Intervention de Bertrand Pailhès

Réunion du jeudi 26 septembre 2019 à 11h00
Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques

Bertrand Pailhès, coordonnateur national pour la stratégie d'intelligence artificielle :

– Je vous remercie de me donner la possibilité de faire ce point d'étape devant l'Office, à l'origine des travaux de réflexion sur le sujet dès 2017, ce qui nous a permis de nous positionner rapidement au niveau international.

Je vais présenter la stratégie sous un angle interministériel – ce qui est son mode de mise en oeuvre au sein du gouvernement – tout en essayant de faire un point d'avancement sur un certain nombre d'actions lancées, et d'autres qui mériteraient probablement des efforts supplémentaires.

L'intelligence artificielle est un sujet actuel, pas pour dans vingt ou trente ans. La compétition se joue vraiment maintenant. Parfois, certains sujets procèdent d'un effet de mode. Ce sera certainement en partie le cas avec l'intelligence artificielle. Cependant la base scientifique très solide sur laquelle repose cette discipline implique qu'il existe une véritable compétition, notamment entre pays développés.

C'est en 1956, lors d'un séminaire d'été à l'université de Dartmouth, que l'on situe la naissance de la science de l'intelligence artificielle. Son développement a connu plusieurs avancées et reculs. Porteuse de promesses, l'intelligence artificielle a déçu, et les investissements ont été coupés. Les chercheurs ont cessé de dire qu'ils faisaient de l'intelligence artificielle. Ce n'était plus du tout la mode. Depuis les années 2000, notamment avec l'avènement du web, la mise à disposition de larges quantités de données a redonné de la vigueur à ce champ scientifique.

On distingue deux grandes branches dans l'intelligence artificielle : l'intelligence artificielle « symbolique », fondée sur des règles et des modèles, à l'origine de tous les systèmes experts, et l'intelligence artificielle « statistique », basée sur les données, qui est celle dont on parle aujourd'hui. Elle repose sur les progrès de l'apprentissage automatique (machine learning) et de l'apprentissage profond (deep learning).

L'intelligence artificielle est au croisement de différentes disciplines scientifiques, à la fois amont et aval, avec des aspects applicatifs très importants. C'est vrai dans tous les domaines de l'économie et de l'administration.

Pourquoi une stratégie française ? Je ne vais pas refaire le rapport de Cédric Villani, mais, comme je l'ai dit, nous sommes dans une compétition mondiale. J'ai l'habitude de souligner que le plan d'action gouvernemental est doté de deux principaux objectifs : le premier est de localiser la valeur de l'intelligence artificielle. C'est une nouvelle étape de la révolution numérique qui déplace la valeur économique, fait apparaître de nouveaux acteurs, et appauvrit la valeur ajoutée des acteurs traditionnels. Tout l'enjeu est de faire en sorte que cette valeur soit localisée en France, pas ailleurs.

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