Introduction

L’intelligence artificielle (IA) s’inscrit dans la continuité de l’informatique, dont la puissance de calcul ne cesse de croître. L’explosion des Big data, c’est-à-dire de grandes masses de données que nous déposons dans nos navigations Internet, sur nos téléphones et sur nos ordinateurs, permettent aux IA de progresser et de se perfectionner. À travers des calculs algorithmiques, l’IA englobe des tâches telles que l’apprentissage, l’analyse, le raisonnement, la planification, la perception, la compréhension du langage, la robotique et bien plus encore. Petit tour d’horizon des éléments que nous n’avons pas traités sur l’année 2018.

L’IA dans la santé

• Dubai a créé le premier ministère de l’IA au monde en octobre 2017. Les Émirats Arabes-Unis comptent analyser le séquençage ADN des 3 millions d’habitants du pays par le biais du Dubai Health Association. La capitale émiratie ferait partie des villes les plus actives en matière d’intelligence artificielle dans le monde. Le but étant de créer une gigantesque base de données pour améliorer son dispositif de santé et de soins.

• La santé est un domaine extrêmement convoité par les sociétés investies dans l’IA. IBM s’y est engagé parmi tant d’autres avec l’ambition d’en devenir l’un des pionniers. En 3 ans, IBM a acquis les sociétés de santé Phytel, Explorys, Merge Healthcare et Truven. Avec son projet Watson Health (4 Mds $ d’investissement), l’entreprise analyse des millions de dossiers médicaux (300 millions de données de patients collectées) grâce au machine learning, la branche de l’IA qui permet d’améliorer les performances de cette dernière avec le Big data. Watson n’analyse pas les symptômes pour identifier une pathologie à l’instar de la médecine traditionnelle, mais examine l’information en ligne pour aboutir à des diagnostics et des prescriptions. « Avec plus de 700 000 publications chaque année, un médecin ne peut se tenir à jour, même dans sa spécialité », tandis que le logiciel en question a la capacité de traiter 300 pages de données en une demi-seconde et en sept langues sur Internet (tweets, blogs, articles journalistiques et scientifiques…). Deux problèmes majeurs découlent de cette prouesse : 1) les datas de santé collectées appartiennent à des entreprises privées ce qui pose des problèmes éthiques et légaux (secret médical par exemple) ; 2) les programmes d’IA donnent des résultats sans en expliciter le raisonnement ; le taux d’erreur subsiste à cause des disparités de méthodes scientifiques entre pays par exemple, ce qui pose plus généralement le problème de la confiance aveugle que doivent avoir les médecins envers la machine.

• Dans la même tendance, la montre connectée Apple Watch, leader du secteur avec 59 % du marché, innove pour bouleverser notre conception de la santé. La dernière version de la montre de la société Apple est capable de détecter les chutes du porteur (comme un accident de voiture par exemple) et appeler automatiquement les secours grâce à la géolocalisation si l’individu ne bouge pas au bout d’une minute. Parmi les nouveautés, des électrodes intégrées et un nouveau capteur électrique de fréquence cardiaque permettent d’enregistrer tout symptôme ou changement observés par l’app Santé et dans un PDF qui peut être envoyé à son médecin. Parmi les innovations futures, une technologie capable de surveiller le taux de glucose est très attendue. Début 2018, le cabinet Juniper Research estimait que 80 millions de ces montres intelligentes allaient être vendus en 2022, contre 14 millions en 2017.

• L’euthanasie par l’IA ? Un algorithme conçu par des chercheurs de l’Université de Stanford pourrait prédire le jour de décès précis de patients en phase terminale. C’est à l’Hôpital de Stanford que des dossiers médicaux de milliers de patients atteints de cancers, maladies neurologiques et insuffisances cardiaques ont été analysés par deep learning (apprentissage basé sur des réseaux de neurones artificiels) pour élaborer cette IA. L’algorithme a pu déterminer dans 90 % des cas la mortalité des patients sur une période de trois à douze mois. Ce système permet officiellement d’optimiser les soins, mais aussi de privilégier des soins palliatifs pour économiser des traitements inutiles, chers et douloureux à des patients condamnés. La vie algorithmique à cela de particulier, qu’elle ne laisse que peu de place au hasard malheureux ou miraculé.

Les investissements européens (franco-allemand)

L’Europe est en retard pour les investissements privés en IA, qui ont été d’environ 2,4 à 3,2 Mds € en 2016, contre 6,5 à 9,7 Mds € en Asie et 12,1 à 18,6 Mds € en Amérique du Nord. Le Vieux continent est également toujours frileux à propos du protectionnisme et les acquisitions de pépites européennes par les multinationales américaines et chinoises sont validées sans précaution particulière (cf. l’article 63 du Traité sur le Fonctionnement de l’Union européenne : « toutes les restrictions aux mouvements de capitaux […] sont interdites »). Par exemple, la célèbre entreprise britannique DeepMind, aujourd’hui pionnière en matière d’IA, avait été acquise par Google en 2014 (500 M$), de même que le fleuron de la robotique allemande Kuka avait été absorbé par le géant chinois de l’électroménager Midea en 2016 (4,5 Mds $). L’émergence d’une industrie de l’IA puissante ne peut émerger qu’avec un soutien des pouvoirs publics et un protectionnisme pour le développement de l’initiative privée. Les pouvoirs publics se réveillent toujours avec un train de retard.

La Chancellerie fédérale allemande a annoncé le 15 novembre 2018 un investissement public de 3 Mds € jusqu’en 2025 pour développer l’IA outre-Rhin. L’Allemagne inclut l’UE dans son programme via la création d’un cluster européen pour financer la recherche coopérative sur l’IA et n’oublie pas de promouvoir le dialogue transatlantique « pour le développement d’une IA centrée sur l’humain dans le monde du travail ». Un Observatoire allemand pour l’IA doit également voir le jour pour amorcer une structure similaire à l’échelle européenne.

Le 28 novembre suivant, la Macronie a déclaré établir un nouveau plan de 665 M€ sur quatre ans pour soutenir la recherche publique et privée sur l’IA. Une enveloppe totalisant le milliard d’euros doit être atteinte avec l’aide de compagnies privées. Cette ambition française s’articule également dans le cadre européen pour faire du continent un acteur incontournable dans le domaine. Grâce à ce plan, les universités et centres de recherche français de Grenoble (projet MIAI@Grenoble-Alpes), Nice (projet 3IA Côte d’Azur), Paris (projet Prairie) et Toulouse (projet Aniti) ont récemment été lauréats du titre des instituts interdisciplinaires de l’intelligence artificielle (3IA). Ils se partageront la somme de 100 M€ sur 4 ans pour développer l’IA principalement dans le domaine prometteur de la santé. Les autres secteurs encouragés touchent l’environnement, les transports, le développement des territoires ou encore l’énergie.

Le Ministère de la Santé a démarré en octobre dernier la généralisation du carnet de Santé numérique (210 M€ de mise en place et un budget annuel de fonctionnement estimé à 15 M€) qui centralise dans un fichier les données personnalisées de la santé des patients. Seul le médecin traitant a accès à la totalité du fichier et le patient a le pouvoir de bloquer des informations le concernant, d’ajouter des documents ou de supprimer des données de son Dossier Médical Partagé (DMP). S’il est affiché comme « non obligatoire, gratuit, confidentiel et sécurisé », ce DMP pourra notamment être utilisé pour enrichir les bases de données de l’Health Data Hub, un instrument de l’État permettant d’analyser algorithmiquement les datas de santé des Français. Ce Hub doit émerger pour juin 2019 dans sa première version. Un fichage centralisé de plus.

Le milieu militaire juge également déterminante la R&D dans le domaine de l’IA. En février 2017, l’actuel ministre de l’Europe et des Affaires étrangères et ancien ministre de la Défense, Jean-Yves Le Drian, avait considéré l’IA comme une troisième rupture technologique, après la dissuasion nucléaire et l’explosion des technologies de l’information et du numérique. L’actuelle ministre des Armées, Florence Parly, a quant à elle annoncé une série de mesures en faveur du développement de l’IA militaire pour un coût annuel de 100 M€. Une cinquantaine de data scientist, spécialisés en science des données et en IA, doivent être embauchés d’ici 2022 à la Direction générale de l’armement (DGA). Fait notable : la France noue des partenariats public-privé sur le modèle US/chinois avec des sociétés comme Dassault, Thales, des startups et des centres de recherche. Parly a également annoncé la création d’une Agence de l’innovation de défense au sein de son ministère pour y inclure des startup dans l’objectif de créer des partenariats au niveau européen. Cette déclaration a coïncidé avec le lancement du Man-Machine Teaming (MMT – coopération homme-machine), un projet financé par la DGA (30 M€) et animé par Dassault Aviation et Thales. Il consiste à développer l’IA dans l’aéronautique de combat, particulièrement sur des capteurs de reconnaissance intelligents, de la navigation autonome sur terrains difficiles, des opérations conjointes entre vols habités et non habités ou encore sur une interface homme-machine à l’intérieur du cockpit. Les premiers résultats émergeront d’ici 2025 pour une utilisation totalement intégrée et généralisée vers 2030.

Rivalité américano-chinoise dans le secteur militaire

Pékin a pour objectif de mettre sur pied d’ici une dizaine d’années une industrie de l’IA d’une valeur de 150 Mds $, de devenir le premier centre d’innovation mondial d’ici 2030 (croissance du PIB chinois de 26 % d’ici l’échéance). Outre atlantique, le budget du Département de la défense US dédié à l’IA était de 7,4 Mds $ en 2017. Il faut y ajouter le secteur privé américain qui mobilise environ 60 Mds $ chaque année, montant très proche de celui investi par les BATX (Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi) chinois. Au vu de ces chiffres, la France fait pâle figure avec ses 100 M€ annuels. Le Pentagone voit également la nouvelle génération d’IA comme une troisième vague de progrès technologique. Ce département de la Défense a d’ailleurs déjà validé le montant de 2 Mds $ consacré à la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA – Agence pour les projets de recherche avancée de défense), pour soutenir une vingtaine de projets d’IA en cours et promouvoir d’autres recherches d’ici cinq ans. Dans une logique de retour sur investissement, les GAFAM sont totalement intégrés aux programmes gouvernementaux sur l’IA dans une collaboration publique-privée ; une entreprise telle que Google par exemple doit son émergence et sa réussite au soutien financier indirect des agences de renseignement civiles américaines (NSA, CIA). Il en est de même en Chine où les BATX sont étroitement liés aux recherches sur l’IA de l’État.

L’encadrement éthico-juridique de l’IA

Avec les problématiques qu’entraîne la puissance algorithmique, la Déclaration de Montréal, une charte éthique encadrant le développement de l’IA, est née le 4 décembre 2018. Environ dix-huit mois de préparation ont été nécessaires à la publication de ce garde-fou. Le texte propose également de généraliser la transition numérique pour que le monde entier puisse bénéficier des nouvelles technologies.

Au cours d’un meeting à Bruxelles, pas moins de 12 mesures ont récemment été proposées pour encadrer voire sécuriser l’IA, développer la cybersécurité et interdire le profilage secret ou le scoring (notation des citoyens, comme il est si bien fait en Chine). Le groupe de protection de la vie privée Electronic Privacy Information Center (EPIC) a interpellé l’État américain via le National Science Foundation (NSF – Fondation nationale pour la science, équivalente du CNRS) pour transposer ces mesures aux USA.

Dans la même idée, les scientifiques d’IBM proposent aux développeurs de mettre en place et rendre accessible une déclaration de conformité du fournisseur (Supplier’s Declaration of Conformity – SDoC) avant de commercialiser un algorithme. Ceci pour rendre l’IA « plus sûre, transparente, équitable et efficace » grâce à des rapports de tests standardisés de sécurité par exemple. De quoi rassurer le public et les clients, peut-être au détriment de la vitesse de l’innovation.

Veille scientifique sur l’IA

• Selon des prospectives du Forum économique mondial sur l’IA, la plupart des tâches sur le lieu de travail seront effectuées par des machines plutôt que par des hommes d’ici 10 ans. Le rapport s’appuie sur des données de responsables des ressources humaines et d’experts en stratégie d’entreprise. Environ 71 % des activités professionnelles sont actuellement gérées par des humains et la moitié des tâches seront transférées vers des machines d’ici 2025. Le développement de l’apprentissage automatique et de l’automatisation numérique devrait supprimer 75 millions d’emplois d’ici là et en créer quelque 133 millions.

• Microsoft a mis au point un système informatique (IA) passant du chinois à l’anglais avec le même niveau de performance qu’un traducteur humain professionnel. L’année dernière, son système de reconnaissance vocale réussissait à atteindre des résultats aussi bons que des humains. Le 14 mars 2018, la firme a annoncé qu’une autre de ses intelligences artificielles traduisait des articles d’informations du chinois à l’anglais avec le même niveau de qualité et de précision qu’un professionnel.

• Neuralink, une des startups du milliardaire Elon Musk (Tesla, SpaceX, The Boring Company), met au point une interface entre la machine et le cerveau humain pour soigner des maladies neurologiques, comme la maladie de Parkinson ou l’épilepsie. À terme, le projet est de mettre au point des neuroprothèses en tant qu’interfaces cerveau-machine à très haut débit afin de connecter le cerveau humain à des programmes informatiques.

• Une forme de vie dans le quantique ? Si la création de vie artificielle au sein d’ordinateurs a déjà été expérimentée, une recherche similaire vient d’être réalisée cette fois-ci en utilisant un superordinateur quantique d’IBM (l’IBM QX4). Le monde réel étant appréhendé par l’Homme avec la physique classique, une très importante part de mystère qui nous échappe encore relève de la physique quantique. En informatique, le quantique permet de dépasser le système binaire, le langage de programmation traditionnel. Cette nouvelle expérience ajoute donc à l’équation le mystère ou l’imprévisibilité dans des simulations informatiques quantiques. Les conclusions de l’étude ne permettent pas de reproduire réellement une vie artificielle complète à l’intérieur d’un ordinateur quantique, mais laisseraient entrevoir la possibilité d’une telle innovation. Quant aux questions profondes sur l’origine de la vie et l’univers, ce ne sera pas pour de suite.

Conclusion

Les actualités de l’IA sont toujours riches et en pleine expansion. Pour rivaliser un tant soit peu avec les Américains et les Chinois, le gouvernement français doit choisir entre baisser les termes d’exigence de la protection des métadonnées de sa population ou inclure d’autres pays européens dans ce projet pour récolter des quantités de datas plus conséquentes sans outrepasser les réglementations. Nous restons vigilants sur la cybersurveillance de masse en France et ailleurs dans nos prochains dossiers.

Franck Pengam