À l’occasion de la présentation par Bruno Le Maire du volet budgétaire de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle a été rendu public un Manifeste pour l’intelligence artificielle signé par huit grands groupes qui partagent un objectif commun : faire de l’IA une source de croissance et d’emploi dans leurs secteurs industriels, compatible avec les valeurs et la vision de la stratégie nationale.
L’Académie des technologies, qui a publié en avril 2018 un rapport sur le Renouveau de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, soutient ce Manifeste.
Suite au rapport sur l’intelligence artificielle du mathématicien et député Cédric Villani, le président de la République annonçait fin mars 2018 le déblocage d’une enveloppe de 1,5 milliard d’euros sur le quinquennat. Ce 3 juillet 2019, le ministre de l’économie et des finances Bruno Le Maire a rendu publiques plusieurs mesures dans le cadre de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle.
Huit grands groupes engagés dans la transformation numérique — Air Liquide, Dassault Aviation, EDF, Renault, Safran, Thales, Total, Valeo— ont présenté un Manifeste pour l’intelligence artificielle.
Réunissant à eux tous plus de 800 chercheurs avec l’ambition de doubler ces effectifs d’ici à deux ans, les signataires annoncent une vision commune des enjeux, des besoins et des priorités, souhaitent la partager avec les décideurs politiques et en discuter la mise en œuvre au niveau national et européen. Ils se disent prêts à engager des actions concrètes – notamment des laboratoires communs, des structures de coopération ad hoc, un partage de connaissance, des actions de formation et de communication.
Évoluant dans des cadres réglementaires proches et en évolution, soumis à des impératifs croissants en matière de cybersécurité, les huit acteurs mondiaux identifient des thématiques d’intérêt commun, propres à l’utilisation de l’IA dans des environnements industriels : la confiance, l’explicabilité voire la certification de l’IA, les systèmes embarqués, l’IA pour la conception, la simulation, le développement, les tests et la logistique, l’IA appliquée à la maintenance et l’industrie 4.0, ou encore la problématique de la très haute performance, la fiabilité, la robustesse, et plus généralement l’IA dans les systèmes critiques.
L’objectif est à la fois d’être moins dépendant des bibliothèques d’algorithmes venant des États-Unis, mais aussi de fiabiliser et d’améliorer les intelligences artificielles existantes.