel projet, ce **cloud** de l'IA aura vocation à être développé à un niveau européen par un partenariat privilégié avec un acteur spécialiste européen du domaine. L'utiliser pour la recherche aurait donc un double effet levier, sur la recherche tout d'abord, mais
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

également pour « impulser une dynamique industrielle européenne de l'IA », idée développée dans la première partie de ce rapport.

## Rendre plus attractives les carrières dans la recherche publique

### Revaloriser les carrières d'enseignants chercheurs et de chercheurs, en particulier en début de carrière

Même s'il est illusoire de penser rivaliser avec les offres des GAFAM en termes financiers, l'écart est actuellement si important qu'il tend à décourager les jeunes diplômés, même ceux qui sont le plus attachés à la recherche publique et au bien commun. Un minimum de doublement des salaires de début de carrière est indispensable sous peine de voir se tarir définitivement le flux de jeunes prêts à s'investir dans l'enseignement supérieur et la recherche académique.

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

Le statut de chercheur permanent est l'un des derniers atouts de la recherche française par rapport à l'ensemble de ses concurrents, que l'on parle des grandes industries du numérique ou des institutions publiques à l'étranger (Europe comprise), et souvent le seul contre-argument face aux salaires ridicules proposés. Mais pour un chercheur senior, rentrer dans le système français repré-

sente une marche très haute financièrement parlant (rachat des cotisations sur une longue période) qui pourrait être en partie franchie avec une aide ad hoc, ce qui semble quasi-ment impossible aujourd'hui.

> Un minimum de doublement des salaires de début de carrière est indispensable sous peine de voir se tarir définitivement le flux de jeunes prêts à s'investir dans l'enseignement supérieur et la recherche académique

D'autres mesures d'aides ponctuelles pourront être également envisagées, à prévoir au cas par cas (voir les préconisations dans le cadre des instituts 3IA qui n'ont pas vocation à être limités au RN3IA). Des aides similaires devraient également être proposées pour des mobilités nationales, afin de ne pas défavoriser en creux les chercheurs déjà titulaires en France, créant ainsi paradoxalement des incitations à émigrer, même si c'est pour mieux revenir. Une fois de plus, cette mesure n'est pas propre à l'IA, mais est rendue plus nécessaire que jamais face à la concurrence des GAFAM.

### Former plus de spécialistes de haut niveau en IA

D'une part, le manque de diplômés de haut niveau en IA est flagrant, et va s'accentuer dans les années à venir selon toutes les prédictions (voir plus haut) – même s'il est également nécessaire de former des scientifiques à des niveaux intermédiaires (Bac +2, Bac +3). Il faut donc augmenter considéra-blement le nombre d'étudiants en master et en doctorat en IA.

D'autre part, la motivation des enseignants-chercheurs passe aussi par la possibil-ité d'animer un groupe de recherche – ce qui commence par la possibilité d'embaucher facilement et rapidement des étudiants master et doctorants.
Or même si certaines préconisations proposées ci-dessus entraînent, si elles sont adoptées, une augmentation mécanique du nombre de doctorants, il convient de ne pas limiter cet effort à ces dispositifs. Des bourses de master et de thèse, fléchées IA, éventuellement environnées, doivent être proposées dans l'ensemble des écoles doctorales, accordées sur avis d'un comité local spécifique, par exemple incluant des chercheurs affiliés à l'institut 3IA le plus proche. À noter qu'un tel mécanisme de contingentement de financement existe déjà dans des contextes de financements additionnels aux bourses des écoles doctorales apportés par plusieurs entités, locales ou régionales.

## Fluidifier et amplifier les échanges académie-industrie

De nombreux dispositifs ont été mis en place dans les dernières décennies pour tenter de pallier le défaut de transfert souvent constaté entre les mondes académiques et industriels français. Nous proposons de les compléter au-delà des instituts 3IA, au niveau individuel des chercheurs en facilitant leur immersion partielle dans le monde industriel. Ces mesures – qui ne sont en rien spécifiques à l'IA, et pourraient s'appliquer à l'ensemble du monde académique – sont rendues indispensables à très court terme du fait de l'accélération récente de la fuite des cerveaux vers les acteurs privés de l'IA.

## Encourager le travail partagé académie-industrie

Il faut favoriser le travail à temps partagé académie/industrie pour les fonctionnaires titulaires de la recherche et de l'enseignement supérieur – à hauteur de 50 % par exemple, en autorisant les salaires complémentaires au niveau concurrentiel du privé (ce qui correspond à supprimer la règle de non-doublement de rémunération). Dans le cas des enseignants-chercheurs, la personne passant à temps partiel serait tenue de trouver un remplaçant pour assurer ses cours (parmi son groupe de recherche par exemple). Le conseil d'université, puisqu'aujourd'hui c'est lui qui accorde ou non son autorisation en cas de rachat d'heures d'enseignement, ne devrait pas pouvoir refuser dans le cas où le financement est assuré, par exemple par l'employeur privé, et l'enseignement assuré, par exemple par des chercheurs postdoctoraux expérimentés.

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

Afin d'encourager les allers-retours académie-industrie, il faut éviter que les périodes passées dans le privé ne deviennent pénalisantes pour les enseignants-chercheurs, que ce soit en termes d'avancement dans la carrière (reconstitution de carrière, cotisations retraite,...) ou devant différents jurys de recrutement et de promotion.

## Nommer des chercheurs en IA dans les conseils d'administration

Dans le cadre d'une rénovation de la politique de l'État actionnaire, et tant pour impliquer davantage les chercheurs dans le monde industriel que pour faire pénétrer la culture IA dans les conseils d'administration, des chercheurs spécialisés en IA pourraient être nommés en tant qu'administrateurs de l'État au sein des entreprises composant le portefeuille de l'Agence des participations de l'État – comme cela se pratique beaucoup plus fréquemment chez nos voisins d'outre-Rhin.
# Partie 2 – Pour une recherche agile et diffusante

## Résoudre le problème du partage de la propriété intellectuelle

Les meilleurs projets de collaboration académie-industrie se heurtent inévitablement à des problèmes de partage de propriété intellectuelle (PI). Mais est-il possible de faire autre chose que du cas par cas ? Une possibilité serait de trouver des accords de partage équitable de la valeur créée et des droits de PI. On pourrait également, comme suggérée dans le projet d'Institut intergouvernemental européen, purement et simplement abandonner la PI aux partenaires industriels, à condition qu'ils soient clairement et sans ambiguïté européens. Ou, comme cela se pratique outre-Rhin, séparer clairement les domaines applicatifs et fondamentaux, avec répartition de la PI en rapport. Il semble essentiel en tout cas que ce point ne soit pas bloquant, ni même retardateur du début des travaux communs.

## Encourager la création de startups par les chercheurs

Un fonctionnaire souhaitant créer une startup à partir des résultats de ses recherches doit également être encouragé, par exemple en prévoyant une aide financière pendant 2-3 ans au démarrage et/ou l'hébergement gratuit dans une pépinière de startups – ainsi que la mise en disponibilité systématiquement accordée (pour la même durée). La PI devrait également faire l'objet d'un accord entre l'institution dont sont issues les recherches et la startup (voir plus haut). Plusieurs modèles existent, de la prise de parts (aujourd'hui interdite pour les instituts publics) aux accords de revenue sharing, qui restent à étudier, et pourront être proposés aux entrepreneurs. Un des points cruciaux est de respecter le tempo très rapide de l'innovation dans le domaine de l'IA et de disposer d'interlocuteurs pour les montages juridiques et financiers qui en comprennent les enjeux. Des exemples existent désormais, comme le fonds d'amorçage Partech Fund lancé par l'Université Paris-Saclay.

## Encourager par le co-financement la création de chaires industrielles

Les chaires (par exemple les chaires d'excellence des IdEx) sont généralement associées à des postes titulaires, comprenant un financement pour une durée limitée (5 ans) incluant complément de salaire et financement environné d'une petite équipe de doctorants et de chercheurs postdoctoraux amorçant une équipe de recherche dédiée. Une variante assez répandue est la chaire industrielle, financée totalement par un industriel (un grand groupe, compte tenu du niveau d'investissement), incluant le financement du titulaire.

Il s'agit ici d'encourager la création de telles chaires ; la durée de la chaire ne doit pas être inférieure à 5 ans, et le financement doit permettre d'embaucher typiquement un ou deux doctorants et quelques années de chercheurs postdoctoraux. Le fonctionnement des chaires industrielles pourra être abondé par financement public de la manière suivante :

- le candidat est déjà titulaire d'un poste dans l'enseignement supérieur ou la recherche. Dans ce cas, la chaire doit financer un complément de salaire (mais là encore il faudrait s'aligner sur le marché tel que défini par les GAFAM) plus une petite équipe ;

- le candidat n'est pas (encore) titulaire d'un poste – typiquement dans le cas d'un expatrié que l'on cherche à faire revenir dans le giron de la recherche française. On pourrait alors conditionner le financement public de la chaire après 3 ans à l'obtention par le ou la titulaire d'un poste pérenne.
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Le vent côtier rendait fou le chat siamois de Julie. Les oreilles de l'animal s'agitaient dans tous les sens et il ne cessait de se frotter aux jambes de la jeune femme.

« Du calme, tu vas retrouver une connexion bientôt, je vois un pin maritime pas loin. »

En guise de réponse, Julie récolta un miaulement rauque qu'elle interpréta pour de la désapprobation. Les yeux bleus exorbités de son familier témoignaient de sa nervosité. Apparemment, il aurait préféré qu'elle prenne un drone pour attirer sur l'île d'Oléron. Le principe de la préservation d'un espace naturel lui échappait encore. Tant mieux, la machine en profiterait pour apprendre. Julie appréciait la marche, même si elle devait se contenter ici des chemins balisés plutôt que de traverser à travers champs. En s'approchant de la côte, les genêts se mêlaient aux œillets et aux orchidées, dispersant des pointes de rose et de bleu dans le paysage. Même sur le versant de l'estuaire, les parfums d'iode dominaient et le chat s'arrêtait souvent, le nez en l'air, pour humer ces odeurs étrangères. Quand il fut à portée de l'arbre, celui-ci émit un léger tintement électrique.

« Ne prends pas trop de temps à te synchroniser, cherche seulement le chemin vers l'exploitation de Le Guennec. »

La machine répondit par un ronronnement mécanique et lança ses requêtes en utilisant les implants réseau installés sur l'arbre. Julie en profita pour admirer le paysage, écoutant au loin les vagues s'écrasant sur les rochers. Elle ne regrettait pas sa décision.

Peu importe la période de l'année, les labos parisiens du LISAS étaient glacés. Julie préférait l'hiver, la différence de température était moindre, mais elle avait travaillé une fois avec des mitaines durant le mois d'avril. Même s'il fallait réfrigérer les équipements électroniques en permanence, les conditions de travail n'avaient rien d'agréable et paraissaient même extrêmes. En plus, la chercheuse s'occupait de micromachines marines qu'elle testait dans de grands bassins d'eau froide. L'humidité allait lui ronger les os, pensait-elle souvent, puis ses araignées adoptaient un comportement imprévu et elle oubliait ses frissons.

Quand elle avait été acceptée au LISAS, Julie débordait d'envies, elle imaginait participer à l'élaboration d'un nouveau genre d'intelligences artificielles, capables de dialoguer avec les humains comme des majordomes virtuels dispersés partout. La réalité l'avait rattrapée. L'industrie se concentrait sur le concret, les drones fonctionnant sur une base coopérative avec des IA basiques. Les applications ne manquaient pas, notamment pour la pollinisation, mais les projets ne soulevaient pas l'enthousiasme.

Un chien aboya dans le couloir quand Julie posa ses affaires dans le vestiaire.

« Je pourrais te dénoncer pour harcèlement, Gilles. Ton familier s'intéresse trop à moi.

– Tant qu'il ne te monte pas dessus.

– Vu son poids, j'irais directement à l'hôpital.

– Les structures en aluminium de son squelette ont bien allégé la machine, mais tu ferais un tour à l'infirmerie, c'est vrai. »
Seuls les chercheurs seniors comme Gilles avaient droit à des recherches plus avancées. On racontait qu'il participait au SuperBrain Project, à l'élaboration d'une IA qu'on laissait se développer sans l'orienter, comme un enfant que ses parents surveillaient de loin.

« Mon chat pèse quinze kilos, je pourrais descendre à dix si on m'autorisait.

- Finis déjà ton projet sans dépasser le budget.

- C'est sûr que je n'ai pas la même chance que vous. Pas de fonds illimités pour les femmes.

- Tu sais très bien que ce n'est pas ça.

- Je m'ennuie. »

Gilles caressa son doberman et lui massa le cou. Il paraissait vraiment désolé : « Je ne peux rien te mettre. Nos chefs ont tellement peur des fuites. La tutelle, c'est pire : s'ils ne comprennent pas, ils interdisent.

- Dans le privé, j'aurais un meilleur salaire, même pour m'occuper d'arainées artificielles.

- Sois patiente. »

Il avait l'air sincère. En fait, il l'était.

La cabane ostréicole ne pouvait pas être découverte par hasard, tant le chemin pour y parvenir accumulait les détours dans les anciens marais salants. Le bois avait noirci, on distinguait à peine le bleu vert qui recouvrait les lattes ; la mousse s'était emparée du toit au point de le transformer en tapis végétal. Julie s'attendait à un confort rustique et à un accueil bourru : le touriste n'était pas le bienvenu.

« C'est bon, dit la jeune femme à son familier, tu m'as bien guidée. »

Elle s'accroupit pour lui caresser la nuque, mais l'animal demeurait nerveux. Les rares pins se trouvaient loin, on les apercevait sur la colline trois cents mètres plus au nord.

« Ne t'inquiète pas, tu retrouveras l'abri du réseau bientôt. Reste avec moi pour l'instant. »

Un grincement de porte fit sursauter le chat qui se mit à raser le sol autour de sa maîtresse. L'homme qui sortait de la cabane impressionnait avec sa forte carrure, sa barbe épaisse et son gros pull de laine rouge. Il s'arrêta au bout de cinq mètres et interpella Julie : « Qui êtes-vous ?

- On m'a suggéré de venir.

- Je n'ai rien demandé.

- Vous n'êtes pas du genre à vouloir de l'aide.

- C'est Boris. Les mareyeurs ne savent pas la fermer. Qu'est-ce que vous me proposez ?

- J'ignore tout de votre situation. Disons que j'ai eu une intuition. »

L' ostréiculteur parut décontenancé, au point de reculer d'un pas, à la manière d'un ours déséquilibré. Julie en profita pour s'approcher.

« Je suis ingénieure.

- Les gens de l'IFREMER, je les chasse à coups de pied. Ce sont eux qui ont imposé l'élevage en eaux profondes, plus personne ne le faisait sur la côte. N'empêche que je n'ai pas souffert de la vibriose et tous ceux qui n'étaient pas sur estran ont dû arrêter. Repartez !
– Je m’occupe d’intelligences artificielles. »

L’homme avise le chat qui se cachait dans les jambes de la jeune femme et le regardait peureusement.

« Comment vous savez ?

– Quoi ?

– Que j’utilise des machines. Je ne l’ai dit à personne quand j’en ai trouvé dans un camion.

– Je ne fais pas partie de la police, vous pouvez dire les avoir volées. Le LISAS dispose d’une antenne à La Rochelle.

– Je ne m’en serais pas sorti tout seul, l’île a été abandonnée après l’épi-zootie. Les gens étaient dégoûtés.

– Alors, vous me montrez le problème ? »

Au bout de six mois, une fois les arai-gnées d’eau livrées pour un test en conditions réelles dans l’océan, Gilles autorisa Julie à descendre dans les étages afin d’accéder aux quartiers consacrés au BrainProject. Il avait des allures de voleur et baissait la tête à chaque contrôle de sécurité.

« Toi, tu as fait une bêtise.

– Non, non, tout est en règle. Tu ne m’avais pas dit que tu venais avec ton familier.

– Maintenant qu’on lui confie toutes nos données personnelles, je ne m’en sépare plus. C’est mon coffre-fort portable.

– Tu crois qu’on peut te pirater ici ? Ne me raconte pas des histoires.

– Je dois le laisser dehors ?

– L’IA peut réagir à ta machine.

– Elle va l’attaquer ?

– Son comportement n’a jamais été agressif jusqu’ici, mais nous, on préfère ne pas prendre de risque. »

Julie réussit à convaincre Gilles de tenter l’expérience, elle débrancha juste les routines éthologiques qui pouvaient provoquer des réactions imprévues chez l’animal. Le familier l’accompagnerait, enregistrerait les données et c’était tout. Quand elle se retrouva au milieu des autres chercheurs après le dernier contrôle de sécurité, la plupart tiquèrent en voyant le chat trottiner à côté, mais aucun ne remit en question le choix de Gilles.

Finalement, le cœur du labo ne dif-férait pas fondamentalement de ce que connaissait Julie. Là aussi l’at-mosphère était humide à cause d’un vaste bassin central et tout le monde frissonnait. Par contre, pas de petits robots qui se partageaient le fond, pas de crabes se dandinant pour grimper sur leur voisin, mais plutôt de grandes unités de calcul immer-gées pour le refroidissement des processeurs et reliées entre elles par des tubes fluorescents vert amande. Des voyants violets clignotaient un peu partout.

« C’est elle ?

– Ou il, ou n’importe quoi d’autre. On peut lui laisser le soin de choisir. Nous, on l’appelle Novice. Cela résume bien le projet.

– Vous en êtes où ?

– Franchement ? Nulle part. Nos rapports disent que Novice en sait autant qu’un enfant de dix ans, mais cela ne se traduit pas dans une
interaction avec nous. Si cette IA a développé une conscience, alors elle nous ignore. »

Des bulles se formèrent dans le bassin autour des unités de calcul. Le chat de Julie s'assit, les yeux fixes.

« Et ça ?

– Un dégagement de chaleur qui produit de la vapeur d'eau, rien que du normal. Regarde, tous les voyants restent au violet. Tu sais, je crois que Novice se moque de nous.

– Peut-être que vous ne lui proposez rien d'intéressant. Comme moi, Novice s'ennuie. »

Gilles rit : « Sans doute, hélas les photocoles sont très stricts. Le monde extérieur lui est interdit au nom du principe de précaution.

– Des fois que lui prenne l'idée d'exterminer l'humanité ? Si j'étais enfermée dans un laboratoire pendant des mois, j'aurais des envies de meurtre, moi aussi. »

Le chercheur senior éclata de rire à nouveau, accompagné par les autres membres du labo. Seul le chat de Julie restait impassible, les oreilles tournées vers les capteurs à l'extérieur du bassin. Pendant un court instant, ses yeux passèrent du bleu au violet.

L' ostréiculteur s'appelait Yvan et malgré toutes les assurances de Julie, il affichait de la méfiance en faisant visiter ses claires. Il avait accepté de fournir des bottes trop grandes à la jeune femme, tout en bougonnant. Traversant les bassins, elle partait à la recherche des robots-araignées qui se baladaient entre les poches et les prenait un par un pour les apporter à son familier. Les machines

se débattaient mollement, à peine gênées par les manipulations.

« Alors ? demanda Yvan.

– Mon chat doit analyser les données. En tout cas, sur le plan mécanique, je n'ai rien détecté d'anormal.

– L'eau est moins limpide. Au niveau bactériologique, tout va bien, mais les robots ne font plus leur travail comme avant.

– Les algues sont bien coupées et l'argile a l'air suffisamment remuée pour disperser le plancton. La salinité n'a pas bougé.

– Peut-être que les machines ont attrapé un virus. »

Julie sourit, même si l'hypothèse ne lui parut pas idiote. Un biologiste marin saurait l'aider, à condition que l'ostréiculteur accepte. Une fois la dernière araignée analysée, le chat se coucha dans l'herbe pour traiter les données tout en économisant son énergie. Son flanc s'ouvrit pour mieux dissiper la chaleur et activer des panneaux solaires.

« C'est limite angoissant, commenta Yvan.

– Vous préféreriez qu'il se branche sur une prise électrique ? La facture serait bien plus angoissante, croyez-moi. »

Après une vingtaine de minutes, l'animal reprit son apparence normale et se releva. Sans un bruit, il courut de l'autre côté du bassin, suivi par Julie et un Yvan qui traînait des pieds. À mi-hauteur de la colline couverte de salicorne, le chat flaira le sol près d'une souche.

« Il a trouvé des produits toxiques ? Je l'aurais parié, certains ostréiculteurs
n'ont pas accepté que je continue.
Ils doivent empoisonner le marais.

– Calmez-vous, dit Julie. Il y avait des arbres ici, non ?

– Il y a cinq ans, on a coupé la forêt pour un projet immobilier qui a capoté avec la crise. C'est pour ça que j'ai pu récupérer cette cabane, le prix était bon. »

Julie s'accroupit et caressa son chat. Elle regarda au fond de ses yeux devenus d'un violet intense.

« Cette forêt purifiait le sol et filtrait les eaux de pluie qui alimentent vos bassins. Ne cherchez pas plus loin.

– Comment vous savez ça ? Vous vous y connaissez en agronomie ?

– Pas du tout, vos robots l'ont interprété à partir des données qu'ils collectent. Ils compensaient en agitant la vase à un rythme de plus en plus soutenu, mais cela n'a pas résolu la pénurie de plancton. Ils ont demandé à mon familier de vérifier leur hypothèse en amont. Le reste, je peux le déduire.

– Vous savez qu'on pourrait vous traiter de sorcière ? »

Julie haussa les épaules. Elle se redressa et admira les reflets bleu vert de l'estuaire et les côtes de l'île de Ré. Finalement, ces machines étaient bien plus intelligentes qu'elle imaginait. Elles ne s'étaient pas contentées du marais, elles avaient pris en compte l'écosystème, depuis la forêt jusqu'à la mer. Une véritable osmose avec les éléments naturels.

Dans le RER la ramenant chez elle, Julie déprimait, la tête collée contre la vitre qui se couvrait de buée. Le fameux grand projet lui paraissait trop cloisonné, trop sécurisé, au point

de perdre toute saveur. Pourquoi vouloir laisser une intelligence artificielle se développer de manière autonome si c'était pour l'enfermer dans un laboratoire ? Même un bébé, on le promène en poussette au parc. Novice pouvait envier les araignées de mer que Julie avait mises au point : elles connaîtraient l'extérieur.

Pour ne pas inquiéter les passagers, la jeune femme avait placé son familier dans un sac trolley. Le chat miaulait avec inquiétude et suscitait la commissération des voyageurs. Feraient-ils de même s'il déployait ses panneaux solaires ?

Au final, Novice demeurait un projet tout à fait inutile, un jouet pour des chercheurs. Julie en venait à souhaiter qu'un jour, quelqu'un du ministère coupe les budgets pour priver les garçons de leur jou Jou. Dès qu'elle arriva au pied de son immeuble, elle libéra son familier qui tourna autour d'elle en poussant des cris déchirants.

« Mais tu vas te calmer, oui ? »

Il la suivit quand même dans l'ascenseur. Sur le palier du cinquième étage, Julie attendit que le chat déverrouille la serrure pour entrer dans son appartement, mais l'animal s'assit à côté de la porte et ne bougea pas.

« Qu'est-ce que tu as encore ? »

Pas de réponse, juste un éclat violet dans les yeux et pas du tout son bleu habituel. La machine ouvrit la gueule et le bruit de la mer en sortit, un son ample de vagues douces, quelque chose qui n'avait pas la vigueur de la Manche, ni le clapotis de la Méditerranée. Un appel vers la côte, vers l'horizon, une urgence à ne pas rentrer chez soi, à partir tout de suite, sans aucun bagage, comme sous l'effet d'une impulsion naturelle.
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## Partie 3 –

### Anticiper et maîtriser les impacts sur le travail et l'emploi

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

Le monde du travail est à l'aube de grandes transformations et n'y est encore que peu préparé. S'il n'est pas établi que le développement de l'intelligence artificielle constitue à proprement parler une quatrième révolution industrielle, il apparaît néanmoins de plus en plus certain qu'elle va modifier la majorité des métiers et des organisations. Ce développement va en effet permettre l'automatisation d'un grand nombre de tâches. Nous entrons donc dans une période de transition technologique importante, ce qui n'est pas sans créer des inquiétudes majeures : 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.

S'il est important de distinguer automatisation, intelligence artificielle et robotisation, il est difficile de faire la part de ces trois domaines dans les évolutions du travail, il s'agit donc de les prendre comme un ensemble complexe afin d'analyser leurs effets.

## Quelles prévisions ?

Le risque de tétanie est important face à l'ampleur du phénomène, qui alimente les prévisions catastrophistes sur la destruction massive d'emplois : la première étude sur le sujet à avoir largement défrayé la chronique, celle de Frey et Osborne, de l'université d'Oxford, prévoyait une destruction de 47 % des emplois d'ici une vingtaine d'années aux États-Unis<fnref n="1" />. En France, un cabinet de conseil, Roland Berger, a établi approximativement que 42 % des emplois étaient menacés à un horizon similaire. La dernière étude parue sur le sujet, produite par le Conseil d'orientation pour l'emploi, rattaché au Premier ministre, prévoyait, quant à elle, suivant une autre méthode, que 10 % des emplois étaient menacés de disparition, mais que 50 % des emplois seraient potentiellement automatisés à plus de 50 %. Quoi qu'il en soit, donc, l'échelle à laquelle se jouera cette transformation est massive et nécessite une réaction collective à la hauteur.

Face à ces prévisions, plusieurs réactions possibles. Il peut tout d'abord être tentant de nier le problème, en affirmant que de nouveaux emplois que l'on ne connaît pas encore vont se créer en nombre et que par le jeu des prix et de la demande, les individus seront naturellement amenés à accomplir de nouvelles fonctions. On sait pourtant désormais que ce n'est pas si simple, que les coûts humains et sociaux sont souvent très élevés lors des transitions économiques et que les simples incitations du marché suffisent rarement à allouer au mieux possible l'offre de travail. Les risques d'augmentation du chômage et des inégalités peuvent être élevés. L'on peut au contraire se complaire dans un catastrophisme radical, pour mieux, bien souvent, défendre des intérêts cachés : lorsque la catastrophe est censément à notre porte, on peut rapidement oublier certains principes qui guidaient jusque-là notre vie collective. Pour conjurer ces deux écueils, il faut affirmer la nécessité de prendre le problème à bras le corps sans céder à la panique, malgré les

> Le monde du travail est à l'aube de grandes transformations et n'y est encore que peu préparé

<footnote n="1">1. Future of Employment, C. Frey and M. Osborne, Oxford.</footnote>
grandes incertitudes. Ces incertitudes se mesurent d'ailleurs aux oppositions théoriques qui traversent le monde de la recherche en économie sur ces sujets.

## Penser la complémentarité

Prendre le problème à bras le corps c'est d'abord reconnaître que nous allons au-devant d'une transformation d'ampleur du marché du travail, de la distribution entre le travail humain et le travail de la machine et des modes de

production de la valeur. Et en premier lieu qu'un grand nombre de tâches vont être automatisables, quelle que soit la rapidité de cette automatisation. Face à ce

## Il n'est pas forcément plus avantageux d'automatiser une tâche, même d'un point de vue purement économique

qui peut désormais apparaître comme une forme de certitude, il est nécessaire, à moyen terme, de poursuivre les réflexions sur des modes alternatifs de production et de redistribution de la valeur. Mais la priorité doit être de développer les moyens d'une complémentarité riche entre le travail humain et l'activité de la machine.

## Quelles sont les tâches automatisables ?

Il est évidemment difficile d'établir des critères précis. En 2003, trois universitaires (Autor, Levy et Murnane) ont établi dans un article fondateur un critère large² : c'est le caractère routinier d'une tâche qui la rendrait automatisable, c'est-à-dire le fait de suivre des règles explicites, opposé ici à la capacité à résoudre des problèmes de manière autonome. Cette définition fait néanmoins débat en ce qu'elle demeure trop générale et surtout que son périmètre est très évolutif : ainsi conduire un véhicule doit-il être considéré comme une tâche routinière ? Un ensemble plus complet de critères doit donc être adopté, pour envisager les tâches qui seront automatisables. Le Conseil d'orientation pour l'emploi, dans son excellent rapport de 2017 consacré à l'automatisation, a défini quatre critères principaux qui permettent de déterminer le caractère automatisable d'une tâche :

2. Autor, Levy, Murnane, The skill content of technological change, 2003.

- l'absence de flexibilité : le rythme de travail est imposé par une cadence machine, la tâche est encadrée par des normes de production horaire, la tâche consiste à répéter continuellement une même série de gestes ou d'opérations ;

- l'absence de capacité d'adaptation : il n'existe pas de nécessité d'interrompre une tâche en cours d'exécution pour en effectuer une autre non prévue et la tâche consiste en une application stricte d'ordres, de consignes ou de modes d'emploi ;

- l'absence de capacité à résoudre des problèmes : lorsqu'il se produit une situation anormale, le travailleur fait appel à d'autres pour résoudre le problème ;

- l'absence d'interactions sociales : le contact avec le public est limité et le rythme de travail n'est pas imposé par une demande extérieure.

Ces critères peuvent encore être affinés et ne déterminent pas entièrement la propension d'une tâche à être automatisée. D'autres facteurs entrent
évidemment en compte, tels que l'état des technologies, mais également l'acceptabilité sociale de l'automatisation ou encore le coût global de celle-ci – il n'est pas forcément plus avantageux d'automatiser une tâche, même d'un point de vue purement économique. De plus, ces critères évoluent : la partition entre la machine non-créative et l'humain créatif est de plus en plus remis en cause par exemple, ce qui rend difficile d'attribuer les domaines partagés. Aucun métier ne peut imaginer être à l'abri de modifications du fait de ces critères.

Néanmoins ces critères brossent à grand trait les goulots d'étranglement de l'automatisation et permettent de se faire une idée des compétences et des capacités à développer. Quelles sont-elles ?

Schématiquement, elles sont au nombre de quatre :

- les capacités cognitives transversales (compréhension du langage et des nombres, capacité de résolution de problèmes...);

- les capacités créatives;

- les compétences sociales et situationnelles (travail en équipe, autonomie...);

- les capacités de précision relatives à la perception et à la manipulation, qu'il ne faut pas négliger, telles que la dextérité manuelle, par exemple.

Ces compétences ne sont évidemment pas distribuées de manière égale parmi la population active. L'automatisation, si elle peut toucher l'ensemble des métiers et même des métiers très qualifiés qui ne font pas appel à ces compétences transversales, aura davantage de conséquences pour les personnes les moins qualifiées. Pour le COE, les emplois les plus exposés qui sont proportionnellement les plus représentés par rapport à leur part dans l'emploi salarié total sont le plus souvent des métiers manuels et peu qualifiés, notamment de l'industrie, tels que les ouvriers non qualifiés des industries de process, les ouvriers non qualifiés de la manutention, les ouvriers non qualifiés du second œuvre du bâtiment, les agents d'entretien, les ouvriers non qualifiés de la mécanique, les caissiers...

<table><caption>Décomposition des emplois les plus « exposés » :
les métiers les plus importants en volume (dans l'hypothèse d'un indice d'automatisation d'au moins 0,7)</caption><thead><tr><td></td><td>Nombre d'emplois exposés</td><td>% emplois exposés</td></tr></thead><tbody><tr><td>Agents d'entretien</td><td>32 0215</td><td>21,05 %</td></tr><tr><td>Ouvriers qualifiés des industries de process</td><td>95 545</td><td>6,28 %</td></tr><tr><td>Ouvriers non qualifiés de la manutention</td><td>85 965</td><td>5,65 %</td></tr><tr><td>Ouvrier non qualifiés des industries de process</td><td>83 304</td><td>5,48 %</td></tr><tr><td>Aides à domicile et aides ménagères</td><td>76 198</td><td>5,01 %</td></tr></tbody></table>
# Partie 3 – Anticiper et maîtriser les impacts sur le travail et l'emploi

<table><thead><tr><td></td><td>Nombre d'emplois exposés</td><td>% emplois exposés</td></tr></thead><tbody><tr><td>Cuisiniers</td><td>70 306</td><td>4,62 %</td></tr><tr><td>Ouvriers qualifiés de la manutention</td><td>62 047</td><td>4,08 %</td></tr><tr><td>Maraîchers, jardiniers, viticulteurs</td><td>49 875</td><td>3,28 %</td></tr><tr><td>Conducteurs de véhicules</td><td>48 786</td><td>3,21 %</td></tr><tr><td>Ouvriers qualifiés du gros œuvre en bâtiment</td><td>48 455</td><td>3,19 %</td></tr><tr><td>Ouvriers non qualifiés du gros œuvre du bâtiment, des travaux publics, du béton et de l'extraction</td><td>46 517</td><td>3,06 %</td></tr><tr><td>Employés et agents de maîtrise de l'hôtellerie et de la restauration</td><td>44 362</td><td>2,92 %</td></tr><tr><td>Employés de maison</td><td>43 880</td><td>2,89 %</td></tr><tr><td>Caissiers, employés de services divers</td><td>43 770</td><td>2,88 %</td></tr><tr><td>Ouvriers qualifiés du second œuvre du bâtiment</td><td>37 156</td><td>2,44 %</td></tr><tr><td>Ouvrier non qualifié du second œuvre du bâtiment</td><td>34 226</td><td>2,25 %</td></tr><tr><td>Ouvriers qualifiés de la mécanique</td><td>32 899</td><td>2,16 %</td></tr><tr><td>Agriculteurs, éleveurs, sylviculteurs, bûcherons</td><td>31 985</td><td>2,10 %</td></tr><tr><td>Ouvriers non qualifiés de la mécanique</td><td>31 732</td><td>2,09 %</td></tr><tr><td>Autres</td><td>20 262</td><td>13,32 %</td></tr></tbody></table>

Source : COE

3. Il est généralement confirmé que la robotisation, comme nous venons de le décrire, conduit à la polarisation du marché du travail. (Autor-Lévy-Murname [2003]; Goos-Manning [2007]; Michaels, Natras, Van Reenen [2014]; Autor-Dorn [2013]). Mais d'autres travaux suggèrent qu'au total la robotisation détruit des emplois (Ford [2015]; World Bank [2016]; Arntz-Gregory-Zierahn [2016]; Acemoglu-Restrero [2017]; Graetz-Michaels [2015])

Cette transformation pourrait également toucher directement les métiers peu qualifiés et intermédiaires des services : ainsi les « cols blancs » sont également largement concernés. Un certain nombre d'études soutiennent que l'automatisation va conduire à renforcer la polarisation du marché du travail. Dans son article intitulé Schumpeter et les robots : le cas de la France, Patrick Artus défend ainsi, en s'appuyant sur la recherche économique récente³, la thèse de la bipolarisation du marché du travail : l'automatisation conduirait à ce que soient créés principalement des emplois très qualifiés, d'un côté, et des emplois dans les services domestiques peu sophistiqués, de l'autre. Cette thèse fait néanmoins débat – le COE la nuance largement, au profit d'une polarisation centrée uniquement sur les emplois les plus qualifiés. La
question de savoir quels sont les nouveaux emplois que va permettre de créer l'intelligence artificielle (de manière directe ou indirecte) fait également l'objet d'incertitudes.

En effet, les conséquences macro-économiques de l'automatisation sur la distribution des emplois et la répartition du travail seront déterminées en partie par les objectifs fixés collectivement et par les moyens qui seront mis en place pour atteindre ces objectifs. Penser la complémentarité poursuit cette ambition de tracer un horizon pour les modifications du travail face à l'automatisation. Ainsi, plutôt que d'émettre des prédicitions spécifiques sur des métiers encore à inventer, il s'agit davantage de partir de ce que nous savons – une grande majorité des métiers seront transformés et plus particulièrement les métiers peu qualifiés – pour guider ces transformations.

## Désautomatiser l'humain

Guider ces transformations ne signifie donc pas seulement adapter la main-d'œuvre aux nouveaux emplois qui se créeront, complémentaires avec la machine. A priori, la très grande majorité des emplois qui verront le jour comporteront la nécessité de travailler avec une machine, qu'ils soient très qualifiés ou non, créatifs ou non. Il faut donc bien plutôt se fixer des objectifs quant à cette complémentarité.

Des objectifs généraux vis-à-vis de la structure du marché du travail d'abord : éviter la surpolarisation du marché du travail et l'explosion des inégalités pourrait être le premier de ces objectifs. Des objectifs relatifs aux modes de travail avec les machines ensuite : qu'est-ce qu'en effet être complémentaire avec la machine ? Cela peut prendre plusieurs formes. Elles ne sont pas toutes

souhaitables : obéir aux ordres d'une intelligence artificielle, perdre le contrôle sur les processus, déléguer les décisions à la machine sont autant de modes de complémentarité, qui, au niveau individuel et collectif, seront susceptibles de créer de la souffrance au travail. Il faut donc arriver à affirmer que toute complémentarité n'est pas souhaitable et qu'une forme de complémentarité capacitante doit être donc développée.

Au fond, s'il s'agit de développer massivement les compétences humaines complémentaires de l'intelligence artificielle, il faut affirmer que certains modes de complémentarité détruisent les capacités humaines et qu'il nous revient collectivement de créer les conditions du développement d'une complémentarité permettant de développer les capacités humaines.

En effet l'automatisation des tâches et des métiers peut constituer une chance historique de désautomatisation du travail humain : elle permet de développer des capacités proprement humaines (créativité, dextérité manuelle, pensée abstraite, résolution de problèmes). Nous devons nous saisir de l'intelligence artificielle pour développer les capacités de chacun, nous en avons la possibilité.

## L'automatisation des tâches et des métiers peut constituer une chance historique de désautomatisation du travail humain
# Partie 3 – Anticiper et maîtriser les impacts sur le travail et l'emploi

## Préparer la transition

Se fixer des objectifs politiques doit aller de pair avec une augmentation de nos capacités de prévision et de compréhension des phénomènes qui sont à l'œuvre. S'il est en effet possible d'estimer les grands effets macro-économiques que produira l'introduction de technologies d'intelligence artificielle, il est toutefois évident que beaucoup d'incertitudes demeurent, que les périmètres évoluent continuellement et que les prévisions doivent être constamment précisées. Prendre le problème à bras le corps c'est donc d'abord affiner notre compréhension de ces phénomènes : il faut se donner les moyens de mieux comprendre ce qui est à l'œuvre, d'entretenir nos capacités prospectives dans le temps et de sortir de la logique d'à-coups qui guide aujourd'hui notre appréhension de ce qui peut advenir.

## Les formations actuelles, qu'il s'agisse de la formation professionnelle ou de la formation initiale sont loin d'être adaptées pour assurer cette transition

À partir de là, il est nécessaire de préparer les transitions, au niveau collectif et individuel. Parvenir à identifier les risques majeurs et les compétences qu'il s'agit de développer pour travailler avec la machine n'est que la première étape. La deuxième étape, et la plus complexe, est de favoriser la transition massive des compétences et des capacités des individus. Ceux qui sont déjà en poste, évidemment, mais également ceux qui arrivent sur le marché du travail.

Deux domaines principaux doivent donc être adaptés. Les formations, tout d'abord : les formations actuelles, qu'il s'agisse de la formation professionnelle ou de la formation initiale sont loin d'être adaptées pour assurer cette transition. La prise en compte des compétences transversales, l'apprentissage de la créativité, les formes nouvelles de pédagogie, tout cela manque encore souvent cruellement dans les cursus de formation. Nous sommes à l'orée d'une transformation majeure de l'enseignement et de la formation sans laquelle nous ne pourrons aborder le développement et la diffusion de l'intelligence artificielle. Cette transformation se fera d'abord par l'expérimentation, par la création de structures qui soient autant de « têtes chercheuses » ou de postes avancés, conçues pour faire différemment et pour tester.

Les dispositifs de politique publique de l'emploi et de la formation professionnelle ensuite : ces dispositifs ne prennent pas suffisamment en compte la nécessité de cibler de manière urgente et spécifique, certains emplois et certains individus ainsi que celle, concomitante, d'expérimenter. Il ne s'agit donc pas de modifier en profondeur les dispositifs existants, mais de prévoir, à l'intérieur du système global, une marge d'expérimentation.

## Former des spécialistes de l'IA

C'est une des batailles principales : le besoin en personnes formées en intelligence artificielle n'est déjà pas comblé par les spécialistes existants et cet écart risque de continuer à se creuser. Les formations de très haut niveau existantes ne suffiront pas. Il s'agit également de penser des interfaces entre
les formations en intelligence artificielle et dans d'autres matières (sciences du vivant, SHS, compétences métiers...).

## Anticiper les impacts sur l'emploi et expérimenter

### 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. On assiste aujourd'hui à un décalage majeur entre d'un côté les études prospectives, publiées à intervalles plus ou moins régulier par des institutions publiques ou privées dont c'est la fonction, et de l'autre, le fonctionnement quotidien des politiques publiques du travail, de l'emploi et de la formation. Ce décalage est tout à fait préjudiciable : la parution des études occasionne des débats collectifs qui sont souvent passionnants, mais sans véritable conséquence, tandis que les politiques publiques concrètes, qui affrontent la nécessité de gérer le quotidien et la complexité de leurs canaux d'exécution, ne sont modifiées qu'à la marge et peinent à prendre véritablement en compte les résultats des exercices prospectifs qui sont menés. Cette question est en vérité transversale à l'ensemble des fonctions de l'État : comment articuler la nécessité de penser les transformations souvent radicales, à venir, et celle d'assurer le fonctionnement de l'ensemble des services publics au jour le jour ? Mais elle se pose avec davantage d'acuité dans certains secteurs et celui des politiques de l'emploi et de la formation en est un. En effet 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 où 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. Un lien étroit devra être maintenu avec les observatoires de branche.

### Les missions

Cette structure pourrait avoir plusieurs missions :

#### Un rôle de prospective

Un rôle traditionnel de prospective visant à la production d'études annuelles sur l'automatisation des tâches, les métiers les plus touchés, les nouveaux emplois... Chaque année, des indicateurs liés à l'automatisation des métiers (critères d'automatisation, métiers les plus directement concernés par une potentielle automatisation) pourraient être mis à jour. La réflexion que proposera cette structure a vocation à être interdisciplinaire. Un rôle plus spécifiquement dédié à l'animation d'une réflexion et à la production d'analyses
# Partie 3 – Anticiper et maîtriser les impacts sur le travail et l'emploi

concernant les modalités de complémentarité entre l'humain et la machine et les nouvelles compétences qui sont rendues nécessaires. Cette réflexion devra concerner l'ensemble des métiers, notamment pour permettre une bonne prise en compte des compétences transversales. Un rôle d'expérimentation ensuite. Ces expérimentations doivent d'abord répondre à un défi principal : l'accompagnement des transitions professionnelles des personnes en emploi. S'il est évident que l'ensemble des dispositifs relevant de la formation professionnelle (et même initiale) poursuit cet objectif, une place doit tout de même être réservée à l'expérimentation. En effet, les chocs technologiques vont toucher certaines professions, certains secteurs et certains territoires plus fortement que d'autres. Il est nécessaire que, dans une logique de prévention, des expérimentations soient menées pour tester des dispositifs de transition, à destination de ces emplois et de ces territoires. Le lab pourrait donc mettre en place des modifications ciblées de dispositifs nationaux existants (CPF, CEP...), mais également émettre des appels à projets et soutenir des expérimentations locales et nationales. Ces expérimentations pourraient également trouver à s'appliquer à une réflexion plus profonde sur la réinvention des modèles de création et de distribution de valeur à l'heure de l'automatisation. Elles seraient évidemment guidées par – et nourriraient en retour – les travaux théoriques de la structure.

## Un rôle d'animation du débat

Un rôle d'animation de réflexions ouvertes, au niveau national et international, sur la mutation du travail à l'heure de l'automatisation. Ce rôle doit s'incarner, au-delà de l'aspect théorique, via l'instauration et/ou la mise en réseau de lieux de réflexion vivants sur l'avenir du travail, qui prennent la forme de laboratoires des nouveaux métiers et des usages de demain.

## S'inspirer : plateforme Arbeitviernull en Allemagne

À l'occasion d'un congrès intitulé « Travail 4.0 » et organisé le 22 avril 2015 à Berlin, la ministre du Travail et des Affaires sociales (Andrea Nahles) a dévoilé un « Livre vert sur le Travail 4.0 » qui présente les principaux défis et questions soulevées par la révolution numérique en cours. Ce document vise à servir de support à un autre débat sur l'avenir du monde du travail avec tous les acteurs concernés (décideurs économiques, politiques et sociaux, experts, citoyens). Un site internet (www.arbeitviernull.de) sert notamment de plateforme pour un dialogue large et ouvert avec toutes les parties prenantes.

## Constitution de cette structure

Pour son bon fonctionnement, il semble nécessaire que cette structure mène une réflexion interbranches et fonctionne de manière tripartite (État, syndicats, collectivités), en intégrant également des capacités de prospective issues du monde universitaire ou d'institutions publiques spécialisées. Le lien avec les experts techniques sera crucial pour assurer la réussite de ses missions. L'inscription de cette structure dans les débats internationaux, via la nomination d'experts étrangers par exemple, ou via l'inscription dans un réseau mondial de réflexion, pourra être encouragée.
## Expérimentations et financement

Le rôle d'expérimentation paraît être au cœur de la mission de cette structure, ce qui justifie d'ailleurs son titre de lab. Les champs d'expérimentation sont larges.

## Les nouvelles modalités d'apprentissage

Les expérimentations pourront concerner les nouvelles modalités d'apprentissage et la manière de structurer une offre de formation professionnelle qui corresponde aux besoins difficiles à couvrir parce qu'ils ne relèvent pas directement de compétences métiers : créativité, transversalité, compétences cognitives générales... En ce sens cette structure devra avoir un rôle de financement d'appels à projets à destination de l'écosystème de la formation professionnelle et initiale. Elle pourrait également favoriser l'émergence de preuves de concepts (proofs of concepts – POC) et de démonstrateurs, adaptés à des transitions professionnelles déterminées, en lien avec les labs des métiers de demain (cf. plus loin).

## S'inspirer : les coding boot camps d'Israël

En Israël, le Gouvernement a créé un programme de « coding boot camps », mis en œuvre par l'autorité de l'innovation. Ce programme a avant tout pour objectif d'encourager les initiatives privées visant la formation professionnelle des seniors, des minorités ou le changement d'orientation vers les métiers du secteur high tech, en particulier dans le domaine de la programmation informatique. En Israël, le service national joue également un rôle important en favorisant les rencontres, les logiques d'écosystème et le travail sur des projets définis, au service de la nation.

Enfin, des expérimentations visant à favoriser les liens entre formation initiale et continue pourraient être lancées : ainsi une clause de rappel pourrait être instituée, qui inciterait certaines formations initiales, identifiées comme formant à des compétences automatisables à un horizon proche, de reprendre contact avec leurs anciens étudiants au bout d'un certain nombre d'années afin de leur proposer des modules d'évolution de leurs compétences.

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

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

sont considérés comme étant le plus à risque d'automatisation et pour qui 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. Ainsi une expérimentation pourrait être menée pour transformer le conseil en évolution professionnelle (CEP) ou encore pour imaginer un congé individuel de formation nouvelle manière.

## Exemples d'expérimentations

**Le CEP :** les ressources du conseil en évolution professionnelle (CEP) pourraient cibler de manière proactive les individus exerçant ces métiers, sans attendre qu'ils fassent eux-mêmes la démarche. Aujourd'hui le CEP, qui est un dispositif d'accompagnement gratuit et personnalisé proposé à toute personne souhaitant faire le point sur sa situation professionnelle, est largement sous-utilisé. Il constitue pourtant un élément essentiel de la réforme de la formation professionnelle. En effet le bon fonctionnement des mécanismes d'individualisation des choix de formation, *via* le compte personnel de formation, repose sur la capacité des individus à déterminer des choix pertinents de formation. Dans le cadre de ces expérimentations sur les métiers à risque d'automatisation, les structures porteuses du CEP (Pôle Emploi, Mission locale, OPACIF) pourraient être élargies à d'autres acteurs, dans une logique de réseau. Ainsi une communauté d'experts accompagnateurs (bénévoles, professionnels du secteur...) pourrait être instituée ainsi que la constitution de plateformes de discussion et de partage d'expérience plus souple ;

**Le CIF :** le congé individuel de formation, qui permet à un salarié de se former sur des périodes longues *via* un financement de l'OPACIF, voit son existence faire l'objet de débat dans la mesure où il semble pouvoir faire doublon avec le CPF. Ce dispositif pourrait être maintenu, mais transformé pour devenir un outil favorisant les conversions professionnelles importantes. Le CIF deviendrait ainsi un congé de conversion professionnel, destiné à une liste de métiers identifiés comme à risque ;

**L'abondement de points CPF :** parmi les expérimentations pourrait figurer l'abondement de points dans le compte personnel de formation ;

**Des EDEC (Engagements de Développement de l'Emploi et des Compétences)** pourraient être financés par cette structure à destination d'entreprises ou même de territoires identifiés ;

## S'inspirer : la job rotation au Danemark

La job rotation implique les entreprises, les salariés et les chômeurs. Ces derniers, préalablement formés, viennent occuper temporairement le poste du collaborateur, tandis que celui-ci effectue une formation de longue durée. Ce choix garantit de laisser le poste non vacant, tout en offrant au demandeur d'emploi une expérience professionnelle qu'il pourra ensuite présenter sur son CV. L'opération fonctionne. Selon les chiffres diffusés, cette méthode permet à 6 chômeurs sur 10 participants à cette opération de retrouver un emploi.
# Anticiper les impacts sur l'emploi et expérimenter

## Des expérimentations sur les territoires

Enfin ces expérimentations pourront également financer des initiatives sur des territoires spécifiques, qui tentent par exemple d'inventer de nouveaux modèles pour faire face à l'automatisation des métiers. Le débat sur le revenu de base, prôné par différents acteurs aux visions politiques divergentes – si ce n'est contradictoires –, ou encore le débat lié aux communs et aux modes contributifs de création de valeur pourraient ainsi tirer profit de la mise en place d'expérimentations concrètes. Plusieurs expérimentations

commencent à voir le jour sur les territoires, visant à mettre en œuvre des modèles de transition des emplois et des métiers : la région Aquitaine a annoncé

> Des labs pourraient être créés, au niveau local, afin de servir de déclinaison physique et territoriale de la structure générale

vouloir expérimenter un revenu de base, les territoires zéro chômage visent l'embauche en CDI, financés par des subventions, des chômeurs de longue durée, l'intercommunalité Plaine Commune a lancé un projet de revenu contributif sur son territoire... Une telle structure pourrait financer et/ou soutenir d'autres expérimentations de ce type et organiser la mise en commun publique des retours d'expérience.

## Créer, sur le territoire, des labs des métiers de demain

Des labs pourraient être créés, au niveau local, afin de servir de déclinaison physique et territoriale de la structure générale. Ils devront servir à créer des lieux ouverts permettant à chacun d'envisager les évolutions de leurs métiers et d'y réfléchir collectivement. Les salariés, les apprentis et les étudiants pourront choisir de venir s'y former par la recherche, l'expérimentation, le tâtonnement, le partage d'approches novatrices, l'échange de pratiques développées en France ou à l'étranger. Ces laboratoires des métiers de demain pourraient être des lieux de formation par la recherche et de valorisation des tuteurs d'apprentissage, pour en faire de véritables acteurs de la formation professionnelle. Ils devront permettre aux acteurs de l'emploi d'accélérer leur propre transformation.

Ces labs pourraient être spécialisés sur un ou plusieurs métiers en particulier, suivant la structuration du bassin d'emplois de leurs territoires d'implantation. Cette recommandation emprunte au rapport sur la société apprenante, piloté par François Taddéi.

## S'inspirer : l'Edfab de Cap Digital

Cap Digital considère qu'il est absolument primordial d'apporter une attention particulière au développement du capital humain, des compétences et des talents, pour réussir la transition digitale des entreprises et des organisations. L'initiative « Edfab » répond à cette ambition. C'est un nouveau lieu consacré aux innovations dans le domaine de la formation, l'éducation et la transformation des métiers, installé dans la Maison des Sciences de l'Homme à Saint-Denis. Les activités d'Edfab sont structurées autour de quatre grands objectifs : S'informer, Se rencontrer, Apprendre, et Expérimenter. EdFab propose en particulier des actions d'acculturation à la donnée et à l'Intelligence artificielle.
# Partie 3 – Anticiper et maîtriser les impacts sur le travail et l'emploi

## Financer des expérimentations

Dans le cadre du grand plan d'investissement 2018-2022, 15 milliards d'euros sont consacrés à la formation professionnelle, à destination principalement des demandeurs d'emploi peu qualifiés et des jeunes peu qualifiés et éloignés du marché du travail. Ce budget constitue le plan d'investissement compétences (PIC).

Il semble nécessaire qu'une partie du montant du PIC soit piloté par le lab pour la transformation de l'emploi, afin de favoriser une logique de prévention ciblée et surtout d'expérimentation. Les expérimentations cibleraient en effet les personnes encore en emploi, mais dont il s'agit d'assurer la transition professionnelle, ce qui n'est pas aujourd'hui pris en compte par le PIC.

## Développer la complémentarité au sein des organisations et encadrer les conditions de travail

La complémentarité entre l'humain et la machine est tendanciellement amenée à se développer, notamment du fait des gains de productivité potentiels. Néanmoins les formes que peut prendre cette complémentarité sont diverses : elle peut dans certains cas permettre le développement des compétences cognitives générales et de la créativité, développant ainsi les capacités de l'individu. Dans d'autres, le travail en collaboration avec une machine peut augmenter le caractère routinier des tâches et diminuer la capacité d'initiative et de réflexion, sous couvert parfois d'amélioration des conditions de travail. S'il est évident qu'une forme d'automatisme peut faciliter la vie des salariés, il faut tout de même souligner les risques à plus long terme. L'exemple des entrepôts de logistique de la grande distribution est particulièrement paradigmatique pour penser cette ambiguïté : l'automatisation des procédés peut en effet conduire les salariés à obéir exclusivement aux ordres d'une machine.

Cet exemple parmi d'autres démontre que s'en remettre uniquement aux choix micro-économiques des entreprises sur la manière de mettre en œuvre les technologies d'intelligence artificielle dans l'entreprise peut conduire à des situations qui ne sont pas optimales.

Il semble donc nécessaire, pour que se dessine un optimum dans l'utilisation de l'intelligence artificielle en collaboration avec l'intelligence humaine, que la complémentarité capacitante soit développée dans les organisations. La définition de ce mode de complémentarité doit faire l'objet d'un dialogue large, qui intègre en premier lieu les salariés. Il s'agira notamment de concilier la volonté de développer les marges de manœuvre des individus et les effets potentiellement négatifs des injonctions à la créativité, qui peuvent être source de difficultés pour beaucoup d'individus.

## Développer un indice de bonne complémentarité à destination des entreprises

Pour ce faire, il faut tout d'abord la définir, par exemple en envisageant de développer un indice de bonne complémentarité, avec l'ensemble des parties prenantes (syndicats, État, monde de la recherche...) et en produisant des informations et de la documentation, à l'intention des entreprises et des partenaires sociaux. La structure évoquée ci-dessus pourrait avoir notamment ce rôle.
# Développer la complémentarité au sein des organisations et encadrer les conditions de travail

Ensuite, les manières de rendre effectif le choix collectif de la bonne complémentarité, la complémentarité capacitante, doivent également être définies. Ils peuvent être de plusieurs ordres.

## Intégrer pleinement la transformation numérique dans le dialogue social

Une première exigence : une approche globale de la transformation numérique dans le dialogue social

Au-delà des seuls concepteurs des outils, ce sont les utilisateurs qui doivent être impliqués à tous les niveaux hiérarchiques, de toutes les fonctions – en particulier de la direction des ressources humaines et cela en prévoyant le plus en amont possible, notamment via la GPEC et la GEPP, une place et un temps à la co-construction et la co-innovation.

D'une part, les salariés étant les plus à même d'apprécier bien des dimensions de leur activité de travail, mieux intégrer leur expérience peut permettre la conception d'outils plus performants. En effet s'interroger sur les conditions futures de réalisation du travail permet d'identifier, à partir de l'existant, ce qui pourrait être amélioré.

D'autre part, cela doit leur permettre de passer d'une démarche subie à une démarche projective garantissant une meilleure appropriation de la future situation de travail. Alors que les changements organisationnels sont identifiés comme le premier facteur de stress dans l'enquête de l'Agence européenne pour la santé et la sécurité au travail, la participation des salariés a tendance à réduire ce risque.

Afin de tirer profit de la contribution de chacun, il faut en amont collectivement décider de lieux, de temps et de règles communs. Cela est nécessaire pour s'assurer que les discussions portent bien sûr les sujets de la transformation, et ne pas seulement traiter après coup les conséquences parfois non anticipées de la transformation. Les négociations obligatoires en entreprises sont l'un des cadres dans lesquels ces discussions peuvent se dérouler.

Dans la mesure où la stratégie devient globale, l'approche par le dialogue social doit aussi être plus large et viser la pluralité des dimensions de la transformation numérique, qu'il s'agisse du volume, de la structure ou de la localisation de l'emploi, des compétences, de l'organisation ou des situations de travail.

## Modifier le contenu des négociations obligatoires

Le Code du travail prévoit notamment deux types de négociations obligatoires dans l'entreprise, l'une annuelle sur l'égalité professionnelle et la qualité de vie au travail (art. L. 2242-17 du Code du travail) et l'autre sur la GPEC ou désormais la « gestion des emplois et des parcours professionnels » (art. L. 2242-20). Elle doit avoir lieu au moins tous les 3 ans dans les entreprises d'au moins 300 salariés.

Le contenu de ces négociations pourrait être modifié pour prendre en compte l'introduction de nouvelles technologies et la transformation numérique des entreprises, en termes d'adaptation des compétences et de complémentarité entre l'humain et la machine.
Ces discussions pourraient trouver à irriguer l'ensemble des niveaux du dialogue social (entreprises, branches, national).

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

De manière plus globale, la question de la complémentarité pose la question de l'encadrement des conditions de travail à l'heure du numérique.

La législation concernant les conditions de travail est principalement adaptée aux modes de travail de l'ère industrielle et, malgré quelques avancées, notamment concernant le droit à la déconnexion, il semble qu'un ensemble de nouveaux risques et de nouvelles situations, liés au développement des technologies numériques dans l'entreprise, ne soient que difficilement pris en compte. Ainsi pour un grand nombre d'entreprises et d'individus l'encadrement des conditions de travail est trop rigide, voire inadapté aux nouvelles modalités du travail (mobilité, flexibilité...) tout en ne prenant pas en compte les risques spécifiques nouveaux. Le compte pénibilité est ainsi construit autour de la pénibilité industrielle. Il ne s'agit pas de remettre en cause cette approche, qui trouve à s'appliquer à un grand nombre de situations.

## La question de la complémentarité pose la question de l'encadrement des conditions de travail à l'heure du numérique

Néanmoins la nécessité d'encadrer des nouvelles situations de travail appelle l'ouverture d'un chantier législatif spécifique : obéissance exclusive aux instructions d'une machine, impossibilité de discuter avec ses collègues sans passer par une interface machine... L'enjeu de la complémentarité devra être au cœur de cette redéfinition de l'encadrement des conditions de travail.

## Amorcer une transformation de la formation initiale et continue pour favoriser l'apprentissage de la créativité

Le développement de l'intelligence artificielle nécessite une transformation des manières de former ainsi que des contenus de formation.

Ce développement fait en effet peser des exigences nouvelles, en termes de compétences, sur les individus. Cette exigence ne doit d'ailleurs pas être vue uniquement comme une contrainte, en ce qu'elle découle des possibilités nouvelles de libérer le travail humain des tâches par trop routinières ou aliénantes. Pour assurer la complémentarité de l'humain avec l'intelligence artificielle, ce sont les compétences cognitives transversales, mais également les compétences sociales et relationnelles et les compétences créatives qui doivent être développées.

L'apprentissage des compétences cognitives transversales forme le cœur des objectifs et des réalisations du système éducatif français. S'il paraît donc tout de même nécessaire ici de rappeler l'importance, dans l'ensemble des cursus, de l'enseignement des matières fondamentales pour apprendre à raisonner et à appréhender le monde de manière complexe, il semble tout de même que cette exigence soit largement identifiée. Soulignons tout de même que celle-ci remet en partie en cause une stricte conception « adéquationniste »
## Amorcer une transformation de la formation initiale et continue pour favoriser l'apprentissage de la créativité

qui a parfois prévalu dans les discours publics et qui consisterait à construire des cursus éducatifs strictement indexés aux besoins d'un bassin d'emplois – et qui formeraient aujourd'hui des personnes dont l'emploi pourra être automatisé à peine quelques années plus tard. Ainsi une « adaptation » trop précise d'une formation à des postes vacants conduirait très probablement à une « inadaptation » plus globale des individus à un marché de l'emploi en constante évolution.

Néanmoins la seule focalisation sur les compétences cognitives générales a souvent conduit à sacrifier l'apprentissage d'une autre qualité qui devient encore plus essentielle aujourd'hui et qui peut même figurer comme la compétence matricielle dans un monde en perpétuelle évolution : la créativité. C'est pour cette raison qu'il ne sera pas possible de faire l'économie d'une transformation du système éducatif français qui mette en avant l'exigence de l'apprentissage de la créativité.

L'apprentissage de la créativité suppose une modification profonde des modes d'enseignement : il ne s'agit pas de cantonner la créativité, entendue comme capacité de « développement personnel » à des matières « artistiques » ou à des enseignements annexes/d'ouverture, comme c'est souvent le cas aujourd'hui. C'est la manière d'enseigner les matières fondamentales qui doit être modifiée pour des pédagogies nouvelles qui soient orientées davantage vers le développement de l'esprit critique et de la coopération. Sur ce sujet, les études et les rapports sont évidemment nombreux et les réflexions sur les pédagogies nouvelles, dès la maternelle, ont été largement développées depuis maintenant presque 30 ans. À cet égard les enseignants font souvent l'objet d'injonctions contradictoires, dans

des conditions d'exercice souvent difficile : il s'agit à la fois de suivre des programmes très précis, dans une logique d'évaluation chiffrée permanente des élèves et avec des indicateurs de suivi resserrés, mais en même temps de mettre en place des méthodes pédagogiques très innovantes, qui demandent souvent beaucoup de temps, de moyens et de liberté.

> L'apprentissage de la créativité suppose une modification profonde des modes d'enseignement

Loin de ce rapport, donc, l'idée d'ajouter de nouvelles injonctions, de l'extérieur. Au contraire, il s'agit de mettre au centre les capacités d'initiative des enseignants et leur donner les moyens d'être reconnus et d'agir lorsqu'ils innovent. Combien, en effet, d'enseignants, à tous les niveaux et même dans l'enseignement supérieur, qui innove, s'investissent de manière importante dans la rénovation des méthodes pédagogiques et qui voient leurs efforts ignorés et leurs réussites minorées ? Il s'agit de modifier cet état de fait, pour mettre en valeur ceux qui s'investissent pour modifier les pratiques : non pas pour diminuer ceux qui, au quotidien, accomplissent leur travail au mieux, mais pour montrer ce qu'il est possible de faire, pour donner des exemples et, surtout, pour créer des réseaux.

En parallèle, un ou plusieurs lieux de veille, de prospective et d'expérimentation pourraient être créés à l'intérieur du ministère, pour favoriser la mise en place et la diffusion de stratégies innovantes.
## Favoriser la créativité et les pédagogies innovantes

## 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

Il s'agit de lancer un ensemble d'actions visant à favoriser la créativité et les pédagogies innovantes dans le secteur de la formation professionnelle (ministère du Travail), l'éducation nationale et l'enseignement supérieur et la recherche afin de mettre en place des dispositifs de mutualisation et des outils de financement communs aux trois secteurs. Cela vise à développer des expérimentations pédagogiques nouvelles à différents niveaux (pédagogie par projet, transdisciplinaire, pair-à-pair...).

Ces actions n'auront pas pour objectif de créer de nouvelles injonctions ou de nouvelles obligations pour les enseignants, mais, avant toute chose, de mettre en valeur et en réseau ceux qui mettent en place des pratiques pédagogiques innovantes.

Elles viseront également à donner des moyens et des capacités d'action à ces innovateurs, dans une logique proche de celle des entrepreneurs d'intérêt général, en privilégiant la valorisation des collectifs.

En amont de toute mesure spécifique, la modification des formations délivrées aux enseignants doit être une priorité. En outre les innovations du système périscolaire doivent être mises en valeur et utilisées par le système éducatif traditionnel : de nombreuses initiatives favorisent la créativité et l'innovation, telles que les concours (tournoi français des jeunes mathématiciens), les initiatives d'accompagnement pédagogiques (Curious Mind) ou les expérimentations locales.

Le premier objectif est de mettre en valeur et en réseau ceux qui mettent en place des pratiques pédagogiques innovantes et orientées vers l'apprentissage de la créativité.

## Créer une plateforme de mise en valeur des porteurs de pédagogies innovantes

Elle pourrait être le support :

- d'une bibliothèque des pédagogies innovantes avec une explication pour chaque pratique et les règles pour les mettre en place ;

- de l'indexation de l'ensemble des projets pédagogiques innovants qui ont été mis en place au sein de l'éducation nationale, de l'ESR, mais également de la formation professionnelle ;

- de la mise en valeur des personnes et des établissements qui portent ces pratiques innovantes et l'incitation à la constitution de réseaux d'échange autour de ces pratiques ;

- du lancement et de la communication autour d'événements visant à diffuser les pratiques innovantes.

Le pilotage de cette plateforme devra être assuré de manière interministérielle (éducation nationale, recherche, travail).
# Expérimenter de nouveaux modes de financement de la formation professionnelle pour tenir compte des transferts de valeur

## S'inspirer : Technion en Israël

Le Technion – Institut de technologie d’Israël est un institut de recherche et une université publique à Haïfa, en Israël, spécialisé dans les domaines de la science et de la technologie. Dans certaines filières, et notamment en informatique, les cours sont principalement constitués par des sessions autour d'un projet spécifique. Les étudiants sont mis en situation de résoudre un problème et/ou créer un objet ou une fonction. Le professeur agit comme un facilitateur. Les résultats des méthodes de ce type sont inspirants : l'entreprise Waze a été créée par des étudiants de Technion, ainsi que de nombreux algorithmes de Google.

## Expérithèque

La plateforme Expérithèque, créée par le ministère de l'Éducation nationale, a pour objectif de recenser les innovations pédagogiques sur l'ensemble du territoire. Ce type de dispositif pourrait servir de base à une plateforme future, qui intégrerait davantage les objectifs décrits ci-dessus et qui s'appuierait sur une fonction d'animation dédiée.

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

Dans une logique similaire à celle des entrepreneurs d'intérêt général, certaines personnes ou certains établissements porteurs de projets pédagogiques innovants pourraient se voir attribuer des moyens particuliers pour documenter et diffuser leurs projets. Deux points à prendre en compte, néanmoins, pour amorcer une telle logique : il s'agit tout d'abord moins de singulariser des individus que de mettre en valeur des collectifs. L'objectif principal d'une mise à disposition de moyens – ou de décharge de cours, par exemple – doit ensuite être la formalisation, et la diffusion des expériences pédagogiques innovantes.

Les modes de reconnaissance, en termes de carrière, de ce type de décharge, devront être construits. Créer un dispositif de décharge similaire pour les personnels qui ne sont pas enseignants devrait également être envisagé, afin de prendre en compte la transformation au niveau de l'ensemble des métiers du ministère.

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

Pour prendre un exemple, si aujourd'hui l'équipement logiciel représente 40 % de la valeur ajoutée dans une voiture, ce chiffre pourrait s'élever à 70 % dans 10 ans. Si l'entreprise qui développe le logiciel n'est pas la même entreprise que celle qui construit le reste de la voiture, on assiste alors à un phénomène de captation de la valeur ajoutée par un des éléments de la chaîne de valeur globale. Cette captation s'accompagne évidemment d'une pression économique importante qui pèse sur les acteurs de la chaîne qui voient leur valeur économique captée. Ces acteurs sont souvent des acteurs historiques employant beaucoup de personnes et sur qui pèse la responsabilité d'assurer la transition professionnelle de leurs employés, en termes d'accompagnement et de financement. Concernant le secteur automobile, par exemple, on peut ainsi imaginer qu'une startup, employant 500 personnes, puisse vendre un logiciel de conduite autonome à un acteur historique français, employant des dizaines de milliers de personnes, dont la transition professionnelle doit être assurée. Ou bien, plus directement qu'une entreprise puisse capter la valeur ajoutée en proposant des solutions ayant pour vocation d'automatiser les emplois d'autres acteurs.

Ce phénomène n'est pas propre à l'IA, mais est plus généralement lié au mode de développement du secteur numérique : comment alors assurer que les acteurs qui captent la valeur ajoutée puissent participer au financement de l'évolution des compétences individuelles qu'ils ont parfois participé à rendre obsolètes ?

L'idée d'un dispositif fiscal a pu faire son apparition dans le débat public, pour des raisons similaires. Il pose plusieurs difficultés : tout d'abord il semble contradictoire avec le soutien au développement de l'IA, puisqu'il est évidemment désincitatif. Ensuite, l'assiette fiscale d'un tel dispositif est difficile à établir : doit-on taxer le robot, le logiciel, les algorithmes ? est-ce véritablement possible à définir sans organiser immédiatement des phénomènes d'évitement massif ? Enfin, cette idée ne prend pas forcément en compte la chaîne de valeur et la captation de la valeur ajoutée, qui semble pourtant être au cœur du problème : taxer l'entreprise qui automatise des postes, sans se rendre compte que l'ensemble des gains de productivité associés à cette automatisation est captée par un acteur tiers qui développe l'intelligence artificielle, semble manquer le cœur du sujet.

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. Une ou deux 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 symptomatique des phénomènes de captation de valeurs. Ces négociations auront pour objectif d'imaginer des modes de décorrélation du financement de la formation professionnelle et de la masse salariale, à un niveau mondial.

Cela permettrait notamment de prendre en compte, à un autre bout de la chaîne, les exigences d'évolution professionnelle et de formation des
travailleurs des plateformes de crowdsourcing, telles qu'Amazon Mechanical Turk. Via ces plateformes ces travailleurs jouent en effet un rôle essentiel dans le développement de l'IA, en préparant les jeux de données ou en participant même plus directement à l'entraînement des algorithmes d'intelligence artificielle.

## Former des talents en IA, à tous niveaux

### Multiplier par trois le nombre de personnes formées en IA

Pour faire face aux besoins des entreprises, il est nécessaire de se fixer un objectif clair : multiplier par trois le nombre de personnes formées en IA, à horizon 3 ans. Pour ce faire, et au-delà des démarches déjà engagées par le ministère de l'Enseignement supérieur et la Recherche sur le sujet, il convient de :

### Faire en sorte que l'offre de formation existante s'oriente vers l'IA

Les formations en mathématiques et en informatique existantes, qui rassemblent les briques de base utiles à l'intelligence artificielle, devraient s'orienter naturellement vers l'enseignement de l'intelligence artificielle. C'est le cas pour les écoles d'ingénieurs qui, déjà, mettent sur pied des formations spécifiques sur ce sujet. Il s'agit donc tout d'abord d'améliorer la communication sur les formations existantes en IA avant même d'en créer éventuellement de nouvelles, afin de rendre plus facile l'orientation des étudiants.

Plus spécifiquement un ensemble de mesures incitatives pourraient être prises à destination des écoles d'ingénieurs. L'organisation d'un défi IA pour les travaux d'initiative personnelle encadrée effectués par les ingénieurs en école pourrait être une de ces mesures.

Des actions spécifiques visant à féminiser les formations en mathématiques et en informatique devront également être menées. Il est proposé de fixer un objectif fort de 40 % de femmes dans les filières du numérique (cf. partie mixité, diversité et IA).

Enfin, outre la question de l'augmentation du nombre de cursus, il est proposé que les aspects liés à l'éthique des données, à la vie privée et à la protection des données soient intégrés pleinement dans les cursus d'intelligence artificielle.

### S'inspirer : l'enseignement de l'IA au Canada

Plusieurs universités canadiennes proposent des enseignements et cursus qui s'appuient sur les développements les plus récents de l'IA et de l'apprentissage profond (ex. informatique et recherche opérationnelle), notamment : – dans la Province du Québec : l'Université de Montréal, l'Université McGill, Polytechnique Montréal, HEC Montréal, l'École de technologie supérieure

> Il est nécessaire de se fixer un objectif clair : multiplier par trois le nombre de personnes formées en IA, à horizon 3 ans
# Partie 3 – Anticiper et maîtriser les impacts sur le travail et l'emploi

(Montréal), l'Université Laval (Québec) ; – dans la Province de l'Ontario : l'Université de Toronto et la Rotman School of Management, la Faculté d'ingénierie de l'Université de Waterloo, l'Université de Guelph.

L'IVADO et le MILA proposent en outre des programmes de formation sur les techniques de l'IA adressés aux étudiants mais aussi à des professionnels. Dans l'accord de coopération Québec-Ontario en matière d'IA (septembre 2017), les deux provinces ont inscrit comme priorité de soutenir le développement de programmes de formation qui « reflètent l'évolution de l'écosystème de l'IA » et d'étudier les besoins de main d'œuvre dans les universités et les entreprises « afin de soutenir la croissance en IA et la manière dont l'immigration et la mobilité peuvent répondre à ces besoins ».

## Créer de nouveaux cursus et de nouvelles formations à l'IA

S'il est important d'augmenter le nombre de formations de haut niveau, de type master ou doctorat, il est tout d'abord essentiel de modifier les modes de formation à l'IA. La formation de spécialistes hybrides, qui maîtrisent des compétences autres en plus des compétences en IA, est ainsi nécessaire. Des programmes croisés et des doubles diplômes pourraient être créés, avec notamment les disciplines les plus en tension à l'université (médecine, physique, chimie, sociologie, psychologie, droit...), au niveau licence, master et doctorat.

Au-delà des programmes croisés, les formations et la recherche en sciences humaines et sociales doivent être encouragées à se saisir de ces sujets plus directement, en transformant ses offres de formation et en orientant la recherche dans cet objectif.

Il est également nécessaire de favoriser la création de modules généraux à destination des personnes en formation dans un autre cursus et en activité. Au vu des besoins dans ce domaine et de l'indispensable croisement des compétences, l'ouverture et l'accessibilité des formations doivent être encouragées. Ces modules pourraient être des formations courtes, délivrées par les universités et les ingénieurs en formation continue. Un appel à projets pour la constitution de MOOCs spécifiques à ce sujet pourrait également être lancé.

Enfin, au-delà des formations de haut niveau de type master ou doctorat, un besoin de plus en plus important émerge en matière de professionnels de l'IA à niveau qui pourrait être en fin de licence (Bac +3 voire en sortie de filière professionnalisante). L'objectif est de former des étudiants sur des métiers beaucoup plus techniques de l'IA sur lesquels une connaissance très fine de l'IA n'est pas nécessaire mais qui seraient directement activables par les entreprises. On peut penser à quelques exemples comme l'industrialisation de technique d'IA, la production d'analyses et de visualisations de données, l'intégration et l'adaptation de composants d'IA, etc. Ce besoin n'est aujourd'hui pas du tout couvert par l'offre de formation et va croître exponentiellement avec la diffusion de l'IA dans les entreprises.

Pour atteindre l'objectif de tripler le nombre de personnes formées à l'IA à horizon 3 ans, la volonté politique devra être accompagnée de moyens budgétaires supplémentaires, à même de permettre aux institutions de formation de mettre en place les cursus nécessaires et de développer leur capacité d'accueil.
Renforcer l'éducation en mathématiques et en informatique

Les besoins de formation en IA ne pourront être remplis qu'à l'aide d'un
renforcement considérable de notre système éducatif en mathématique et
informatique. Cependant, les performances de notre enseignement mathé-
matique se sont dégradées dans les vingt dernières années, au point que la
France occupe maintenant, selon certains indicateurs, la dernière place de
l'OCDE en la matière ! Ce phénomène est évoqué, avec de nombreuses pistes
d'amélioration, dans le rapport Torossian-Villani. Les mesures envisagées
portent sur la formation des enseignants, la reconquête des délicats équilibres
qui sont à la base du cours de mathématique, et le soutien aux activités
périscolaires, au travail en équipe et aux expérimentations pédagogiques.

Pour ce qui est de l'informatique, ce même rapport recommande la mise en
place d'un enseignement d'algorithmique dès le cours préparatoire, d'abord
« débranché » puis de mieux en mieux identifié jusqu'à être une pleine
spécialité au niveau du baccalauréat. La nouvelle option informatique et la
nouvelle discipline « humanités numériques », au lycée, viendront utilement
permettre à la fois de renforcer la compétence en algorithmique des élèves
les plus motivés, et la culture numérique qui dans notre société numérique
doit maintenant faire partie du bagage de tous et toutes.
## Partie 4 –
L'intelligence artificielle au service d'une économie plus écologique

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

Plus que jamais, la révolution provoquée par le développement des usages et services numériques tend à occulter leur réalité industrielle et leurs impacts environnementaux<fnref n="1" />. Et pourtant, il est urgent de les prendre en compte. Il y a déjà deux ans, l'association américaine des industriels du semi-conducteur prévoyait qu'en 2040, les besoins en espace de stockage au niveau mondial, fondamentalement corrélés au développement du numérique et de l'IA, excéderaient la production disponible globale de silicium<fnref n="2" />.

Par ailleurs, d'ici 2040, l'énergie requise pour les besoins en calcul devrait également dépasser la production énergétique mondiale. Les progrès de la blockchain pourraient également faire exploser nos besoins énergétiques. Il est donc capital de sensibiliser le plus grand nombre à ces enjeux et d'agir pour prévenir les pénuries. À l'heure où le réchauffement climatique est une certitude scientifique, il n'est plus possible de poursuivre un horizon technologique et sociétal délié de la nécessité de préserver notre environnement.

## D'ici 2040, l'énergie requise pour les besoins en calcul devrait également dépasser la production énergétique mondiale

### La réalité écologique de la révolution industrielle numérique

La consommation énergétique du numérique augmente de 8,5 % par an et sa part dans la consommation mondiale d'électricité (en croissance de 2 % par an) pourrait atteindre 20 % (scénario modéré) ou 50 % (scénario pessimiste) en 2030, et être ainsi multipliée par 10 en 20 ans. Vu le mix électrique mondial, la part d'émissions de gaz à effet de serre (GES) du numérique va ainsi passer de 2,5 % en 2015 à 5 % en 2020 (2,5 Gt).

La production d'équipements numériques est fortement consommatrice de métaux rares, critiques, faiblement recyclables et dont les réserves accessibles sont limitées (15 ans pour l'Indium par exemple, dont la consommation a été multipliée par 7 en 10 ans), ce qui peut conduire à une impasse technologique si la croissance des besoins ne ralentit pas. D'autant plus que certains de ces métaux sont également utilisés pour la production d'équipements nécessaires pour les énergies renouvelables (éolien, solaire). Au-delà du pic énergétique et pétrolier, il est ainsi à craindre un pic de l'utilisation des métaux, alimentant le pic énergétique et pétrolier, puisque toujours moins concentrés, ils nécessiteront plus d'énergie pour leur extraction. D'autre part, ces métaux sont source de pollution des sols lors de leur extraction et en fin de vie des équipements lorsque la filière de traitement n'est pas adaptée (ce qui concerne plus de la moitié en poids des équipements électriques et électroniques en France et bien plus dans le monde).

L'essor de l'IA est de nature à renforcer les tendances observées : stockage et échange d'un volume croissant de données, augmentation de la puissance de calcul, pression sur le renouvellement des équipements pour augmenter les performances, etc. Le déploiement de nouvelles architectures informatiques permettant d'optimiser le recours au cloud computing pourrait ralentir certains effets (volume de données centralisées), mais en accélérer d'autres (renouvellement des équipements).

*Source : Contribution de The Shift project à la consultation organisée par la mission*

<footnote n="1">1. Voir le rapport Greenpeace Clicking Clean : Who is winning the race to build a green internet ?</footnote>

<footnote n="2">2. Voir le rapport de 2015 de l'industrie du semi conducteur américaine : rebooting the IT revolution, a call to action</footnote>
## La France et l'Europe peuvent devenir le fer de lance de cette transition écologique intelligente

Si l'IA porte en germe des risques environnementaux, elle est également porteuse de solutions pour les prévenir. Les opportunités de l'IA pour l'écologie sont nombreuses. L'IA va nous permettre de comprendre la dynamique et l'évolution des écosystèmes en se basant sur la réalité de leur complexité biologique, d'optimiser la gestion de nos ressources, notamment énergétiques, de préserver notre environnement et d'encourager la biodiversité. Le développement de l'IA peut faire émerger de nouvelles formes d'entretien des espaces naturels à protéger, terrestres et marins. Des robots autonomes permettant de chasser les étoiles de mer invasives aux barrières intelligentes permettant de dévier la faune afin de la préserver, les possibilités sont nombreuses pour développer des nouvelles modalités d'interaction avec la nature, plus adaptatives, plus respectueuses.

Néanmoins c'est là un paradoxe bien connu de l'optimisation : en permettant des gains énergétiques, de nouvelles possibilités de consommations, l'IA peut entraîner de nombreux effets rebonds (voir encadré). Ainsi, l'IA peut nous éviter de repenser nos modes de croissance, de consommation et de mesure des richesses produites, et nous amener à consommer tout autant, voire plus qu'auparavant.

## Qu'est-ce que l'effet rebond ?

L'effet rebond est un phénomène par lequel les économies d'énergie ou de ressources initialement prévues par l'utilisation d'une nouvelle technologie peuvent être partiellement ou complètement compensées à la suite d'une adaptation du comportement de la société. Il peut s'exprimer de diverses manières : augmentation de la consommation sur le même poste de dépense, ou bien sur un autre poste de dépense. Le comportement du consommateur est déterminant. Un investissement dans des travaux d'assainissement énergétiques d'un bâtiment peut générer un sentiment de bonne conscience susceptible de contrebalancer la réticence qu'il peut y avoir à réserver des vacances en avion à destination d'une île lointaine. L'aspect économique joue également un rôle. Les économies réalisées, par exemple en diminuant la facture de chauffage, peuvent être réinvesties dans un autre produit ou une autre activité impliquant une nouvelle consommation d'énergie.

Une vision réellement ambitieuse de l'IA devra donc aller au-delà d'un simple discours sur l'optimisation de l'utilisation de nos ressources : elle devra intégrer un paradigme de croissance plus économe et collectif, inspiré de la compréhension de la dynamique des écosystèmes, dont elle sera un outil clé. L'IA peut, doit nous permettre de penser de nouvelles formes d'usages, de partage et de collaboration, qui permettront de concevoir des modèles techniques et économiques plus sobres. L'IA, en permettant de modéliser la dynamique et le devenir des écosystèmes biologiques, peut contribuer à une véritable transition écologique. Et la France et l'Europe peuvent devenir le fer de lance de cette transition écologique intelligente. Quels sont les atouts de la France pour devenir championne de l'intelligence artificielle soutenable et écologique ? Ils sont nombreux : écosystèmes académiques, recherche importante sur les nanotechnologies, une manne incroyable de données énergétiques, agricoles, marines, de fourniture d'eau, de transport...
## Inscrire le sujet à l'agenda international

Sur le plan international, la France a donc les moyens de prendre ce leadership. Elle pourrait premièrement proposer d'étudier les impacts de l'IA sur la réalisation des objectifs onusiens de développement durable (ODD) : en quoi l'IA en met certains sous contraintes, comment elle peut à l'inverse permettre d'en accélérer d'autres ? La France pourrait être à l'avant-garde sur ce type d'étude, qui n'a pas encore été initiée par d'autre pays. Elle pourrait être coordonnée à des impulsions dans le cadre de l'Accord climat et du Pacte mondial pour l'environnement. La France pourrait proposer la mise en place d'un événement de grande envergure, sur le modèle de la COP 21, pour mettre en avant des initiatives exemplaires et à fort impact. Elle pourrait également porter de manière plus systématique la convergence des deux transitions, écologique et numérique, au sein des instances internationales, notamment au sein du G7, où les discussions sur l'IA ont été entamées et dont la France s'apprête à prendre la présidence.

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

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

Pour que les acteurs des deux transitions, numérique et écologique, puissent se rencontrer, il est nécessaire de confronter la recherche en IA avec les disciplines qui visent à comprendre la complexité des ressources énergétiques et matérielles et optimiser leur utilisation. Cette rencontre pourrait prendre forme dans le cadre du réseau de recherche en IA préconisé en deuxième partie, ou bien investir un lieu déjà existant et moteur dans la recherche environnementale. Cette branche de la recherche pourrait s'intéresser à divers sujets :

i. L'étude des nouveaux modes de stockage plus économies et radicalement disruptifs, à l'instar du stockage sur ADN.

### Le stockage sur ADN

Le potentiel du stockage sur ADN synthétique est étudié par plusieurs chercheurs dans le monde. En juillet 2016, le centre de recherches de Microsoft a converti 200 mégaoctets de données en ADN. Dans une publication de mai 2017, des chercheurs de Microsoft affirment que la société est prête à avoir un système de stockage opérationnel sur ADN à la fin de cette décennie. En France, la startup DNA Script travaille aussi sur le sujet. Les avantages écologiques de ce mode de stockage sont nombreux.

La densité de l'information stockée est nettement supérieure : des chercheurs de l'université de Columbia et du New York Genome Center (NYGC) ont démontré qu'il était possible d'atteindre une densité théorique de 215 pétaoctets par gramme grâce au recours à du stockage sur ADN. À titre de comparaison, Samsung parvient actuellement à stocker 512 Go dans une puce de 1 gramme.
# Partie 4 – L'intelligence artificielle au service d'une économie plus écologique

Ainsi, ces développements ouvrent la voie à d'importantes réductions de l'emploi de métaux lourds, et à des réductions des émissions de gaz à effet de serre, du fait de la possibilité de s'éloigner du modèle de grands datacenters et du stockage sur puce de manière plus générale.

Si les coûts demeurent importants et les avancées futures en termes d'accélération du processus de stockage et de lecture encore très incertaines, il n'en demeure pas moins que des progrès dans le domaine continuent à émerger.

ii. Des projets à la croisée des sciences du vivant et de l'écologie, à l'instar du projet *Tara Océans*. En effet, les mesures et suivis de la biodiversité et des services écosystémiques (par exemple, qualité de l'eau, études d'impact, espèces invasives et toxiques, gestions des stocks de poissons, espèces clé de voûte, etc.) se feront dans un futur proche à l'aide des méthodes de séquençage et d'imagerie automatique à haut débit. Le traitement et la modélisation de ces données se feront avec l'IA. Ces IA développées pour la compréhension des écosystèmes pourront probablement être recyclées dans un cadre économique.

## Le projet Tara océans

Le projet *Tara Oceans* : collecter et ouvrir des données massives sur l'océan pour comprendre et modéliser un biome planétaire. Initiées en 2008, les expéditions *Tara Oceans* parcourent l'océan pour mesurer pour la première fois un écosystème global, en embrassant sa complexité, des virus aux animaux, des gènes aux structures d'organismes, en fonction des paramètres physico-chimiques. Le programme, financé sur un mode innovant public-privé, a produit des jeux de données écosystémiques massifs (notamment >90 Terabase de données ADN et >30 Terabyte d'images d'organismes planctoniques), disponibles en libre accès via des bases de données européennes. Ils forment aujourd'hui la description la plus complète d'un écosystème à l'échelle de la planète. Les couches de données standardisées, des génomes aux images satellites, en passant par les images d'organismes et les mesures physico-chimiques, forment un cas d'étude unique pour l'application et le développement de protocoles IA capables de mesurer et modéliser la biodiversité et ses interactions avec les cycles biogéochimiques et le climat.

iii. La recherche sur le climat et la météo : Des appels à projets pourraient avoir pour objet le champ de la météo, des prédictions climatiques et de la prévention des risques. En effet l'IA pourrait permettre des avancées majeures en ce domaine où l'expertise de la France est déjà très reconnue. L'IA peut ainsi être particulièrement utile dans le cadre de la prédiction des risques et impacts, notamment dans le cas du croisement des données météo classiques avec de nouveaux types de données (typiquement, automobiles et stations météo connectées). Ces recherches sont crucales pour, par ailleurs, aider utilement au développement d'une agriculture et de transports plus intelligents, et pour renforcer la compétitivité de nos importateurs (prévision des récoltes etc.).
## Mettre en place une plateforme au service de la mesure de l'impact environnemental des solutions numériques intelligentes

Il n'existe pas aujourd'hui de politique claire en faveur de l'évaluation écologique des solutions numériques. De tels dispositifs expérimentaux d'évaluation sont déjà en cours³. L'Ademe pourrait être l'acteur en charge de leur analyse et de leur extension afin de créer une base nationale permettant de généraliser ce type d'évaluations. Cette base pourrait notamment utilement s'appuyer sur une incitation à la mise en open data des spécifications techniques normées des produits concernés.

Une fois la base constituée, il s'agit de penser un outil simple permettant à tout citoyen de prendre conscience de ces enjeux. Un site internet pourrait être créé, qui permettrait de comparer l'impact écologique des différents produits et services, logiciels, hardware, impliqués dans la chaîne de valeur du numérique. Ce site devra s'appuyer sur une base de données permettant d'évaluer l'impact environnemental de tous les aspects de la dématérialisation à l'œuvre via le numérique, tant pour les particuliers (impact de la recommandation personnalisée, des chatbots, des techniques de reconnaissance d'image...) que pour les entreprises, afin de leur permettre d'évaluer leurs fournisseurs numériques.

Ce portail pourrait mettre en avant des procédés simples permettant de minimiser l'impact écologique du numérique. À titre d'inspiration, GreenIT.fr et le collectif Conception Numérique Responsable, notamment, développent une méthodologie et des outils d'écoconception qui ont déjà permis de diviser par trois l'empreinte d'un service numérique, tout en améliorant l'expérience des utilisateurs. Il pourra s'accompagner d'une incitation à la mise en open data des caractéristiques techniques des produits concernés. Cette démarche comparative pourrait permettre de mettre en avant de plus petits acteurs que les solutions et services les plus utilisés, de nouveaux modèles d'affaires.

Au-delà de cette plateforme et de ce site, une action plus large d'encouragement des entreprises à l'écoconception pourrait être mise en place. L'Ademe pourrait également avoir un rôle de conception et de diffusion de référentiels d'évaluation et de conception écologique des innovations numériques intelligentes.

## Penser une IA moins consommatrice d'énergie

Les récents progrès de l'IA sont en grande partie dus à l'utilisation croissante de processeurs graphiques, les GPU, pour réaliser du calcul généraliste et massivement parallèle. Or ceux-ci, comme l'écrasante majorité des puces, utilisent du silicium pour former les circuits électriques et transistors.

### Qu'est-ce que le GPU (graphic processing unit) ?

La loi de Moore faisait reposer l'accroissement de nos capacités de calcul sur la croissance du nombre de transistors des microprocesseurs. Les GPU développent une autre stratégie : l'augmentation du nombre de processeurs travaillant simultanément en coopération. Très efficaces, les technologies

3. Voir par exemple l'outil ecoinDEX.fr du Collectif Conception Numérique Responsable
# Partie 4 – L'intelligence artificielle au service d'une économie plus écologique

GPU ont permis de mettre en œuvre des techniques d'IA de plus en plus complexes, de plus en plus efficaces et exploitant de plus en plus de données. Elles ont ainsi permis le développement des réseaux de neurones, dont la capacité dépend principalement de la puissance de calcul disponible et des volumes de données qu'ils sont en mesure de traiter. Ainsi, le GPU est devenu crucial dans la course à l'innovation puisque l'augmentation de la puissance de calcul est devenue directement proportionnelle à la capacité d'expérimentation. Les études sur l'impact environnemental de l'utilisation du GPU pour les calculs génériques sont encore peu nombreuses. Si les calculs via GPU peuvent être plus économes que les calculs via CPU (central processing unit, unité centrale de traitement), ils restent cependant très consommateurs d'énergie.

Les GPU apparaissent aujourd'hui comme clés pour le développement de l'IA. C'est pourquoi il est essentiel de penser l'innovation de rupture dans ces domaines également, pour des raisons de souveraineté, mais également pour des raisons environnementales (voir les développements de la première partie). En effet, les innovations qui peuvent être développées à court terme en la matière ont le potentiel d'être plus économes en énergie. Il est donc urgent de fédérer l'industrie et les chercheurs français et européens du semi-conducteur autour de ces enjeux de recherche et d'expérimentation, comme développé en première partie Innover dans l'industrie du composant adapté à l'IA.

## Il est essentiel d'accompagner l'industrie du cloud européen dans le sens de sa transition écologique

### Agir pour le verdissement de la chaîne de valeur des centres de données

À la faveur du développement du marché unique numérique, il est essentiel d'accompagner l'industrie du cloud européen dans le sens de sa transition écologique, afin de toujours plus verdir la chaîne de valeur de l'IA. Certains acteurs sont déjà exemplaires en termes d'optimisation de l'utilisation de l'énergie. Il est important de diffuser ces bonnes pratiques à l'ensemble du secteur. L'IA peut d'ailleurs fortement aider à ce verdissement. En 2016, Deepmind a optimisé la consommation énergétique de ses centres de données et de ses systèmes de refroidissement grâce à l'apprentissage machine. Il a ainsi augmenté l'efficacité énergétique de ses centres de données de 15 %.

### Soutenir les démarches écologiques chez les fournisseurs de cloud européens

#### Mettre en place un label et favoriser le recours aux fournisseurs de cloud écologiques par les collectivités locales et l'État

Ce soutien pourra prendre la forme de la mise en place d'un label, dont le ministère de la Transition écologique et solidaire, en lien avec le Secrétariat d'État au numérique, pourrait assurer l'administration. Il pourrait être associé à la mise en place d'incitations fiscales. Cette démarche doit par ailleurs être articulée avec les travaux en cours et à venir de la Commission européenne sur le sujet.<fnref n="4" />

Il est important d'accélérer la transition écologique des services publics via l'encouragement au recours à ces fournisseurs de cloud écologiques, en s'appuyant sur le label ainsi créé, conformément à l'article 10 du décret n° 2016-360 du 25 mars 2016 relatif aux marchés publics. Le recours aux

<footnote n="4">4. En effet, à la suite de la consultation publique menée par la Commission sur le sujet en octobre 2017, des actions devraient prochainement être entreprises.</footnote>
fournisseurs de cloud européens doit être soutenu dans le sens où les grands
espaces de calcul et de stockage peuvent permettre une meilleure optimisation
énergétique que la démultiplication de petits datacenters⁵.

5. Voir le Guide du cloud computing et des datacenters de la Direction générale des entreprises

## Favoriser le recyclage de la chaleur produite par les centres de données

Nous devons penser dès maintenant le recyclage de la chaleur produite par les centres de données (*datacenters*), les nouvelles chaînes de valeur qui y correspondent et les investissements nécessaires à leur mise en œuvre. L'État pourrait ainsi accompagner les municipalités pour mieux appréhender ces questions. Si, pour l'instant, les quantités d'énergie disponibles sont encore faibles, elles sont appelées à grossir.

De nombreuses initiatives existent déjà dans ce domaine : il s'agit de la faciliter et de les encourager.

## Quelques exemples de recyclage de la chaleur produite

Le datacenter de la banque Natixis à Marne-La-Vallée alimente en eau à 55° C le réseau de chauffage urbain d'une zone en cours d'urbanisation et le centre nautique intercommunal du Val d'Europe.

La société Stimergie a développé un mécanisme permettant de récupérer chaque année 1 MWh de chaleur par serveur, soit près de 60 % de la chaleur dégagée. Autrement dit la consommation des serveurs est réduite de plus de moitié. L'entreprise a signé plusieurs contrats d'installation ailleurs en France, notamment pour équiper un bâtiment résidentiel de 40 logements à Nantes, ainsi que la piscine de la Butte aux Cailles dans le 13e arrondissement de Paris.

## Faire levier sur l'open hardware et l'open software

Le projet Open Compute l'a montré : les démarches d'open hardware peuvent permettre des économies d'énergie significatives. Facebook a annoncé avoir économisé 2 milliards de dollars sur ses coûts d'infrastructure en 3 ans grâce à ce projet, avoir gagné 38 % en efficacité énergétique et économisé jusqu'à 24 % en coûts de fonctionnement.

### Open compute project

L'Open compute project a été lancé par Facebook en 2011, en association avec Intel, Rackspace, Goldman Sachs et Andy Bechtolsheim. HP, Dell, Cisco, Apple et Microsoft ont ensuite rejoint le mouvement. Le projet et sa fondation ont pour objectifs de concevoir, utiliser et favoriser la diffusion des solutions les plus efficaces et les plus scalables en termes d'infrastructures de calcul et de stockage. Les contributions au projet doivent répondre à 4 critères : efficacité, scalabilité, ouverture et impact.

Plusieurs initiatives européennes ont actuellement cours pour soutenir l'indus-
trie du cloud européenne. Il s'agirait de les articuler autour d'initiatives en
open hardware et open software, afin de renforcer la confiance du marché
européen dans le cloud. La European cloud initiative pourrait être utilement
associée à cette démarche. Une telle démarche permettra d'augmenter
le pouvoir d'influence des acteurs européens, en augmentant leur part de
marché et leur présence dans les discussions en termes de standardisation.
## Libérer la donnée écologique

L'IA ouvre des perspectives radicalement nouvelles pour la compréhension et la préservation de l'environnement. Que ce soit en termes d'identification et préservation de la biodiversité, de réparation des dommages causés, de modélisation de l'impact de nos actions, d'optimisation de l'utilisation des ressources, de mise en valeur des énergies renouvelables ou bien comme outil au service de services partagés, l'IA peut contribuer à diminuer toutes nos consommations et à amplifier toutes nos actions en faveur du respect et de la restauration des écosystèmes régionaux et globaux. De la reforestation par les drones, en passant par la cartographie des espèces vivantes via les nouvelles possibilités fournies par la reconnaissance d'image, l'IA nous fournit des outils toujours plus nombreux et puissants pour réellement entrer dans la transition écologique.

Comment en tirer pleinement parti pour appuyer l'excellence de la France en matière écologique ? Quelles actions favoriser ? Deux actions apparaissent

comme prioritaires : la constitution de jeux de données croisant diverses sources, y compris génétiques, mises à la disposition du plus grand nombre : chercheurs, porteurs d'innovations, startups d'état, etc., et le soutien à des objectifs précis. Nous en proposons deux : la réduction du bilan carbone via l'optimisation des modes de transports, la transition de l'agriculture française vers une agriculture plus intelligente,

et moins polluante. Ces deux objectifs pourraient ainsi s'incarner à travers des politiques sectorielles dédiées, sur le modèle de ce qui est décrit dans la première partie. Ces propositions de défis sectoriels sont notamment évoquées dans les focus sectoriels (agriculture et transport).

> L'IA ouvre des perspectives radicalement nouvelles pour la compréhension et la préservation de l'environnement

OpenSolarMap l'a prouvé : la valeur présente dans les bases de données les plus traditionnelles⁶ peut être immense. Il faut pour cela faire levier sur l'ensemble des données publiques s'intéressant à nos territoires, nos habitations, nos consommations énergétiques, etc. afin de développer des solutions d'IA au service de la transition écologique.

Le droit français commence à intégrer l'importance de la donnée et de son partage, notamment via la notion de données d'intérêt général⁷. Le dernier rapport du ministère de la Transition écologique et solidaire⁸, qui recense les bases de données publiques dans le domaine, témoigne d'un important volume de données disponibles. La démarche entreprise par ce même ministère en termes de cartographie et de valorisation des données doit ainsi être encouragée, accélérée, voire étendue et associée à la politique de la donnée d'autres ministères (agriculture, logement, santé...).

Cette démarche devrait aller de pair avec la formation des acteurs publics de l'écologie aux potentiels de l'IA. Il s'agit notamment d'identifier les missions et programmes en cours du ministère, qui pourraient être mieux accomplis à l'aide de l'IA, à l'instar de la police de l'environnement ou de l'actualisation de certaines bases via de nouvelles techniques de reconnaissance d'image. Afin d'amorcer ce mouvement, il pourrait être initié au niveau national et dans

6. Ainsi, le projet OpenSolarMap s'est d'abord appuyé sur les données cadastrales, avant d'associer d'autres données : de satellite et contributives

7. Notamment avec la loi pour une République numérique. Par ailleurs en matière environnementale, les directives européennes sur l'information environnementale et l'information géographique invitent à une ouverture encore plus grande des informations liées à l'environnement, et les lois françaises récentes sur la transition énergétique et la croissance verte, ou encore la loi sur la biodiversité comprennent des dispositions qui rendent obligatoire le partage de données. Conscient de l'importance du sujet, le ministère de la Transition écologique et solidaire s'est d'ailleurs doté d'un Superviseur général des données en 2016.

8. Voir le rapport Cartographie des données du ministère de l'environnement, de l'énergie et de la mer du CGEDD
chaque territoire une « revue intelligente » des politiques environnementales : plans climat, agendas 21, programmes de prévention des déchets, plans de déplacements, SNTEDD (stratégie nationale de transition écologique vers un développement durable)... à l'aune des solutions d'IA qui pourraient les optimiser. La revue aurait pour objectif de s'assurer que ces stratégies exploitent le potentiel de l'IA. Par ailleurs, des acteurs spécialistes de l'IA devraient être associés à la définition de toute nouvelle stratégie publique environnementale.

## Libérer la donnée publique

Pour développer des solutions d'IA au service de la transition écologique, il est 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... Cette libération pourrait servir à encourager les innovations qui ouvrent la voie à des actions rapides : rénovation mutualisée de l'habitat, valorisation des énergies renouvelables, efficacité énergétique, facilitation des circuits courts, valorisation des déchets des particuliers et des industriels, permis de construire, permis de démolir etc. Mais également des recherches pour des innovations plus structurées : météo prédictive sans équations différentielles, amélioration du trafic prédictif, prévision des pollutions, crue, etc.

La libération de ces données doit permettre l'émergence de champions européens, par exemple des plateformes de services autour du bâtiment et de la rénovation de l'habitat. Il faut ainsi être vigilant dans la libération des données liées à ces questions (efficacité énergétique, données des bâtiments...), afin d'éviter la plateformisation de ces secteurs par des acteurs étrangers. Il s'agit de favoriser leur ouverture dans le cadre de défis sectoriels précis.

Dans le cadre du secteur agricole, la libération de la donnée publique pourrait ainsi donner un nouveau cadre à la transformation numérique de l'agriculture, en la plaçant dans une perspective plus large que celle de la seule traçabilité alimentaire et sanitaire. En associant les données liées à la PAC, les données comptables, celles liées à la transformation, la distribution, l'alimentation, la nutrition et bien d'autres données liées à des industries connexes à l'agriculture, la puissance publique peut aider à la mise en place d'une nouvelle économie agricole française, apte à faire émerger des champions de la foodtech.

> Il est primordial de mettre à la disposition de tous les données publiques disponibles

## Libérer la donnée privée

L'ouverture de certaines données privées devra se faire de manière circonstanciée, dans le cadre de la mise en œuvre de défis sectoriels (voir la première partie et ses développements relatifs à la politique de la donnée).

L'ouverture de ces données doit également passer par une politique d'incitation en direction des grands groupes français des secteurs liés à la transition écologique (fourniture d'eau, de service de collecte des déchets, etc.).
Et si demain des quotas énergétiques limitaient nos déplacements ?

La planète va mal. On avance à grands pas vers un monde de plus en plus chaud. Ce réchauffement va avoir des conséquences dramatiques pour, tout d'abord, les populations les plus fragiles du globe et, à terme, pour l'ensemble de l'humanité.

Pour limiter les dégâts, il faut diminuer la consommation énergétique liée aux déplacements et en particulier celle effectuée par les voitures. En 2007, le gouvernement de Tony Blair s'est attaqué au problème avec un projet intitulé la carte carbone. L'idée était d'attribuer à chaque individu un quota de droits d'émissions de CO₂. Ce quota couvrait les achats d'énergie primaire (l'électricité, le gaz et le fioul pour la maison), les pleins d'essence et les billets d'avion. Dans ce dispositif, la quantité de droits d'émissions diminuait d'année en année afin de respecter les engagements climatiques du pays. Les quotas individuels devenaient donc de plus en plus petits. Si cette politique n'a pas été mise en œuvre à cause de la crise financière de 2008, c'est une piste pour gouverner dans un monde aux ressources finies. Même si elles sont souvent mal acceptées, les politiques de rationnement garantissent le partage. Elles s'opposent au marché qui distribue les biens rares de manière inégalitaire.

On est donc en droit de penser que cette idée sera reprise un jour. On assistera peut-être alors à des trocs de bons de transport et on appliquera des sanctions pour ceux qui dépassent leurs quotas. Outre le réchauffement climatique, les gouvernements vont être confrontés au vieillissement de la population. Les plus de 65 ans devraient représenter près de 17 % des habitants de la planète d'ici 2050 contre 8,5 %

actuellement. Face à ces deux problèmes, des ministères décloisonnés imagineront peut-être des dispositifs de « silver écologie ». Ils contribueront en même temps à la diminution d'émission de CO₂ et au soutien des personnes âgées.

DIMANCHE EN PENTE ZÉBRÉE prend de l'avance en envisageant ce futur.

Charlie a explosé son quota transport. Pour récupérer des bons, il doit passer plusieurs dimanches avec Delphine, une ancienne. Le jeune homme découvre qu'il ne faut pas prendre les vieux pour des zèbres sans rayures.

- Bonjour, Madame. Je suis content de vous rencontrer. J'aime bien les vieux, dit Charlie.

- Ça tombe bien, car moi j'aime bien les zèbres, réplique Delphine.

Charlie déplie son long corps et fronce les sourcils. Ce n'est pas son jour de chance. Pour la récupération de ses points transport, il est tombé sur une vieille qui a le cerveau grillé.

- Ma grand-mère aime aussi les zèbres, dit Charlie. Elle pense que les hommes sans culture sont comme les zèbres sans rayures... Zèbres sans rayures... Vous voyez ?

- Jeune Charlie, sais-tu que les zébrures des zèbres ont un effet thermorégulateur, répond Delphine. Comme les bandes noires et les blanches ne reçoivent pas la chaleur de la même façon, cela crée un courant d'air. Cette climatisation naturelle permet au zèbre de brouter de longues heures en plein soleil... Au fait, pourquoi aimes-tu les vieux ?

Charlie soupire. La vieille radotait tranquille et voilà qu'elle pose la
Dimanche en pente zébrée – Anne-Caroline Paucot

question qui tue. Il ne va tout de
même pas lui dire qu'il apprécie
les vieux parce qu'ils ressemblent
plus à des vaches qu'à des zèbres.
Ils passent leurs journées à brouter
dans un fauteuil, leur consomma-
tion énergétique est faible et ils
s'ennuient. Il suffit donc de deux
sourires pour les délester de leurs
bons de transport.

– J’aime les vieux parce qu’ils ne sont plus jeunes, finit-il par dire.

– Et bien entendu, il faut que vieil-
lesse se passe !

Charlie se pince le nez, se gratte la tête. Ses mouvements trahissent une furieuse envie de s’insurger. Quand ses copains font des stages pour récupérer leurs points, ils tombent toujours sur des vieux qui roupillent et, au pire, regrettent le bon vieux temps.

– Non, non, pas du tout... J’aime...
J’aime... J’aime bien les vieux parce
qu’on est tous le vieux d’un jeune et
le jeune d’un vieux, bafouille Charlie.

Delphine semble s’amuser des
troubles du jeune homme.

– Donc, résumons. Le gouvernement a deux problèmes sur les bras. Le premier est le vieillissement de la population. Le deuxième, c’est la nécessité de limiter la consommation énergétique. Nos technocrates étant des petits malins, ils veulent régler les deux problèmes en même temps. Ils secouent le cocotier des solutions et trouvent un concept, la « silver énergie ». Résultat, comme tu as fait exploser ton quota énergétique, tu dois m’accompagner pendant trois dimanches pour remettre le compteur à zéro.

– Les quotas énergétiques, c’est
l’enfer pour un jeune. On bouge

le petit doigt et hop, on perd des
points.

– On dira plutôt que tu as la bou-
geotte. Je vois sur ton compteur
d’énergie que la semaine dernière,
tu as été trois fois à Saint-Quentin-
en-Yvelines dont deux en voiture !

– Saint-Quentin-en-Yvelines, c’est la banlieue, dit Charlie. Avant, des milliers de personnes y travaillaient tous les jours.

– Tu penses sans doute que c’était
le bon temps. Interroge ta grand-
mère. Elle te dira combien hier on se
plaignait de perdre du temps dans
les transports.

– Oui, oui... Mais les jeunes ne peuvent pas s'en sortir avec les quotas de transport. On travaille à distance, mais il faut bien qu'on rencontre nos collègues et nos patrons. Il ne nous reste plus rien pour nous. Nous sommes des hams ters qui tournent en rond dans leur cage. Nous sommes une génération empêchée de bouger, de voyager, de vivre. À cause des dégâts que vous avez faits à la planète, nous sommes condamnés à l'immobilisme.

Delphine claque des doigts. Des zèbres s'affichent sur les murs de son salon. Un journaliste explique que le zèbre est le seul équidé que l'homme ne peut apprivoiser.

– Mais, Madame... On discute et
vous vous mettez à regarder un
reportage, dit Charlie visiblement
offusqué. Cela ne se fait pas.

– Jeune homme, ce qui se fait et ne se fait pas, ce n’est plus de mon âge, rétorque Delphine. J’attends juste que tu arrêtes de te lamenter sur ton sort. Aujourd’hui, il y a des quotas énergétiques à respecter pour limiter le réchauffement climatique.
C'est comme cela, alors pas besoin d'en discuter des heures durant. En prime, ces quotas ont du bon.

– Là, vous exagérez...

– Pas du tout. Ils obligent à ralentir et à regarder autour de soi. Cette lenteur redonne le temps de vivre. Grâce à eux, nous avons arrêté de courir après notre ombre.

Charlie écarquille les yeux, ouvre la bouche. On lui aurait dit que le soleil avait décidé de ne pas se lever, il serait moins étonné. C'est la première fois qu'il entend quelqu'un lui dire que les quotas peuvent avoir un aspect positif. Et c'est une vieille qui a connu la vie sans quota qui s'y colle.

Delphine laisse Charlie ruminer quelques minutes avant de reprendre la parole :

– Pour les dimanches, j'ai mes habitudes. On ira tout d'abord faire des courses.

– Je, je, je... suis phobique des magasins, répond Charlie. C'est cela, phobique. Dès que je suis dans un magasin, je tombe dans les pommes.

– Jeune homme, un peu d'honnêteté. Dis plutôt que tu t'actives pour qu'on interdisise aux vieux d'aller dans les magasins le dimanche. J'ai vu tes faits de guerre sur le Net. Tu as développé une application pour coincer les exosquelettes des séniors qui s'aventurent à faire leurs courses le dimanche.

– Ils peuvent faire leurs courses tous les autres jours de la semaine, brendouille Charlie.

– Ils peuvent aussi choisir ce jour-là pour rencontrer des jeunes et ne pas se contenter d'une vieille vie entre vieux.

Charlie pâlit. Avec la guigne qui le caractérisse, on va le photographier au bras d'une vieille un dimanche en train de faire les courses. Sa réputation va en prendre un coup.

– Après, nous irons faire un tour en voiture autonome avec des copines.

– Vous allez griller des bons de transport pour discuter avec des amies ?

– Il faut bien qu'on dépense nos bons ! Tu verras, les aventures des vieilles « augmentées » sont palpitantes. Nous parlons de nos hanches plastiques qui, avec le temps, deviennent molles, de nos implants qui rouillent, de nos capteurs qui fatiguent.

À l'issue de l'entretien, Charlie est tellement déboussolé qu'il part en courant, arrive on ne sait pas pourquoi à Saint-Quentin-en-Yvelines, n'a pas la force de revenir à pied, prend un Uber, explose une fois de plus son quota transport. Pour remettre les compteurs à zéro, il doit passer les dix prochains dimanches avec Delphine.

Comme la vie est imprévisible, Charlie découvre que ce qu'il envisageait comme un cauchemar n'en est pas un.

Le dimanche suivant, Delphine et Charlie ne font ni courses, ni promenade en voiture autonome avec des vieilles augmentées. Ils discutent de la vie, de l'amour et de la mort et autres broutilles qui encombrent nos existences.

Le dimanche suivant la fin de la peine de Charlie, Delphine ouvre la porte et voit le jeune homme qui lui dit :

– Bonjour, Madame, je suis content de vous rencontrer. J'aime bien les vieux.

– Ça tombe bien, moi j'aime bien les zèbres.
Ce dialogue absurde les fait éclater de rire. Depuis, il ne passe pas une semaine sans que Delphine trouve Charlie devant sa porte. Quand il repart, elle n'oublie jamais de lui glisser des bons de transport dans la poche.

Et si à l'inverse, on disposait d'une énergie gratuite, non polluante et illimitée ?

Depuis des lustres, les chercheurs rêvent de trouver une énergie abondante, propre et gratuite. Ils explorent différentes pistes et envisagent les idées les plus folles, pour l'instant en vain. Mais vu l'avancée de leurs travaux, c'est peut-être pour demain.

Si c'est le cas, cette énergie transformera nos vies. Passerons-nous notre temps à voyager pour consommer cette énergie ? Les coins les plus reculés du monde seront-ils pollués par ces nouveaux voyageurs ? Est-ce qu'on va assister à un monde à deux vitesses avec d'un côté ceux qui veulent vivre le mouvement perpétuel et de l'autre ceux qui défendent l'immobilisme ?

Trente secondes plus tôt, la capsule de Gunter était un petit point dans le ciel. En un éclair, elle a atterri, roulé à vive allure et s'est arrêtée à deux mètres du fauteuil en cuir pleine fleur de Paulus.

Le capsulonaute ouvre la porte et descend.

– Bonjour, je suis Gunter Sixt. J'ai rendez-vous pour la révision de ma capsule. Quand pensez-vous avoir fini ?

Paulus esquisse un large sourire.

– Tout ce que je peux vous dire pour l'instant, c'est que j'aurais fini le boulot après l'avoir commencé.

– Il n'y en a certainement pas pour longtemps. Ma capsule est en auto-réparation robotisée.

– À voir, répond Paulus. J'aime prendre mon temps pour ne pas le perdre à recommencer.

Il n'en faut pas plus pour que le visage de Gunter se décompose. Depuis que l'énergie est libre, gratuite, abondante, il bouge en permanence. Il vit les arrêts comme un calvaire.

– Hé l'ami, asseyez-vous, je vais vous préparer un café, dit Paulus.

– Vous ne commencez pas de suite ? balbutie Gunter.

– Installez-vous et écoutez. Quand la cafetière commencera à siffler, vos narines vont frétiller de plaisir.

– Je ne prends pas de café.

– Ne me dites pas que vous avez opté pour l'implant café qui régule votre dose de caféine.

– Ça aide à rester réveillé. Monsieur Paulus, je suis pressé. Il faut absolument que je sois à New York ce soir.

Paulus sourit. Les bougeux, il faut toujours qu'ils soient partis avant d'être arrivés. Le coup de la cérémonie du café, il leur fait systématiquement. Le temps de verser un café dans une tasse, un sur deux est reparti à l'autre bout du monde. Leur départ lui laissant un peu de temps libre, il s'amuse alors de la folie qui s'est emparée du monde avec l'arrivue d'une énergie gratuite et non polluante.

Alors que la cafetière est toujours silencieuse, Gunter a l'impression que la terre s'est arrêtée de tourner et que tous ses habitants ont été pétrifiés. On l'avait prévenu. Paulus
est un excellent capsulériste. Avec lui, on peut faire plus de 5 millions de kilomètres sans avoir le moindre problème. En revanche, il faut faire preuve d'une exceptionnelle patience. L'homme est un « resteur ». Il peut passer des semaines, voire des mois sans aller au bout du monde.

– Eh bien, vous êtes un vrai mangeur de distance ! dit Paulus quand il a enfin terminé sa pause café.

– Je suis un ultratripeur. Hier, j'étais dans les rizières en plateau des Philippines. C'était très beau. Si vous dites « Banaue », vous aurez les photos qui s'affichent dans la capsule.

Paulus ne répond rien. Il n'a aucune envie de se polluer l'esprit en partageant l'agitation chronique de ses clients.

– Vous ne l'avez pas ménagé votre engin ! Toutes les datas sont comprimées. À force, votre intelligence artificielle est devenue une triple buse.

– Je participe à l'ultratrip... L'ultratrip, la grande compétition mondiale ! Insiste Gunter.

L'ultratrip consiste à parcourir le maximum de distance sur terre, mer et dans les airs pendant 999 jours sans jamais aller au même endroit. Les participants vivent dans leur capsule et s'arrêtent juste pour prendre une photo. C'est incontestablement l'événement phare de la société post-miracle énergétique.

– Ultratrail, ultratrip, ultraflip, ultraflop... Je m'y perds dans vos ultra-

– Vous ne connaissez pas l'ultratrip ? C'est incroyable. Tout le monde ne parle que de cela.

– Désolé l'ami, je ne suis pas tout le monde. Je suis juste moi.

Gunter a un rire nerveux. L'échange confirme que les resteurs sont très nombrilistes. En arrêt sur image sur le passé, ces culs vissés ne s'intéressent qu'à eux-mêmes.

– Comment pouvez-vous ne pas aimer les voyages alors que vous réparez les plus belles capsules du pays ? demande Gunter.

– J'aime les voyages intérieurs. Ils ont de belles mécaniques avec des rouages complexes.

Gunter soupire. Il y a donc encore sur cette terre des ringards qui croient que les cuisines de leurs tripes à la mode d'eux-mêmes sont plus intéressantes que la découverte du monde.

– Vous, les « resteurs », vous nous amusez avec vos voyages intérieurs. Quand on vit avec son temps, on aime sortir de son cadre pour inventer un autre monde.

– Vous, les bougeux, vous nous amusez avec vos voyages extérieurs. Vous vous déplacez pour vous déplacer, répond Paulus. Le voyage n'a pas d'intérêt, la destination non plus.

– La vie, c'est le mouvement. Si on ne bouge pas, on est mort. C'est scientifique. E = mc². L'énergie est liée au carré de la vitesse.

– L'immobilité est le plus beau mouvement de l'homme.

– La vitesse est sa plus belle conquête.

– Qui va lentement arrive aussi.

Paulus et Gunter ont été bons élèves. Ils ont effectué l'échange classique entre resteurs et bougeux. On peut l'entendre à tous les coins de la planète. Le miracle énergétique a partagé l'univers en deux groupes