ÉVALUATION DES POLITIQUES PUBLIQUES
LA STRATÉGIE
NATIONALE
DE RECHERCHE
EN INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE
Une stratégie à structurer
et à pérenniser
Rapport public thématique
Synthèse
Avril 2023
2
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
g
AVERTISSEMENT
Cette synthèse est destinée à faciliter la lecture et l’utilisation
du rapport de la Cour des comptes.
Seul le rapport engage la Cour des comptes.
Les réponses des administrations, des organismes et des collectivités
concernés figurent à la suite du rapport
.
3
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Sommaire
Introduction
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5
1
Une priorité donnée à la recherche
qui a permis d’éviter un décrochage .
7
2
Un écosystème d’excellence
dont la pérennité doit être garantie
11
3
La stratégie d’accélération, opportunité d’une approche
frugale, de confiance et européenne renforcée
15
Recommandations. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est un concept ancien, qui apparaît dès les années
1950 dans les travaux notamment de l’informaticien britannique Alan Turing . S’il
existe un débat sémantique important au sein de la communauté scientifique sur
ce que recouvre l’IA et la délimitation de son périmètre, on peut la définir par son
objet, qui est de reproduire l’intelligence humaine par l’utilisation de l’informatique
et des mathématiques . L’IA s’est surtout développée à partir des années 1980, avec
l’émergence de l’apprentissage automatique des algorithmes (
machine learning
) .
Dans les années 2000, la croissance des capacités de calcul et de l’accès aux données
a favorisé le développement des techniques d’apprentissage profond (
deep learning
) .
Les applications de l’IA sont aujourd’hui multiples, sources d’innovations et de
gains de productivité dans de nombreux secteurs . Il en résulte une croissance
constante des investissements économiques observée depuis les années 2010 .
Selon l’OCDE, les start-up spécialisées dans l’IA ont ainsi attiré près de 12 % du
capital-investissement mondial au cours du premier semestre de 2018, par rapport
à 3 % en 2011 . Les publications de recherche ont connu une tendance similaire,
avec plus de 1,2 million de publications en 2019 contre moins de 40 000 en 2010 .
À côté de ces opportunités, son essor est porteur d’enjeux, notamment éthiques,
en particulier en matière de protection des droits des citoyens .
Par conséquent, l’IA est devenue une priorité croissante des autorités publiques .
L’adoption, depuis 2017, par de nombreux États de plans nationaux pour encourager
son développement en témoigne, et constitue une réponse à la forte compétition
qui existe à l’échelle internationale pour accroître le niveau technologique des pays
et attirer les meilleurs talents . En France, une stratégie nationale pour l’intelligence
artificielle (SNIA) a été lancée en mars 2018, avec pour objectif de positionner la
France comme l’un des acteurs majeurs en IA sur l’échiquier mondial . Initialement
dotée de 1 527 M€ de financements publics pour la période 2018-2022, elle s’est
déployée autour de cinq volets : 1) la recherche, 2) l’enseignement supérieur,
3) la transformation publique, 4) la diffusion dans l’économie, 5) la défense et la
sécurité . En novembre 2021, une nouvelle phase de la SNIA dite d’« accélération »
a été annoncée pour la période 2022-2025, avec comme objectif de renforcer la
compétitivité et l’attractivité de la France dans ce domaine . Cette nouvelle étape
s’inscrit dans le prolongement des ambitions de la première phase de la stratégie,
et les financements publics qui lui sont alloués correspondent
a priori
à un effort
similaire à celui engagé pour la période 2018-2022 . Elle a, par ailleurs, été élaborée
en accord avec les priorités à l’échelle européenne .
6
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Introduction
Ventilation du budget étatique initialement prévu pour la stratégie en IA
pour la période 2018-2022
Axes de la stratégie nationale en IA
Financements étatiques prévisionnels (en M€)
Recherche
445
Enseignement supérieur
128
Transformation de l’action publique
154
Économie
390
Défense et sécurité
410
Total
1 527
Source : Traitement Cour des comptes d’après données du coordonnateur national de la stratégie IA
Le présent rapport constitue une évaluation
in itinere
de la SNIA . Il porte sur les
volets « recherche » et « enseignement supérieur », soit les principaux volets en
matière de financement, respectivement d’un montant de 1 527 M€ et de1 545 M€
dans la première et dans la seconde phase . Sur la période 2018-2022, 445 M€,
soit près de 30 % des financements alloués à la stratégie, étaient en effet orientés
vers la recherche, contre 134 M€, soit 8,7 %, dans la seconde phase .
A contrario
,
les financements prévus pour la période 2022-2025 en faveur de la formation
connaissent une nette hausse (50,2 % des crédits alloués, contre 8,4 % dans la
phase précédente) .
Les questions évaluatives ont été définies en concertation avec les parties
prenantes de la SNIA et les autorités publiques chargées de sa mise en œuvre .
Elles se sont réparties en quatre grandes interrogations :
•
la stratégie nationale de recherche a-t-elle permis de renforcer la position de la
France aux niveaux mondial et européen ? [cohérence, efficacité et efficience] ;
•
la stratégie nationale de recherche a-t-elle accéléré la structuration de
l’écosystème français en IA ? [pertinence et efficience] ;
•
la stratégie nationale de recherche des pôles d’excellence est-elle efficace et
efficiente ? [efficacité et efficience] ;
•
la stratégie nationale de recherche a-t-elle amélioré la prise en compte
des enjeux éthiques (IA frugale et de confiance) ? [pertinence, cohérence
et efficacité] .
Pour y répondre, un travail inédit d’analyse sémantique et d’exploitation de
nombreuses bases de données reposant sur des méthodes statistiques et
économétriques a été réalisé afin de quantifier et d’apprécier les résultats de la
stratégie . Ce volet quantitatif a été complété par de nombreux entretiens semi
directifs et focus groupes, ainsi que par une consultation auprès de chercheurs
en IA et un atelier participatif avec des experts du domaine .
7
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
1
En 2018, la France a été l’un des
premiers pays à l’échelle mondiale à
s’être doté d’un plan formalisé pour l’IA .
Depuis, des stratégies nationales ou
mesures spécifiques ont été élaborées
par de nombreux États .
Les étapes d’élaboration de la stratégie nationale en IA
2017
–
2018
Mars
2018
Novembre
2018
Novembre
2021
→ 2017
Initiative#France IA
→ Mars 2018
Rapport Villani
« Donner un sens à l’IA »
Concertation et groupe de travail
Audition
Parangonnage
Annonce du Président
de la République
Positionner
la France comme
acteur majeur en IA
Ministère
de l’enseignement
supérieur,
de la recherche
et innovation Secrétaire
d’État au numérique
Annonce
d’une deuxième phase
→ France leader en IA
embarquée, IA frugale
et IA de confiance
→ Accélérer
le déploiement de l’IA
dans l’économie
Phase 1 (2018–2022) 1,5 Md€
→ 4 Axes : recherches, économie,
transformation publique, défense
→ 4 secteurs : défense, mobilité,
santé, environnement
→ Coordination nationale par l’Inria
→ Création des 4 Instituts « 3IA »
→ 48 chaires + 22 programmes
doctoraux
→ Supercalculateur « Jean Zay »
Phase 2 (2022–2025) 1,5 Md€
→ Plan massif de formation en IA
Soutien projets, lancement
de démonstrateurs d’usages IA,
livraison de plateformes logiciels
→ Accès aux données,
écosystème de startups,
soutien PME et ETI
→ PEPR et « Choose France »
Prémices de
la communauté
Lancement
de la Stratégie
nationale en IA
Programme
national de
recherche en IA
Deuxième phase
de la dynamique
de France 2030
Source : Cour des comptes
Une priorité donnée
à la recherche qui a permis
d’éviter un décrochage
8
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Une priorité donnée à la recherche qui a permis
d’éviter un décrochage
Dans un premier temps, la stratégie
française a donné la priorité à la
recherche en IA . Outre les 30 % des
financements qui lui étaient alloués
pour la période 2018-2022, la recherche
a ainsi fait l’objet d’un plan spécifique,
intitulé « stratégie nationale de
recherche en intelligence artificielle »
(SNRIA), et dont la coordination a été
confiée à l’opérateur Institut national
de recherche en informatique et en
automatique (Inria) . Le parangonnage
international réalisé à partir des
données de l’OCDE, et l’étude plus
spécifique menée par la Cour sur les
stratégies ou politiques publiques en
matière d’IA de 10 pays
1
, montrent que
l’identification de la recherche comme
priorité stratégique est le choix le plus
fréquent retenu par les États .
Depuis son lancement, la majorité
des mesures prévues dans le cadre
de la SNRIA ont été mises en œuvre .
En formalisant une stratégie, les
pouvoirs publics ont donné un signal
politique fort sur l’importance de l’IA
pour la recherche française . De fait,
au-delà même des actions prévues
par la stratégie, cette thématique
est désormais prégnante dans
toutes les réflexions au sein de
plusieurs organismes de recherche .
L’évaluation, et notamment les analyses
économétriques sur les données
mondiales, conforte le choix d’adopter
un plan stratégique . L’efficacité
de la stratégie pour renforcer le
positionnement de la France en IA,
conformément à l’objectif qui lui était
initialement fixé, n’est cependant
1
États-Unis, Canada, Allemagne, Finlande, Italie, Pays-Bas, Royaume-Uni, Suisse, Israël, Japon .
pas avérée . Sur la période analysée,
en nombre de publications en IA et
sur un total de 47 pays comparés, la
France conserve difficilement une
place au 10
e
rang à l’échelle mondiale
et se maintient au 2
e
rang au niveau
européen . En raison du temps long de
la recherche, les effets concrets de la
stratégie sur la production scientifique
ne sont néanmoins pas encore
appréhendables de manière fiable .
S’agissant par ailleurs des financements
mobilisés, ils doivent être davantage
suivis afin de mesurer les effets des
efforts financiers de cette stratégie
en IA sur le rang scientifique de la
France et sur la structuration de son
organisation . Les moyens alloués à la
stratégie ne retracent pas l’exhaustivité
de l’investissement public en faveur de
l’IA . Sur le volet recherche, 554,6 M€
ont
in fine
été engagés sur la période
2018 2022, sans que l’exécution réelle
des crédits soit suivie de manière
complète et synthétique .
Dans une perspective d’attractivité des
talents, certains outils de financement
gagneraient à être pérennisés . La
grande majorité (+ de 80 %) des
crédits a en effet été distribuée
via
des
instruments financiers de courte durée,
sur une logique d’appels à projets . Or,
l’absence de visibilité sur la pérennité
de ces guichets de financement est
susceptible de créer des effets de
rupture dans la formation des jeunes
chercheurs (programme doctoral)
ou la poursuite des programmes de
recherche (chaire académique) .
9
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Une priorité donnée à la recherche qui a permis
d’éviter un décrochage
Évolution des rangs de la France dans le monde et en UE à 27 suivant des critères
complémentaires et différentiant sur la scène internationale
Nombre de publications en IA
Nombre de citations en IA
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
Rang mondial
Rang européen (UE 27)
Rang mondial
Rang européen (UE 27)
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
Nombre de publications en IA
rapporté au PIB
Nombre de citations en IA
rapporté au PIB
Rang mondial
Rang européen (UE 27)
Rang mondial
Rang européen (UE 27)
1
er
axe structurant
Performance de la recherche
2
nd
axe structurant
Efficience de la recherche
1
3
5
7
9
11
13
15
1
6
11
16
21
26
31
36
41
46
51
Source : Cour des comptes
Note de lecture : S’agissant des indicateurs relatifs à l’efficience de la recherche, il est à noter
que la crise de la covid 19 a pu impacter les PIB des pays à compter de 2020. Le suivi des rangs
des pays permet de limiter les biais associés à la normalisation par les PIB annuels, comme le
montre la relative stabilité des deux séries temporelles concernées sur la période 2019 à 2021.
10
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
11
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
L’orientation principale de la stratégie
consiste en la constitution de pôles
d’excellence en IA
2
,
via
la labellisation
d’instituts interdisciplinaires en IA
(3IA), la mise en place de chaires indivi-
duelles, puis l’identification de centres
d’excellence en dehors des instituts
3IA . Il en ressort un renforcement
2
Les « pôles d’excellence » regroupent trois types d’entités : les quatre instituts interdisciplinaires en
IA (instituts 3IA) identifiés au cours de la première phase
via
un AAP spécifique de l’ANR ; les 43 chaires
individuelles portées par un chercheur identifié au travers d’un autre AAP spécifique de l’ANR ; les
trois autres centres d’excellence, dits « hors 3IA », identifiés par le coordonnateur de la stratégie
en 2021, sans faire l’objet d’un AAP et dont les membres peuvent détenir une chaire individuelle .
de bassins géographiques déjà
actifs en intelligence artificielle, une
structuration d’un écosystème et
un accroissement de la production
scientifique des sites sans qu’il soit
possible de démontrer l’impact de la
stratégie dans cette dernière évolution .
Implantation des instituts thématiques en IA (3IA PR[AI]RIE, MIAI, 3IA Côte d’Azur
et ANITI) et des centres d’excellence (SCAI, DATAIA et Hi! PARIS) en regard des zones
historiquement actives dans ce domaine
Centres d’excellence en IA
(
en dehors des 3IA)
Instituts 3IA
150 50 10 0
650
Source : Cour des comptes
Note de lecture : L’activité historique en IA est mesurée à travers la répartition départementale
des thèses en IA soutenues entre 1989 et 2019 dans les établissements français d’enseignement
supérieur à partir des données ouvertes de theses.fr (ABES). Les thèses sont données par année de
soutenance. La détection des thèses en IA est réalisée suivant la méthode sémantique développée
par la Cour. Les logos des 3IA et des centres d’excellence en IA sont tirés de leurs sites web officiels.
2
Un écosystème d’excellence
dont la pérennité doit être garantie
12
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Un écosystème d’excellence
dont la pérennité doit être garantie
Les synergies entre centres d’excel-
lence doivent être renforcées, en
s’inscrivant notamment dans une
démarche plus systématique de
valorisation réciproque de leurs
travaux . Cela contribuerait à améliorer
leur visibilité au niveau tant national
qu’international, ainsi que l’image de
marque de la France pour attirer des
talents étrangers .
En parallèle, une clarification des
missions des centres d’excellence 3IA
et hors 3IA apparaît nécessaire . Les
centres d’excellence hors 3IA ont en
effet été identifiés après la labellisation
des instituts 3IA, et, contrairement à
ces derniers, en dehors de tout appel
à projets compétitif impliquant un
jury indépendant . Les attendus de
la puissance publique à leur égard
sont dès lors moins explicites, et
leur modèle de développement
moins contraint par les conditions
de financement . Ils sont pourtant
impliqués dans la seconde phase de
la stratégie au même titre que les
instituts 3IA . Cette réflexion doit
s’accompagner d’une révision de la
temporalité des financements alloués
aux instituts labellisés (actuellement
de quatre ans), qui repose sur une
logique de trop court terme pour
permettre des effets de leviers .
Le manque de visibilité dans le temps des
financements associés est aussi identifié
pour la formation des jeunes talents au
travers des programmes doctoraux et
des contrats Convention industrielle de
formation par la recherche (CIFRE) . Si
la stratégie a donné un signal fort pour
la favoriser, il importe désormais de
pérenniser les financements nécessaires
à cette dynamique .
L’évaluation montre que la SNRIA a
permis de structurer les acteurs de la
recherche en IA, alors que l’IA n’était
pas identifiée comme discipline en
tant que telle . Cette structuration doit
cependant gagner encore en maturité :
une comparaison des acteurs français et
allemands au travers d’une analyse de
réseaux montre que cette structuration
s’organise dans notre pays encore
majoritairement autour des principaux
organismes de recherche, tandis que
les sites universitaires et les centres
pluridisciplinaires allemands sont plus
efficaces dans la structuration de leur
écosystème national .
13
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Un écosystème d’excellence
dont la pérennité doit être garantie
Représentation du sous-réseau français résultant des instituts 3IA
Administrations nationales
Associations professionnelles dans le domaine de l’IA
Autorité indépendante et représentations nationales
Chaires IA
Instituts 3IA
Média
Organismes et structures de recherche
Structures partenariales
Collectivités locales
Grandes écoles françaises
Universités françaises
Agglo-
Sophiaantipolis.fr
miai.Univ-
Grenoble-Alpes.fr
Laas.fr
Aiforhumanity.fr
Cannes.com
Clusteria.fr
Dmia.eu
Ens.fr
Enseigne-
mentsup
-Recherche.
gouv.fr
Gipsa
-Lab.fr
Gouvernement.fr
Gpeyre.com
Grenoble
-Em.com
Grenoble
-Inp.fr
Health
-Data
-Hub.fr
Huma
-Num.fr
Iap.fr
Idris.fr
Imag.fr
Inrae.fr
Inria.fr
Inserm.fr
Intelligence-
Artificielle.
gouv.fr
Irit.fr
Lpsm.paris
Maregionsud.fr
Masterai4
onehealth.eu
Nicecotedazur.org
Pole-Optitec.com
Psl.eu
Sciencesconf.org
Safecluster.com
Sophia-Antipolis.fr
Univ-Cotedazur.eu
Univ-
Cotedazur.fr
Univ
-Grenoble
-Alpes.fr
Univ-
Toulouse.fr
Cnil.fr
Prairie-
Institute.fr
Maison-Intelligence
-Artificielle.com
Claire
-Ai.org
Instituts-3Ia.fr
Ai4Healthschool.org
Otesia.eu
aniti.Univ-
Toulouse.fr
3ia.Univ
-Cotedazur.eu
Cnrs.fr
Source : Cour des comptes d’après le web et l’outil Hyphe de Sciences Po Paris
Pour améliorer cette articulation entre
acteurs, procéder à une adaptation de
la gouvernance et du pilotage de la
stratégie est nécessaire et urgent . La
maquette de performance initialement
élaborée n’a
in fine
pas été utilisée . Il n’y
a pas de rapport annuel permettant de
suivre la marche de la stratégie . Son
pilotage, assuré par la coordination
nationale, n’est pas en mesure de suivre
les étapes de réalisation, de s’assurer
des financements et des dépenses, ni
de redresser les éventuelles difficultés .
Il s’est affaibli avec le temps et il court
le risque d’être inopérant . Aucune
gouvernance spécifique n’a été mise
en place pour le volet recherche, Inria
étant alors le seul opérateur représenté
au sein du comité de pilotage global
de la stratégie . L’adaptation de la
gouvernance pourrait être l’occasion
de construire une vision commune
et globale de l’action publique en IA,
alors que les mesures décidées en ce
domaine restent dispersées au sein de
plusieurs politiques publiques .
14
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
15
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Si la stratégie nationale de recherche
n’a pas encore permis de renforcer la
position de la France au niveau mondial,
le premier volet de la stratégie a permis
d’éviter un décrochage scientifique
depuis 2018 . Le second volet est à pré-
sent déterminant pour enfin améliorer
le positionnement de la France en IA
dans la compétition mondiale . Cette
« stratégie d’accélération en IA » est
recentrée sur l’objectif de formation
des talents en IA, priorité jusqu’ici peu
prise en compte . Les financements
totaux consacrés à cette priorité
s’élèvent à 776 M€, dont 500 M€ pour
un volet « excellence » et 276 M€ pour
un volet « massification » . Le lancement
de l’appel à manifestation d’intérêt
« Compétences et Métiers d’Avenir »
(AMI CMA) en 2022 constitue l’une
des déclinaisons opérationnelles de
cet effort .
Financement du deuxième volet de la SNIA – stratégie d'accélération (en M€)
En M€
Prog-
ramme de
Recherche
IA décent-
ralisée et
embarquée
IA de
confiance
Diffusion de
l’IA & démons-
trateurs d’IA
responsable
Compé-
tences
et
talents
Total
Financement public
134
265
111
259
776
1 545
PIA 4
73
263,5
97,5
123
557
France 2030
700
700
Autres Crédits État
et collectivités
61
1,5
13,50
136
76
288
Financement privé
310
105
86
5
506
Union européenne
60
10
16
86
Total
134
635
226
361
781
2 137
Source : Retraitement Cour des comptes d’après le dossier de presse du 8 novembre 2021
et les données issues du coordonnateur national
Le nombre actuellement limité de
formateurs publics de haut niveau pour-
rait contrarier les ambitions affichées,
d’autant plus qu’il existe une tension
entre investissement dans l’enseig-
nement et excellence de la recherche .
Le nombre de formateurs spécialisés
dans l’enseignement supérieur public
est pour le moment sous-dimensionné
par rapport aux besoins de formation
en IA, tant en formation initiale qu’en
formation continue .
3
La stratégie d’accélération,
opportunité d’une approche
frugale, de confiance
et européenne renforcée
16
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
La stratégie d’accélération,
opportunité d’une approche frugale,
de confiance et européenne renforcée
Cartographie des formations et croissance des effectifs d’apprenants formés à l’IA
ainsi que dans ses filières « amont » d’élection
Filières d’élection qui préparent à l’IA
ou contribuent à sa diffusion dans l’enseignement scolaire
Terminale générale
Numérique et
science informatique
Mathématiques
49 k à 140 k élèves en 2021
suivant le degré de spécialisation
de - 1 à - 9 % depuis 2020 ;
avec une érosion plus marquée quand
le degré de spécialisation augmente
Enseignement scientifique
375 k élèves en 2021
0 % depuis 2020
Autres filières
scientifiques
16 k élèves en 2021
+ 16 % depuis 2020
Formation spécialisées en IA accessible au niveau Bac+3
Filières de spécialistes et d’experts formés à l’IA
dans l’enseignement supérieur
Masters / Doctorat
16 687 places en 2021
+ 35 % par rapport à 2020
185 formations en 2021
+ 17 % par rapport à 2020
556 thèses en IA
soutenues en 2019
+ 10 % par rapport à 2018
Formations spécialisées en IA
négligeables à ce niveau d’études
(seulement 8 formations en 2022,
soit moins de 1 % de l’offre)
Licences (L), L professionnelles, DUT
Filières d’élection qui préparent à l’IA
dans l’enseignement supérieur
Mathématiques
Informatique
16 k élèves en 2020
+ 7 % par an depuis 2018
dont 33,0 % de femmes
Moins d’un point par an depuis 2018
34 k étudiants en 2020
+ 2 % par an depuis 2018
dont 13,1 % de femmes
Moins d’un point par an depuis 2018
Parcoursup
Trouver mon master
Formation continue en IA essentiellement portée par le secteur privé
526 formés au 1
er
semestre 2022
+ 242 % par rapport au 1
er
semestre 2021
Source : Cour des comptes à partir des données du MENJS, du MESR ainsi que de la Caisse des
dépôts et consignations, avec application de filtrages sémantiques pour identifier les formations
spécifiques à l’IA. Le terme « k » représente les milliers
17
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
La stratégie d’accélération,
opportunité d’une approche frugale,
de confiance et européenne renforcée
Pour le graphique précédent, l’ordre
de grandeur du nombre total d’experts
académiques en IA est estimé à
partir des éléments communiqués
par les opérateurs de recherche et
des universités dans le cadre de la
consultation opérée par la Cour ainsi
qu’à travers les effectifs de personnels
enseignants-chercheurs dans les
sections universitaires où l’IA prévaut .
L’approche française gagnerait à
s’intégrer encore davantage dans
l’approche européenne . Divers
programmes européens de soutien à la
recherche ont pour objet de favoriser le
développement de l’IA, dont « Horizon
Europe » (près de 100 Md€ au total sur
la période 2021 2027) et « pour une
Europe numérique » (7,5 Md€ au total
sur la même période) . En 2018, les
3
Une intelligence artificielle de confiance se caractérise par son interprétabilité, son explicabilité,
sa transparence et une identité « responsable » .
4
Une intelligence artificielle frugale est durable et respectueuse de l’environnement en cherchant
à minimiser sa consommation d’énergie et de ressources .
priorités de la stratégie française ont
été élaborées en tenant compte du plan
européen pour l’IA initié en 2018 et mis
à jour en 2021 . La phase d’accélération
offre désormais l’opportunité de
capitaliser davantage sur les efforts
menés à l’échelle européenne .
La confiance
3
et la frugalité
4
sont ainsi
deux des quatre axes structurants du
programme et équipements prioritaires
de recherche (PEPR) de 73 M€ adossé
à la stratégie d’accélération . Il existe
néanmoins un enjeu d’amélioration
de la maturité de la communauté
scientifique sur ces questions . La
consultation des chercheurs en IA
opérée par la Cour montre que ces
thématiques sont actuellement peu
prises en compte dans les travaux de
recherche .
Perception de la prise en compte de l’impact environnemental dans la recherche
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Stockage
données
Infrastructures
Ecoconception
algorithmes
Usage
algorithmes
Nulle
Faible
Moyenne
Forte
En %
Source : Cour des comptes - Consultation de la communauté scientifique en IA
18
Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
La stratégie d’accélération,
opportunité d’une approche frugale,
de confiance et européenne renforcée
Ce sujet se pose avec une acuité
particulière concernant la notion de
frugalité de l’IA, avec une tension
potentielle entre l’économie des
ressources et la performance . La
frugalité devrait être mieux intégrée
aux appels à projets,
via
par exemple
l’élaboration d’une charte ou d’un
guide de bonnes pratiques .
Sur le volet recherche, les priorités sont
recentrées dans cette seconde phase
sur l’attractivité des talents et la prise
en compte d’enjeux sociétaux, tels que
la confiance dans l’IA et la frugalité dans
son utilisation . Cette dernière évolution
témoigne d’une réorientation du volet
recherche, davantage tourné vers la
recherche appliquée pour tenir compte
de l’essor de l’IA industrielle .
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Synthèse du Rapport public thématique de la Cour des comptes
Recommandations
1.
Traduire la politique publique
sur l’intelligence artificielle dans un
document budgétaire de synthèse qui
permettra de la suivre et d’en mesurer
les effets (
MEFSIN
) .
2.
Préciser les missions respectives
des centres d’excellence 3IA et hors
3IA, et clarifier en conséquence les
financements pluriannuels qui leur
sont alloués (
MESR, SGPI
) .
3.
Établir de manière partagée les
objectifs et les indicateurs prioritaires
de la politique publique en IA, en
lien avec la stratégie européenne
(
MEFSIN, SGPI
) .
4.
Créer un comité scientifique et de
pilotage auprès d’Inria, co-présidé
par France Universités, pour suivre de
manière concertée la mise en œuvre
de la stratégie et définir les futures
orientations stratégiques (
MESR, Inria
) .
5.
Réaliser une cartographie
harmonisée et actualisée des
formations en IA à valoriser au
travers d’un label commun pour les
rendre visibles et accompagner leur
massification (
MESR
) .
6.
Prévoir les besoins en enseignants
du secondaire, en enseignants-
chercheurs et en chercheurs formés
à l’usage de l’IA et établir des plans
de formation en adéquation (
MESR
) .
7.
Élaborer une charte et un
catalogue de bonnes pratiques
visant à définir et suivre l’impact
environnemental de la recherche en
IA, et à favoriser le développement
d’une IA responsable (
SGPI, MESR
) .
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