La recherche
La recherche en intelligence artificielle
L’IA transforme nos sociétés, mais l’IA, en tant que paradigme de découverte des connaissances, a un impact sur la façon dont la recherche est produite dans toutes les disciplines. Les méthodes d’IA, en particulier le Machine Learning, représentent aujourd’hui un enjeu important pour modéliser des systèmes de plus en plus complexes et multi-échelles, ainsi que pour exploiter l’augmentation massive des flux, des volumes et de la diversité des données multi-sources issues des grands instruments, des systèmes d’observation, des plateformes expérimentales, etc.
Elles conduisent à de nouvelles pratiques de recherche dont le niveau de maturité et d’organisation varie fortement d’une discipline à l’autre, et à de nouveaux besoins en termes d’expertise et de collaborations internationales. Au sein du CNRS, les méthodes d’IA se déploient aujourd’hui très rapidement dans le cadre des grandes infrastructures de recherche et des plateformes expérimentales nationales et internationales que le CNRS soutient ou auxquelles il contribue (par exemple, en biologie, en physique des hautes énergies, en modélisation du climat…).
L’objectif même du centre AISSAI est de favoriser le dialogue entre les disciplines, d’aborder de nouvelles questions scientifiques et d’établir des modes de collaboration radicalement nouveaux entre les sciences.
Domaines de recherche
L’intelligence artificielle (IA) est un champ de recherche en soi mais aussi un accélérateur de la découverte scientifique dans de nombreux domaines à condition de favoriser le rapprochement entre les différentes communautés scientifiques. Par sa dimension nationale et pluridisciplinaire, le CNRS doit jouer un rôle moteur pour favoriser ces interactions entre disciplines qui n’ont pas seulement trait à l’appropriation des méthodes d’IA (en particulier le machine learning) mais sont nécessaires à la levée de verrous propres à ce domaine sur des sujets aussi stratégiques que l’explicabilité, l’incorporation de connaissances expertes ou la frugalité.
L’IA est le dernier des changements profonds apportés à nos sociétés par les sciences et technologies numériques depuis la seconde moitié du XXe siècle (après l’ordinateur lui-même et l’internet). L’IA s’appuie sur la disponibilité de vastes ensembles de données liées à presque toutes les activités humaines (de la santé à l’éducation en passant par les affaires et les sciences) et tire parti des récentes avancées conceptuelles et pratiques dans le domaine de l’apprentissage automatique et des dispositifs matériels de calcul accéléré.
Cependant, malgré les succès récents dans ce domaine, les algorithmes les plus puissants d’aujourd’hui, les réseaux neuronaux profonds pour les nommer, sont confrontés à de nombreux défis et souffrent de graves lacunes qui remettent en question leur déploiement dans des domaines sensibles et critiques ayant un impact sociétal élevé. Ces lacunes et défis comprennent la fuite d’informations et la préservation de la vie privée, les biais sociaux dans les données d’entraînement, le manque d’explicabilité, de responsabilité ou de robustesse, mais aussi leur impact écologique. Cela soulève des questions sur la responsabilité sociale de ces algorithmes et, plus profondément, sur l’avenir que nous contribuons à façonner.
Le CNRS, premier établissement de recherche fondamentale pluridisciplinaire en France, est fermement convaincu qu’il est essentiel d’aborder l’IA d’un point de vue holistique. En effet, toutes les sciences, y compris les sciences humaines et sociales, sont soit impactées, soit remodelées par l’IA, mais offrent également de nouvelles opportunités qui peuvent contribuer à la compréhension des conséquences possibles de l’IA et finalement améliorer la conception d’outils construits à partir de l’IA. Les organismes scientifiques comme le CNRS ont une grande responsabilité pour aider les décideurs politiques et l’opinion publique à comprendre les implications, les avantages et les risques possibles de l’IA.
Dans le contexte de la stratégie nationale pour l’IA lancée par le Président Macron, le CNRS a été impliqué dans plusieurs actions, avec des chaires d’IA, la participation aux quatre Instituts interdisciplinaires pour l’IA sélectionnés (3IA) ou des actions pour attirer les meilleurs talents (programme Choose France) dans une compétition internationale féroce, et la création du centre AISSAI sur lequel nous nous concentrerons prochainement. Le CNRS exploite le supercalculateur national Jean Zay pour l’IA, qui est devenu l’une des installations de calcul les plus puissantes librement accessibles pour la recherche publique en IA en Europe. Le CNRS coordonne également, avec d’autres partenaires universitaires, le nouveau PEPR en IA, un programme de recherche prioritaire sur les fondements de l’IA, axé sur une IA fiable, intégrée et décentralisée.
