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labellisation, de nettoyage de bases de données, de reconnaissance d’images…
La France et l’Europe doivent prendre conscience de leurs atouts
La question de l’accès aux données risque de se faire encore plus pressante à mesure de l’émergence d’une
intelligence artificielle de moins en moins cantonnée à des tâches spécifiques (ce que l’on désigne par
intelligence artificielle faible), i.e. une intelligence artificielle capable d’apprendre de nouvelles tâches ou
d’acquérir de nouvelles capacités par transfert, voire par « capillarité ». Par exemple, DQN, un algorithme
développé par DeepMind (Google) parvient à comprendre par lui-même les règles de différents jeux
auxquels il n’a jamais été entraîné à partir de son entraînement sur un jeu spécifique. Si l’émergence d’une
véritable intelligence semi-forte
17 n’est pas attendue avant plusieurs décennies, les capacités de
l’intelligence artificielle actuelle tendent donc bien à s’horizontaliser et, de ce point de vue, les grandes
plateformes bénéficient d’une position favorable. La diversification de leur activité, le dynamisme des
acquisitions et des partenariats que les plateformes concluent les conduisent à amasser des informations
dans de nombreux secteurs, ce qui est propice à l’horizontalité, c’est-à-dire à la capacité d’effectuer
différentes tâches. La richesse d’une donnée tient en effet pour beaucoup à son potentiel de croisement
avec d’autres.
Dans cette compétition mondiale, en France et en Europe les atouts ne manquent pas. En France, par
exemple, les bases médico-administratives de santé sont alimentées chaque année par 1,2 milliard de
feuilles de soin, 500 millions d’actes médicaux et 11 millions d’hospitalisation. D’autres données, comme
les données juridiques, pourraient gagner à être ouvertes de manière plus large.
Recommandation : poursuivre et accentuer l’effort en matière d’accès aux données publiques et
para-publiques.
Néanmoins, il ne s’agit pas de se focaliser uniquement sur les données publiques ou para-publiques, mais
également, à plus long terme, d’engager une réflexion sur les modes de partage de la valeur entre acteurs
privés. En ce sens, le CNNum s’est saisi de la question de la libre circulation des données aux niveaux
international et européen, d’un point de vue de transfert entre les territoires mais également entre acteurs
économiques.
Recommandation : approfondir la question de la libre circulation des données, entre espaces
géographiques mais également entre acteurs économiques et en définir les conditions.
Inégalités territoriales au niveau national
17 On distingue l’intelligence artificielle faible, capable de reproduire une tâche spécifique (celle qui est déployée aujourd’hui),
l’IA semi-forte, capable de réaliser des tâches plus générales en comprenant notamment le contexte (un sujet de recherche) et l’IA
forte, qui égale, voire dépasse, l’intelligence humaine (et relève toujours, à ce jour, de la science-fiction).
labellisation, de nettoyage de bases de données, de reconnaissance d’images…
La France et l’Europe doivent prendre conscience de leurs atouts
La question de l’accès aux données risque de se faire encore plus pressante à mesure de l’émergence d’une
intelligence artificielle de moins en moins cantonnée à des tâches spécifiques (ce que l’on désigne par
intelligence artificielle faible), i.e. une intelligence artificielle capable d’apprendre de nouvelles tâches ou
d’acquérir de nouvelles capacités par transfert, voire par « capillarité ». Par exemple, DQN, un algorithme
développé par DeepMind (Google) parvient à comprendre par lui-même les règles de différents jeux
auxquels il n’a jamais été entraîné à partir de son entraînement sur un jeu spécifique. Si l’émergence d’une
véritable intelligence semi-forte
17 n’est pas attendue avant plusieurs décennies, les capacités de
l’intelligence artificielle actuelle tendent donc bien à s’horizontaliser et, de ce point de vue, les grandes
plateformes bénéficient d’une position favorable. La diversification de leur activité, le dynamisme des
acquisitions et des partenariats que les plateformes concluent les conduisent à amasser des informations
dans de nombreux secteurs, ce qui est propice à l’horizontalité, c’est-à-dire à la capacité d’effectuer
différentes tâches. La richesse d’une donnée tient en effet pour beaucoup à son potentiel de croisement
avec d’autres.
Dans cette compétition mondiale, en France et en Europe les atouts ne manquent pas. En France, par
exemple, les bases médico-administratives de santé sont alimentées chaque année par 1,2 milliard de
feuilles de soin, 500 millions d’actes médicaux et 11 millions d’hospitalisation. D’autres données, comme
les données juridiques, pourraient gagner à être ouvertes de manière plus large.
Recommandation : poursuivre et accentuer l’effort en matière d’accès aux données publiques et
para-publiques.
Néanmoins, il ne s’agit pas de se focaliser uniquement sur les données publiques ou para-publiques, mais
également, à plus long terme, d’engager une réflexion sur les modes de partage de la valeur entre acteurs
privés. En ce sens, le CNNum s’est saisi de la question de la libre circulation des données aux niveaux
international et européen, d’un point de vue de transfert entre les territoires mais également entre acteurs
économiques.
Recommandation : approfondir la question de la libre circulation des données, entre espaces
géographiques mais également entre acteurs économiques et en définir les conditions.
Inégalités territoriales au niveau national
17 On distingue l’intelligence artificielle faible, capable de reproduire une tâche spécifique (celle qui est déployée aujourd’hui),
l’IA semi-forte, capable de réaliser des tâches plus générales en comprenant notamment le contexte (un sujet de recherche) et l’IA
forte, qui égale, voire dépasse, l’intelligence humaine (et relève toujours, à ce jour, de la science-fiction).