Le Rapport France IA (1/3)

intelligence artificielle

Que nous dit le rapport de synthèse France Intelligence Artificielle, commandé par Axelle Lemaire en 2016 ? Première partie du résumé à paraître aujourd’hui: contexte et enjeux.

Le contexte général

La recherche en intelligence artificielle que ce soit en France ou à l’international est morcelée en un grand nombre de communautés de recherche. La raison en étant le grand nombre de postulats théoriques, de champs d’applications et d’outils utilisés. France IA a fait un état des lieux des grands domaines de recherche qui ont été catégorisés comme suit :
– 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 prendre en compte les liens existants et potentiels avec les autres disciplines que sont les mathématiques, la philosophie, la linguistique, l’économie, les sciences cognitives et les neurosciences. L’IA, par essence, est avant tout une modalité d’apprentissage, elle doit donc se nourrir du maximum de champs académiques.
Les gros arbres (Alphago, Watson) ne doivent pas cacher la forêt que représente l’IA en termes de diversité de notions, de techniques, d’approches et de résolution de problèmes certainement plus importants que le jeu de go ou Jeopardy.
France IA souligne également les grandes potentialités françaises en intelligence artificielle, la France ayant des chercheurs du meilleur niveau international dans beaucoup des thématiques citées plus haut, ce qui n’est pas le cas de tous les pays. En revanche est pointé du doigt le déficit d’implication des grands groupes dans le domaine de la recherche en amont, au contraire d’autres pays.

Les enjeux

L’enjeu global est d’affirmer le leadership mondial de la France sur la recherche en intelligence artificielle. Cet enjeu se découpe en plusieurs composantes qui sont les suivantes :
Renforcer le soutien des recherches thématiques : Il faut permettre aux chercheurs en intelligence artificielle de développer leurs travaux sereinement, afin de découvrir les techniques qui permettront les prochaines innovations.
Favoriser la recherche aux interfaces : Les applications de l’IA nécessitent d’utiliser conjointement plusieurs techniques issues de domaines différents. Il faut donc décloisonner les différents domaines en facilitant les liens entre les domaines de l’IA ainsi que les liens entre l’IA et d’autres disciplines (mathématiques, économie, philosophie, linguistique, droit, sciences humaines et sociales, physique, biologie, médecine, etc.)
Maintenir et renforcer les forces de travail en France : Il faut contenir la fuite des cerveaux en trouvant des incitations à rester ou travailler sur l’attractivité de la France à l’international.et leur expertise, et d’éviter les problèmes organisationnels liés à ces départs.
Rapprocher les industriels de la recherche amont : Il faut favoriser la recherche en intégrant plusieurs grands programmes, avec le concours d’industriels amenant des besoins en applications innovantes.
Accès et préparation des données – Disponibilité des codes et plateformes : Mettre en place une plateforme collaborative de partage de données et de code de recherche.
Favoriser la prise de risque, fluidifier et simplifier l’accès aux financements : En diminuant les lourdeurs administratives liées à l’évaluation et au financement de la recherche.
Accès à des ressources matérielles de calcul dédiées

Prochain épisode, les recommandations du rapport France IA (2/3)

La rédaction
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