54
1. Périmètre d’étude du groupe de travail
Préliminaires : Définition et écosystème thématique
Définition. Nous envisageons l’IA comme un usage visant à automatiser les tâches et passant par
l’intégration de plusieurs briques technologiques relevant d’un écosystème thématique.
Nous définissions l’écosystème thématique de l’IA ainsi :
○ Information : l’organisation et la gestion numérisées de la donnée ou de l’expertise (procédures de
capture, bases de données).
○ Matériel : l’infrastructure matérielle comprend :
■ les capteurs
■ la technologie de calcul (HPC et embarqué)
○ Algorithmes : les algorithmes proprement dits, les stratégies de résolution, les stratégies de calcul,
les systèmes experts, etc.
○ Interaction : la robotique, les interfaces homme-machine (IHM), l’ergonomie
○ Encadrement : les savoir-faire transverses permettant l’implémentation contrôlée de ces
technologies i.e. droit, philosophie et éthique, acceptabilité et mesure de l’impact individuel et
social et plus largement les sciences humaines et sociales (SHS
Mission. Définir une stratégie nationale en intelligence artificielle afin de positionner la France comme
un acteur majeur sur le domaine passe par la définition des besoins en formation sur ce thème et leur
priorisation.
Démarche. Notre travail s’est organisé autour de deux axes :
● développer la formation de spécialistes en IA au sens de créer des experts dans les différents
thèmes définissant l’IA (cf. écosystème thématique)
● préparer tous les citoyens à saisir les opportunités de cette nouvelle révolution et à interagir
avec des systèmes dotés d’IA, tant comme utilisateur que comme expert “assisté” ou
“augmenté” par une IA.
Méthode/Sources/Groupe de référence. Enfin, nous avons souhaité aborder ces besoins de formation
pour les acteurs privés mais aussi pour les acteurs publics en nous appuyant sur une cinquantaine
d’entretiens dont 40% de startups.
1
Nous avons également diffusé un questionnaire à plus de cent
cinquante entreprises.
23
2. Etat des lieux
2.1. Maturité des acteurs et expression des besoins inhomogènes sur le sujet IA
Startups. Les startups sont les premiers acteurs de l’IA en France. Plus de 200 d’entre elles intègrent
ou conçoivent des systèmes d’IA
4
. Elles sont conscientes des promesses de ces technologies et les
premiers consommateurs d’expertise dans ce domaine. Ce sont les premiers acteurs de réorientation
professionnelle en proposant à des professionnels de devenir des entraîneurs ou superviseurs d’IA.
GE/ETI. Les grandes entreprises accélèrent l’automatisation de leur processus interne et expérimentent
les possibilités offertes par les dernières technologies en suivant les "modes" sans vraie connaissance
1 listées en annexe 6.1
2 listées en annexe 6.2
3 Pour l’analyse des résultats voir l’annexe 2
4 Recensement effectué en 2016 par P. Strachman, (ISAI) pour l’évènement “France is AI”
1. Périmètre d’étude du groupe de travail
Préliminaires : Définition et écosystème thématique
Définition. Nous envisageons l’IA comme un usage visant à automatiser les tâches et passant par
l’intégration de plusieurs briques technologiques relevant d’un écosystème thématique.
Nous définissions l’écosystème thématique de l’IA ainsi :
○ Information : l’organisation et la gestion numérisées de la donnée ou de l’expertise (procédures de
capture, bases de données).
○ Matériel : l’infrastructure matérielle comprend :
■ les capteurs
■ la technologie de calcul (HPC et embarqué)
○ Algorithmes : les algorithmes proprement dits, les stratégies de résolution, les stratégies de calcul,
les systèmes experts, etc.
○ Interaction : la robotique, les interfaces homme-machine (IHM), l’ergonomie
○ Encadrement : les savoir-faire transverses permettant l’implémentation contrôlée de ces
technologies i.e. droit, philosophie et éthique, acceptabilité et mesure de l’impact individuel et
social et plus largement les sciences humaines et sociales (SHS
Mission. Définir une stratégie nationale en intelligence artificielle afin de positionner la France comme
un acteur majeur sur le domaine passe par la définition des besoins en formation sur ce thème et leur
priorisation.
Démarche. Notre travail s’est organisé autour de deux axes :
● développer la formation de spécialistes en IA au sens de créer des experts dans les différents
thèmes définissant l’IA (cf. écosystème thématique)
● préparer tous les citoyens à saisir les opportunités de cette nouvelle révolution et à interagir
avec des systèmes dotés d’IA, tant comme utilisateur que comme expert “assisté” ou
“augmenté” par une IA.
Méthode/Sources/Groupe de référence. Enfin, nous avons souhaité aborder ces besoins de formation
pour les acteurs privés mais aussi pour les acteurs publics en nous appuyant sur une cinquantaine
d’entretiens dont 40% de startups.
1
Nous avons également diffusé un questionnaire à plus de cent
cinquante entreprises.
23
2. Etat des lieux
2.1. Maturité des acteurs et expression des besoins inhomogènes sur le sujet IA
Startups. Les startups sont les premiers acteurs de l’IA en France. Plus de 200 d’entre elles intègrent
ou conçoivent des systèmes d’IA
4
. Elles sont conscientes des promesses de ces technologies et les
premiers consommateurs d’expertise dans ce domaine. Ce sont les premiers acteurs de réorientation
professionnelle en proposant à des professionnels de devenir des entraîneurs ou superviseurs d’IA.
GE/ETI. Les grandes entreprises accélèrent l’automatisation de leur processus interne et expérimentent
les possibilités offertes par les dernières technologies en suivant les "modes" sans vraie connaissance
1 listées en annexe 6.1
2 listées en annexe 6.2
3 Pour l’analyse des résultats voir l’annexe 2
4 Recensement effectué en 2016 par P. Strachman, (ISAI) pour l’évènement “France is AI”