Introduction au groupe Intelligence Artificielle

Eric Labaye
Président de l’Ecole polytechnique et de l’Institut Polytechnique de Paris

La  France  a  toujours  bâti  sur  la  science  pour  innover  et s’adapter aux grands défis contemporains. En témoigne la position importante et influente qu’elle tient depuis deux siècles dans l’histoire des Expositions Universelles. Je suis heureux que notre groupe de travail puisse s’inscrire dans cette histoire en apportant sa contribution à l’Expo 2020 de Dubaï.  A  travers  ce  rapport,  il  pourra  aider  la  France  à accélérer  la  démocratisation  de  son  savoir,  le  partage  de ses avancées scientifiques et l’exportation de ses talents.

Parmi  les  technologies  scientifiques  qui  sont  en  train  de métamorphoser le monde et dans lesquelles notre pays a fait ses preuves, l’Intelligence Artificielle à la fois fascine et soulève de nombreuses questions auprès du grand public. Dans  une  intense compétition  internationale et en  cette période de profonds changements, maîtriser cette technique complexe constitue un véritable avantage comparatif et un atout précieux de résilience. 

Ce rapport montre que la France et l’Europe ont clairement tous les moyens pour s’imposer en tant que leaders sur ce sujet, bénéficiant d’une dynamique entrepreneuriale forte et d’un modèle collaboratif public-privé unique, unissant les entreprises, les startups, les instituts de recherche et d’enseignement, et les pouvoirs publics.

Les « Esprits » qui se sont réunis pour ce groupe de travail représentent toute la richesse de cet écosystème collaboratif en place, permettant departager les dernières avancées scientifiques et les usages de l’IA, au service de l’industrie, du consommateur ou du citoyen.

Nos travaux et ce rapport se sont attachés à décrire l’impact actuel et potentiel des innovations dans notre pays, mettant en exergue les ruptures technologiques qui ont permis les nouvelles applications dans les quatre secteurs qui utilisent l’IA à l’échelle : la banque, la sécurité et la défense, les transports et la mobilité, et la santé. Ce document  permet  aussi  de  rappeler  que l’Intelligence Artificielle, par définition, doit être à l’image de l’humain et ainsi s’adapter à nos besoins, particulièrement fluctuants dans  un monde  instable. Il souligne ainsi les moyens en place et dans  lesquels  investir  pour  veiller  à  soutenir  un développement économique et social durable, grâce à une IA éthique et non discriminatoire. 

Je  souhaite  à  tous  les  visiteurs  physiques  ou  virtuels  de l’Expo 2020 de Dubaï intéressés par ce sujet qu’ils puissent ici non seulement trouver les  réponses à leurs interrogations,  mais  aussi  être  inspirés  et  devenir eux-mêmes des acteurs de cet écosystème innovant, pour un progrès scientifique au service du bien commun.

Le développement de l'IA dans le monde et en Europe


Pourquoi parle-t-on d’«Intelligence Artificielle» ?

Par  construction,  on  parle  d’Intelligence Artificielle («IA ») lorsqu’une production humaine  fait  preuve d’une intelligence semblable ou proche de celle de l’Homme. Mais qu’entend-on par intelligence ? Simple capacité d’adaptation ou faculté à répliquer les solutions de problèmes déjà résolus ? Quid de la créativité ? S’il s’agit de comparer la machine à l’Homme, l’IA peut se définir comme la reproduction des processus cognitifs humains. Le développement de cette technologie peut également être l’occasion pour l’Homme de dépasser ses propres capacités et de profiter de l’écart entre neurologie et électronique. Jouer aux échecs ou au jeu de go sont des exemples d’activités cérébrales où la machine a battu, au cours des dernières années, l’être humain.

Dans ce rapport, l’IA est considérée comme étant l’ensemble des techniques permettant de simuler certains traits de l’intelligence humaine, via les domaines de la robotique, l’informatique et les mathématiques.

Comment le développement de l’IA a-t-il été possible ?

Alan Turing posa pour la  première  fois  les fondements de l’IA  dans les années 1950 avec l’introduction de son fameux test. Ce test a pour objectif de déterminer si une machine a un comportement intelligent comparable à l'Homme. Un humain est  mis en  situation d’échange verbal  à l’aveugle avec une machine et un autre humainen parallèle. Si l’humain interrogateur n’est pas capable de distinguer l’Homme de la machine après un temps d'échange déterminéalors la machine valide le test de Turing.  La recherche dans le domaine de l’IA commença réellement en 1956 après la conférence de Darmouth au cours de laquelle des chercheurs avaient estimé à une génération seulement le temps nécessaire pour développer une machine aussi intelligente que l’être humain... alors que, de nos jours, le test de Turing est à peine validé. Trois facteurs ont longtemps limité l’applicabilité de l’IA: les capacités de calcul disponibles, les algorithmes d’IA ainsi que le volume et la qualité des données disponibles.

Les capacités de calcul

L’augmentation des capacités des machines est en effet l’un des facteurs clés de succès au développement de l’IA. Dans les années 1960, Gordon E. Moore énonça ses célèbres « lois » qui prédisaient que le nombre de transistors des microprocesseurs sur une puce de silicium allait doubler tous les deux ans – atteignant donc un jour des niveaux suffisants au développement de l’IA. Plus récemment, des unités de traitement graphique (GPU) ont permis d’augmenter la puissance de calcul mathématique. Au cours des deux dernières années, la vitesse de formation des systèmes d'apprentissage en profondeur a ainsi été multiplié annuellement par cinq, voire six, grâce aux constants progrès qui ont été réalisés.

Le développement de l’apprentissage machine

Outre des puissances de calcul insuffisantes, les algorithmes ont également freiné le développement de l’IA. Jusque dans les années 1990, l’ensemble des algorithmes correspondait à des systèmes experts, qui imitaient le raisonnement d’un spécialiste dans un domaine précis, à l’aide de règles déterministes et de contraintes. L’avènement de l’apprentissage automatique n’est réellement apparu qu’ensuite pour permettre de dépasser les systèmes experts limités. Ceux-ci n’ont alors cessé de devenir de plus en plus puissants et accessibles, favorisant leurs très larges utilisations. A cela s’ajoute une formation en constante amélioration, notamment délivrée par les établissements français les plus prestigieux.

La digitalisation des industries

Enfin, la digitalisation de l’ensemble des secteurs crée des bases de données de plus en plus volumineuses et complètes auxquelles ont accès un nombre croissant de personnes, entraînant la production permanente de nouveaux cas d’usage pour l’IA. Jamais le monde n’a disposé d’autant de données et la dynamique se poursuit alors que de nombreux investissements effectués au cours des dix dernières années, notamment dans les objets connectés (IoT), continuent d’alimenter des bases de données. Les sources de data deviennent ainsi de plus en plus nombreuses ; et qualitativement, la part des données non-structurées (vidéos, images, sons, réseaux sociaux, IoT) dans le volume global des data disponibles a bondi en une décennie, passant de moins de 10% en 2010 à 80% en 2020. A mesure que les capacités de l'IA se sont développées, son utilité s'est accrue dans l’ensemble des secteurs et des métiers. L’IA ne se cantonne plus à quelques fonctions très expertes mais elle concerne l’ensemble de la chaîne de valeur.

 

 

Perspectives mondiales et enjeux du développement de l’IA en Europe

Que représente l’IA dans le monde aujourd’hui ?

L’IA représente une opportunité économique considérable, encore en plein essor. Avec près de 40 milliards d’investissements privés en 2019, un chiffre multiplié par 4 entre 2015 et 2019 (Stanford research, 2020), l’IA mobilise une part croissante des flux mondiaux de capitaux. Cinq grandes familles d’applications de l’IA représentent près de deux tiers des investissements :

  • Marketing et création de contenus média personnalisés (ex : publicité ciblée)

  • Sécurité, cybersécurité et défense (ex : reconnaissance faciale pour caméras de vidéo-surveillance)

  • Santé et éducation (ex : identification de schémas dans la réponse à un traitement médical)

  • Mobilité et transports (ex : technologies de conduite autonome)

  • Secteurs financiers et gestion d’actifs

L’Europe, challenger face aux Etats-Unis et à la Chine

L’Europe est engagée dans la course à l’IA, et bénéficie de l’implication de son système éducatif et des pouvoirs publics. 6 millions de développeurs ont déjà été formés, contre 4 millions aux Etats-Unis (McKinsey Global Institute, Notes from the AI frontier: tackling Europe’s gap in digital and AI, 2019). Les institutions se mobilisent, menées par la Commission, qui a lancé un plan d’investissement de 2,6 milliards d’euros dans l’IA et la robotique.

Cependant, l’Europe part avec un retard à combler sur la Chine et les Etats-Unis qui ont été les premiers à investir de manière conséquente dans l’IA, dans un premier temps dans les secteurs B2C (”Business to consumer”, secteurs où les clients directs sont des particuliers, en tant que consommateurs finaux), via les GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) et BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi). A l’origine de ce décalage, le secteur européen des technologies du numérique (le socle de l’IA) est moins développé qu’aux Etats-Unis. En Europe, il représente moins de 2% du PIB, contre plus de 3% aux Etats-Unis. 

Par conséquent, le secteur européen de l’IA n’attire pour le moment que 10 % des investissements privés mondiaux en IA, contre respectivement près de 50 % et 30 % pour les États-Unis et la Chine (Stanford research, 2020). Cependant, la dynamique entrepreneuriale laisse désormais entrevoir un effet de rattrapage : plus du quart des startups de l’IA sont européennes, et les investissements dans le secteur du numérique en Europe ont été multipliés par 4 entre 2014 et 2019.

Des perspectives prometteuses

Bien qu’ayant investi plus tard dans le B2C, l’Europe a de nombreuses forces sur lesquelles miser. Plutôt que de rivaliser frontalement avec les deux grands de l’IA, l’Europe peut se concentrer sur les domaines où elle possède un fort avantage concurrentiel. Elle possède par exemple un nombre croissant de hubs digitaux et un nombre important d’institutions de recherche de classe mondiale.

Le McKinsey Global Institute estime en effet que l’Europe doit se concentrer sur 5 points primordiaux

  1. Le développement d’un écosystème IA européen de deep-tech et de startups, qui est déjà encouragé par l’accélération de l’action publique en faveur de l’IA, le développement des écosystèmes du numérique, et le développement de hubs.

  2. L’accélération de la transformation digitale et de l’innovation dans l’IA au sein des entreprises, aujourd’hui deux fois moins nombreuses en Europe qu’aux Etats-Unis à avoir transformé leur modèle via l’IA.

  3. La création d’un véritable marché unique du digital en Europe : d’après le McKinsey Global Institute, l’Europe peut devenir le plus grand marché en valeur du digital si les obstacles à la coopération entre pays et à la circulation transfrontalière des données sont abolis.

  4. Le développement de la recherche et de l’éducation : l’éducation doit rester l’une des forces de l’Europe pour répondre au besoin de talents sur le marché des nouvelles technologies.

  5. L’adaptation de la société et du marché de l’emploi, en particulier pour renforcer la formation continue aux technologies numériques.

La France, qui représente 20% des investissements privés dans l’IA en Europe dispose d’atouts solides pour développer l’IA.

 

 
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L’Expo Dubai 2020 aura lieu du 1er octobre 2021 - 31 mars 2022

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