Programme

Intelligence artificielle

Les propositions de Rafik Smati


L’Intelligence artificielle (IA) n’est pas une recette miracle qui permet de rendre simples des procédures étatistes ubuesques. L’IA n’est pas non plus le monstre qui va être la cause de tous nos futurs malheurs et de la disparition de tous nos emplois industriels.

L’IA est une nouvelle technologie porteuse de risques comme d’opportunités. Comme toute nouvelle technologie, elle ne permet pas de faire comme avant en mieux, mais permet de faire autrement.

L’IA n’est qu’un outil. Certains contestent même le choix du terme Intelligence. Luc Julia par exemple (le concepteur du logiciel SIRI d’Apple) indique que nous ne créons pas d’IA, nous créons des algorithmes spécialisés (pour gagner aux échecs, pour conduire une voiture par exemple), mais il n’y aura jamais de système capable de penser et réagir comme le cerveau humain. L’IA est un moyen. Lorsque les voitures ont été inventées, elles ont rapidement fini par aller plus vite que l’Homme. L’enjeu de l’humanité n’est pas de tout faire pour aller plus vite qu’une voiture. Il n’est pas non plus nécessaire de brider toutes les voitures pour qu’elles ne roulent qu’à 30 km/h. L’enjeu est d’apprendre à conduire et à conduire en sécurité. De la même façon, l’objectif de l’humanité n’est pas d’essayer de toute force d’être plus intelligente qu’une Intelligence artificielle, mais d’apprendre à s’en servir de manière bénéfique, pour le bien commun, tout en préservant nos libertés individuelles.

Débarrassée de ces fantasmes et de ces querelles sémantiques, l’IA (terme le plus usité que nous allons utiliser par commodité) est un sujet structurellement important pour les 30 prochaines années sur lequel la France doit investir pour en tirer tous les avantages pour sa population.

L’intelligence artificielle correspond à un ensemble de concepts et de technologies mises en œuvre afin qu’un système soit capable de simuler, reproduire ou augmenter l’intelligence humaine. Tout a basculé en 2012 avec le Deep Learning, c’est-à-dire la capacité de la machine à apprendre d’elle-même, grâce à une quantité phénoménale de données numériques à disposition. Jusqu’alors, le progrès technique concernait la puissance de calcul des ordinateurs, de la première machine d’Alan Turing pendant la Seconde Guerre mondiale au super ordinateur Deep Blue qui battit Gasparov aux Échecs en 1997 en passant par le premier microprocesseur (Intel, 1971). Cette puissance de calcul double tous les 18 mois selon la loi de Moore.

Des essayistes comme Laurent Alexandre ou des chercheurs comme Yann le Cun anticipent un dépassement de l’intelligence humaine par l’intelligence artificielle même s’il convient de nuancer dans les faits.

Il existe toutefois un consensus sur le fait que l’IA a la capacité d’apporter des transformations économiques, politiques et sociales majeures. Certains distinguent finalement deux révolutions, la première sur l’énergie physique (vapeur, électricité, etc.), et la seconde sur l’énergie cérébrale, l’intelligence.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle ne dépasse pas l’intelligence humaine sur toutes les opérations de la pensée.

- L’IA est très puissante dans les opérations de déduction et d’induction, voire d’analogie, mais sa performance repose uniquement sur les données que les hommes lui demandent de traiter.
- L’IA fait des progrès très importants dans l’imagination (création d’images qui n’existaient pas auparavant), sans pour autant être capable de saisir et d’expliquer le sens de cette création.
- L’intentionnalité, c’est-à-dire la capacité à appréhender un phénomène (notre conscience anticipe la maison à la vue d’une façade de maison) est extrêmement coûteuse pour l’intelligence artificielle.
- Le jugement a priori (au sens kantien du terme, jugement construit par la raison de bout en bout sans nous référer aux données de nos sens) est un axe de recherche de l’IA.
- L’IA reste extrêmement éloignée de la compréhension, (i.e. du discernement, du sens commun) de la capacité à donner de la signification.

L’IA soulève plusieurs enjeux essentiels :

- l’avenir de l’emploi et de la formation ;
- l’éthique des algorithmes et le rapport Homme-Machine ;
- la souveraineté numérique et militaire de la France ;
- les risques et opportunités sur nos modes de vie et sur la préservation de l’environnement.

Elle soulève aussi d’autres enjeux comme la sécurité (imaginez que votre voiture autonome se fasse pirater en plein trajet) ou la transparence de la boîte noire, c’est-à-dire la compréhension de comment l’intelligence artificielle est arrivée à un résultat (ou une décision) donné. Mais ces enjeux sont plus techniques et appellent d’abord une solution de l’expert plus qu’une vision du politique.

Un dernier enjeu soulevé est plutôt relatif à une vision à long terme de l’Humanité (i.e. dans sa dimension ontologique), soit une évolution vers le transhumanisme.

Notre approche est d’encourager le développement de l’IA et, dès que c’est techniquement avantageux, en open source afin de répondre concrètement aux peurs qu’elle engendre. Les corps sociaux, éducatifs, philosophiques, économiques et législatifs pourront ainsi se l’approprier à partir de projets ou d’initiatives locales par exemple. L’ouverture, la propriété et la collecte des données seront des facteurs-clés décisifs.

Notre approche est également de s’appuyer sur la culture de l'innovation, du risque, de l’entreprenariat pour développer des entreprises françaises performantes et leaders. Les propositions liées à l’État sont concentrées sur ses missions régaliennes : Défense, Infrastructure, Éducation, Politique de Santé et Recherche fondamentale et valorisation, ainsi que sur l’utilisation de l’IA pour améliorer les services publics.


Synthèse en 22 points clés :


Éducation nationale

1 - Enseigner la technologie, la robotique et la programmation de manière renforcée au collège et au lycée. Enseigner les principes de l’Intelligence artificielle à travers les programmes de technologie (4e/3e) qui seront remaniés et par là même revalorisés.

2 - Renforcer notre singularité humaine : son esprit critique, sa créativité, son imperfection, son empathie et sa capacité à s’exprimer, à travailler en équipe. Cela passe au collège et au lycée par des heures additionnelles en humanités : littérature, philosophie, histoire, latin, grec et langues vivantes (en adéquation avec le programme Enseignement secondaire).

3 - Faire développer un socle commun d’enseignements et d’aide au devoir a` distance, socle sur lequel chaque établissement pourra également faire développer des modules complémentaires. Ce socle pourra s’appuyer sur l’Intelligence artificielle pour :

- approfondir des cours vus en classe ;
- identifier et combler des lacunes antérieures ;
- adapter les exercices au besoin ponctuels de chaque élève/classe/enseignant ;
- susciter les logiques d’entraide et de solidarité de groupe ;
- accompagner de manière soutenue les élèves en situation de handicap ou en décrochage ;
- personnaliser le parcours de l’élève en le rendant acteur de son apprentissage et en l’aidant à cerner ses envies et ses motivations.

4 - Malgré leurs limitations, les applications potentielles de l’IA dans la formation sont assez nombreuses. À cet effet, chaque établissement mettra en œuvre ce socle d’enseignements et d’aide au devoir à distance avec les moyens nécessaires. Il pourra contractualiser avec des entreprises/associations qui pourront développer des logiciels et des services adaptés à sa situation et favoriser un mix logiciel/aide physique au devoir le plus adapté à ses besoins.

5 - En lien avec France compétences, les Régions et les branches professionnelles via les opérateurs de compétences (OPCO), nous souhaitons faciliter la création de nouveaux cursus de formation continue à l’IA qui permettraient notamment de disposer d’une expertise double en IA et dans une autre compétence. L’objectif est de s’adapter au besoin des industries et aux énormes investissements qui pourraient être nécessaires.

6 - Développer, sous la responsabilité des Grandes Écoles d'ingénieur et universités, les cursus numériques en insistant particulièrement sur les métiers qui sont au cœur de la donnée. Il s’agit de former des ingénieurs data qui permettent la mise en valeur des données pour un traitement ultérieur par la Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL).


Développer l’Open Data

7 - Sur la base de l’existant (data.gouv.fr), continuer le développement de l’Open Data des administrations publiques et favoriser l’Open Data des données privées qui seraient d’intérêt général avec, bien sûr, l’accord des personnes physiques ou morales concernées. Cela permettra le développement de nouveaux produits ou services par des sociétés ou des associations (préservation de la biodiversité, médecine préventive, mobilité des personnes en situation de handicap, etc.).

8 - Ouvrir les données de l’assurance maladie de manière anonymisée à un consortium public (INSERM, AP-HP, Institut Pasteur, CNRS, CEA) qui pourra les utiliser à des fins de recherche. Des acteurs privés pourront être associés sur des thématiques particulières. La France est le pays au monde qui dispose du plus grand volume de données de santé, mais elles sont sous-exploitées alors qu’elles pourraient grandement favoriser la médecine préventive.

9 - Permettre l’agrégation de données privées vers des plateformes publiques ou hospitalières par un usage plus systématique du droit à la portabilité à des fins d’étude ou de recherche. Le droit à la portabilité donne à chacun la possibilité de transférer ses données d’une société à une autre (selon le principe que la donnée produite par l’individu appartient à l’individu).

10 - Publier les codes sources des outils publics dès qu’il y a un impact fort sur la vie des citoyens (ParcourSup par exemple), sauf cas particulier (sécurité de l’Etat, outils de détection des fraudes sociales et fiscales, etc.)


Éthique

11 - Élargir les compétences du Comité consultatif national d’éthique à l'intelligence artificielle et au transhumanisme. Défendre au niveau législatif l’Homme réparé plus que l’Homme augmenté.


Infrastructure et Recherche

12 - Développer les infrastructures numériques pour permettre à toutes les entreprises et tous les particuliers un accès facilité au digital : 5G, fibre, supercalculateurs, cloud (cf. le programme Numérique). Faire notamment un point d’étape sur l’utilisation du supercalculateur Jean Zay pour voir si un supercalculateur additionnel serait nécessaire afin de satisfaire les besoins des entreprises.

13 - Augmenter très largement les montants des financements publics actuellement alloués à la recherche sur les sujets liés à l’Intelligence artificielle en passant de 75 M€ en 2019 (225 M€ avec les partenaires privés) à 400 M€ (700 M€ avec les partenaires privés) à horizon 2027.


Commande publique et Réforme de l’État

14 - Faire de la commande publique un levier du développement de l’intelligence artificielle en France en augmentant les seuils. Comme proposé dans le rapport Villani, ramener progressivement ces seuils, de 40 K€ en France, aux niveaux européens, à savoir 144 K€ pour l’État, 221 K€ pour les collectivités territoriales et 443 K€ pour les marchés de la Défense. Ces seuils seraient notamment appliqués pour tout achat innovant auprès d’une PME/PMI française, à défaut européenne, ce qui permettrait de mettre en œuvre un véritable Small Business Act à la française.

15 - L’Intelligence artificielle ne saurait remplacer une refonte des procédures et des structures étatiques dans le cadre d’une vaste réforme de l’action publique (cf. le projet dédié). Elle peut toutefois l’accompagner dans plusieurs points spécifiques :

- détection et identification des fraudes, des circuits financiers crapuleux en établissant un croisement entre les fichiers officiels des tiers de confiance (fichier bancaire FICOBA, déclarations sociales nominatives (DSN) des employeurs, données de l’administration fiscale, des administrations de la Sécurité sociale et des professions assermentées comme les notaires) à l’exclusion stricte des données à caractère personnelle ;
- analyse des circuits financiers via les crypto-monnaies pour démantèlement des circuits de blanchiment ;
- améliorer les contrôles a priori pour réduire les contrôles a posteriori, très longs, coûteux et comportant de nombreux risques juridiques (c’est tout particulièrement le cas pour les prestations sociales, essentiellement délivrées par les CAF et les départements, a contrario de l’administration fiscale beaucoup plus efficace sur les contrôles en amont par croisement de données).


Santé / Diagnostic et Prévention

16 - Utiliser l’IA pour le diagnostic et la prévention ainsi que la curation dans le domaine de la santé.


Économie et industries

17 - Favoriser le développement d’une industrie numérique alliant l’IA à d’autres technologies majeures comme l’Internet des objets et la 5G. Faciliter la reconversion au niveau local des usines désaffectées en fablab avec espace de co-working en lien avec les collectivités locales pour, sur un même lieu, réunir étudiants, start-up et investisseurs. Adapter les législations en fonction des demandes futures des acteurs, industries et société civile.


Défense et Sécurité intérieure

18 - Intensifier l’utilisation de l’Intelligence artificielle au sein de nos armées et de nos forces de sécurité :

- sur des missions de surveillance (côtes, espace maritime, surveillance incendies) ;
- sur la cybersécurité et la lutte contre les cyberattaques ;
- en sécurité intérieure pour la surveillance d’espaces ruraux et forestiers ;
- en sécurité routière par l’utilisation de drones ;
- en armement adapté aux différentes missions (reconnaissance, ciblage, autonomie, identification amis/ennemis et civils, pilotage, etc.) ;
- en prévention et en soutien logistique aux catastrophes naturelles.

Sur ce dernier point, dès que des risques sont identifiés (sécheresse, vent), on peut ainsi imaginer la mise en place d’un réseau de sentinelles autonomes de drones pour la surveillance des incendies sur la façade méditerranéenne (par exemple départements du Var et des Bouches-du-Rhône) afin de permettre l’intervention immédiate des pompiers dès le départ de feu.


Transports

19 - Moderniser les systèmes de contrôle aérien. Actuellement, les systèmes informatiques dédiés sont en-dessous des standards mondiaux.

20 - Développer le véhicule autonome. L’avenir du transport passe par le véhicule autonome. Nous soutiendrons via les dispositifs existants (BPI, ANR, les sociétés d’accélération du transfert de technologies ou SATT) la recherche et développement public comme privé appliquée à ce domaine. Nous permettrons aux collectivités locales d’expérimenter sur des zones pilotes et nous adapterons la réglementation nationale régulièrement en fonction des avancées technologiques et des retours d’expérience. L’objectif est d’atteindre un niveau d’exigence élevé en matière de sécurité comme de fiabilité. En vue de reconnecter les territoires ruraux aux centres économiques, des collectivités (mairies ou Régions) ou des entreprises pourront mettre en place des transports collectifs autonomes. Ces transports pourront apporter un haut niveau de service sans contrainte humaine et de façon écologique (hydrogène ou électrique). Ces transports en commun seraient, en fonction des décisions locales prises, orientés vers de plus petits véhicules de 8 à 10 personnes plus agiles, plus fréquents en fonction de la demande, moins coûteux et plus adaptés aux voiries existantes.

21 - Automatisation du port du Havre, liaison avec Paris/Rungis et plateforme import/export. Le port du Havre doit devenir notre principale entrée maritime, idéalement situé dans le couloir de la Manche (zone extrêmement active en termes de fret), ce qui permettrait de concurrencer les grands ports de Belgique et des Pays-Bas tout en donnant à Paris une ouverture maritime digne de ce nom, les villes-mondes étant toutes des ports d’envergure, cf. le Projet Mer (notamment le développement du groupement d’intérêt économique Haropa qui regroupe les ports du Havre, de Rouen et de Paris depuis 2012).


Agriculture

22 - L’agriculture effectue sa 3ème révolution, et l’IA y jouera évidemment un rôle important : de la cueillette à l'étude des sols et des océans en passant par la pêche connectée et l’identification de plantes/insectes nuisibles, de nombreuses applications sont possibles pour améliorer notre agriculture. Objectif France soutiendra les projets permettant à nos exploitants de se moderniser et d’être compétitifs tout en gardant l’excellence de la qualité de notre production, cf. le programme Agriculture.