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france INTELLIGENCEARTIFICIELLE #FranceIA rapport de synthèse france intelligence artificielle groupes de travail 1

Sommaire

1. ORIENTER LA RECHERCHE AMONT ET DÉVELOPPER LES COMPÉTENCES .................. 3

Groupe de travail 11 : RECHERCHE AMONT ........................................................................... 5

Périmètre d"étude du groupe de travail .................................................................................... 7

État des lieux ............................................................................................................................ 7

Enjeux .................................................................................................................................... 10

Recommandations ................................................................................................................. 11

Annexes ................................................................................................................................. 15

Groupe de travail 12 : FORMATION ......................................................................................... 51

Périmètre d"étude du groupe de travail .................................................................................. 54

État des lieux .......................................................................................................................... 54

Enjeux et Recommandations ................................................................................................. 59

Annexes ................................................................................................................................. 65

2. INDUSTRIALISER ET TRANSFÉRER LES TECHNOLOGIES

DE L"IA VERS LES AUTRES SECTEURS ÉCONOMIQUES EN MAXIMISANT LES RETOMBÉES ÉCONOMIQUES SUR LE TERRITOIRE NATIONAL .................................. 85

Groupe de travail 21 : TRANSFERT DE TECHNOLOGIES ..................................................... 87

Périmètre d"étude du groupe de travail .................................................................................. 89

Résumé exécutif ..................................................................................................................... 89

État des lieux et enjeux .......................................................................................................... 92

Recommandations ............................................................................................................... 102

Approfondissements thématiques ........................................................................................ 106

Annexes ............................................................................................................................... 139

Groupe de travail 22 : DÉVELOPPEMENT DE L"ÉCOSYSTÈME ......................................... 161

Périmètre d"étude du groupe de travail ................................................................................ 163

État des lieux ........................................................................................................................ 163

Enjeux et Recommandations ............................................................................................... 168

Annexes ............................................................................................................................... 172

Groupe de travail 23 : VÉHICULE AUTONOME .................................................................... 193

État des lieux ........................................................................................................................ 195

Enjeux ................................................................................................................................. 196

Recommandations ............................................................................................................... 199

Annexes ............................................................................................................................... 201

Groupe de travail 24 : RELATION CLIENT ............................................................................ 209

Périmètre d"étude du groupe de travail ................................................................................ 211

État des lieux ........................................................................................................................ 211

Enjeux ................................................................................................................................. 214

Recommandations ............................................................................................................... 216

Annexes ............................................................................................................................... 220

Groupe de travail 25 : FINANCE............................................................................................. 229

État des lieux et enjeux ........................................................................................................ 231

Recommandations ............................................................................................................... 237

Annexes ............................................................................................................................... 239

2

3. PRÉPARER UN CADRE FAVORISANT LE DÉVELOPPEMENT

DE L"IA EN PRENANT EN COMPTE LES CONSIDÉRATIONS ÉCONOMIQUES, SOCIALES, ÉTHIQUES, DE SOUVERAINETÉ ET DE SÉCURITÉ NATIONALE ................... 247

Groupe de travail 31 : SOUVERAINETÉ ET SECURITÉ NATIONALE ................................. 249

Périmètre d"étude du groupe de travail ................................................................................ 251

État des lieux ........................................................................................................................ 251

Enjeux .................................................................................................................................. 254

Recommandations ............................................................................................................... 258

Annexes ............................................................................................................................... 260

Groupe de travail 32 : IMPACTS ÉCONOMIQUES ET SOCIAUX ......................................... 261

Analyse du groupe de travail ................................................................................................ 264

Annexes ............................................................................................................................... 285

Groupe de travail 0 : CARTOGRAPHIE DE L"IA ................................................................... 321

1. ORIENTER LA RECHERCHE

AMONT ET DéVELOPPER

LES COMPéTENCES

1. ORIENTER LA RECHERCHE

AMONT ET DéVELOPPER

LES COMPéTENCES

Groupe de travail 1.1

RECHERCHE AMONT

7

Groupe Recherche Amont

Périmètre d"étude du groupe de travail

Les buts de ce groupe de travail sont de:

1. Identifier les grands domaines de recherche fondamentale

2. Identifier les sujets disruptifs de recherche (impact potentiel et applications)

3. Identifier l"expertise disponible en France sur les sujets disruptifs

4. Identifier les moyens à mettre en œuvre (partenariats nationaux, coopérations internationales, finan-

cements ...)

5. Prioriser les sujets disruptifs

6. Etablir des recommandations concernant la recherche amont

Etat des lieux

La recherche en intelligence artificielle (en France et à l"international) est morcelée en un grand

nombre de sous-communautés, ayant pour certaines une très grande autonomie. Cela est du à la fois au

grand nombre de questions différentes et aux différents outils formels utilisés. Nous avons fait un état

des lieux des grands domaines de recherche, que nous pouvons catégoriser ainsi: (voir en Annexe 4 la description de chacun de ces grands domaines de recherche) - Apprentissage automatique (machine learning), en particulier deep learning - Représentation des connaissances et modélisation des raisonnements - Décision et gestion de l"incertitude - Satisfaction de contraintes et SAT (satisfaisabilité d"une formule logique) - Planification et recherche heuristique - Agents autonomes et systèmes multi-agents - IA & web - Traitement automatique des langues - Robotique - Vision et reconnaissance des formes - Modélisation cognitive et systèmes neuro-informationnels

Il faut également noter la proximité de certaines thématiques développées en intelligence artificielle

avec d"autres domaines de l"informatique, en particulier l"informatique théorique, la recherche opéra-

tionnelle, les bases de données (et en particulier le big data), et l"interaction humain-machine.

Et également les liens existants et potentiels avec d"autres disciplines, notamment les mathématiques

(en particulier les statistiques), la philosophie, la linguistique, l"économie, les sciences cognitives, et

les neurosciences.

Il nous semble important de souligner cette diversité thématique, car il est nécessaire de réaliser que

l" " intelligence artificielle » n"est pas un tout uniforme, et de la prendre en compte pour les recom-

mandations et décisions qui seront prises.

En particulier les applications qui ont été visibles récemment (Alphago, Watson, Libratus, etc.) sont

des applications nécessitant l"intégration de plusieurs notions et techniques issues de thématiques dif-

férentes. Il y a donc à la fois un besoin de développer les notions et techniques dans chacune des thé-

matiques, mais également de favoriser l"intégration de ces notions et techniques pour attaquer des

problèmes réels importants. 8

Le groupe de travail veut souligner les grandes potentialités françaises en intelligence artificielle, la

France ayant des chercheurs du meilleur niveau international dans chacune de ces thématiques (ce qui

n"est pas le cas de tous les pays), et ce qui ne limite donc pas le champ des possibles. Le groupe de travail constate également le manque de grands groupes industriels dans la recherche

amont en intelligence artificielle en France, contrairement à ce qui peut se faire dans d"autres pays.

IDENTIFICATION DES SUJETS DE RECHERCHE DISRUPTIFS

Au niveau des grandes questions de recherche, nous avons identifié 36 sujets de recherche disruptifs.

Nous avons classés ces sujets en 9 grandes thématiques, que nous détaillons ci-dessous: (voir en Annexe 3 la description de chacun de ces sujets de recherche disruptifs) - Perception

La perception et les informations perceptuelles sont une entrée de beaucoup de systèmes de raisonne-

ment. Par exemple, pour concevoir des robots capables d"interagir avec leur environnement les capaci-

tés de perception sont le premier chainon indispensable avant de mener un raisonnement, de prendre

une décision et d"agir. Or beaucoup reste à faire sur ces problématiques liées à la perception.

Les grands défis concernant cette thématique: - Vision - Parole / Audio - Multimodalité - Collaboration Humain Machine

Cette problématique est primordiale pour améliorer les interactions humains-machines, afin de per-

mettre aux utilisateurs d"avoir une meilleure interaction avec les programmes et robots. Cela passe en

particulier par la facilitation de l"interaction et donc le développement d"outils pour le traitement du

langage naturel. Les grands défis concernant cette thématique: - Recommandations à l"utilisateur - Décision sous incertitude - Sémantique et compréhension de la langue - Intentionnalité / Emotions - Intelligence Artificielle à large échelle

Un des éléments saillants à l"heure actuelle est le fait que dans de nombreux domaines une grande

quantité de données est disponible, et il faut adapter les méthodes usuelles (raisonnement, décision,

apprentissage, etc) pour pouvoir appréhender efficacement ces données. Les grands défis concernant cette thématique: - Raisonner sur des données massives - Intégration de données hétérogènes et/ou multisources - Aspects matériels et calcul (architectures distribuées, etc.) - Explicabilité

Une capacité importante pour les systèmes artificiels automatisés est le fait de pouvoir expliquer, ar-

gumenter, justifier un raisonnement, une décision ou une action. Cela est indispensable pour une meil-

leure acceptabilité des programmes prodiguant conseils ou injonctions (dans le cas d"un véhicule

autonome par exemple). Les grands défis concernant cette thématique: - Résumé / Restitution linguistique - Argumentation / Délibération - Explicabilité des méthodes d"apprentissage - Causalité - Apprentissage machine 9

La puissance des techniques d"apprentissage est illustrée par le déploiement de celles-ci pour un

nombre impressionnant d"applications (notamment la vision, la traduction automatique, les véhicules

autonomes, etc.). Ces techniques sont applicables principalement lorsque l"on dispose de masses de

données. Mais il reste à travailler sur un grand nombre de points, que ce soit sur les fondements de ces

approches, ou sur les cas où l"on dispose de moins d"exemples. Les grands défis concernant cette thématique: - Apprentissage profond - Apprentissage à partir de peu d"exemples / non supervisé - Apprentissage en ligne et incrémental - Apprentissage par renforcement - Transfert / Analogie - Résolution de Problèmes

Le machine learning permet, mieux que jamais, d"aborder la résolution de problèmes qui nous sem-

blent intuitifs (reconnaître des entités sur des images) au travers de grandes quantités d"exemple s

annotés. Mais une IA doit aussi être capable de résoudre des problèmes de raisonnement logique bien

posés, difficiles pour l"être humain comme pour la machine, qu"il s"agisse de prouver des théorèmes

ou de résoudre des casse-têtes de tout ordre, y compris ceux d"intérêt pratique. . . Les grands défis concernant cette thématique: - Problèmes NP-difficiles (Beyond NP) - Optimisation - Recherche heuristique et méta-heuristique - Raisonnement Multi-Echelle - Décision, agents autonomes et intelligence collective

Il y a beaucoup d"applications potentielles demandant l"intervention d"agents autonomes intégrant des

capacités de perception, d"apprentissage, raisonnement, décision et d"interaction, ou de plusieurs

agents, qui peuvent être aussi bien des entités logicielles (sur internet) ou matérielles (robots). On

peut imaginer par exemple le développement d"assistants personnels représentant et négociant pour

leur propriétaire, ou des applications où plusieurs robots doivent collaborer pour le secours de per-

sonnes, etc. Il est crucial de disposer des outils formels nécessaires à la modélisation et à la régulation

de ces interactions. Les grands défis concernant cette thématique: - Choix social computationnel / Théorie des jeux - Raisonnement sur l"autre - Actions conjointes / Planification collaborative - IA intégrative et robotique - Intelligence artificielle générale

Au delà du développement nécessaire de techniques dédiées à des problèmes particuliers, il est impor-

tant de développer des techniques permettant de s"adapter à des situations peu ou pas connues à

l"avance. Ce que nous avons résumé en " intelligence artificielle générale ». Les grands défis concernant cette thématique: - Informatique neuro-inspirée - IA embarquée - Créativité et génération - Jeux génériques (General Game Playing) - Intégration de différents modes de raisonnement - Enjeux éthique et sociaux, acceptabilité, et protection de la vie privée

Il sera nécessaire de travailler sur les enjeux éthiques et sociaux des méthodes d"intelligence artifi-

cielle. Si une grande partie de ces considérations concerne directement l"éthique et les sciences so-

ciales, et sort donc du cadre de ce groupe sur la recherche amont en IA, certaines de ces questions sont

des sujets de recherche à part entière en IA. 10 Les grands défis concernant cette thématique:

- Intégration de la préservation de la vie privée dans les méthodes d"apprentissage et de raison-

nement - Acceptabilité et appropriation - Aspects déontiques (respect des lois par les méthodes d"intelligence artificielle) - IA pour le droit (modélisation du raisonnement juridique)

Enjeux

L"enjeu principal est d"affirmer le leadership mondial de la France sur la recherche en intelli- gence artificielle. Les enjeux plus précis que nous avons identifiés pour atteindre ce but sont: - Renforcer le soutien sur tout le front des recherches thématiques

Les avancées de la recherche amont d"aujourd"hui sont les moteurs potentiels d"innovation de demain.

Il faut avoir à l"esprit que les principes de l"apprentissage profond, qui révolutionnent beaucoup de

domaines actuellement, ont été inventés il y a 25 ans, et qu"il a fallu plus de 10 ans, et l"évolution vers

des conditions favorables (puissance de calcul, disponibilité des données, etc) pour faire éclore cette

potentialité. Il est donc indispensable de permettre aux chercheurs en intelligence artificielle de déve-

lopper leurs travaux sereinement, afin de découvrir les techniques qui permettront les prochaines inno-

vations. - Favoriser la recherche aux interfaces

La plupart des applications actuelles et potentielles de l"intelligence artificielle nécessitent d"utiliser

conjointement plusieurs techniques issues de domaines différents. Cela s"illustre facilement avec les

applications qui ont fait parler d"elles ces derniers mois (alphago, watson, libratus, etc.). Mais cette

intégration pose des difficultés propres et nécessite des incitations dédiées, afin de décloisonner les

différents domaines. Il s"agit de faciliter d"une part les liens entre domaines de l"intelligence artifi-

cielle (étudier par exemple les liens entre approches symboliques et approches numériques, apprentis-

sage et raisonnement, ou apprentissage et résolution de contraintes), et d"autre part entre l"intelligence

artificielle et d"autres disciplines (mathématiques, économie, philosophie, linguistique, droit, SHS,

physique, biologie, médecine, etc.) - Maintenir et renforcer les forces de travail en France

On constate à l"heure actuelle une fuite d"un certain nombre de nos collègues brillants vers des entre-

prises privées internationales. Si on peut se réjouir du fait que cela montre la reconnaissance du niveau

de la formation et de la recherche française en intelligence artificielle, il y a un risque d"appauvrissement des compétences nationales. La question est de savoir quoi faire pour tenter de

retenir nos collègues et leur expertise, et d"éviter les problèmes organisationnels liés à ces départs.

Une problématique associée serait de trouver les moyens de renforcer l"attractivité internationale.

- Rapprocher les industriels de la recherche amont

Un moteur important d"intégration est le fait de tenter de résoudre un problème particulier. Un enjeu

potentiel dans le cadre du PIA pourrait être de favoriser cette recherche intégrative, en intégrant plu-

sieurs grands programmes, avec le concours d"industriels amenant des besoins en applications inno-

vantes (par le biais de challenges par exemple), afin de mobiliser une partie de la communauté sur ces

collaborations entre domaines. Dans d"autres pays, les industriels financent la recherche amont qui les

intéresse directement, sans incitation étatique. - Accès et préparation des données - Disponibilité des codes et plate-formesquotesdbs_dbs27.pdfusesText_33

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