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Dans cette perspective, des initiatives comme celle de la SEC de créer un entrepôt de
données unique sur toutes les transactions qui se déroulent sous sa surveillance
1 pourraient
avoir un impact majeur.
Le développement des algorithmes d’IA, en effet, dépend largement de la quantité de
données disponibles. Et dans ce contexte, la France fait assez pâle figure face aux Etats-Unis
et à la Chine. Confrontées à ce manque de données accessibles, les start-up françaises
évoluent dans un contexte défavorable.
Afin de changer d’échelle, plusieurs pistes doivent être explorées, aussi bien à l’échelon
national qu’européen :
– Une concertation plus fluide entre régulateurs, institutions de place et fintechs ;
– Une gouvernance des données qui offrirait un cadre plus clair et balisé pour créer un
terrain favorable à l’innovation, surmontant les difficultés réglementaires auxquelles
se heurtent aujourd’hui les institutions financières ;
– La poursuite des efforts de mise à disposition des données publiques (open data) ;
– Une incitation à mettre en place des plates-formes anonymisées en open data ;
– Une telle incitation peut être l’occasion de donner une prime aux entreprises qui
donnent du pouvoir au consommateur sur ses données.
La diffusion de l’IA pourrait donc rendre nécessaire d’aller plus loin que la loi République
Numérique et le règlement européen GDPR (General Data Protection Regulation).
La question de l’audit des logiciels se posera également avec une acuité croissante au fil du
développement de l’IA. Prendront un relief de plus en plus important :
– la propriété intellectuelle sur le logiciel ;
– la capacité à accéder au code source des algorithmes.
Les décisions prises en la matière permettront, le moment venu, de constituer un comité
d’éthique ou de renforcer la CNIL afin de faire face au risque de nouvelles discriminations.
1 https://www.sec.gov/news/pressrelease/2016-240.html
Dans cette perspective, des initiatives comme celle de la SEC de créer un entrepôt de
données unique sur toutes les transactions qui se déroulent sous sa surveillance
1 pourraient
avoir un impact majeur.
Le développement des algorithmes d’IA, en effet, dépend largement de la quantité de
données disponibles. Et dans ce contexte, la France fait assez pâle figure face aux Etats-Unis
et à la Chine. Confrontées à ce manque de données accessibles, les start-up françaises
évoluent dans un contexte défavorable.
Afin de changer d’échelle, plusieurs pistes doivent être explorées, aussi bien à l’échelon
national qu’européen :
– Une concertation plus fluide entre régulateurs, institutions de place et fintechs ;
– Une gouvernance des données qui offrirait un cadre plus clair et balisé pour créer un
terrain favorable à l’innovation, surmontant les difficultés réglementaires auxquelles
se heurtent aujourd’hui les institutions financières ;
– La poursuite des efforts de mise à disposition des données publiques (open data) ;
– Une incitation à mettre en place des plates-formes anonymisées en open data ;
– Une telle incitation peut être l’occasion de donner une prime aux entreprises qui
donnent du pouvoir au consommateur sur ses données.
La diffusion de l’IA pourrait donc rendre nécessaire d’aller plus loin que la loi République
Numérique et le règlement européen GDPR (General Data Protection Regulation).
La question de l’audit des logiciels se posera également avec une acuité croissante au fil du
développement de l’IA. Prendront un relief de plus en plus important :
– la propriété intellectuelle sur le logiciel ;
– la capacité à accéder au code source des algorithmes.
Les décisions prises en la matière permettront, le moment venu, de constituer un comité
d’éthique ou de renforcer la CNIL afin de faire face au risque de nouvelles discriminations.
1 https://www.sec.gov/news/pressrelease/2016-240.html