Intelligence artificielle, les conseils du dernier rapport pour l'industrie

Le nouveau rapport sur l’intelligence artificielle, publié à l’occasion du AI France Summit, comporte un lot de préconisations, dont l’industrie n’est pas exclue. Ces recommandations cherchent surtout à adresser deux problèmes récurrents dans l’adoption de l’IA : le manque de données et de formation.

 

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Intelligence artificielle, les conseils du dernier rapport pour l'industrie

Il y a un an paraissait le rapport du député Villani sur l'intelligence artificielle qui a inspiré la stratégie française en IA. L’étude Pipame (Pôle interministériel de prospective et d’anticipation des mutations économique) "Intelligence artificielle – Etat de l’art et perspectives pour la France" vient aujourd'hui détailler les enjeux et les recommandations concernant l'intégration de l'IA par les entreprises, secteur par secteur.

Présenté lors du Rendez-vous du Pipame "Tirer pleinement profit du potentiel de l’intelligence artificielle en France", mardi 19 février à Bercy, le rapport a été commandité par la Direction générale des entreprises (DGE), le Commissariat général à l'égalité des territoires (CGET) et Tech’In France. Parmi les 14 secteurs économiques traités, 4 secteurs industriels ont été plus particulièrement analysés.

Deux difficultés majeures dans l'adoption de l'IA par l'industrie sont pointées : le manque de données et le besoin d'un effort de formation. Prenant le cas de la maintenance des équipements industriels, le rapport souligne l'importance de la normalisation des données. Leur production, collecte et partage permettraient de "mieux comprendre le comportement des équipements" et d’anticiper les défaillances. L’opportunité pour la France d’être au premier plan mondial sur la maintenance prédictive.

Réduction de la pollution

Dans une industrie "responsable du rejet d’un grand nombre de polluants atmosphériques", un "déploiement plus systématique d’instruments de collecte de données environnementales" associé à leur traitement par l'IA offrirait une meilleure maîtrise des émissions et contribuerait à l’amélioration de la santé publique française, poursuit le rapport.

Ces ambitions, ainsi que la concurrence internationale, nécessitent des infrastructures de calcul dont "la France ne dispose pas", regrette le rapport, qui recommande "de créer une infrastructure de data science hyperscale, souveraine et capable d’adresser tous les problèmes de l’IA".

Partage d'expériences

Nécessaire à une adoption globale de l’intelligence artificielle par l’industrie, l'effort de formation proposé dans le rapport est double : il s'agit d'une part de former "aux apports potentiels de l’intelligence artificielle", grâce notamment à un partage d’expérience autour de cas pratiques, et de développer des méthodes et d’outils informatiques pour faciliter les usages.

Ensuite, la formation doit adresser le problème récurrent du manque de profils adaptés, qui devraient "posséder une triple expertise métier, mathématique et technologies digitales". Pour répondre à ce "besoin urgent" sont proposés des contenus de formation en ligne (MOOC), formant les différents acteurs aux statistiques, à la data science, au machine learning, etc. Tous les moyens sont bons pour accélérer.

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