Innover
Innovation technologique : Les inventions d’aujourd’hui feront tourner les sociétés de demain. Comprendre et réinventer notre environnement dans le but de l’améliorer est une nécessité. C’est grâce à ce processus simple en apparence mais complexe à exécuter que l’humanité évolue. L’IA est sans aucun doute un des leviers qui déterminera l’organisation de la société des années à venir.
Former
Formation des talents & Restructuration du système éducatif : Il demeure indispensable que les formations du secteur de l’IA se développent pour lui permettre de jouer un rôle de premier ordre. Aujourd’hui, il est difficile de recruter un jeune diplômé dans ce domaine. Pour ce faire, une synergie entre le monde universitaire et privé est nécessaire afin d’obtenir des parcours de formation d’excellence. De plus, l’IA s’intégrant dans tous les domaines, le besoin en développement de formation est essentiel à tous les niveaux : technique, management, business, etc.
Financer
Financement collectif de la recherche : Aucune recherche en innovation ou modernisation d’un système éducatif national n’est possible sans financement. Les acteurs publics et privés doivent marcher main dans la main pour que l’IA se développe, soit comprise et s’intègre rapidement dans nos sociétés et pour que les hommes sachent maîtriser ces innovations technologiques qui, au-delà de créer de la valeur économique, permettront de moderniser notre environnement quotidien.
Informer
Mise en place de campagnes de sensibilisation aux enjeux du numérique : L'IA, c'est comme une polémique politique surmédiatisée : tout le monde en parle au bureau, tout le monde pense savoir ce qu'il s’est passé, mais, en réalité, personne ne le sait vraiment. « L’IA va me voler mon travail ! », « L’IA remplacera un jour l’humain ! », « Et si l’IA se révoltait contre nous ? » Informer pour permettre de comprendre l’IA est une priorité pour les nations qui souhaitent devenir des géants du digital. Une étude BETC sur l'acceptation du numérique à travers le monde montre l’énorme fossé qui sépare les pays occidentaux, souvent frileux, de la Chine, très enthousiaste sur l’IA. Un travail pharaonique de communication publique et de sensibilisation aux enjeux et à la place réelle de la technologie dans la société sera nécessaire pour ces populations qui, alors qu’elles utilisent chaque jour un peu plus des objets connectés, doutent de la fiabilité et parfois même de l’utilité de ces derniers.
Réglementer
Réglementation des marchés : Le développement des algorithmes d’IA dépend largement de la quantité de données digitalisées disponibles. Si les entreprises européennes se plaignent du manque de data accessible, les sociétés américaines et chinoises prennent la direction inverse, adoptant des mesures volontaristes. Sur le Vieux Continent, cette « limite » – jugée plus protectrice des données personnelles – devient une force. Cap vers une Europe de plus en plus transparente et sécurisée ? Oui, mais plusieurs pistes aussi bien à l’échelle nationale que continentale devront être exploitées : une concertation plus fluide entre régulateurs, institutions de Place et FinTechs ; une gouvernance des données qui offrirait un cadre balisé pour créer un terrain favorable à l’innovation ; la poursuite des efforts de mise à disposition des données publiques (Open Data) ; une incitation à mettre en place des platesformes anonymisées en Open Data – une telle incitation peut être l’occasion de donner une prime aux entreprises qui donnent de la visibilité au consommateur sur ses données. Cela implique cependant d’aller plus loin que la loi République numérique et le règlement européen sur la protection des données personnelles (RGPD).
Sécuriser
Mise en place d’une politique de protection des données & Protection des inventions : Si l'autonomie offerte par l'IA est prisée par les entreprises, laisser cette technologie sans surveillance la rendrait vulnérable. L’idée de recourir à l’IA pour combattre les atteintes à la cybersécurité n’a rien de nouveau. Des milliers de lignes de code doivent être écrites puis vérifiées afin de s’assurer que le logiciel utilisé par les entreprises est sûr, une tâche ardue mais nécessaire. Une solution pour gagner aussi bien en efficacité qu’en rapidité et optimisation des coûts : miser sur le Machine Learning, composante clé de l’IA, capable de passer le test de l’IA malveillante. Ceci est en partie possible grâce aux vastes quantités de données exploitables par les machines à des fins d’analyse et d’apprentissage. Les données sont un élément clé du processus ; la diligence l’est tout autant sachant que les cybercriminels ont généralement une longueur d’avance. Néanmoins, au vu des progrès réalisés par la technologie et des volumes de données qui transitent sur les réseaux, l’IA a de quoi apprendre et assurer la sécurité des entreprises.
