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3.4. Détails de principales recommandations
Pour traiter les enjeux d’industrialisation et d’appropriation des résultats de la recherche en IA, le groupe de travail a formulé
sept recommandations principales déclinées par ordre de priorité décroissant.
Ces dernières sont détaillées dans les pages suivantes.
8. Organiser des challenges ouverts et des bourses aux technologies d’IA répondant à des besoins des entreprises
et de la société, en complément des actions de fond de montage de projets collaboratifs, de laboratoires
communs et de structures agiles d’échange et de transfert pour soutenir la rencontre entre recherche et entreprises
; parmi les appels à projets, on inclura un volet sur l’explication, condition importante pour l’appropriation et le
transfert des systèmes d’IA ;
9. Lancer un grand projet public fédérateur en IA comprenant notamment la réalisation d’un assistant
conversationnel intelligent en soutien à la modernisation de l’action publique, mis en ligne sur les sites et les
applications du service public ;
10. Soutenir la création de plateformes communautaires, matérielles et logicielles, dans quelques domaines
prioritaires décrits ci-dessous ;
11. Confier au Laboratoire National de métrologie et d’Essais (LNE) la mission et les moyens de fédérer le
développement des méthodes de mesures, de tests et de certification pour les systèmes d’intelligence
artificielle, en partenariat avec les communautés de recherche correspondantes ;
12. Dédier un fonds d’investissement en capital (supérieur à 25M € par action) pour soutenir la transformation
des start-ups dans le domaine en futurs champions ;
13. Accélérer la mise à disposition de données publiques ouvertes pour les domaines stratégiques de la santé et
de l’énergie, afin de permettre le développement de solutions IA qui ont particulièrement besoin d’être
alimentées en données réelles pour être efficaces et pour leur adoption par les principaux acteurs économiques ;
14. Créer une Fondation de l’IA, dont les modalités sont à définir, afin d’incarner et fédérer dans la durée
l’écosystème français de l’IA autour des défis de la société et des entreprises.
Le groupe recommande également pour la question spécifique des plateformes communautaires, de se focaliser sur :
x
La création d’une plateforme générique d’intégration IA, future composante de la plateforme européenne « AIon-demand » prévue dans le prochain appel à propositions H2020 ;
x
Une plateforme « Données, logiciels et ressources de calcul pour l'apprentissage automatique » ;
x
Une plateforme « véhicule autonome » réunissant les briques matérielles (y compris piste d’essais, sites,
véhicules) et logicielles (algorithmes et simulateurs) permettant de développer les technologies de perception et
de prise de décision pour les véhicules autonomes de demain ;
x
Une plateforme de ressources pour le traitement automatique de la langue naturelle, l’interaction humainmachine et les agents conversationnels.
3.4. Détails de principales recommandations
Pour traiter les enjeux d’industrialisation et d’appropriation des résultats de la recherche en IA, le groupe de travail a formulé
sept recommandations principales déclinées par ordre de priorité décroissant.
Ces dernières sont détaillées dans les pages suivantes.
8. Organiser des challenges ouverts et des bourses aux technologies d’IA répondant à des besoins des entreprises
et de la société, en complément des actions de fond de montage de projets collaboratifs, de laboratoires
communs et de structures agiles d’échange et de transfert pour soutenir la rencontre entre recherche et entreprises
; parmi les appels à projets, on inclura un volet sur l’explication, condition importante pour l’appropriation et le
transfert des systèmes d’IA ;
9. Lancer un grand projet public fédérateur en IA comprenant notamment la réalisation d’un assistant
conversationnel intelligent en soutien à la modernisation de l’action publique, mis en ligne sur les sites et les
applications du service public ;
10. Soutenir la création de plateformes communautaires, matérielles et logicielles, dans quelques domaines
prioritaires décrits ci-dessous ;
11. Confier au Laboratoire National de métrologie et d’Essais (LNE) la mission et les moyens de fédérer le
développement des méthodes de mesures, de tests et de certification pour les systèmes d’intelligence
artificielle, en partenariat avec les communautés de recherche correspondantes ;
12. Dédier un fonds d’investissement en capital (supérieur à 25M € par action) pour soutenir la transformation
des start-ups dans le domaine en futurs champions ;
13. Accélérer la mise à disposition de données publiques ouvertes pour les domaines stratégiques de la santé et
de l’énergie, afin de permettre le développement de solutions IA qui ont particulièrement besoin d’être
alimentées en données réelles pour être efficaces et pour leur adoption par les principaux acteurs économiques ;
14. Créer une Fondation de l’IA, dont les modalités sont à définir, afin d’incarner et fédérer dans la durée
l’écosystème français de l’IA autour des défis de la société et des entreprises.
Le groupe recommande également pour la question spécifique des plateformes communautaires, de se focaliser sur :
x
La création d’une plateforme générique d’intégration IA, future composante de la plateforme européenne « AIon-demand » prévue dans le prochain appel à propositions H2020 ;
x
Une plateforme « Données, logiciels et ressources de calcul pour l'apprentissage automatique » ;
x
Une plateforme « véhicule autonome » réunissant les briques matérielles (y compris piste d’essais, sites,
véhicules) et logicielles (algorithmes et simulateurs) permettant de développer les technologies de perception et
de prise de décision pour les véhicules autonomes de demain ;
x
Une plateforme de ressources pour le traitement automatique de la langue naturelle, l’interaction humainmachine et les agents conversationnels.