AI France Summit : l’Inria milite pour un rapprochement des chercheurs en IA et des industriels

Lors d’AI France Summit, Bruno Sportisse, président de l’Inria a rappelé l’importance de la relation entre l’industrie et la recherche pour renforcer la compétitivité française dans le domaine de l’intelligence artificielle. Les entreprises, elles, doivent d’abord répondre à des enjeux de transformation qui laissent peu de place aux expérimentations.

L’Intelligence artificielle entraîne un « combat ». Elle représente un enjeu de compétitivité pour la France et l’Europe, selon Cédric O, le secrétaire d’État chargé du numérique. Idéalement, il faudrait aligner toutes les forces vives du secteur pour espérer reprendre du terrain sur les entreprises chinoises et américaines. Ce sujet de la croissance de l’écosystème IA en France était au cœur des débats de la deuxième édition de l’IA France Summit (dont LeMagIT est partenaire) au ministère de l’Économie.

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Seulement, la France ne peut pas compter sur des géants de l’informatique que sont Google, Microsoft ou encore Alibaba. Les entreprises françaises, et plus généralement européennes sont clientes de ces grands groupes. Elles ne cherchent pas forcément à développer leurs propres solutions. L’innovation provient majoritairement de startups qui n’ont pas la nécessité de se transformer pour rester compétitives.

« En tant qu’industriel, j’ai besoin de recherche fondamentale, mais je vais probablement m’en servir 5, 10, 15 ans après », estime André Brunetière, Chief product officer chez Cegid. « Les systèmes apprenants existent depuis bien longtemps. Cela arrive dans l’industrie une fois que cela a été transformé, packagé en algorithmes outils utilisables. Le travail que nous faisons, c’est de réfléchir à l’usage plus qu’à l’algorithme en tant que tel. […] Je vais donc très vite la circonscrire à des familles : les assistants vocaux, la prédiction avec les modèles d’apprentissage, par exemple. Je vais déjà prendre cela puis je verrai ce que je peux adopter plus tard », déclare André Brunetière.

Aligner les enjeux scientifiques et industriels

Le problème ne proviendrait pas d’un déficit universitaire. Au contraire, les GAFAM développent des laboratoires d’intelligence artificielle en France et en Europe. Bruno Sportisse, président de l’Inria, mentionne le fait que plusieurs centaines de thésards consacrent leurs travaux au domaine de l’IA dans l’Hexagone. Yves Demazeau, président de l’association AfIA, rappelle que la France est reconnue pour ses articles de recherche au niveau international.

Seulement il y a beaucoup de fantasmes autour de l’IA. « Nous avons un petit noyau de chercheurs qui se consacre à l’intelligence artificielle au sens strict du terme […] Il faut beaucoup investir pour développer une véritable IA sur laquelle on peut beaucoup fantasmer. Mais pour une large part, cela recoupe les recherches dans le numérique effectuées depuis des années. Il s’agit de croiser les données, d’utiliser des algorithmes pour les rendre un peu intelligentes en utilisant des moyens de calculs de plus en plus puissants et c’est tout. Il y a déjà beaucoup d’enjeux scientifiques et économiques liés à cela », estime Bruno Sportisse.

Il y aurait un manque de relation entre le monde universitaire et de l’entreprise, un manque de communication. Yves Demazeau explique que les termes et la sémantique associée du monde académique et de l’entreprise sont « assez différents ». « Dans les entreprises françaises, il y a beaucoup d’ingénieurs, mais il n’y a pas assez de chercheurs », estime le président de l’AfIA. « L’héritage de 60 ans de recherche sur l’IA ne perfuse pas dans le monde industriel. Il faut donc que les entreprises embauchent plus de chercheurs afin que les deux corps de métier partagent leurs problèmes et leurs solutions ».

Les problématiques rencontrées par l’industrie et les entreprises européennes sont diverses.

Jean-Denis Mueller, Directeur de l’innovation du groupe SADE, la filiale spécialisée dans la construction et la maintenance des réseaux d’eau de Veolia, cherche à minimiser l’empreinte environnementale des chantiers. Cela passe par une diminution de la taille des tranchées à l’aide de robots de petite taille. À moyen terme, il souhaite également renforcer la sécurité des employés en utilisant des drones en téléopération.

« En tant qu’éditeur de logiciel de gestions, Cegid cherche à remplacer les traitements manuels de la donnée par des algorithmes qui vont automatiser des tâches et les contrôler. Nous voulons également automatiser le contrôle de cohérence. Enfin nous cherchons à savoir comment optimiser les analyses sur des échantillons de données de taille moyenne », estime André Brunetière.

Ce manque de synchronisation entre le monde entrepreneurial et de la recherche n’existerait pas aux États-Unis et en Chine, les deux grandes nations de l’IA. En effet, les universités spécialisées en la matière jouent de partenariats avec les grandes entreprises. De même, il n’est pas rare de voir un jeune chercheur fraîchement débarqué du MIT lancer son entreprise avec le soutien franc d’investisseurs.

Recruter des chercheurs pour développer des projets de Data science plutôt qu’une IA « fantasmée »

« Je pense que le sujet c’est l’accélération des passerelles dans les deux sens entre les entreprises et des éditeurs de logiciels, entre ces acteurs et le monde de la recherche. »
Bruno SportisseInria

« Je pense que le sujet c’est l’accélération des passerelles dans les deux sens entre les entreprises et des éditeurs de logiciels, entre ces acteurs et le monde de la recherche. Si vous n’êtes pas capable de rabaisser la barrière à l’entrée, nos chercheurs vont aller travailler avec d’autres entreprises », déclare Bruno Sportisse en s’adressant aux industriels français. « Je pense que pour la richesse nationale ce n’est pas la meilleure solution. Ma problématique c’est la création de diverses passerelles pour que les chercheurs et leurs startups aillent travailler avec vos entreprises ». Selon le président de l’Inria, cela veut dire que les entreprises doivent se rapprocher des universités, discuter des programmes de formation et recruter les jeunes chercheurs.

« Il faut également démocratiser les outils open source vers le tissu de PME », estime Bruno Sportisse. « Il faut permettre à l’industrie de tester et d’industrialiser les projets IA. Nous avons de très bons retours avec des pôles d’innovation à l’échelle européenne, maintenant il faut diffuser la technologie aux plus petites entreprises », ajoute Peter Dröll, Directeur « prospérité », DG RTD à la Commission européenne.

Le président de l’Inria considère que la création de nouvelles structures d’intermédiation entre la recherche et le monde de l’entreprise n’est pas la solution. Selon lui, la France et l’Europe multiplient les initiatives. Maintenant il faut accélérer. « Nous avons environ 1 000 jeunes par an qui sortent des universités, du CNRS, de l’INSERM, de l’Inria. Ceux qui veulent rejoindre le monde de l’entreprise doivent irriguer les entreprises françaises dans des départements de R&D de grands groupes ou au sein de PME. Le pire, ce serait d’offrir des prestations de services à ces entreprises, ce qui les empêcherait d’embaucher de nouveaux talents », dit-il de manière volontairement provocante.

Récemment, l’Inria a pris la décision avec ses ministères de tutelle que, d’ici quatre ans, 10 % de ses 200 équipes de chercheurs seront « conjointes » avec des industriels et des éditeurs de logiciels. L’institut souhaite également aider 100 startups « Deep Tech » sélectionnées et soutenues par la BPI. Ces deux initiatives font partie du plan « Ambition Inria 2023 ».

« Pour [les sociétés de capital-risque], il est plus facile de racheter une startup parce que c’est une opération capitalistique, contrairement au partenariat avec un laboratoire qui est une opération courante. »
André BrunetièreCegid

Selon ces intervenants, les entreprises doivent prendre des risques. Or, comme le rappel André Brunetière, ces sociétés sont soumises à des objectifs de réussite qui les empêchent d’investir. De même, les sociétés d’investissement ne prendraient pas assez d’initiatives en Europe. « Les sociétés de capital-risque aiment prendre des risques, mais des risques financiers. Pour elles, il est plus facile de racheter une startup parce que c’est une opération capitalistique, contrairement au partenariat avec un laboratoire qui est une opération courante ».

D’après l’étude « From Roadblock to Scale : The Global Sprint Towards AI » commandée par IBM et menée auprès de 501 dirigeants français, 2 entreprises sur 3 explorent ou mettent en œuvre l’IA. Seulement, elles seraient freinées par des connaissances limitées (27 %), le cloisonnement des données (26 %) et le manque d’outils pour développer des modèles algorithmiques (22 %).

Les initiatives de la France et de la Commission européenne doivent aider au rassemblement des acteurs, à la création de valeur tout en leur imposant de nouvelles régulations en faveur des citoyens. Reste à savoir si les entreprises suivront ou si elles préféreront les produits sur étagère des éditeurs bien établis, pour la plupart américains.

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