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L’ère de l’IA :
Rapport sur les stratégies nationales et régionales en matière d’IA
Deuxième édition

Introduction

Avec la publication de la Stratégie nationale pour le développement de l’intelligence artificielle par la Russie en octobre 2019 et l’annonce en décembre 2019 que le Brésil lançait des consultations publiques pour sa stratégie nationale sur l’IA, les 15 plus grandes économies du monde ont maintenant élaboré, ou sont en train de le faire, des stratégies pour guider les politiques de leur gouvernement en ce qui a trait à l’utilisation et au développement de l’IA.

En novembre 2018, le CIFAR a publié la première édition de L’ère de l’IA : Rapport sur les stratégies nationales et régionales en matière d’IA. Depuis, un certain nombre de pays ont élaboré ou finalisé leur stratégie nationale sur l’IA, et d’autres ont entrepris de créer de telles stratégies afin de s’assurer qu’ils peuvent, eux aussi, tirer profit de l’IA pour stimuler leur croissance et rester compétitifs. Cette deuxième édition offre un portrait actualisé du paysage mondial des stratégies sur l’IA en janvier 2020.

Ce rapport vise à donner un aperçu de l’évolution rapide des politiques en matière de technologies en mettant en évidence la variété des approches adoptées par les différents pays. Il fournit également aux décideurs politiques des références et une boîte à outils de mesures potentielles qui peuvent les aider à façonner l’avenir de ce domaine dans leur propre pays. Il ne cherche pas à évaluer les différentes stratégies nationales ni à établir des liens de cause à effet entre les stratégies et l’état actuel du développement de l’IA dans le pays concerné.

 

Auteur principal : Johnny Kung, PhD

Recherche complémentaire :
Gaga Boskovic et Charlotte Stix

 

 

Faits saillants

  • À la fin de janvier 2020, 28 collectivités nationales ou supranationales, soit 27 pays et l’Union européenne (UE), avaient publié des stratégies coordonnées pour guider les politiques gouvernementales en matière d’IA. Dix-huit autres pays élaborent actuellement leurs propres stratégies nationales dans ce domaine.
  • Les pays qui élaborent ou ont élaboré des stratégies nationales sur l’IA représentent toujours, pour la plupart, les économies avancées d’Europe occidentale, d’Amérique du Nord et d’Asie de l’Est, mais on constate une augmentation notable du nombre d’économies émergentes ou en développement figurant sur cette liste.
  • La majorité des stratégies sur l’IA publiées de novembre 2018 à janvier 2020 ne sont pas assorties de financements nouveaux ou supplémentaires ou ne prévoient de nouveaux financements que pour certaines politiques.
  • Par rapport aux stratégies décrites dans la première édition de ce rapport, les nouvelles stratégies ont tendance à être plus complètes et intègrent des mesures politiques qui concernent la plupart ou la totalité des huit grands domaines des politiques publiques touchés par l’IA (recherche, développement des talents, compétences, industrialisation, éthique, données et infrastructures numériques, services gouvernementaux et inclusion).
  • Dans les stratégies sur l’IA publiées, les mesures politiques les plus élaborées touchent les données et les infrastructures numériques, le développement des talents et l’industrialisation. Les mesures les moins élaborées concernent les services gouvernementaux et l’inclusion.
  • De manière générale, les stratégies nationales en matière d’IA peuvent être regroupées en trois grandes catégories : celles qui sont axées sur la recherche et le développement en matière d’IA, celles qui touchent tous les domaines des politiques publiques, mais qui comportent des mesures politiques moins élaborées, et celles qui sont à la fois exhaustives et détaillées.

 

Stratégies nationales en matière d’IA en 2019

Un paysage de plus en plus mondial

Depuis la publication du premier rapport, 16 collectivités (15 pays et l’UE) ont publié des stratégies nationales en matière d’IA, pour un total de 28 en janvier 2020. Dix-huit autres pays ont commencé à élaborer une stratégie nationale ou ont progressé dans cette voie. Bien que la majorité des pays disposant ou en voie de se doter d’une stratégie en matière d’IA représentent encore, pour la plupart, les économies avancées d’Europe occidentale, d’Amérique du Nord et d’Asie de l’Est, il convient de noter qu’un certain nombre d’économies émergentes ou en développement dans le reste de l’Asie, en Europe orientale et en Amérique latine (telles que le Brésil, le Qatar, la Russie et le Sri Lanka) ont montré leur intérêt envers l’IA au cours de la dernière année.

Tout comme les stratégies présentées l’année dernière, celles décrites dans ce rapport peuvent être divisées en deux groupes : celles qui bénéficiaient d’un financement particulier lors de la première annonce et celles qui n’en bénéficiaient pas. En fait, la majorité des nouvelles stratégies ne disposaient pas de nouveau financement ou de fonds supplémentaires outre ce que les gouvernements investissaient déjà, comme les subventions de recherche, ou ne comprenaient de nouveaux financements que pour certaines politiques de la stratégie.

 

Figure 1
Paysage actuel des stratégies d’IA

Cette carte du monde donne un aperçu de tous les pays qui, en janvier 2020, avaient soit une stratégie nationale en matière d’IA publiée, avec ou sans financement annoncé lors de la publication, soit une stratégie en cours d’élaboration.

dots-red  Financement spécifié lors du lancement de la stratégie

dots-blue  Financement (nouveau/supplémentaire) non spécifié ou spécifié pour certaines mesures

dots-yellow  Stratégie en développement

 

Une tendance vers des stratégies plus globales

Ce rapport analyse les différentes stratégies nationales en fonction de huit grands domaines des politiques publiques. Les mesures communes ou notables des stratégies nationales d’IA publiées dans chacun de ces domaines sont les suivantes :

Une tendance vers des stratégies plus globales
Domaines des politiques publiques Mesures politiques communes ou notables

Recherche scientifique

  • Créer des centres nationaux de recherche en IA
  • Accroître le financement de la recherche sur l’IA

Développement des talents en IA

  • Offrir une rémunération incitative et revoir la politique en matière de visas pour attirer les talents internationaux
  • Augmenter les programmes en IA ou les composantes en IA dans les programmes de maîtrise et de doctorat

Compétences et avenir du travail

  • Accroître les programmes de reconversion ou de formation des travailleurs
  • Intégrer davantage de STIM (y compris l’IA) dans les programmes d’enseignement, du primaire au premier cycle universitaire

Industrialisation des technologies d’IA

  • Créer des pôles d’innovation numérique pour faire des liens entre les entreprises et l’expertise en IA
  • Utiliser les fonds d’investissement de l’État pour soutenir les jeunes entreprises et attirer les investissements privés

Normes éthiques en matière d’IA

  • Établir des lignes directrices et promouvoir la recherche sur l’explicabilité et la responsabilité

Données et infrastructure numérique

  • Donner accès à des ensembles de données publiques pour le développement d’outils d’IA
  • Mettre en place des bacs à sable réglementaires pour tester les produits d’IA au service du gouvernement
  • Développer des outils dans les langues locales

Services gouvernementaux

  • Mettre en œuvre des solutions fondées sur l’IA dans les services publics

Inclusion et bien-être social

  • Soutenir les modèles et les outils qui réduisent les biais et la discrimination

 

En évaluant l’accent que chaque stratégie nationale met sur les huit domaines des politiques publiques, le rapport produit une valeur de « spécificité » pour chaque domaine qui permet d’obtenir une évaluation semi-quantitative de l’exhaustivité de chaque stratégie — par exemple, si elle propose des mesures détaillées dans plusieurs domaines des politiques publiques ou si elle se concentre uniquement sur un certain nombre de domaines (figure 2). Dans les 28 stratégies nationales publiées à ce jour, les domaines comportant les mesures les plus élaborées sont les données et l’infrastructure numérique, le développement des talents et l’industrialisation alors que les domaines comptant le moins de mesures particulières sont les services gouvernementaux et l’inclusion (figure 3).

 

Figure 2
Tracé radar des stratégies d’IA de quatre exemples de collectivités montrant la valeur de spécificité de chaque stratégie (0-5, 5 étant la plus spécifique) dans 8 domaines des politiques publiques.

Allemagne

 

Tracé radar montrant les valeurs de spécificité de la stratégie d’IA de l’Allemagne : recherche 5; talent en IA 5; avenir du travail 5; industrialisation 5; éthique 5; données et infrastructure numérique 4; services gouv. 1 et inclusion 5.

 

Canada

 

Tracé radar montrant les valeurs de spécificité de la stratégie d’IA du Canada : recherche 5; talent en IA 5; avenir du travail 0; industrialisation 1; éthique 3; données et infrastructure numérique 0; services gouvernementaux 0 et inclusion 0.

 

Qatar

 

Tracé radar montrant les valeurs de spécificité de la stratégie d’IA du Qatar : recherche 2; talent en IA 3; avenir du travail ; industrialisation 4; éthique 4; données et infrastructure numérique 5; services gouvernementaux 1 et inclusion 0.

 

Union européenne

 

Tracé radar montrant les valeurs de spécificité de la stratégie d’IA de l’UE : recherche 3; talent en IA 4; avenir du travail 3; industrialisation 5; éthique 5; données et infrastructure numérique 5; services gouvernementaux 5 et inclusion 4.

 

Figure 3
Proportion de stratégies nationales publiées ayant une valeur de spécificité de 3 ou plus dans chaque domaine des politiques publiques (comprenant seulement celles dans lesquelles le domaine est mentionné).

Ce graphique montre les domaines des politiques publiques en ordre décroissant de mesures spécifiques: données et infrastructure numérique, talent en IA, industrialisation, éthique, recherche, avenir du travail, services gouvernementaux et inclusion.

 

Pour évaluer les similitudes entre les stratégies nationales en termes de domaines d’intérêt ou d’exhaustivité, une classification hiérarchique non supervisée a été effectuée (figure 4). Les stratégies publiées se répartissent en trois grands groupes : celles qui sont largement axées sur la R-D en IA (recherche, développement des talents et industrialisation), celles qui sont exhaustives dans tous les domaines, mais qui comportent des mesures politiques moins élaborées, et celles qui sont exhaustives et détaillées. D’une manière générale, bon nombre des stratégies publiées avant la première édition de ce rapport (notamment celles du Canada, de la Corée du Sud, du Japon, de Singapour et de Taïwan) appartiennent au premier groupe, tandis que les nouvelles stratégies nationales étudiées dans ce rapport ont tendance à être plus complètes, en présentant des mesures dans la plupart ou la totalité des huit domaines des politiques publiques.

 

Figure 4
Carte thermique des valeurs de spécificité dans les différents domaines des politiques publiques pour toutes les stratégies en matière d’IA. Les stratégies font l’objet d’une classification hiérarchique.

Un premier groupe comprend les stratégies exhaustives ayant des mesures élaborées, un deuxième groupe comprend les stratégies exhaustives ayant des mesures moins élaborées et un troisième groupe comprend les stratégies axées sur la R-D en IA.

 

Conclusion

Alors que la recherche fondamentale sur l’IA et le développement de technologies fondées sur l’IA dans divers secteurs continuent à progresser, les pays du monde entier reconnaissent de plus en plus l’importance de créer des stratégies nationales globales et coordonnées afin de rester compétitifs par rapport à leurs pairs. On constate une augmentation du nombre de stratégies qui non seulement font progresser la recherche et le développement en matière d’IA, mais qui cherchent également à préparer la société, soit les secteurs public et privé ainsi que la population en général, aux répercussions économiques, sociales, éthiques et politiques de l’IA.

Au cours de la prochaine année, un nombre encore plus important de pays, issus d’horizons géographiques et économiques variés, devraient finaliser leur stratégie nationale en matière d’IA. Le suivi et l’analyse continus de ces politiques constituent un exercice informatif essentiel pour évaluer les approches mondiales dans ce domaine émergent de la technologie et de la politique publique, et pour identifier les secteurs où des conversations et des efforts coordonnés à l’échelle internationale peuvent être justifiés.

Étant donné que de plus en plus de pays adoptent des stratégies nationales en matière d’IA et que certaines de ces stratégies en sont à leur troisième ou quatrième année de mise en œuvre, un certain nombre de questions politiques intéressantes pourraient bénéficier d’une recherche et d’une analyse plus approfondies. Par exemple :

  • Dans quelle mesure les gouvernements ont-ils réellement donné suite aux stratégies publiées et ont-ils fourni des ressources ou élaboré des politiques pour soutenir ces stratégies ?
  • Quels sont les mécanismes de responsabilité mis en place pour suivre la mise en œuvre des stratégies et évaluer l’intérêt de créer de telles stratégies ?
  • Quelles sont les répercussions de l’adoption de ces stratégies sur le recrutement de talents, les résultats de la recherche ou les activités économiques dans les différents pays ?
  • L’inclusion ou l’exclusion de certains domaines des politiques publiques fait-elle une différence en ce qui a trait aux répercussions ou aux résultats de la stratégie ?

Il sera important de répondre à ces questions et à d’autres questions similaires pour définir les futures approches politiques en IA et dans d’autres domaines où les progrès technologiques sont rapides.