Filière Intelligence artificielle

Dans la continuité du plan IA et des challenges IA régionaux, la Région a lancé un démonstrateur regroupant des start-ups franciliennes qui vont travailler sur des cas d’usage afin de moderniser le service public : 

• L’aide à la recherche d’aides régionales (start-up Aleia) : formulation de réponses à partir d’un corpus documentaire de la région 

• Le support informatique (Alfred de LightOn) : simplifier le support information au sein des services de la région 

• La valorisation de photos (BeeWant) : aider les agents dans la recherche d’éléments patrimoniaux, mobiliers ou architecturaux à partir du fond photographique régional 

• La lutte contre le gaspillage alimentaire (Fullsoon) : améliorer la prévisibilité des repas à préparer dans les cantines de lycée 

• La localisation d’actions régionales (Magic Lem) : améliorer la visibilité des politiques publiques régionales (géolocalisation). 

Le Syndicat des eaux de la Goële (regroupant 26 communes de la Communauté de communes Plaines et Monts de France) a souhaité travailler sur le gaspillage de l’eau. Pour cela, le syndicat a signé un partenariat avec la start-up Leakmited afin d’améliorer la distribution d’eau potable et réduire les pertes. Le rendement en eau du réseau est inférieur à 90%, les pertes d’eau potable avoisinant les 14%. Le Syndicat s’est donc fixé l’objectif d’ici 8 ans de réduire les fuites (liées particulièrement aux joints défectueux ou à l’introduction de racines dans les canalisations) à hauteur de 8%.  

Le renouvellement des canalisations est une solution l’opération est coûteuse. Si elles sont renouvelées à hauteur de 1% par an, le syndicat cherche d’autres solutions dont l’usage de l’IA pour repérer et réparer les fuites. La Start-up Leakmited a constitué une base de données de 600 000 fuites rencontrées dans des environnements divers qui permet d’entraîner l’algorithme. Celui-ci peut ensuite identifier des zones à prioriser sur d’autres réseaux. 

Le plan France 2030 vise à faire de la France une pionnière de l’innovation en 2030. Pour y parvenir, le Gouvernement a lancé une stratégie nationale pour l’intelligence artificielle (IA), en 2018. Faisant suite à la vision apportée par la mission Villani, la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle a jeté les bases d’une structuration de long terme de l’écosystème d’IA, à tous les stades du développement technologique : recherche, développements et innovations, applicatifs, mise sur le marché et diffusion intersectorielle, soutien et encadrement du déploiement. 

Outre l’investissement dans la R&D et dans la formation, cette stratégie soutient également l’innovation de rupture en IA dans les secteurs prioritaires : santé, mobilité, sécurité et défense, environnement. Plusieurs outils opérés par BPI France ou le Secrétariat Général Pour l’Investissement ont été mobilisés pour cela. 

La deuxième phase de la stratégie nationale pour l’IA prévoit au de consacrer au total 2,22 Mds€ à l’IA d’ici 2025, dont 1,5 Mds€ de financements publics et 506 M€ de cofinancements privés. La contribution publique proviendra du PIA4 (648 M€), d’autres crédits publics (crédits budgétaires des ministères et opérateurs, UE, collectivités à hauteur de 288 M€) et de France 2030 (pour le plan d’investissement exceptionnel dans la formation à l’IA de plus de 700 M€. Sur le total de 1,5 Mds€ de financement public, la formation représente 56 %, les mesures de soutien à l’innovation et économiques 33,5 % et les mesures pour la recherche scientifique et de transfert 10,5%. 

En 2024, le Gouvernement a poursuivi son aide à la filière IA en lançant le « programme et équipement de recherche » (PEPR) d’accélération IA, piloté par le CEA, le CNRS et Inria, dans le but de faire émerger des technologies de rupture dans le développement et l’utilisation de l’IA, notamment pour lever les verrous scientifiques de l’IA frugale, de l’IA embarquée, de l’IA distribuée et de l’IA de confiance, et ouvrir la voie à l’engagement de l’industrie française dans le déploiement de l’IA. Ce programme a permis de labelliser 9 clusters IA (dont l’Université Paris Saclay), pôles d’excellence pour la formation et la recherche en IA, qui ont bénéficié d’un financement de 360 millions d’euros. 

Pour répondre à la demande toujours plus importante de formation, de nombreux projets au travers du dispositif  « compétence et métiers d’avenir » se développent autour de l’IA. De nouveaux lauréats ont été nommés sur les différents appels à projet (AàP) lancés dans le cadre de la stratégie nationale, à l’exemple de LeakMited, entreprise lauréate de l’AàP « démonstrateurs d’IA frugale pour la transition écologique des territoires » qui mène une mission à l’échelle de la Seine-et-Marne (cf. Focus : l’IA en Seine-et-Marne, un cas d’usage concret). 

L’IA s’impose comme un moyen de traiter la complexité administrative, telle que l’instruction des dossiers d’aide sociale des départements. Une solution conçue par la société Inetum, IODAS, permet ainsi de trier les demandes par type d’aide et de détecter des demandes incomplètes. Cette application IA extrait des données de formulaires Cerfa mais aussi de lettres manuscrites numérisées, encore nombreuses dans la sphère sociale.   

Dans le même esprit, Montpellier s’intéresse à l’IA pour exploiter les délibérations. « La publication des délibérations en open data ça ne suffit pas. Trop souvent, seul l’expert du dossier connait l’historique des décisions de la collectivité. L’IA peut grandement aider à le reconstituer » explique Manu Reynaud, adjoint au maire de Montpellier en charge du numérique. La région Île-de-France a également identifié ce cas d’usage et explore parallèlement le tri automatisé des courriers entrants et l’identification des risques de conflits d’intérêt au sein de l’assemblée délibérante.  

La lecture et l’interprétation d’images constitue le second terrain de prédilection de l’IA avec de nombreuses applications opérationnelles dans le domaine de l’environnement et de l’aménagement. Le syndicat mixte Val d’Oise Numérique a ainsi fait une démonstration de sa plateforme de détection des dépôts d’ordures illégaux. Nourrie de vues satellitaires haute résolution (30 cm) mises à jour deux fois par mois, l’IA peut repérer n’importe quel dépôt, évaluer son volume et alerter sur sa proximité avec une zone sensible comme un cours d’eau. L’usage de pièges photographiques permet ensuite de trouver les coupables. L’analyse d’images fait aussi partie des cas d’usages explorés par l’Île-de-France, dans un tout autre objectif. « Notre service patrimoine dispose de plus de 200.000 photos aujourd’hui sous exploitées. Avec l’IA nous allons pouvoir décrire les images et y associer des métadonnées« , explique Bernard Giry, DGA transformation numérique à la région Île-de-France. Avec à la clef la possibilité de repérer en quelques clics un type de mobilier précis sur une photo d’église ou de trouver une photo d’élu visitant un lycée pour les besoins du service communication. 

L’IGN a de son côté travaillé sur la création d’un jumeau numérique permettant de référencer les fermes solaires. Pour rappel, dans le cadre de la loi ZAN, les collectivités doivent déclarer leurs zones géographiques dédiées à l’énergie solaire. L’IGN a conçu cette solution avec NamR, une startup de la deeptech créée en 2017, spécialiste de la data intelligence au service de la transition écologique. La startup développe des datasets enrichis et de l’imagerie à partir de l’open data, permettant la caractérisation qualitative et quantitative de tous les bâtiments. Il a fallu 2 mois pour construire l’algorithme et l’entraîner à partir de 10 000 photos de fermes solaires. Les premiers résultats sont attendus d’ici fin 2023. C’est une première tentative pour l’IGN, qui devrait travailler sur l’analyse de l’artificialisation des sols par département grâce à l’IA. 

L’IA dite « générative », qui a fait une apparition très remarquée début 2023 avec notamment le phénomène ChatGPT, suscite à ce stade autant d’enthousiasme que de méfiance. A Montpellier, l’élu en charge du numérique continue de justifier l’interdiction de l’application pour sa collectivité par la volonté de « faire les choses dans l’ordre en définissant au préalable une stratégie politique autour de l’IA« . La région Île-de-France s’oriente pour sa part vers l’expérimentation de cas d’usage. Une IA générative est ainsi évoquée pour permettre aux franciliens de se repérer parmi les quelques 400 dispositifs d’aide. La région partage cependant la prudence de Montpellier quant à la nature des données à confier à des IA conçues outre-Atlantique. Les deux privilégient des serveurs internes et des IA souveraines dès lors qu’il s’agit de traiter de données sensibles…avec comme corollaire la question du modèle économique dans un domaine très consommateur de ressources. Elles se posent du reste la question du déploiement de « copilot », un assistant basé sur ChatGPT que Microsoft va adosser à sa suite bureautique. Cette nouvelle fonctionnalité, potentiellement accessible à tous les agents, pose un double défi aux administrations. Car au renchérissement des licences – jugé très significatif par les intervenants – s’ajoute celui de la maîtrise des usages et des données. 

Du côté de l’Etat, quelques initiatives émergent :  

• le 19 septembre 2023, le gouvernement a ainsi lancé le premier Comité interministériel de l’intelligence artificielle générative, avec trois objectifs : le renforcement des formations pour développer les talents en France, le besoin en investissements pour croître l’innovation française à l’internationale, et la régulation obligatoire pour protéger des dérives. Des propositions concrètes sont attendues d’ici le début d’année 2024.  

Le 5 octobre 2023, Stanislas Guérini, ministre de la transformation et de la fonction publique, a lancé une expérimentation de l’intelligence artificielle générative dans les services publics : 1000 agents volontaires vont être équipés d’un outil utilisant l’intelligence artificielle pour les accompagner dans la rédaction des réponses en ligne aux avis et commentaires des usagers, lors de leurs démarches en ligne. Les agents superviseront et modifieront la réponse avant de l’envoyer à l’usager. Les données sont totalement anonymisées, la confidentialité est ainsi complètement préservée pour l’usager. 

L’intelligence artificielle (IA), en particulier avec des modèles comme ChatGPT, a suscité une prise de conscience chez les industriels quant à son potentiel révolutionnaire. Les entreprises investissent désormais entre 0,5 % et 1 % de leur chiffre d’affaires dans l’IA, mettant en avant son efficacité, notamment dans des domaines tels que la maintenance de machines. 

L’IA générative s’avère particulièrement utile pour résoudre des problèmes tels que le manque de codification des opérations de maintenance et la nécessité d’adapter les stratégies de maintenance pour des actifs vieillissants. Les industriels voient également l’IA comme un moyen de réduire les coûts de recherche et développement, d’améliorer leur empreinte environnementale et d’anticiper des scénarios de crise. 

Cependant, le déploiement à grande échelle est entravé par la nécessité d’harmoniser les données provenant de différentes sources dans les usines, une tâche qui s’annonce coûteuse et complexe. Seulement 7 % des entreprises déploient actuellement ces solutions au rythme prévu, soulignant que l’adoption généralisée de l’IA dans l’industrie est encore à ses débuts