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Document de travail

Préparer les écosystèmes nationaux de recherche à l’IA : stratégies et progrès en 2024

Le rapport propose une analyse complète de l’intégration de l’intelligence artificielle dans la science et la recherche dans divers pays. Il aborde à la fois les progrès réalisés et les défis rencontrés dans ce domaine, ce qui en fait une lecture précieuse pour les leaders scientifiques, les décideurs politiques, les professionnels de l'IA et les universitaires.

Ce document de travail fournit des informations fondamentales et un accès aux ressources de pays du monde entier, à différentes étapes de l’intégration de l’IA dans leurs écosystèmes de recherche : 

  • Australie: Se préparer à une utilisation centrée sur l'humain de l'intelligence artificielle 
  • Bénin: Anticiper les impacts de l'intelligence artificielle sur le futur pôle de services numériques de l'Afrique de l'Ouest 
  • Brasil: Récolter les bénéfices de l’intelligence artificielle avec quelques mises en garde 
  • Cambodge: À la recherche d’approches d’intelligence artificielle pour les missions de recherche nationales 
  • Chili: Trouver des possibilités d'appliquer l'intelligence artificielle dans un écosystème de financement de la recherche existant 
  • Chine: Promouvoir l’approche Intelligence Artificielle pour la Science 
  • Inde: Mieux comprendre les technologies transformatrices et leur intégration sociale  
  • Malaisie: Permettre la quatrième révolution industrielle 
  • Mexique: Création d'une agence nationale chef de file pour l'intelligence artificielle 
  • Oman: Favoriser l’innovation à travers un Executive Program 
  • Uruguay: Suite à une feuille de route pour préparer les systèmes scientifiques nationaux à l’intelligence artificielle 
  • Ouzbékistan: Créer les bonnes conditions et compétences pour l’intelligence artificielle 

Le document constitue non seulement une source essentielle d’informations de première main, mais il lance également un appel urgent à la poursuite des discussions et de la collaboration entre les pays alors qu’ils introduisent l’IA dans leurs priorités de recherche. Veuillez utiliser le formulaire de commentaires ci-dessous pour partager des ressources pertinentes, des événements à venir et d'autres pays à considérer pour des études de cas dans l'édition de suivi prévue pour le second semestre 2024.

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Ressources d'accompagnement :


Le Centre ISC pour l'avenir des sciences est parrainé par le Centre de recherches pour le développement international du Canada (CRDI).


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Lire en ligne : Préparer les écosystèmes nationaux de recherche à l’IA : stratégies et progrès en 2024

Éditeur : Conseil international des sciences
Date: Mars 2024
DOI: 10.24948 / 2024.06

👆Cliquez sur le bouton de langue en haut à droite de notre page Web pour lire le rapport dans l'une des 90 langues du monde. 🚩

Message du directeur du Centre pour l'avenir des sciences

Fin 2023, l'International Science Council (ISC) a publié un document de discussion sur l'évaluation de l'intelligence artificielle en évolution rapide et des technologies associées [1]. Ce nouveau document de travail sur la manière dont les pays préparent leurs écosystèmes de recherche à l'IA confirme l'engagement de l'ISC à explorer l'impact de l'IA sur la science et les sociétés. Des études et initiatives supplémentaires de l'ISC se développeront dans les mois et les années à venir.

Ce document de travail comble une lacune dans les discussions en cours sur les politiques en matière d’IA, à savoir les implications de ces politiques pour les écosystèmes scientifiques et de recherche nationaux. Il s’agit d’une question cruciale pour l’avenir de la science à l’échelle mondiale. Pourtant, très peu de publications ont été publiées sur ces questions jusqu'à présent et les informations sur les projets des pays sont difficiles à trouver. Notre ambition avec cet article est d'accroître notre connaissance des initiatives actuelles en faveur de l'intégration de l'IA dans les écosystèmes nationaux de recherche, de ce qui a été réalisé jusqu'à présent et des éventuels obstacles.

À ces fins, cet article propose une étude bibliographique et douze études de cas nationales. D’ici fin 2024, nous publierons une deuxième édition plus complète de ce document, intégrant des études de cas supplémentaires et proposant des recommandations pour des politiques scientifiques plus coordonnées et collaboratives en faveur de l’IA.

Nous avions en tête quelques publics différents mais qui se chevauchent lors du développement de ce travail. Si vous êtes un décideur politique en STI impliqué dans l'intégration des nouvelles technologies d'IA dans l'écosystème de recherche de votre pays, vous trouverez dans ce document des preuves de première main sur les questions qui sont importantes pour votre travail, ainsi que des exemples d'initiatives prises par d'autres pays. . Il est probable que vous trouverez des exemples de pays de votre région, dotés d’un écosystème de recherche de taille similaire à celui de votre pays. Si vous travaillez avec un conseil subventionnaire ou une organisation philanthropique, ce document vous donnera une idée des priorités que les pays ont identifiées pour l'adoption de l'IA dans la science. Si vous travaillez avec une entreprise d'IA et que vous êtes préoccupé par les besoins technologiques et infrastructurels spécifiques des institutions scientifiques et de recherche, ce document vous donnera un aperçu des défis identifiés par les pays lors du déploiement de leur stratégie d'IA pour la recherche. Si vous êtes un scientifique ou un journaliste scientifique et que votre principal intérêt porte sur l’impact de l’IA sur la science en général, vous découvrirez dans cet article dans quelle mesure les pays adaptent actuellement activement leur système scientifique à l’IA.

C'est le début d'une conversation. Nous invitons les leaders scientifiques impliqués dans la préparation de l’adoption de l’IA dans leurs institutions et pays à s’engager avec nous dans les mois à venir et au-delà. Nous vous demandons de partager vos approches, votre expérience et vos questions. Vos contributions seront essentielles au développement ultérieur de ce projet et nous aideront tous à mieux nous préparer à cette transformation technologique critique de nos systèmes scientifiques.

[1] ISC, 2023. Un cadre pour évaluer les technologies numériques et connexes en développement rapide : IA, grands modèles de langage et au-delà. Conseil scientifique international. DOI : 10.24948/2023.11 https://council.science/publications/framework-digital-technologies/

Introduction

La notion dominante communiquée aujourd’hui sur l’influence de l’intelligence artificielle (IA) est sa capacité à tout changer dans tous les secteurs, y compris la science (Khalif et al., 2023 ; Nature, 2023 ; Van Noorden et Perkel, 2023 ; Miller, 2024). Au-delà des promesses de nouvelles avancées dans différents domaines de recherche, un ensemble de questions cruciales émergent quant à l’impact de l’IA sur la documentation, le financement et les rapports scientifiques :

  • Comment l’utilisation croissante de l’IA va-t-elle influencer l’allocation des financements à la recherche ?
  • Quelles normes de données de recherche vont évoluer ? Comment l’IA va-t-elle changer la nature des résultats scientifiques ?
  • Comment les carrières scientifiques vont-elles évoluer avec l’utilisation croissante de l’IA dans la recherche ?
  • Quels investissements dans les infrastructures sont nécessaires pour que le secteur scientifique adopte avec succès l’IA ?
  • Quels ajustements juridiques sont nécessaires pour permettre l’utilisation de l’IA dans la recherche tout en garantissant des normes élevées en matière de conduite responsable de la science ?
  • Comment l’IA va-t-elle affecter les collaborations internationales en matière de recherche ?

Les discussions autour de ces questions sont essentielles pour l’avenir de la science et des systèmes de recherche. Les institutions de recherche et les ministères commencent à s’y attaquer, même s’ils disposent de ressources limitées pour les guider. Comme cette étude le montrera, il subsiste une absence notable de littérature complète concernant l’impact de l’IA sur les aspects structurels de la science et de la recherche.

Plusieurs pays ont élaboré des stratégies globales en matière d’IA pour définir leurs plans et aspirations en matière de développement et de mise en œuvre de l’IA dans différents secteurs. Malgré les implications immédiates et significatives de ces stratégies pour la science et la recherche, ces documents proposent pour la plupart des déclarations générales sur la participation des institutions scientifiques et de recherche à la mise en œuvre des plans nationaux, sans approfondir les implications concrètes.

Cela ne veut pas dire que les pays sont inactifs. Bien au contraire : beaucoup de choses sont en cours. Des partenariats se nouent, des initiatives de formation sont lancées, des infrastructures sont mises en place et des politiques mises en œuvre. Cependant, les responsables des ministères gouvernementaux, des universités et des cabinets de conseil chargés de diriger la préparation de l’environnement de recherche pour l’IA travaillent en grande partie sur des spéculations sur les principaux défis et ont une compréhension limitée des approches adoptées par des pays de taille et de capacité similaires.

Les cadres décrivant les principales questions que les pays doivent prendre en compte lors de la planification de l’intégration de l’IA dans leurs écosystèmes de recherche peuvent grandement contribuer à cette étape critique. Ce document de travail propose un tel cadre dérivé d’une analyse de la littérature existante.

Pour commencer à établir une base de connaissances, le document présente également 12 études de cas provenant de pays de différentes tailles et régions, rédigées par des personnes directement engagées dans ces discussions dans leurs pays respectifs. Nous avons l’intention d’augmenter le nombre d’études de cas et de parvenir à une représentation plus complète des différentes régions du monde dans la prochaine et dernière édition du document d’ici la fin de 2024.

Il est important de prendre en compte la situation de pays de tailles diverses, qui contribuent également de manière importante aux progrès scientifiques, plutôt que de se concentrer uniquement sur les puissances de l’IA. Nous avons délibérément cherché à comprendre comment les petits et moyens pays préparent leurs écosystèmes de recherche à l’adoption de l’IA.

Ce document de travail vise donc à :

  • rassembler les connaissances et informations de base sur les problèmes et les efforts actuels pour préparer les systèmes scientifiques et de recherche à l’IA ;
  • aider les pays à élaborer des feuilles de route pour l’adoption de l’IA dans leurs systèmes scientifiques ;
  • créer des réseaux régionaux et mondiaux de personnes impliquées dans les réflexions sur l'adaptation et la mise en œuvre de l'IA pour la science ;
  • sensibiliser et contribuer à façonner un débat critique au sein des communautés scientifiques et politiques sur les questions critiques que l’IA soulève pour l’organisation de la science et de la recherche.

L'élaboration du document de travail a bénéficié d'un atelier organisé en octobre 2023 à Kuala Lumpur, en Malaisie, réunissant des participants de 12 pays d'Asie et du Pacifique. Les contributions de certains pays ayant participé à l'atelier ont été intégrées dans la version 1 du document. La coordination de l'atelier a été généreusement soutenue par l'Académie australienne des sciences et l'Académie malaisienne des sciences.

La publication de ce document sera suivie d'ateliers et de consultations régionaux similaires. Une deuxième version du document sera publiée plus tard dans l'année, comprenant des études de cas de pays supplémentaires et un ensemble de conclusions et de recommandations.


Bibliographie

Revue de la littérature

Quels sont les enjeux critiques pour l’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes scientifiques ? Une analyse bibliométrique.

Ce document de travail vise à faire le point sur la manière dont les pays abordent et planifient l’adoption de l’IA par leurs écosystèmes scientifiques et de recherche. Une étude bibliométrique a été entreprise pour identifier les publications de différentes parties du monde explorant l’impact de l’IA sur les écosystèmes scientifiques et de recherche nationaux.

L'étude a été réalisée en partenariat avec Nature Research Intelligence en septembre 2023. Elle combine le contenu de revues et de livres universitaires, des actes de conférence, des documents politiques et de la littérature « grise ». La stratégie de recherche comprenait trois étapes :

  • Une recherche par mot-clé de haute précision (avec plus de 30 mots-clés de recherche) a généré un ensemble de documents de base. Plus de 1,600 XNUMX documents ont ainsi été identifiés grâce à la base de données Dimensions.
  • Une revue de ce corpus initial de documents et une sélection des plus pertinents (180 au total) ont permis de créer un ensemble de documents de formation.
  • L'ensemble raffiné de documents de formation a été utilisé pour identifier des documents similaires. Des recherches supplémentaires sur le Web ont également été effectuées. L’ensemble de données obtenu comprend 317 documents publiés entre 2018 et 2023. Ce sont les documents utilisés dans cette revue.

Classement des 317 publications de la revue de la littérature [2]

PUBLICATION TYPENUMÉRO
Articles de journaux123
Chapitres de livre59
Pré-impressions51
pages Web30
Actes de la conférence20
Documents de politique18
Livres et monographies16

Même si le nombre de 317 publications traitant des plans nationaux visant à intégrer l’IA dans les écosystèmes scientifiques et de recherche peut sembler relativement faible, le nombre de publications publiées chaque année a été multiplié par dix entre 2018 et 2022 (de 9 à 88). Cette augmentation suggère une attention croissante portée aux questions liées à l’adoption de l’IA dans les écosystèmes scientifiques et de recherche nationaux. Nous pouvons raisonnablement nous attendre à ce que le nombre de publications continue de croître dans les années à venir, à mesure que davantage d’expériences seront acquises sur l’intégration progressive de l’IA dans les infrastructures nationales de science et de recherche.

Principaux pays par volume de publication sur l’ensemble des données du projet (2018-2023) [2]

PAYSPUBLICATIONS% TOTAL PUBLICATIONS
Royaume-Uni3211.9%
États-Unis2810.4%
Allemagne134.8%
Chine103.7%
Canada93.3%
Inde83.0%
Suède 72.6%
Espagne72.6%
Suisse62.2%
Singapour51.9%

L’examen de ces publications nous a permis d’identifier un ensemble central de 45 questions et sujets que les experts et les observateurs considèrent comme essentiels à l’intégration et à l’adoption de l’IA dans les systèmes de recherche et scientifiques.

Nous avons essayé de saisir ces problèmes en utilisant une version simplifiée du cadre de gouvernance technologique de l'OCDE, avec trois grands thèmes :

  • établissement de programmes de recherche et de développement, évaluation technologique, prospective et conseils scientifiques ;
  • engagement du public, communication scientifique et responsabilité publique ;
  • réglementation, normes, gouvernance du secteur privé et autorégulation.

Certaines des questions énumérées ici ne sont pas spécifiques à la science et à la recherche, comme celles liées aux carrières et à l'emploi, à la qualité des données et à la sécurité de l'IA, ainsi que celles liées au développement et à l'adoption de l'IA en général. Nous avons essayé de limiter le nombre de ces questions dans cet exercice, mais avons inclus celles qui revêtent une importance particulière pour la science (par exemple, la qualité des données) ou qui, selon nous, seront de plus en plus discutées en relation avec l'adoption de l'IA dans la recherche (par exemple, la sécurité et l'emploi de l'IA). .

[2] La liste complète des publications est accessible sur le site Internet du Center for Science Futures : https://council.science/publications/ai-science-systems


THÈME 1 : Établissement d’un programme de R&D, évaluation technologique, prospective et conseils scientifiques

SECTEURS PRIORITAIRES

L'établissement des priorités

  • Nous devons trouver des moyens d’identifier les secteurs stratégiques pour le développement de l’IA et pour son adoption par la communauté scientifique. Les mécanismes peuvent inclure des programmes de financement, de développement des infrastructures et de renforcement des capacités.

PRATIQUES DE FINANCEMENT

La capacité de l’IA remplacera-t-elle le mérite scientifique dans les décisions de financement scientifique ?

  • L’intensité de l’IA pourrait devenir un facteur décisif inapproprié pour déterminer l’allocation des ressources et donc la trajectoire des découvertes scientifiques. Sa prédominance pourrait fermer les domaines de recherche qui ne l’utilisent pas.
  • La concurrence au sein de la recherche pourrait devenir moins une question de mérite qu’une question d’accès à l’IA. Cela risque de prendre de mauvaises décisions et de concentrer davantage le financement de la recherche.

Utilisation de l'IA dans l'allocation des ressources

  • L'IA s'appuie sur l'apprentissage automatique à partir du matériel existant. Cela peut produire des critiques intrinsèquement conservatrices et qui reproduisent d’anciens préjugés.

Impact de l'IA sur les panels d'évaluation

  • La science axée sur l’IA a tendance à être interdisciplinaire car les IA ne connaissent pas les limites des sujets. Les groupes d'experts d'aujourd'hui ne seront peut-être pas en mesure de l'examiner de manière adéquate, malgré les nombreux appels récents en faveur d'une science plus interdisciplinaire.

RENFORCEMENT ET RÉTENTION DES CAPACITÉS

Développer les compétences en IA dans la communauté scientifique

  • Il est nécessaire de développer des compétences en IA larges mais différenciées pour les apprenants et les praticiens à tous les niveaux. Les aspects importants comprennent l’éducation à l’IA, la formation à l’utilisation spécifique à un domaine, l’éthique et les compétences interdisciplinaires. L’enseignement devra reconnaître qu’il s’agit d’un sujet qui évolue rapidement.

Diversité dans la recherche en IA

  • Il est nécessaire de garantir la diversité de genre, ethnique et culturelle de la main-d’œuvre de l’IA, dans un souci d’équité et pour améliorer la qualité de la recherche et d’autres résultats. L’apprentissage automatique peut reproduire les inégalités existantes.
  • Nous devons développer les bonnes incitations pour l’IA disciplinaire et interdisciplinaire.

Rétention des talents dans le secteur scientifique public

  • La science du secteur public, y compris les universités et les centres de recherche, a besoin d’acquérir et de retenir des talents, compte tenu de la forte demande de compétences en IA de la part du secteur privé. Fait inhabituel, il s’agit d’un domaine dans lequel le secteur privé peut offrir des emplois intéressants ainsi que des salaires élevés.

INFRASTRUCTURE

Développement du cloud computing adapté à la science

  • Le financement incertain du cloud computing et des référentiels de données de recherche freine les progrès scientifiques. En l’absence de capacité de cloud public, les établissements de recherche les plus riches sont susceptibles de faire appel à des entreprises privées, limitant ainsi le partage de leurs données de recherche et laissant derrière eux les établissements les moins riches.

La fracture numérique devient algorithmique

  • Nous devons déterminer comment l’inéquité dans l’accès à l’IA entre les individus, les groupes, les disciplines universitaires, les organisations et les lieux aboutit à de moins bons résultats de recherche.

Développement d’outils d’IA pour la science

  • Nous devons déterminer quels types de partenariats favoriseront le développement d’outils d’IA adaptés aux institutions de recherche spécialisées. Comment garantir que les nouvelles technologies d’IA ne soient pas pilotées uniquement par les communautés de l’IA et de l’apprentissage automatique, mais plutôt développées conjointement avec toutes les communautés de recherche ?

COLLABORATION INTERNATIONALE

Variation entre les systèmes juridiques

  • Nous devons évaluer l’impact de la variabilité juridictionnelle en matière de gouvernance et de protection des données entre les pays sur la recherche internationale et la collaboration en matière de recherche.

Collaboration régionale

  • Les pays doivent déterminer dans quelle mesure ils peuvent coopérer pour créer des centres régionaux d’IA et des réseaux de recherche s’ils ne disposent pas des ressources nécessaires pour le faire seuls.

EMPLOIS, CARRIÈRES ET EMPLOI

Impact sur les emplois dans les sciences et la recherche

  • Il est nécessaire de surveiller l’impact des progrès de l’IA sur le nombre et la nature des emplois scientifiques.

Formation continue en IA

  • Il est nécessaire de développer des moyens permettant aux scientifiques et au personnel de recherche de se tenir au courant de l’IA afin de produire de meilleures recherches et de minimiser les pertes d’emplois. Il faudra peut-être recourir à des formateurs et des enseignants spécialisés en IA, par exemple pour aider les utilisateurs à comprendre les enjeux éthiques soulevés par l’IA.

SÉCURITÉ DU RÉSEAU ET DU RÉFÉRENTIEL

Effets de l'IA sur la cybersécurité scientifique

  • Les institutions scientifiques doivent garantir la meilleure hygiène des réseaux possible, assurer la sécurité des organisations partenaires et contrôler les risques de cybersécurité des individus. Comment sécurisent-ils les installations contre le vol de propriété intellectuelle, l’accès aux données privées et sensibles et les attaques contre rançon ?
  • La protection de la qualité et de l’intégrité des données nécessite des contrôles sur l’accès aux référentiels, ainsi qu’un personnel hautement qualifié, des partenariats solides et un environnement bâti approprié.

THÈME 2 : Engagement du public, communication scientifique et responsabilité publique

INTÉGRITÉ SCIENTIFIQUE DANS LA CONDUITE DE LA RECHERCHE

Principes et valeurs de la science actuelle

  • L’IA peut générer des tensions entre certains des principes et valeurs fondamentaux qui définissent la science d’aujourd’hui. De telles contradictions pourraient inclure l’ouverture contre la rigueur ; vie privée et confidentialité par rapport à la science ouverte ; données massives versus données de haute qualité ; ou l'explicabilité par rapport aux résultats de la « boîte noire ».

Fiabilité et explicabilité des résultats

  • Le manque de confiance dans l’IA, dans le domaine scientifique et dans d’autres activités, peut créer des difficultés quant à son adoption par la science. Mais une confiance non critique conduirait à une dépendance excessive potentiellement dangereuse à l’égard de la technologie de l’IA et des résultats qu’elle génère. L’IA a tendance à produire des résultats normatifs plutôt que des idées révolutionnaires, car elle s’appuie sur des connaissances et des opinions existantes.

Reproductibilité

  • La science actuelle connaît déjà de graves problèmes de reproductibilité. Comment l’IA va-t-elle les aggraver ou peut-être les résoudre ? Pour que l’IA améliore la reproductibilité, elle devra être plus transparente, en fournissant davantage d’informations sur les codes, les données sous-jacentes et la conception des expériences. Cela s’applique à la fois à la recherche sur l’IA et à la recherche utilisant l’IA.

Explicabilité des résultats

  • La méthode scientifique exige que les affirmations scientifiques soient explicables et compréhensibles. Certaines méthodes d’IA populaires fonctionnent comme une boîte noire, ce qui rend impossible de dire comment elles sont parvenues à leurs conclusions ou d’identifier de fausses corrélations ou causalités.

Utilisation éthique des données

  • L’utilisation du big data et de l’IA complique les notions actuelles de consentement et de participants humains à la recherche, ainsi que la manière dont les données sont collectées et utilisées.
  • Les comités d’éthique et d’examen de l’IA se concentrent sur des sujets humains. En plus de remplir leur rôle vital actuel, ils devraient être capables d’examiner les dommages possibles à la société dans son ensemble.

Responsabilité

  • Nous devrons déterminer qui est responsable de la fabrication, de la falsification, du plagiat et d’autres mauvaises pratiques lorsque la conduite fautive peut être attribuée à une IA. La réponse est peut-être simple si l’IA a un propriétaire évident, mais à l’avenir, ce ne sera pas le cas pour beaucoup.

Conflit d'intérêt

  • Nous devons voir si de nouveaux conflits d’intérêts surgissent à mesure que l’IA se propage. Ils peuvent ne pas être couverts par les politiques actuelles en matière de conflits d’intérêts.

IMPACT ENVIRONNEMENTAL

  • Le développement de l’IA doit être rendu plus durable (notamment en ce qui concerne l’utilisation des puces informatiques et de l’électricité). Plus fondamentalement, les IA risquent de ne pas être sensibles aux préoccupations environnementales si elles n’ont pas tiré les leçons de matériaux d’entrée appropriés.

ÉDITION SCIENTIFIQUE

Remerciements aux contributeurs et aux auteurs

  • Les chercheurs doivent expliquer comment l’IA a été utilisée dans la production des résultats de la recherche.

L'IA au service de la science policière

  • Les éditeurs doivent déterminer si l’IA doit être utilisée pour détecter la fabrication, la falsification et le plagiat non générés par l’IA.

THÈME 3 : Réglementation, normes, gouvernance du secteur privé et autorégulation

QUALITÉ DES DONNÉES

La précision

  • Des ensembles de données plus volumineux conviennent mieux à la formation des IA, mais ils sont également plus susceptibles de produire des réponses basées trop étroitement sur les données dont elles disposent (surajustement) ou de contenir des inexactitudes et des biais qui pourraient entraîner des résultats erronés ou trompeurs. Les données mal sourcées, les ensembles de données Frankenstein et les ensembles de données biaisés ont déjà des implications dangereuses pour la science. Ce problème doit être abordé à tous les niveaux, depuis les considérations de gouvernance et de gestion jusqu'à l'utilisation opérationnelle.

Biais et exclusion

  • Alors que l'IA, et les grands modèles linguistiques en particulier, utilisent des « biais » (similarité statistique) dans les données pour produire des résultats, il est important de conserver les données de formation pour éviter une marginalisation accrue de groupes et de régions particuliers. L’exclusion numérique entraîne des lacunes dans les données. De plus, comment représentons-nous ceux qui sont hors ligne ?

Orientation thématique des données versus nature interdisciplinaire de la recherche en IA

  • La plupart des connaissances scientifiques proviennent d'un sujet spécifique. Nous devons l’encoder et l’utiliser, tout en permettant la communication entre les domaines et en permettant la génération croissante de connaissances interdisciplinaires.

Codage et annotation des données

  • Les IA, et les grands modèles de langage en particulier, nécessitent que les humains codent et annotent les données qu’ils utilisent. Ces personnes doivent être conscientes du risque d’intégrer des différences culturelles dans les données lors du processus d’annotation.

GESTION DES DONNÉES ET GOUVERNANCE

Données ouvertes et sécurité de l'IA

  • L’accès à des données de haute qualité est crucial pour le développement de l’IA pour la science. Mais l’intérêt public, ainsi que celui des individus, exige des structures de gouvernance capables de protéger la vie privée et de garantir l’utilisation éthique des données.

Accès vs avantage

  • Une grande partie des données nécessaires au développement de l’IA scientifique ne relèveront pas des initiatives de données ouvertes, par exemple les données détenues par le secteur privé. La tension entre permettre l’accès et maintenir un avantage commercial peut conduire à ce que des données de haute qualité restent confidentielles.

Infrastructures de données

  • Le développement de l’IA pour la science nécessitera une harmonisation des pratiques et le développement de communautés de pratique. Les normes et pratiques actuelles en matière de production et d’utilisation des données diffèrent selon les disciplines et les institutions.
  • À mesure que les organisations scientifiques augmentent leur capacité de conservation et de stockage de données, elles devront accroître l’interopérabilité entre les référentiels.

NORMES DE DONNÉES

Normes de données pour la provenance

  • Les sources des données de formation doivent être divulguées et évaluées de manière appropriée. Une préoccupation spécifique concerne l’aspect éthique des données et des sources de données, ainsi que ses implications en matière de biais dans l’IA.

Normes de qualité des données (voir également « qualité des données » ci-dessus)

  • Des normes techniques, des certifications et des normes de conformité devraient être imposées pour garantir que les données utilisées en science soient correctement conservées et stockées.

LOI, RÉGLEMENTATION ET POLITIQUE

Responsabilité juridique de la recherche effectuée avec l'IA

  • Nous devons concilier les systèmes de responsabilité traditionnels avec les processus et les résultats de l’IA, avec leurs différents degrés d’autonomie et de transparence. À quel moment une IA, plutôt que son créateur, devient-elle responsable de ses actions ?

Protection du droit d'auteur ou brevetage pour les créations générées par des machines ?

  • L’incertitude quant à l’éligibilité et au caractère approprié de la protection par le droit d’auteur pour les créations générées par l’IA peut conduire au recours à des techniques de brevetage ou de secret commercial pour protéger la propriété intellectuelle. Cela réduirait la disponibilité publique des résultats précieux, positifs et négatifs, des projets d’IA.

Protection et utilisation des données numériques

  • L'exploration de textes et de données risque de violer le droit d'auteur en créant des copies non autorisées et peut enfreindre les termes et conditions des sites Web et des bases de données. Le Royaume-Uni est en train de créer une règle d'exception au droit d'auteur pour l'exploration de textes et de données, et d'autres juridictions pourraient suivre.
  • Les œuvres extraites des données peuvent être protégées par le droit d’auteur, mais les données elles-mêmes ne sont généralement protégées que si elles faisaient partie des ensembles de données originaux. Cela peut conduire à l’utilisation de secrets commerciaux pour protéger les données. L'Union européenne protège les données extraites de bases de données protégées pour la recherche scientifique. Mais le caractère sans frontières des données numériques exacerbe les tensions entre les juridictions.

RÈGLEMENTS

L’environnement réglementaire national

  • Les efforts visant à réglementer l’IA au niveau national seront un exercice d’équilibre entre différentes considérations et besoins. Dans ces arbitrages, les pays doivent créer des conditions bénéfiques pour que leurs secteurs scientifiques et de recherche prospèrent et œuvrent pour le bien commun.

Impact de la réglementation dans d’autres juridictions

  • L'observation des actions d'autres pays peut conduire à des avancées et à un alignement des dispositions ; ou encore, l'incertitude concernant la réglementation peut conduire certains régimes juridiques à rechercher un avantage concurrentiel grâce à une réglementation moins rigoureuse, au détriment du pays où la création a été générée.

Il est devenu logique de prédire que l’IA transformera la science et la recherche. L’ensemble global de considérations et de problèmes identifiés lors de l’analyse documentaire dévoile les nombreuses façons dont l’IA influence la façon dont la science est créée, organisée et financée. Ils concernent les conditions de bonnes pratiques scientifiques responsables avec l’IA. La liste devrait donc être utile aux pays qui élaborent et mettent en œuvre des feuilles de route pour l’adoption de l’IA dans leurs systèmes scientifiques et de recherche. Il reflète cependant imparfaitement les considérations qui guident actuellement les pays. Comme le montreront les études de cas, les projets actuels d’adoption de l’IA dans la science ne sont que partiellement motivés par des considérations telles que celles mises en évidence dans la liste. Dans l’ensemble, ils sont plutôt guidés par l’approche globale d’un pays en matière d’IA et cherchent à soutenir les ambitions (en termes de croissance économique, de meilleure gouvernance, d’infrastructures numériques, etc.) attachées à l’IA de manière plus générale. Cette déconnexion partielle et la prééminence des stratégies nationales sont compréhensibles. Cependant, une attention insuffisante portée aux conditions spécifiques d’une adoption réussie de l’IA dans la science et la recherche affectera la qualité de la science dans ces pays et partout dans le monde. Cela se mesurera par de mauvaises politiques en matière de données de recherche, des biais épistémiques renforcés, des capacités insuffisantes et des environnements institutionnels et réglementaires inefficaces. En d’autres termes, cela mènerait à une mauvaise science.

Introduction aux études de cas

Les études de cas suivantes ont été élaborées pour contribuer à accroître nos connaissances et notre compréhension collectives des approches des pays en matière d'intégration de l'IA dans les écosystèmes de recherche. Ces courts essais ont été rédigés par des personnes impliquées dans le développement et le déploiement de la stratégie d'IA pour la science de leur pays.

Les pays ont été sélectionnés de manière quelque peu opportuniste, en utilisant les réseaux et les connexions de l'ISC pour identifier des contributeurs volontaires de diverses régions du monde. La prochaine itération de ce rapport comprendra davantage d'études de cas et une représentation géographique plus équilibrée comprenant le Canada, la France, la Jordanie, le Malawi, le Maroc, le Nigeria, la Norvège, les Émirats arabes unis, le Royaume-Uni, le Panama, la Roumanie, le Rwanda, l'Afrique du Sud et les États-Unis. . Lors de nos premières interactions avec les auteurs, nous avons présenté les objectifs et les ambitions du projet et fourni un ensemble de lignes directrices. Les études de cas signées par les auteurs reflètent le point de vue de chaque auteur en fonction de ses expériences dans son poste et de ce qu'il juge le plus pertinent et actuel au moment de la rédaction. Conformément à l’ambition d’élargir notre base de connaissances et d’initier une discussion, les auteurs ont été encouragés à fournir des informations factuelles et à se référer aux documents clés. Un processus de révision interne au sein de l'équipe principale du projet a été mené dès réception de la première ébauche de chaque auteur. Des commentaires complets ont été fournis sur les premières versions par l'équipe de projet, suivis d'une discussion secondaire pour répondre aux commentaires et affiner davantage la version préliminaire.

Des références aux documents clés encadrant les approches des pays sont incluses dans chaque étude de cas. La majeure partie de ces documents ne sont pas trouvables dans les bases de données de publications internationales et n'ont donc pas été incluses dans l'analyse documentaire évoquée précédemment.

Australie : se préparer à une utilisation de l’intelligence artificielle centrée sur l’humain

Emma Schleiger, Organisation de recherche scientifique et industrielle du Commonwealth

Dr Hayley Teasdale et Alexandra Lucchetti, Académie australienne des sciences

Points clés

  • Les principes éthiques et les approches de l'IA centrées sur l'humain éclairent le cadre émergent de l'Australie pour la gouvernance de l'IA. Le nombre d'offres d'enseignement supérieur en IA a augmenté en Australie et est complété par une initiative visant à attirer et à former des spécialistes de l'IA prêts à l'emploi.
  • Bien qu’il existe des programmes actifs visant à améliorer la diversité au sein de la main-d’œuvre australienne STEM, ils ne sont pas spécifiquement adaptés à l’IA. En outre, il existe un besoin reconnu de renforcer les compétences éthiques et de sensibiliser aux droits de l’homme dans les efforts scientifiques liés à l’IA. Toutefois, des ressources plus personnalisées sont nécessaires pour le secteur scientifique.
  • D’autres défis restent à relever, tels que l’infrastructure de calcul de données et de haute performance nécessaire à l’IA et à la science basée sur l’IA, ainsi que la mise en œuvre des principes de données FAIR et CARE.

Le gouvernement australien, les organisations scientifiques et les universités étudient l'état de préparation du système scientifique national pour saisir les opportunités et atténuer les risques de l'IA afin d'accélérer la découverte scientifique. Par exemple, l’agence scientifique nationale, l’Organisation de recherche scientifique et industrielle du Commonwealth (CSIRO), a publié le rapport Intelligence artificielle pour la science – Tendances d’adoption et voies de développement futures (Hajkowicz et al., 2022). Il examine l’impact de l’IA sur la science et l’impératif pour les organismes de recherche d’investir dans des mécanismes permettant d’exploiter les avantages et d’atténuer les risques de ces technologies. Le rapport décrit six voies de développement futures pour permettre la transition, notamment les mises à niveau matérielles et logicielles, l'amélioration des capacités en matière de données, l'amélioration de l'éducation et de la formation, le développement d'une IA centrée sur l'humain, l'amélioration de la diversité de la main-d'œuvre et des capacités éthiques. Les organisations du système scientifique national australien ont commencé à accroître leur capacité à développer l'IA dans ces domaines grâce à de récentes initiatives, activités, programmes et lignes directrices de recherche. Cependant, des défis restent à relever.

Matériel et logiciel

Les organisations scientifiques qui cherchent à améliorer leurs capacités en IA doivent prendre des décisions concernant les mises à niveau du matériel, des logiciels et de l’infrastructure informatique. L'Académie australienne des sciences a récemment organisé une table ronde nationale pour discuter des futurs besoins du secteur scientifique australien en matière de supercalcul. Le groupe a souligné la nécessité d'une stratégie nationale et d'une installation informatique exascale pour garantir la capacité de recherche souveraine de l'Australie et permettre à la science de répondre aux priorités nationales et régionales à l'avenir (Australian Academy of Sciences, 2023).

Données

L’amélioration future des capacités de l’IA nécessite également d’investir dans des données de haute qualité adaptées à leur objectif, dont la provenance est assurée, validées, à jour et obtenues de manière éthique. Le gouvernement australien montre l’exemple grâce à sa stratégie de gouvernement en matière de données et de numérique (Gouvernement d’Australie, 2023). Cette initiative se concentre sur l’adoption d’approches exemplaires en matière de collecte, de gestion et d’utilisation des données pour devenir une organisation axée sur les données.

Parallèlement à l’utilisation croissante de l’IA, il est essentiel pour l’Australie de mieux mettre en œuvre les principes de données FAIR (Findable, Accessible, Interpretable and Realistic) et CARE (Collective Benefit, Authority to control, Responsibility and Ethics). Ces principes et pratiques ainsi que d'autres issus de la science ouverte, du mouvement pour la souveraineté des données autochtones et de la gestion participative des données fournissent tous des orientations essentielles pour la création, l'utilisation et la gestion des données qui sous-tendront l'IA dans le système scientifique australien.

Éducation, formation et capacités

Il est impératif d’améliorer l’éducation, la formation et les capacités dans le secteur scientifique et dans l’éducation permanente. Le nombre de cours tertiaires d’IA proposés en Australie a presque doublé entre 2020 et 2023, offrant ainsi de meilleures opportunités de formation (37 offres en 2020, 69 en 2023) (OCDE, 2024).

La Commission australienne des droits de l'homme (2023) a recommandé que « un développement et une formation professionnels soient fournis aux enseignants » et que « les écoles devraient introduire des programmes complets d'alphabétisation numérique pour fournir aux étudiants les compétences nécessaires pour utiliser les outils d'IA générative de manière responsable et éthique » .

En 2021, 24.7 millions AUD ont été investis dans la création du programme Next Generation AI Graduates du CSIRO afin d'attirer et de former des spécialistes de l'IA prêts à l'emploi en Australie (CSIRO, 2021). Actuellement, plus d’un millier de chercheurs du CSIRO travaillent sur un large éventail de projets d’IA et de science des données (CSIRO, a).

Intelligence artificielle centrée sur l'humain

La collaboration homme-IA et l’IA centrée sur l’humain sont conçues et mises en œuvre pour garantir que les humains peuvent travailler efficacement avec l’IA et bénéficier des atouts complémentaires des humains et des systèmes d’IA pour effectuer des tâches selon des normes plus élevées que celles que l’un ou l’autre peut réaliser seul. En 2023, l’Australie a signé la Déclaration de Bletchley affirmant que l’IA doit être conçue, développée et déployée d’une manière centrée sur l’humain, responsable et digne de confiance.

Le programme de travail d'intelligence collaborative (CINTEL) du CSIRO développe la science et la technologie pour garantir que les systèmes d'IA aident les humains à résoudre des défis scientifiques, tels que des tâches à forte intensité de main d'œuvre comme l'annotation du génome (CSIRO, b). L'annotation utilise la séquence du génome pour créer des phénotypes biologiques essentiels à l'augmentation des rendements des cultures grâce à la sélection sélective. Le groupe développe une approche évolutive impliquant la collaboration entre un expert du domaine et l’IA qui permettra une annotation précise et opportune des génomes.

Diversité de genre, ethnique et culturelle

La main-d’œuvre de l’IA manque de diversité de genre, ethnique et culturelle, ce qui limite la qualité des résultats. Améliorer cela contribuera à améliorer les capacités d’IA au sein des organismes de recherche.

Le gouvernement australien (2020) Plan d'action stratégique pour l'avancement des femmes dans les STEM 2020 propose une approche nationale coordonnée pour parvenir à des augmentations durables de l’équité entre les sexes dans les sciences, la technologie, l’ingénierie et les mathématiques (STEM). Des programmes tels que Deadly Science (Deadly Science) et le projet d'éducation autochtone STEM (CSIRO, 2021) visent à soutenir et à impliquer les étudiants aborigènes et insulaires du détroit de Torres dans des carrières liées aux sciences et aux STEM. Entre 2014 et 2021, le projet éducatif autochtone STEM a touché plus de 23,000 603 participants dans 7,500 écoles, et Deadly Science a livré 800 XNUMX boîtes de ressources scientifiques à plus de XNUMX écoles.

Capacité éthique

L’évolution des normes et de la réglementation en matière de conception et de mise en œuvre de l’IA nécessite d’investir dans des capacités éthiques – notamment dans la technologie, les compétences et les cultures. Pour soutenir l’innovation responsable, le gouvernement australien a élaboré un cadre de huit principes éthiques pour garantir que l’IA est sûre, sécurisée et fiable (Dawson et al., 2019 ; DISR, a). Cela a été suivi par le document de discussion de 2023 Une IA sûre et responsable en Australie (DISR, 2023) pour soutenir des pratiques d’IA responsables et accroître la confiance de la communauté grâce à des réponses consultatives du gouvernement. La réponse provisoire du gouvernement australien de janvier 2024 à la consultation a identifié une série de mesures juridiques, réglementaires et de gouvernance nécessaires pour garantir que l'IA soit conçue, développée et déployée de manière sûre et responsable (DISR, 2024).

La plateforme Responsible Innovation Future Science du CSIRO est un programme de recherche qui évalue systématiquement et scientifiquement les risques, les avantages et les incertitudes de la science et de la technologie futures. Parallèlement, la Commission australienne des droits de l'homme (2021) recommande que « les organismes d'accréditation professionnelle pour les [STEM] introduisent une formation obligatoire sur les droits de l'homme dès la conception dans le cadre du développement professionnel continu ».

Cependant, aucun cadre ni stratégie n’est en place pour une telle amélioration des compétences dans le secteur scientifique, et il existe très peu d’organismes d’accréditation professionnelle.

Autres défis

En plus d’avoir un impact sur la manière dont la science est réalisée, l’IA peut avoir un impact sur la manière dont la science est administrée, gouvernée, financée et évaluée. Les conseils de recherche australiens, l'Australian Research Council et le National Health and Medical Research Council, ont créé des politiques pour tenir compte du rôle de l'IA générative dans leurs processus de subvention (ARC, 2023 ; NHMRC, 2023). L’utilisation de l’IA générative est interdite dans l’évaluation des candidatures afin de préserver la confidentialité et l’intégrité du processus. Pour les candidats, les politiques soulignent les avantages potentiels et la nécessité de faire preuve de prudence dans l’utilisation de l’IA, mais n’énumèrent aucune restriction spécifique sur l’utilisation de l’IA par les candidats.

Bibliographie

Bénin : anticiper les impacts de l’intelligence artificielle sur le futur pôle de services numériques de l’Afrique de l’Ouest

Ministère de l'Economie Numérique et des Communications

Principaux plats à emporter:

  • Des infrastructures et plateformes numériques ont été mises en place depuis 2016 dans le cadre de la vision béninoise de hub des services numériques de l'Afrique de l'Ouest. Les instituts du pays ont lancé des programmes de formation et d’éducation en IA pour la jeune génération.
  • Les défis liés à la collecte, à la préparation, à l’accès, au stockage et à la gouvernance des données doivent être relevés pour le bon fonctionnement des systèmes d’IA. La protection des données et les droits fondamentaux ainsi que la gouvernance des données soulèvent également des défis juridiques, réglementaires et éthiques.

Le gouvernement du Bénin, avec sa vision de « transformer le Bénin en la plaque tournante des services numériques de l'Afrique de l'Ouest pour accélérer la croissance et l'inclusion sociale » (MDEC, 2016), a mis en œuvre plusieurs réformes structurelles et projets de déploiement d'infrastructures et de plateformes numériques depuis 2016. Cette vision a été articulé dans les programmes d'action du gouvernement, qui se concentrent sur les projets phares, les projets prioritaires et les projets à impact rapide pour la transformation structurelle, économique, politique et sociale du pays.

L'opérationnalisation de sa vision a permis au Bénin de se doter d'un code numérique, d'un centre national de données, d'un portail national des services publics, d'une infrastructure à clé publique, d'un réseau administratif national intégrant plus de 187 sites et d'un réseau de plus de 2,500 XNUMX kilomètres de fibre optique. câbles optiques déployés sur tout le territoire national, entre autres projets. L’utilisation des nouvelles infrastructures et plateformes béninoises générera des quantités massives de données qui devront être gérées et valorisées grâce à l’utilisation d’outils et de technologies d’IA afin que leur potentiel de création de valeur n’échappe pas à l’économie béninoise.

Stratégie nationale d'intelligence artificielle et de Big Data

C’est dans ce cadre que le Gouvernement du Bénin a adopté, en janvier 2023, une Stratégie Nationale d’Intelligence Artificielle et de Big Data (SNIAM 2023-2027). Cette stratégie dessine un plan d'action structuré autour de quatre programmes, dont un lié au « Soutien à la formation, à la recherche, à l'innovation, au secteur privé et à la coopération » (MDEC, 2023). A travers ce programme, le Bénin vise à soutenir la formation et la recherche en équipant les universités et en favorisant les partenariats en IA. Il vise également à développer des mécanismes de financement en renforçant le soutien institutionnel aux structures en charge de l'entrepreneuriat et de l'innovation dans la mobilisation et la pérennisation des ressources allouées aux startups. Il vise enfin à renforcer la coopération sous-régionale et internationale dans ce domaine.

L’élaboration du SNIAM 2023-2027 s’est déroulée en deux phases : une étape préliminaire suivie de l’élaboration du document lui-même. C’est lors de la phase préliminaire que le gouvernement s’est préparé en dotant le Bénin de son code numérique, de ses infrastructures de connectivité, de stockage de données et de plateformes propices au renforcement de la confiance numérique. Cependant, de nombreux défis restent à relever. Il existe des défis en matière de données concernant la collecte, la préparation, l’accès, le stockage et la gouvernance des données nécessaires au fonctionnement des systèmes d’IA. Il existe également des défis juridiques et réglementaires notables liés à la gouvernance et à la réglementation de l’IA, ainsi que des défis éthiques concernant la protection des données et les droits fondamentaux. Parallèlement, les opportunités pour le Bénin sont multiples et concernent l’appui au développement de secteurs prioritaires tels que l’éducation, la formation professionnelle, la santé, le cadre de vie et les transports.

Dispositions financières et institutionnelles

D’un coût estimé équivalent à 7.7 millions de dollars sur une période de cinq ans, les principales actions du SNIAM 2023-2027 seront mises en œuvre à travers un partenariat public-privé, au niveau national, ciblant des domaines spécifiques de développement. Diverses sources de financement sont proposées pour mobiliser les ressources nécessaires à la mise en œuvre des actions décrites dans la stratégie. Il s'agit notamment d'appels à un financement national de la part du gouvernement et du secteur privé ; des appels à l'aide étrangère bilatérale et multilatérale ; et appels aux capitaux privés étrangers dans le cadre du partenariat public-privé.

L’intégration de l’IA au Bénin nécessitera la participation de tous les organismes publics, du secteur public et de la population pour obtenir les effets souhaités. Les effets en question incluent l’amélioration de la productivité et de la qualité des produits et services dans les secteurs prioritaires et ceux présentant de réelles opportunités pour l’IA ; un écosystème d’IA dynamique porté par les entreprises béninoises ; transferts de technologies et de connaissances entre les laboratoires de recherche et le secteur privé ; et la reconnaissance du Bénin dans le domaine de l’IA.

Les parties prenantes façonnent la préparation à la recherche

D’une part, la préparation à l’IA dans la recherche implique les organismes publics d’innovation et, d’autre part, les organisations de la société civile, les universitaires, les startups et le secteur privé en général. Plusieurs programmes ciblés de développement des compétences ont été identifiés pour aider les travailleurs à se préparer aux transitions vers l’IA. Ces programmes sont soit directement envisagés par le gouvernement, soit en collaboration avec des partenaires. Ainsi, le Ministère de l’Economie Numérique et des Communications, dans le cadre de l’opérationnalisation du plan d’action de la stratégie IA, collabore avec différents partenaires de l’écosystème numérique au Bénin pour mettre en œuvre des activités de sensibilisation, de mise en réseau, de formation, etc.

Des actions de sensibilisation de base à l’IA sont également prévues lors de l’élaboration des modules d’alphabétisation numérique. La Smart Africa Alliance a élaboré un document de référence sur le renforcement des capacités qui a conduit à la mise en œuvre de plusieurs projets et initiatives, dont le projet Smart Africa Digital Academy (SADA), qui soutient les processus existants dans divers pays (SADA, sans date). Au Bénin, une convention de mise en œuvre du SADA a été signée en 2022, et en 2023, des actions ont débuté pour accompagner le Levier d'Apprentissage de Reconversion dans le Numérique (LeARN), autour de trois modules : formation de 25 experts Data Steward, formation de 25 développeurs de données et formation en IA (Gouvernement du Bénin, 2021).

Par ailleurs, certaines initiatives de certains acteurs non gouvernementaux de l’écosystème béninois du numérique et de l’IA méritent d’être soulignées. La Fondation Odon Vallet organise depuis 2021 une École d'été sur l'Intelligence Artificielle, où une centaine de jeunes reçoivent une formation pragmatique et de qualité sur les concepts de base de l'IA comme la programmation, le machine learning et l'électronique embarquée (dont la robotique et la domotique). Depuis 2020, l'Agence Francophone pour l'Intelligence Artificielle organise des conférences de sensibilisation à destination des jeunes Béninois, dont des femmes, sur les enjeux de l'IA, ainsi que des formations en ligne de niveau master en IA et big data en partenariat avec des universités francophones (AFRIA, 2020). ).

Communauté scientifique et de recherche nationale

Le SNIAM 2023-2027 est le résultat d’une synergie d’actions émanant à la fois des services sectoriels de l’État et du secteur privé, ainsi que d’associations ou d’organismes académiques.

Dans son processus d'élaboration, l'objectif de la stratégie nationale était d'avoir un document consensuel prenant en compte des domaines essentiels tels que la recherche, les développements et les innovations, les applications, la mise sur le marché et la diffusion intersectorielle, le soutien et l'orientation pour le déploiement.

En termes d'institutions locales de recherche, le Bénin dispose d'un centre de formation et de recherche, l'Institut de Mathématiques et des Sciences Physiques (IMSP), créé en 1988. Avec ses ressources spécialisées en IA, l'IMSP constitue un centre de compétence au niveau national en mathématiques. et l'informatique de l'IA (au niveau du doctorat), et il dispose d'un superordinateur d'une puissance rare pour un institut d'Afrique de l'Ouest. L’enjeu pour l’IMSP aujourd’hui est de maintenir la puissance de calcul et de renforcer les moyens pour tirer parti de cette infrastructure. L'Institut de Formation et de Recherche en Informatique, l'Ecole Polytechnique d'Abomey-Calavi et son Ecole Doctorale des Sciences de l'Ingénieur, ainsi que le Laboratoire de Biomathématiques et Estimations Forestières de l'Université d'Abomey-Calavi travaillent également sur plusieurs projets mettant également en œuvre la technologie de l'IA. comme blockchain.

En outre, plusieurs actions de renforcement des capacités ont été lancées et sont en cours pour préparer les ressources humaines aux transformations du marché du travail induites par l’IA et les technologies émergentes en général. En plus de l'enseignement de l'informatique (réseaux et ingénierie), l'IMSP propose depuis 2020 un master en data science, ayant déjà formé une vingtaine de diplômés, avec une quarantaine d'étudiants actuellement en formation dans ce domaine. Une dizaine de thèses en IA ou domaines connexes ont déjà été soutenues à l'IMSP. De plus, à l'Institut de formation et de recherche en informatique, il existe un programme de licence en IA. Des efforts sont en cours pour créer ici un programme de maîtrise afin de permettre aux étudiants de poursuivre leurs études en IA. La formation en IA dispensée dans ce domaine répondra aux différents défis liés aux compétences en IA. Plusieurs universités et écoles lancent également des programmes de formation en IA au sein du secteur privé. Par exemple, l’Agence de Développement de la Ville de Sèmè, en partenariat avec Sorbonne Université, a lancé en 2022 une cohorte de professionnels ayant bénéficié d’une formation continue hautement certifiée en IA.

Étapes opérationnelles de la stratégie

Le SNIAM 2023-2027 vise à faire de l'IA et du big data un levier de développement du Bénin à l'horizon 2027, avec un soutien accru aux secteurs stratégiques tels que l'éducation, la santé, l'agriculture, le cadre de vie et le tourisme dans une approche opportuniste. Les actions en cours sont réparties au sein des programmes et leur mise en œuvre reposera sur une priorisation tenant compte de trois facteurs. Le premier facteur est l’impact commercial : la mesure dans laquelle la solution proposée bénéficiera au principal bénéficiaire ou résoudra le problème initial. Le deuxième facteur est lié à la complexité : la mesure dans laquelle les données sont disponibles et exploitables à l'heure actuelle. Le troisième est la complexité technologique : l’effort qu’il faudra pour créer, déployer ou adapter une solution d’IA.

Dans le cadre de la mise en œuvre de la stratégie, des initiatives sont en cours pour identifier et exécuter les plans d'action associés. Il s’agit notamment d’études de faisabilité et de définition de projets pour opérationnaliser le SNIAM 2023-2027. Ils s’étendent également au développement de plateformes d’applications pour les cas d’utilisation de l’IA. Dans le cadre de cette dernière action, le Gouvernement du Bénin a mis en œuvre GPT.BJ, une initiative visant à favoriser l'accès à l'information juridique dans la vie des citoyens (Le Matinal, 2023). GPT.BJ est un chatbot développé par l'Agence béninoise des systèmes d'information et du numérique et est conçu pour répondre aux questions liées au code général des impôts, au code numérique, au code du travail et au code pénal du Bénin. Il a été lancé en 2023 lors du deuxième Salon de l'entrepreneuriat numérique et de l'intelligence artificielle.

Bibliographie

Brésil : récolter les fruits de l’intelligence artificielle avec quelques mises en garde

Mariza Ferro, Professeur d'informatique, d'IA éthique et durable, Universidade Federal Fluminense (UFF), chef du groupe de référence pour l'intelligence artificielle éthique et fiable (Núcleo IA Ética)

Gilberto M. Almeida, Professeur de droit de l'informatique et de l'Internet à l'Institut Pontifical Catholique, Université de Rio de Janeiro, co-coordinateur du Groupe de référence pour une intelligence artificielle éthique et fiable (Núcleo IA Ética)

Principales sorties:

  • La nécessité de faciliter la recherche et le développement en IA a poussé le gouvernement brésilien à adopter une réforme législative et une réalisation clé est le partenariat du ministère des Sciences avec des bailleurs de fonds et des experts nationaux pour la création de centres de recherche appliquée en IA.
  • Les défis du pays comprennent un manque de connaissances et d’éducation en matière d’IA, ainsi que le financement de la recherche sur l’IA. On s’inquiète également de la stagnation de la stratégie nationale en matière d’IA et des projets de loi qui pourraient entraver les priorités scientifiques et de recherche, favoriser l’incertitude parmi les chercheurs et limiter la collaboration internationale.

Le Brésil a une histoire significative dans la promotion de politiques à long terme pour le développement numérique, commençant dans les années 1970 avec une infrastructure numérique améliorée pour la collecte, le stockage, le traitement et le partage des données (par exemple, au sein des agences fédérales SERPRO et DATAPREV). Depuis lors, des législations spécifiques ont soutenu la création de réseaux en réunissant des entreprises et des universités – par exemple IBM et l’Université de São Paulo, qui ont développé une initiative commune pour des projets de recherche à long terme sur l’IA tels que l’IA pour une agro-industrie durable et les réseaux alimentaires, la prise de décision climatique avec de multiples critères, entre autres projets – et l’accélération du déploiement de l’utilisation d’Internet, notamment en instituant un cadre civil global pour Internet (Gouvernement du Brésil, 2014).

Cependant, selon un rapport de recherche du Berkman Klein Center (Fjeld et al., 2020) et le MIT Technology Review (Gupta et Heath, 2020), malgré ces étapes importantes, le Brésil n'était pas bien classé parmi les pays d'Amérique latine, jusqu'en 2020, en termes des réglementations sur l’IA et des stratégies nationales respectives. Il a fait quelques progrès par la suite, avec des initiatives ultérieures le positionnant sur la carte de l'Observatoire politique de l'OCDE sur la réglementation de l'IA et les stratégies nationales, ainsi que dans les rapports d'organisations privées telles que le Global AI Index et d'autres (IAPP, 2023).

Centres de recherche

Le Brésil a franchi des étapes importantes entre 2018 et 2021, notamment avec la promulgation de nouvelles lois (Gouvernement du Brésil, 2018 ; 2019a) qui ont supprimé les obstacles bureaucratiques à la transformation numérique motivée par la recherche et le développement de l’IA. C'était le scénario lorsqu'en 2019, le ministère de la Science, de la Technologie, de l'Innovation et des Communications (MCTIC) s'est associé à la Fondation pour la recherche de l'État de São Paulo (FAPESP) et au Comité directeur brésilien de l'Internet pour lancer un appel à la création de huit centres de recherche appliquée en IA.

Les secteurs bénéficiaires ciblés étaient la santé, l'industrie, les villes, l'agriculture (formellement prioritaire dans la politique nationale de science, technologie et innovation), la sécurité de l'information (y compris l'enquête et la conception d'algorithmes et de mécanismes) et les systèmes de cyberdéfense. Six de ces centres ont été sélectionnés en mai 2021 (un pour l'IA dans les villes intelligentes, un pour l'agriculture, deux pour l'industrie et deux pour la santé) et quatre en 2023 (deux pour l'IA dans l'industrie 4.0, un pour les énergies renouvelables et un pour la cybersécurité). . Chaque centre implique des dizaines de chercheurs chevronnés et des dizaines d'étudiants, et chaque centre reçoit environ 200,000 XNUMX USD par an pendant dix ans au maximum de la FAPESP.

Stratégie nationale

En avril 2021, le MCTIC a présenté la Stratégie nationale brésilienne pour l'intelligence artificielle (EBIA), liée aux centres de recherche appliquée en IA, comme une autre action structurante du MCTIC pour préparer le système brésilien de science et d'innovation à l'IA (MCTI, 2021). L'EBIA visait à concevoir un plan de développement de l'IA pour le pays en fournissant des lignes directrices au pouvoir exécutif fédéral pour encourager la recherche, l'innovation et le développement de solutions d'IA ainsi que sur les problèmes d'éthique et de fiabilité. Bien que l’EBIA soit une stratégie nationale générale et macro et n’ait pas spécifié de domaines particuliers de recherche sur l’IA, elle a indiqué des actions stratégiques dans lesquelles des références à la recherche sont faites, en particulier en ce qui concerne la recherche visant à développer des solutions éthiques en matière d’IA.

Projets de loi

Parallèlement à la structuration d'une stratégie administrative globale, les tentatives législatives visant à légitimer le plan national ont été suivies, de 2019 à 2021, par le dépôt de trois projets de loi sur l'IA au Congrès (Gouvernement du Brésil, 2019b ; 2020 ; 2021), qui envisageait en particulier de favoriser l’innovation et de garantir la minimisation des dommages. Aucun de ces projets de loi n’a été approuvé. Ainsi, en 2023, le Sénat a invité un groupe de 40 juristes à concevoir un quatrième projet de loi (Gouvernement du Brésil, 2023 ; Hilliard, 2023). Son contenu s'inspirait de la loi sur l'IA de l'Union européenne – alors considérée comme une norme internationale de bonne pratique en la matière – et incluait l'objectif de maintenir une approche basée sur les risques en matière de réglementation de l'IA. Une séquence aussi longue témoigne de la concentration des efforts déployés jusqu’à présent en matière d’action législative. Enfin, depuis le dernier trimestre 2023, le Congrès débat sur tous les projets de loi pour tenter de les consolider.

Objectifs et actions stratégiques

À l’autre extrémité, dans la sphère administrative, l’EBIA prétend inciter le gouvernement brésilien à stimuler la recherche, l’innovation et le développement de solutions d’IA conformément à de multiples considérations, notamment l’assurance d’un développement et d’une utilisation fiables et éthiques (Gouvernement du Brésil, 2022). ). Ces objectifs se sont inspirés des concepts et principes de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) comme source de référence pour les questions clés à aborder, et ont inspiré la structure de l'EBIA en ce qui concerne les domaines de préoccupation – par exemple, la croissance inclusive. En pratique, l'EBIA est divisée en six objectifs principaux, à savoir : l'éducation, la formation et la main-d'œuvre ; développement de la recherche et innovation; application dans les secteurs productifs; application dans l'administration publique; et la sécurité publique. Cependant, bien que ces axes de l’EBIA pointent vers des actions stratégiques, ils ont été formulés de manière vague, de sorte qu’il y a un manque de clarté sur les moyens concrets d’établir des politiques publiques appropriées. Les objectifs ne s’inscrivent pas dans des actions instrumentales prescrites (Filgueiras et Junquilho, 2023).

Par exemple, dans l’axe éducation, le développement de programmes d’alphabétisation numérique est préconisé de manière générique pour tous les domaines et tous les niveaux d’enseignement, quelles que soient les spécificités naturelles de chacun comme les particularités de l’enseignement de l’IA dans le cadre de l’enseignement fondamental, ou des études académiques. Etudes avancées. Paradoxalement, l’indice latino-américain de l’IA a interprété ces termes génériques comme un point fort, partant de l’hypothèse que le Brésil a effectivement intégré des éléments d’IA dans son programme scolaire national. La base nationale commune du programme d'études a en effet été récemment mise à jour pour ajouter des éléments de pensée informatique et de programmation informatique, mais la réalité est que la culture de l'IA n'a pas été correctement introduite, car il n'y a ni enseignants qualifiés ni stratégie définie.

Lignes directrices de recherche

À l’image d’un tel scénario, l’Académie brésilienne des sciences a publié en novembre 2023 un ensemble de lignes directrices recommandées pour l’utilisation et le progrès scientifique de l’IA au Brésil (ABC, 2023). Les recommandations soulignent l’écart existant en matière de connaissances et d’éducation en matière d’IA au sein de la société civile, en particulier chez les mineurs, ainsi qu’en matière d’action fondamentale visant à préparer le système national à l’IA à long terme. Parallèlement à ces questions et à d'autres, le groupe de chercheurs de l'Académie souligne la nécessité d'une augmentation immédiate du financement gouvernemental pour la recherche publique (dans la mesure où les universités publiques mènent la recherche sur l'IA au Brésil), la création de mécanismes permettant au secteur privé d'augmenter également les investissements dans cette technologie et la nécessité d’un environnement réglementaire sûr pour les enseignants et les chercheurs (ABC, 2023).

Essentiellement, le développement d’un système scientifique national pour l’IA nécessite la mise en œuvre de politiques publiques conçues pour coordonner les différents facteurs favorables impliqués. Par conséquent, on s'attend à ce que l'examen du paysage législatif et administratif actuel du Brésil, couplé à une analyse d'études sélectionnées dans la littérature scientifique et grise, donne un aperçu des efforts du Brésil pour établir son système scientifique national pour l'IA et de l'impact qui en résulte. sur le cadre national de la science et de la recherche.

Les projets de loi EBIA et IA sont les principaux instruments qui orientent les priorités de la recherche scientifique et favorisent un écosystème d'innovation ciblé au Brésil. L’incapacité de faire progresser simultanément ces instruments pourrait engendrer des impacts négatifs en créant un environnement réglementaire incertain pour les chercheurs et les professeurs. De plus, une telle stagnation pourrait restreindre la collaboration et le financement internationaux.

Implémentation manquante

Cependant, d’une manière générale, les stratégies nationales d’IA d’autres pays d’Amérique latine (Chiarini et Silveira, 2022) proposent une période d’environ une décennie pour être mise en œuvre, alors que le Brésil a tenté de le faire sur une période relativement courte, de 2020 à 2022. Il n’y a guère de surprise. , donc qu’aucun objectif spécifique n’a été substantiellement atteint jusqu’à présent, malgré l’ampleur qu’ils peuvent représenter dans le contexte d’un pays de taille et de population continentales. L'absence dans l'EBIA d'indications détaillées sur les opportunités et les défis de la mise en œuvre (Chiarini et Silveira, 2022) constitue donc un problème grave et urgent pour le Brésil, et pour tous ceux qui bénéficieraient probablement de la recherche sur l'IA pour une solution accélérée.

Compte tenu de tout ce qui précède, le fait que l'IA soit citée neuf fois dans la stratégie brésilienne de transformation numérique 2018, mais de manière très générique et déconnectée de toute action efficace ou objectif concret, semble être un signe supplémentaire que le Brésil n'a pas correctement fixé les objectifs de l'EBIA et a a lutté trop longtemps pour approuver un programme législatif. La préparation insuffisante du Brésil à l'IA et à l'apprentissage automatique rend son système scientifique national incompatible avec les bonnes pratiques internationales. Ses défis et possibilités au niveau national, ainsi que son importance régionale, exigent une action et un soutien rapides.

Bibliographie

Cambodge : recherche d’approches d’intelligence artificielle pour les missions de recherche nationales

Siriwat Chhem, Conseiller stratégique chez Asian Vision Institute

Points clés

  • Les efforts collectifs visant à développer des services basés sur le cloud dans le pays ont été soutenus par des acteurs locaux de différents secteurs. L'Agenda national de recherche 2025 a identifié les défis nationaux et a élaboré un plan pour relever ces défis.
  • Le financement et les capacités de recherche au Cambodge sont limités, ainsi que le faible alignement entre les travaux de recherche et les défis nationaux. La prudence culturelle à l’égard des technologies incertaines explique en partie pourquoi l’éducation est principalement prioritaire en ingénierie et en comptabilité.
  • Parmi les priorités immédiates figurent le renforcement de l’infrastructure des données et de la puissance de calcul, ainsi que le perfectionnement et l’expansion des praticiens de l’IA.

Dans un paysage de progrès technologique en évolution rapide, le Cambodge est sur le point d’intégrer l’apprentissage automatique et l’IA dans ses systèmes scientifiques nationaux. Nous approfondissons l'approche stratégique adoptée par le Cambodge, en explorant diverses facettes allant du point de vue du gouvernement sur l'impact de l'IA aux dispositions institutionnelles et à l'implication des parties prenantes essentielles pour favoriser l'innovation et la croissance économique.

Des politiques centrées sur l’humain

Au cœur de la stratégie cambodgienne se trouve une profonde conscience du pouvoir transformateur de l’IA dans divers secteurs. Avec une vision alignée sur les tendances mondiales de l’IA, le gouvernement du Cambodge élabore des politiques centrées sur l’humain visant à stimuler la recherche et le développement (R&D) responsables en IA. Le ministère de l'Industrie, de la Science, de la Technologie et de l'Innovation (MISTI) a publié le rapport Paysage de l'IA au Cambodge : état actuel et tendances futures (MISTI, 2023a). Cette approche avant-gardiste souligne l'engagement du Cambodge à tirer parti des innovations technologiques pour améliorer son développement socio-économique, comme l'a souligné le Conseil économique national suprême dans son rapport. Cadre politique pour l’économie et la société numériques du Cambodge 2021-2035 (SNEC, 2021).

Cadre institutionnel

Les arrangements institutionnels jouent un rôle crucial pour faciliter le programme d'IA du Cambodge, le gouvernement étant le fer de lance d'initiatives visant à initier et à intégrer des changements. Les cadres de collaboration et les plateformes de partage des connaissances jouent un rôle déterminant dans la promotion de la collaboration entre les secteurs multidisciplinaires de recherche et d’innovation, ouvrant ainsi la voie à un développement holistique. Feuille de route du Cambodge pour la science, la technologie et l'innovation 2030 (MISTI, 2021) souligne que la politique nationale de STI donne la priorité à cinq piliers : la gouvernance, le capital humain, la R&D, la collaboration et la construction d'un écosystème. De plus, MISTI (2023b) a développé le Feuille de route de la technologie numérique, identifiant l’apprentissage automatique et l’IA comme des technologies clés pour le développement national de la technologie numérique. Selon le MISTI (2023c) Rapport sur la science, la technologie et l'innovation 2022, MISTI a pour mandat en tant qu'entité gouvernementale de superviser le secteur STI et est responsable de la promotion du réseau d'IA, de robotique et d'automatisation au Cambodge.

Missions nationales de recherche

Le Programme national de recherche 2025 détaillé par MISTI (2022) a identifié huit missions de recherche nationales : 1) alimentation locale ; 2) un approvisionnement énergétique fiable ; 3) une éducation de qualité ; 4) pièces de rechange électroniques et mécaniques ; 5) services basés sur le cloud ; 6) électricité et eau potable ; 7) neutralité carbone ; et 8) une santé améliorée par le numérique. Les principaux domaines de recherche pour soutenir la mission 5 sur les services basés sur le cloud sont l'infrastructure, les logiciels, la cybersécurité et l'accessibilité. Ces services seraient fournis aux entreprises cambodgiennes pour développer leurs capacités numériques et stocker leurs données localement. Le MISTI, le ministère de l'Éducation, de la Jeunesse et des Sports et le ministère des Postes et Télécommunications sont tous des institutions de premier plan dans la mise en œuvre d'instruments politiques – allant des cadres juridiques et politiques aux ressources humaines, aux infrastructures et à la collaboration – pour accomplir la mission de recherche sur les services basés sur le cloud. avec le Conseil national de la science, de la technologie et de l’innovation comme organe directeur. Actuellement, des universités et des instituts de recherche tels que l'Université CamTech, l'Université royale de Phnom Penh, l'Institut de technologie du Cambodge, l'Académie cambodgienne de technologie numérique et l'Institut de technologie de Kirirom, ainsi que des sociétés de réseaux et de services à large bande, des producteurs de logiciels et des sociétés de cybersécurité, ont produit des recherches pour accomplir la mission de recherche sur les services basés sur le cloud.

Défis et voies de la recherche et de l’innovation au Cambodge

Le Programme national de recherche (MISTI, 2022) a mis en évidence cinq défis auxquels est confronté le système national de recherche et d’innovation, tous pertinents pour la recherche sur l’IA :

  • Il existe un sous-investissement national dans la R&D et un soutien politique limité pour promouvoir la recherche.
  • Il existe un alignement limité entre les activités de recherche et les défis nationaux, et une contribution insuffisante de la recherche universitaire aux activités d’innovation et à l’élaboration des politiques du secteur privé.
  • Les capacités de recherche sont limitées dans les secteurs public et privé.
  • Les institutions de recherche ont besoin de renforcement et de ressources.
  • Il est nécessaire de renforcer les liens université-industrie et de collaborations internationales durables.

En réponse, le programme national de recherche a développé quatre voies pour réaliser les missions nationales de recherche du pays :

  1. Investir dans la recherche pour soutenir les huit missions de recherche.
  2. Renforcer le rôle et les capacités des institutions publiques de recherche.
  3. Soutenir les carrières de recherche.
  4. Encourager les activités de recherche et la collaboration.

Pièces manquantes

L’un des domaines de préoccupation urgents du Cambodge concerne les données et la puissance de calcul importantes requises pour des algorithmes d’apprentissage automatique efficaces. Les limitations des infrastructures et la pénurie de praticiens qualifiés dans le domaine de l’IA constituent des obstacles immédiats pour le Cambodge. Le manque de talents et de financements disponibles entrave la recherche et l'expérimentation en matière d'IA, entravant ainsi la capacité du pays à tirer pleinement parti des avantages potentiels de l'IA. Un soutien supplémentaire sous la forme de partenariats public-privé et de collaboration internationale sera nécessaire pour relever ces défis.

Les défis culturels sont également importants à mesure que le Cambodge approfondit l’adoption de l’IA. Un état d’esprit prudent mais expérimental est essentiel pour gérer les incertitudes et les erreurs inhérentes à la mise en œuvre de l’IA. En outre, il est essentiel de favoriser l’innovation, la pensée critique et l’enseignement des sciences, des technologies, de l’ingénierie, des arts et des mathématiques pour doter la main-d’œuvre des compétences nécessaires au développement et au déploiement réussis de l’IA. Le paysage éducatif actuel du Cambodge est orienté vers le contexte d'un pays en développement, avec le génie civil et la comptabilité comme spécialités prédominantes. Sans une base solide et une culture du raisonnement scientifique, l’impact de la recherche et des applications sur l’IA sera limité.

Opportunités à venir

MISTI a collaboré avec l'Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture (UNESCO, 2022) pour élaborer le rapport Cartographie de la recherche et de l'innovation au Royaume du Cambodge. L'enquête de l'Observatoire mondial des instruments politiques de la science, de la technologie et de l'innovation de l'UNESCO menée en 2021 a révélé que les dépenses de R&D et le capital humain au Cambodge étaient tous deux limités. Du côté positif, le Cambodge prend des mesures pour intégrer efficacement l’IA dans ses systèmes scientifiques. Le « réseautage, mise en relation et/ou recherche de partenaires pour les activités de R&D/innovation » et le « soutien aux infrastructures » étaient les deux types de soutien ou de services liés à la R&D et à l'innovation les mieux classés, avec un consensus de 50 % et 40 % respectivement.

En conclusion, le Cambodge offre le récit convaincant d’une nation prête à exploiter le potentiel de transformation de l’apprentissage automatique et de l’IA pour un développement socio-économique durable. L'âge médian du Cambodge est de 27 ans, et une grande majorité de la population intègre les réseaux sociaux, le commerce électronique et les applications bancaires mobiles dans sa vie quotidienne. Grâce à la combinaison unique d’une population jeune et experte en technologie et d’un manque de technologies héritées, le Cambodge possède les caractéristiques uniques nécessaires pour dépasser les révolutions technologiques et industrielles conventionnelles. Bien que tardivement, le moment est venu pour le Cambodge d’adopter l’IA au niveau national, à une époque où la puissance de l’IA est désormais plus accessible que jamais. Grâce à la planification stratégique, à l’engagement des parties prenantes et à un engagement en faveur de l’inclusion, le Cambodge trace la voie vers un avenir où l’innovation technologique est moteur du progrès et de la prospérité pour tous.

Bibliographie

Chili : trouver des possibilités d'appliquer l'intelligence artificielle dans un écosystème de financement de la recherche existant

Rodrigo Durán, PDG, Centre d'Intelligence Artificielle

Points clés

  • Au Chili, les défis liés à l’IA pour la science sont multiples ; il y a avant tout un manque de financement, de ressources, d’infrastructures, de capacités et de compétences pour l’IA.
  • Les priorités en matière d’IA n’ont pas été identifiées à l’échelle nationale et les universités travaillent peut-être en vase clos. Il n’est pas encore clair si une vision unifiée de l’IA pour la science existera dans un avenir proche au Chili.

Le Chili a obtenu une politique nationale sur l'intelligence artificielle en 2021, après un processus de formulation de deux ans auquel plus de 1,300 2021 personnes ont participé (MinCiencia, XNUMX). La politique est formulée autour de trois piliers : facteurs favorables, R&D, gouvernance et éthique. Les lignes directrices proposées ont une portée décennale et impliquent plusieurs agences publiques et privées, coordonnées à ces fins par le ministère des Sciences.

Il convient toutefois de noter que cette politique n’est pas un instrument contraignant ; les lignes directrices ne sont pas des mandats explicites mais des propositions de lignes d'action, ce qui implique certaines difficultés d'application. En ce sens, la politique ne définit pas non plus de manière significative les priorités dans le domaine du financement des projets de R&D.

L’écosystème plus large du financement de la recherche

L’écosystème chilien de recherche et développement (R&D) est relativement petit par rapport à la moyenne de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE, sans date). Le pourcentage du produit intérieur brut du Chili consacré à la R&D s'élève à 0.36 pour cent, alors qu'il est de 2.68 pour cent dans les pays de l'OCDE, ce qui signifie que l'investissement relatif au Chili est sept fois inférieur. Dans le même temps, le système dépend fortement du financement public, qui représente 57 pour cent de l'investissement total (MinCiencia, sans date a). En termes nominaux, en 2021, l'investissement total a atteint 1.138 milliard de dollars, dont 648 millions de dollars d'investissements publics.

Ces montants représentent l'investissement total en R&D, y compris la formation des talents, la recherche fondamentale et appliquée et le transfert de technologie. Quarante et un pour cent des investissements publics sont gérés par l'Agence nationale de R&D (ANID), qui dépend du ministère de la Science et de la Technologie, tandis que 15.5 pour cent sont des ressources investies par les universités et proviennent du budget national à travers des contributions fiscales ou des frais de scolarité universitaires de premier cycle. subventions (DIPRES, 2023). Les 30 pour cent restants dépendent de diverses agences dotées de mandats spécifiques, comme la Société de développement ou les instituts publics de technologie dans des domaines spécifiques tels que la pêche, l'agriculture ou la recherche aérospatiale. Les contributions internationales, provenant par exemple des observatoires, sont incluses dans le montant de l'ANID.

Financement public de la recherche

Le système de financement public chilien couvre l'ensemble de la carrière du chercheur, depuis la formation du capital humain avancé, son insertion dans l'industrie ou le monde universitaire, le développement de projets de recherche individuels et associatifs à long terme, ainsi que les infrastructures des centres et des universités (MinCiencia, pas de date b). Tout ce qui précède est financé par le biais d’appels compétitifs, avec des taux d’attribution qui varient entre 8 % et 30 % selon l’instrument (ANID, 2022). L'évaluation des projets est réalisée par des pairs académiques nationaux, regroupés en « groupes d'études » nommés par des comités scientifiques collégiaux représentatifs des différents secteurs participant à l'écosystème (universités, centres de recherche, sociétés scientifiques et universitaires). Actuellement, environ 1,500 52 chercheurs nationaux participent à 120 groupes d'étude et 1 pairs évaluateurs internationaux évaluent les plus grands concours (plus d'un million de dollars) (ANID, sans date).

Cependant, la recherche locale manque de mécanismes de ciblage et de priorisation significatifs ainsi que de mandats pour établir des priorités. 87 % des investissements publics en R&D – 564 millions de dollars – sont alloués à des projets « ciel ouvert », que ce soit pour la formation d'un capital humain avancé ou pour la recherche individuelle ou collective (MinCiencia, sans date a). Les 13 pour cent restants des investissements publics en R&D sont principalement hébergés dans les instituts publics de technologie, qui ont des mandats spécifiques du gouvernement. Cette liberté de recherche transcende le financement public et constitue également un élément différenciateur de l’écosystème universitaire, composé de 56 universités, où est concentrée plus de 80 pour cent de la communauté nationale génératrice de connaissances (MinCiencia, sans date b).

En résumé, l’écosystème chilien de R&D est petit par rapport à la moyenne de l’OCDE, avec peu de priorités dans l’allocation des ressources et une forte dépendance à l’égard du financement public.

Néanmoins, il dispose de mécanismes solides et transparents pour l'évaluation de projets hautement compétitifs pour l'ensemble du parcours de développement des chercheurs, orientés principalement vers des projets de recherche individuels. L’impact des publications chiliennes est proche de la moyenne de l’OCDE, et donc l’impact obtenu par dollar d’investissement va bien au-delà de la moyenne.

L'arrivée de l'intelligence artificielle

En termes de priorisation des secteurs et de pratiques de financement, l’écosystème chilien de R&D est confronté aux défis de l’IA. Étant donné qu'il s'agit d'un système hautement atomisé en termes d'évaluation de projets, de nombreux évaluateurs ne sont pas formés pour évaluer correctement l'impact que l'utilisation de l'IA ou des outils d'apprentissage automatique peut avoir sur la recherche, c'est pourquoi des approches plus orthodoxes en dehors de la science, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques ( Les disciplines STEM) seront probablement prioritaires. D’un autre côté, en l’absence de mécanismes de priorisation ou de ciblage dans des secteurs spécifiques, le développement de ces compétences dans la communauté universitaire dépend profondément de ce que font les institutions d’accueil – principalement les universités. Cependant, le manque de fonds de base pour les universités dans ce domaine signifie qu’elles doivent donner la priorité à d’autres politiques plutôt qu’à la formation continue de leur personnel académique. Il n’existe aucun mandat pour que les universités s’engagent dans cette direction, et il n’existe pas non plus de mécanismes concurrentiels pour encourager les travaux dans ce sens.

En ce sens, l’intégration des outils d’IA dans la recherche interdisciplinaire dépend de la capacité et de la possibilité des chercheurs de s’articuler autour de projets spécifiques pour des appels de financement particuliers – qui doivent être évalués par des pairs qui ne disposent pas des outils pour comprendre leur impact – ou bien de se concentrer sur des groupes d’étude STEM particuliers. Ce phénomène signifie que les projets interdisciplinaires utilisant l’IA sont en concurrence pour les financements avec les projets de R&D axés sur l’IA, ce qui peut finalement décourager la communauté de l’IA de collaborer avec d’autres disciplines. La résolution des problèmes de gouvernance de l’IA a conduit à une collaboration internationale accrue, ce qui a encouragé la collaboration universitaire.

Formation et talents

En termes de formation et de rétention des talents, depuis 2019, il y a eu une augmentation relative de 15 pour cent du financement pour la formation du capital humain avancé au niveau local, avec une diminution de 12 pour cent du financement pour les diplômes de maîtrise et de doctorat à l'étranger (ANID , pas de date). Ceci est cohérent avec le processus de maturation du système universitaire local en général. Cependant, dans des disciplines comme l’IA, cela représente un défi, car la communauté est moins mature et donc l’offre de qualité est moindre que dans des disciplines comme l’astronomie ou la biochimie. Cela signifie que la vitesse à laquelle la communauté s'est développée diminue, ce qui limite les possibilités de recherche interdisciplinaire. De même, l'intérêt croissant des secteurs privé et public pour l'adoption d'outils d'IA au niveau international a généré une augmentation significative de la demande de capital humain avancé, ce qui signifie que les salaires offerts par les carrières de recherche universitaire sont moins compétitifs que cinq ans. précédemment. Il y a donc une pénurie due à de meilleures conditions de travail en dehors de l'académie. Même si le déficit de talents auquel nous serons confrontés à l’avenir semble évident, le secteur privé ne fait aucun effort concret pour promouvoir de manière significative le développement des talents à l’échelle nationale.

Infrastructures et données

En termes d'infrastructures, le Chili manque de laboratoires nationaux ou de « grandes installations » offrant un accès ouvert à la communauté universitaire. Le développement de modèles d’IA nécessite l’accès à une infrastructure informatique, physique ou cloud, de plus en plus coûteuse en raison de l’augmentation généralisée de la demande. Ce manque peut constituer un obstacle important à l’adoption d’outils d’IA de manière interdisciplinaire, ou à une concentration d’outils dans des établissements universitaires disposant des ressources nécessaires pour les financer.

L’accès aux données et la gouvernance des systèmes d’IA constituent également une faiblesse structurelle du système local. Une politique de libre accès aux données de recherche financées par l’État a débuté en 2022, mais la communauté universitaire hésite encore à adopter cette ouverture. Il n’existe pas de culture de standardisation des formats de données, ce qui signifie que dans de nombreuses disciplines, un travail de conservation est nécessaire avant leur disponibilité. Ce manque de normes se reflète également dans les politiques de confidentialité et d'accès, qui dépendent de ce qui est établi par chaque université ou même par chaque faculté au sein de l'université. Tout ce qui précède constitue un défi de taille pour l’adoption de l’IA de manière interdisciplinaire.

Bibliographie

Chine : Promouvoir l’approche Intelligence artificielle pour la science

Gong Ke, Directeur exécutif de l'Institut chinois pour les stratégies de développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération

Liu Xuan, Chercheur de l'Académie Nationale de Stratégie d'Innovation, CAST

Principales sorties:

  • Le gouvernement chinois soutient l’intégration de l’IA dans différents domaines scientifiques par le biais de programmes et d’infrastructures.
  • La Chine est active sur la scène internationale en matière de technologies d'IA et a réussi à développer des plates-formes et des logiciels prenant en charge l'IA.

L'intelligence artificielle pour la science (AI4S) est un mode émergent qui intègre l'IA et la recherche scientifique. Il fait référence à l’utilisation de technologies et de méthodes d’IA pour connaître, simuler, prédire et optimiser divers phénomènes et lois de la nature et de la société humaine. Cette étude de cas se concentre sur l’exemple d’AI4S en Chine, explorant l’impact de l’apprentissage automatique et de l’IA sur le système scientifique.

Le gouvernement chinois attache une grande importance à AI4S, en promouvant les innovations dans les algorithmes et les modèles d’IA orientés vers des problèmes scientifiques majeurs. Ils ont créé des plateformes ouvertes dans les domaines de recherche typiques d’AI4S, encouragé les établissements universitaires à ouvrir leurs ressources de données et établi des normes de conduite éthique avec AI4S. Aux niveaux du gouvernement national et local en Chine, les initiatives politiques dans le domaine de l'AI4S sont principalement les suivantes.

Programmes et infrastructures de recherche spéciaux

En mars 2023, le ministère de la Science et de la Technologie, en collaboration avec la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine, a lancé une initiative spéciale appelée Plan de mise en œuvre de la recherche scientifique pilotée par l'intelligence artificielle (2022-2025) pour soutenir l'adoption d'outils d'IA dans sciences fondamentales telles que les mathématiques, la physique, la chimie et l'astronomie. L’intention est de relever des défis majeurs tels que le changement climatique, la transition énergétique, le développement de médicaments, la recherche génétique, la sélection biologique et les nouveaux matériaux. Les projets comprennent l'intégration croisée de l'IA et de la science des matériaux, l'intégration croisée de l'IA et des mathématiques de base, l'intégration croisée de l'IA et des technologies de l'information, l'intégration croisée de l'IA et des sciences de la vie, et l'intégration croisée de l'IA et des questions éthiques et sociales (Ministère des Sciences et des Sciences). Technologie, 2023a).

Parallèlement, le ministère de la Science et de la Technologie exploite le projet national Innovation scientifique et technologique 2030 – Nouvelle génération d'intelligence artificielle (ministère de la Science et de la Technologie, 2021) comme moteur pour construire une infrastructure de puissance de calcul intelligente ouverte et faciliter l'ouverture active des données. ressources de divers secteurs et générer une synergie politique pour faire progresser l’AI4S. En avril 2023, le gouvernement de Shanghai a soutenu l’Université Jiao Tong de Shanghai dans le lancement de la plateforme ouverte AI4S avec des modèles et des données scientifiques open source (Jiefang Daily, 2023).

Gouvernance et réglementation éthique

En 2017, le plan national chinois pour le développement de l’IA a été publié (Conseil d’État, 2017), dans lequel il est souligné que l’IA possède des caractéristiques à la fois techniques et sociales. Deux comités ont été créés par le gouvernement chinois pour mettre en œuvre le plan : un comité technique et un comité de gouvernance. Le comité de gouvernance est composé d'experts compétents issus d'universités, d'instituts de recherche et d'entreprises. Il a publié des documents tels que Principes de gouvernance de la prochaine génération d’IA – Développer une IA responsable (Comité professionnel national de gouvernance de l’IA de nouvelle génération, 2019) et Prochaine Génération Normes d’éthique de l’intelligence artificielle (Comité professionnel national de gouvernance de l’IA de nouvelle génération, 2021).

En 2021, le gouvernement chinois a également créé le Comité national d’éthique des sciences et technologies, qui a publié une liste de domaines de recherche et de développement en IA à haut risque (Ministère de la Science et de la Technologie, 2023b). Ce comité d'éthique dispose d'un sous-comité dédié à l'IA, composé d'experts des secteurs concernés et fournissant des consultations professionnelles au Conseil d'État pour la formulation des politiques d'éthique technologique de la Chine. Enfin, en 2023, après une consultation ouverte en ligne d'un mois, l'Administration d'État du cyberespace de Chine et plusieurs départements ont publié conjointement Mesures provisoires pour la gestion des services d'intelligence artificielle générative, marquant la première politique de réglementation de l'industrie chinoise du contenu généré par l'IA (The Cyberspace Administration of China, 2023a).

La perspective internationale

La Chine a une attitude ouverte et proactive envers la coopération internationale en matière d’IA. Elle soutient le rôle irremplaçable des Nations Unies dans la gouvernance internationale de l'IA et participe activement aux activités organisées par des organismes tels que l'Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture (UNESCO), l'Union internationale des télécommunications (UIT), l'Organisation mondiale de la santé (OMS), Organisation des Nations Unies pour le développement industriel (ONUDI) et Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD). La Chine a invité les représentants des organismes des Nations Unies à rejoindre les conférences et forums pertinents sur l'IA dans le pays.

En novembre 2023, le gouvernement chinois a lancé l’Initiative mondiale sur la gouvernance de l’IA, qui présente onze propositions qui privilégient une approche centrée sur les personnes et le respect de la souveraineté des autres pays. Il a été souligné que la Chine est disposée à s'engager dans la communication, les échanges et la coopération avec toutes les parties sur la gouvernance mondiale de l'IA, à promouvoir les avantages de la technologie de l'IA pour toute l'humanité et à proposer des solutions constructives aux problèmes de développement et de gouvernance de l'IA qui sont d'une grande préoccupation. à toutes les parties dans la nouvelle ère (The Cyberspace Administration of China, 2023b).

La promotion par la Chine des échanges et de la coopération non gouvernementaux est illustrée par le Salon international des jeunes scientifiques d'août 2023 « L'IA pour la science – prendre place dans la révolution scientifique et technologique actuelle », organisé par l'Association chinoise pour la science et la technologie à Shanghai. De jeunes scientifiques de huit pays, dont le Royaume-Uni, la Grèce et l'Allemagne, ont participé à la discussion et à l'échange (CAST, 2023). Shanghai a également accueilli en janvier 2024 la Conférence mondiale sur l'éducation numérique, organisée conjointement par le ministère chinois de l'Éducation, le Comité national de l'UNESCO et le gouvernement de Shanghai. Cette conférence s'est concentrée sur le thème « L'éducation numérique : application, partage et innovation », avec des sous-thèmes : améliorer la culture et les compétences numériques des enseignants ; numériser l’éducation et construire une société apprenante ; évaluer les tendances et les indices mondiaux en matière de développement de l'éducation numérique ; IA et éthique numérique ; les défis et opportunités de la transformation numérique pour l’éducation de base ; et la gouvernance numérique dans l’éducation (Ministère de l’Éducation, 2024).

Tendance globale du développement

Sur la base de rapports de recherche pertinents et d'une revue de la littérature (AI for Science Institute of Beijing, 2023), la tendance générale dans le domaine de l'AI4S en Chine peut être résumée comme suit.

Les établissements universitaires chinois, les universités et les principales entreprises d'IA sont proactifs dans le domaine de l'AI4S, avec des réalisations d'influence internationale telles que MEGA-Protein, Pengcheng Shen Nong, FengWu du Shanghai AI Lab et PanGu Weather (Fang, X., et al., 2022) ( K. Bi, et al., 2023) . D’abondantes ressources de données de recherche scientifique ouvertes se sont accumulées pour AI4S, avec des données open source trouvées en météorologie, en astronomie et en physique des hautes énergies (Tan, S. et al., 2023).

Un nombre considérable d'algorithmes AI4S et de logiciels fondamentaux ont également vu le jour, notamment MindSpore Science de Huawei, PaddleScience de Baidu, DeePMD de DP Technology et GLM de Zhipuai, fournissant de riches ensembles de données, des modèles fondamentaux et des outils spécialisés pour la recherche AI4S (Huawei, 2017). Les applications AI4S sont explorées dans divers domaines, notamment les sciences de la vie, la science des matériaux, la science de l'énergie, l'ingénierie électronique et l'informatique, les sciences de la terre et de l'environnement et la simulation industrielle. En particulier, des institutions représentées par Baidu et Huawei promeuvent activement le développement des pratiques industrielles AI4S.

Logiciel fondamental d'intelligence artificielle pour la science

PaddlePaddle de Baidu a commencé à planifier des formes techniques et des itinéraires de produits dans le domaine AI4S dès 2019. Depuis, elle a lancé la plateforme de calcul biologique PaddleHelix, la plateforme de calcul quantique PaddleQuantum et la plateforme de calcul scientifique PaddleScience. Baidu a collaboré à des projets exemplaires avec plusieurs universités et instituts de recherche et a lancé le programme de co-création PaddlePaddle AI4S pour créer une opportunité commerciale écologique. En mai 2023, Baidu a publié un article dans la revue Nature ouvrant de nombreuses possibilités d'intégration de l'IA dans des domaines tels que la biologie et la santé (Fang, X., et al., 2022).

Huawei, quant à lui, a lancé de grands modèles PanGu pour les molécules médicamenteuses, la météorologie et les vagues océaniques. Parmi eux, le grand modèle de molécule médicamenteuse PanGu peut améliorer la vitesse de criblage de composés à petites molécules, améliorer considérablement l'efficacité de la recherche et du développement et explorer davantage de combinaisons possibles d'éléments moléculaires à moindre coût. En juillet 2023, les résultats de recherche du grand modèle météorologique PanGu de Huawei Cloud ont été publiés dans la revue Nature, et il s'agit du premier modèle d'IA à surpasser en précision les méthodes de prévision numérique traditionnelles (K. Bi, et al., 2023).

Bibliographie

Inde : mieux comprendre les technologies transformatrices et leur intégration sociale

Moumita Koley, Chercheur en politiques STI, DST-Centre for Policy Research, IISc, Bangalore. Consultant ISC sur l'avenir de l'édition scientifique

Jibu Elias, Ancien architecte en chef et responsable de la recherche et du contenu chez INDIAai

Principales sorties:

  • Le développement de plateformes en ligne et d’outils logiciels prenant en charge l’IA en Inde fait partie de sa vision de devenir la plaque tournante des logiciels dans les pays du Sud. Les réalisations du pays comprennent la création de centres d'excellence et d'initiatives de perfectionnement pour faire progresser les capacités en matière d'IA.
  • La rationalisation et la coordination du travail des centres d'excellence nouvellement créés ainsi que le manque de partenariats privé-public sont des défis que le pays doit actuellement relever.

L'IA est au cœur de la stratégie indienne d'exploitation des technologies transformatrices. Menées par le ministère de l'Électronique et des Technologies de l'information (MeitY), les missions d'IA sont conçues pour favoriser l'inclusivité, orienter l'innovation et garantir une large acceptation de l'IA dans divers secteurs. L’objectif est de générer des bénéfices sociétaux significatifs et une croissance économique.

Premières candidatures

L’objectif principal est d’étendre les avantages de l’IA à tous les segments de la société, en s’alignant sur la vision plus large d’un développement global et durable (TEC, 2020). Avec le développement rapide actuel des infrastructures de données et d’IA dans le pays, l’Inde vise à devenir la plaque tournante des outils logiciels du Sud. Un excellent exemple de la contribution sociétale de l'IA en Inde au niveau national est la plateforme Bhasini, renforcée par l'IA et d'autres technologies avancées et dédiée à la traduction en langue locale (Bhasini, sans date). La Plateforme nationale de données et d'analyse est une autre initiative gouvernementale qui rationalise l'accès aux données gouvernementales en Inde : elle offre un environnement convivial permettant aux individus de rechercher, fusionner, visualiser et récupérer facilement des ensembles de données (NDAP, sans date). De plus, AIRAWAT (AI Research, Analytics and Knowledge Assimilation), une infrastructure de cloud computing spécialisée centrée sur l'IA pour l'Inde, devrait bientôt faire ses débuts (AIRAWAT, 2023).

Créer des centres d'excellence

MeitY dirige les initiatives d'IA en Inde. Il a formé sept groupes d’experts pour se concentrer sur divers aspects de l’intégration de l’IA, depuis l’établissement de missions nationales jusqu’à la qualification de la main-d’œuvre et la cybersécurité. Ces comités façonnent la stratégie indienne en matière d'IA. Le récent rapport des groupes d'experts (Groupe d'experts à MeitY, 2023) a mis en évidence les aspects opérationnels de la création des centres d'excellence en recherche, qui, au fur et à mesure de leur mise en œuvre, sont appelés centres d'excellence (CoE). Les fonctions des CoE peuvent inclure, sans s'y limiter, la recherche fondamentale, le développement technologique, la promotion de l'innovation et de l'entrepreneuriat, ainsi que le développement des compétences en IA. Les structures institutionnelles des CoE varient depuis des partenariats entre le gouvernement national ou local avec des entreprises, comme le CoE pour l'Internet des objets et l'IA, un partenariat entre MeitY et l'association professionnelle Nasscom, ainsi que le CoE pour la science des données et l'IA, un partenariat entre le gouvernement du Karnataka et Nasscom. Certains CoE se trouvent au sein des universités.

Initiatives de développement des compétences

Le ministère du Développement des compétences et de l'Entrepreneuriat a lancé un programme de formation en ligne gratuit sur l'IA disponible dans plusieurs langues indiennes. Ce cours est développé conjointement par Skill India et GUVI (Grab Ur Vernacular Imprint), une entreprise de technologie éducative incubée à l'Institut indien de technologie de Madras et à l'Institut indien de gestion d'Ahmedabad. Le secteur privé intensifie également le développement des compétences en IA. Par exemple, Infosys a lancé un programme gratuit de formation à la certification en IA, disponible sur la plateforme d'apprentissage virtuel Infosys Springboard. Intel, en partenariat avec le Conseil central de l'enseignement secondaire relevant du ministère de l'Éducation, a annoncé l'initiative « AI For All » visant à favoriser une compréhension fondamentale de l'IA pour tous en Inde. De nombreux établissements d’enseignement indiens ont entre-temps développé leurs propres programmes et cours de certification en IA et en apprentissage automatique. Un tel exemple est le programme de certification avancée de niveau postuniversitaire en Deep Learning (TalentSprint, 2024) proposé par l’Institut indien des sciences de Bangalore.

Direction stratégique

L’Institution nationale pour la transformation de l’Inde (NITI) Aayog est le principal groupe de réflexion sur les politiques publiques du gouvernement indien. NITI Aayog a publié un document de discussion en 2018 intitulé Stratégie nationale pour l'intelligence artificielle #AIForAll (NITI Aayog, 2018). Il s'agit d'un document d'orientation permettant de comprendre la vision de l'Inde visant à intégrer l'IA dans toutes les couches de la société, afin de garantir que ses avantages profitent à tous. Le document met en évidence les recommandations de NITI Aayog pour cinq secteurs qui devraient bénéficier le plus de l'IA pour répondre aux besoins sociétaux : les soins de santé ; agriculture; éducation; villes et infrastructures intelligentes ; et la mobilité et les transports intelligents. MeitY dirige les missions d'IA de l'Inde dans ces secteurs.

Reconnaissant que la recherche sur l’IA en Inde en est à un stade relativement précoce, NITI Aayog a fortement mis l’accent sur le renforcement des capacités et des infrastructures de recherche. La stratégie implique la création de centres d’excellence pour la recherche approfondie sur l’IA et de centres internationaux d’IA transformationnelle pour développer des applications pratiques de l’IA. Cette double approche aspire à rassembler davantage de collaboration entre le monde universitaire, l’industrie et le gouvernement. L’intégration de l’IA dans la société nécessite également de s’attaquer aux problèmes éthiques, juridiques et socio-économiques. Reconnaissant la nécessité d'un traitement approprié des données pour garantir la confidentialité et la sécurité, NITI Aayog recommande de créer des conseils d'éthique au sein des CoE. Il existe également une recommandation visant à créer un marché national de l’IA afin de démocratiser l’accès aux données, ce qui est essentiel pour les innovations en matière d’IA.

Rôles des centres d'excellence

Reconnaissant le potentiel de transformation de l'IA, la ministre des Finances, dans son discours sur le budget 2023-2024, a souligné la nécessité d'étendre les capacités globales de l'Inde en matière d'IA, ce qui a conduit à la création de trois centres d'excellence dans des établissements d'enseignement de premier plan, en adoptant un modèle en étoile. .

Ces centres d'excellence font partie intégrante de l'initiative « INDIAai », plaçant le pays à l'avant-garde des progrès mondiaux en matière d'IA. Les domaines critiques identifiés pour que les CdE favorisent la recherche et le développement comprennent la gouvernance, les soins de santé, l'agriculture, l'industrie manufacturière et la technologie financière, reflétant leur importance dans la promotion d'une croissance socio-économique inclusive. L'initiative CoE vise à favoriser un écosystème d'IA, stimulant l'innovation grâce à la collaboration avec l'industrie, les entités universitaires et les startups aux niveaux national et mondial. Les CoE doivent diriger la recherche fondamentale et pratique sur l’IA, en ciblant les défis spécifiques au secteur et en aidant à la commercialisation des solutions d’IA existantes. Ils ont pour mandat de définir des stratégies d’IA spécifiques au secteur, d’identifier les principaux défis et de reconnaître les opportunités.

La position mondiale de l'Inde

Le Rapport sur l'indice d'IA 2023 par l'Institut de Stanford pour l'intelligence artificielle centrée sur l'humain a souligné la contribution croissante de l'Inde à la recherche et au développement de l'IA, avec une croissance constante des publications liées à l'IA (Stanly, 2023). L’Inde apporte également sa contribution à l’écosystème mondial de l’IA et les géants indiens de la technologie promeuvent les contributions à l’IA open source pour démocratiser la technologie. L’Inde a présidé le Partenariat mondial sur l’intelligence artificielle, une initiative internationale visant à promouvoir le développement et l’utilisation responsables de l’IA, pour 2022-2023. Le gouvernement indien a entre-temps pris diverses mesures pour élaborer sa propre feuille de route pour la gouvernance de l’IA. À cette fin, INDIAai a organisé une table ronde en février 2023 pour discuter de la trajectoire de développement de l'IA générative, de l'éthique et des droits de propriété intellectuelle, impliquant des experts d'institutions telles que l'Institut indien des sciences de Bangalore, le Global AI Ethics Institute et IBM Research India (INDIAai, 2023). ).

Bibliographie

Malaisie : permettre la quatrième révolution industrielle

Nurfadhlina Mohd Sharef, Faculté d'informatique et de technologie de l'information, Universiti Putra Malaysia et Académie des sciences de Malaisie

Principales sorties:

  • Les lignes directrices et politiques transversales sur l’IA en Malaisie ont impliqué des acteurs de différents secteurs. Le ministère

Le ministère de l’Enseignement supérieur (MoHE) et l’Agence malaisienne de qualification fournissent des conseils pour une utilisation responsable de l’IA dans le milieu universitaire.

  • L’approche de l’IA pour la science est axée sur l’innovation par la technologie. Le perfectionnement des compétences en IA est dirigé à la fois par les secteurs universitaire et industriel.

Alors que la Malaisie s’engage avec audace dans la quatrième révolution industrielle (4RI), la convergence de la science, de la technologie et de l’innovation devient primordiale pour une croissance durable. Au cœur de cette transformation se trouve l'intégration stratégique de l'IA, qui propulse la Malaisie vers sa vision de devenir une nation de haute technologie d'ici 2030. Guidé par des cadres politiques essentiels, le parcours de la Malaisie se déroule comme un témoignage de l'engagement de la nation à tirer parti de l'IA pour le progrès scientifique. et la prospérité économique.

Activation des stratégies

Le gouvernement malaisien a introduit la Politique nationale de la science, de la technologie et de l’innovation (DSTIN) 2021-2030 (MoSTI, 2020) pour intensifier le développement technologique local. Dans le cadre de cette initiative, le cadre malaisien pour la science, la technologie, l'innovation et l'économie (10-10 MySTIE) développé par l'Académie des sciences de Malaisie (ASM, 2020) a été spécifiquement conçu pour stimuler le développement économique et améliorer le niveau d'innovation et de création de richesse. , l’inclusion et le bien-être de la société. Une politique nationale 4IR a également été élaborée par l'Unité de planification économique du Département du Premier ministre en 2021 (EPU, 2021a) pour servir de stratégie nationale globale pour le 4IR. Aligné sur le DSTIN 2021-2030, il fournit des principes directeurs et une orientation stratégique aux ministères et agences, visant à optimiser l’allocation des ressources et à gérer les risques émergents. La politique soutient les politiques de développement national telles que le douzième plan malaisien et la vision de prospérité partagée 2030 et complète le plan d’économie numérique de la Malaisie (EPU, 2021b) en stimulant la croissance de l’économie numérique et en comblant la fracture numérique.

Feuille de route nationale

La Feuille de route nationale pour l’IA 2021-2025 (MoSTI, 2021) est une initiative visant à développer et à mettre en œuvre l’IA en Malaisie. La feuille de route est structurée autour de plusieurs stratégies clés, notamment l’établissement d’une gouvernance de l’IA, l’acculturation de l’IA et le lancement d’un écosystème d’IA. Il vise à créer un écosystème d’innovation en IA florissant en Malaisie et à encourager les leaders de l’industrie et les universitaires à développer et à mettre en œuvre des solutions d’IA.

Sept principes de responsabilité intelligence artificielle de la feuille de route nationale de la Malaisie

  1. Équité
  2. Fiabilité
  3. Sécurité et contrôle
  4. Confidentialité et sécurité
  5. À la recherche du bien-être et du bonheur humain
  6. Responsabilité
  7. Transparence

Ces principes fournissent des lignes directrices pour le développement d’une IA fiable et soucieuse de la confidentialité.

Le ministère de la Science, de la Technologie et de l'Innovation (MoSTI) a créé le Comité national de la blockchain et de l'intelligence artificielle pour coordonner et surveiller la mise en œuvre du plan d'action prévu dans la feuille de route nationale sur l'IA (ministère des Communications, 2022). En outre, le Département des normes de Malaisie, qui fait office d'organisme national de normalisation et d'organisme national d'accréditation et d'agence relevant du ministère de l'Investissement, du Commerce et de l'Industrie, a formé un comité technique sur l'IA avec des représentants de divers secteurs (DSM, 2023) pour fournir normes nationales en matière d’IA.

Pour propulser l’adoption de l’IA, la feuille de route identifie les cas d’utilisation nationaux de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement, les soins de santé, l’éducation, l’agriculture et la finance. La feuille de route recommande également de se lancer dans la recherche et le développement (R&D) fondamentale et appliquée dans les entités concernées au sein de l’écosystème d’innovation de l’IA, et d’encourager l’adoption de l’IA dans la R&D dans tous les domaines. Chaque État de Malaisie dispose d'une stratégie de transformation numérique, des États comme Selangor, Sarawak, Terengganu, Penang et Melaka affichent une forte adoption de l'IA en raison de facteurs tels que le travail numérique et la sensibilisation croissante à la R&D.

Axes de recherche

L’avancement de la recherche universitaire sur l’IA est dirigé par le ministère de l’Enseignement supérieur (MoHE) et l’Agence malaisienne de qualification, par exemple par la publication de notes consultatives et de lignes directrices pour étayer une utilisation responsable de l’IA générative. Un effet en cascade pour la transformation de l’IA au sein des établissements d’enseignement supérieur se produit dans chaque établissement, par exemple via des initiatives de campus intelligents et d’éducation numérique. Le MoSTI soutient également la transformation de l’IA pour le développement universitaire et la recherche.

L'un des programmes phares nationaux basés sur l'IA est le programme de numérisation et d'Internet des objets (IoT), avec un projet pilote dans la réserve forestière de Pasoh dirigé par ASM. Le projet introduit des robots, des systèmes IoT, des systèmes basés sur l’IA et l’apprentissage automatique pour la numérisation, le profilage et l’analyse des espèces, ainsi qu’un simulateur écologique pour faciliter la gestion forestière infusée par l’IA, en plus d’offrir des programmes de formation (ASM, 2023a). Une alliance de précision pour la biodiversité a également été formée dans le cadre de la gestion du changement et de l’enculturation de la transformation vers une biodiversité et une gestion forestière durables.

Pendant ce temps, Cancer Research Malaysia (2020) a développé une application mobile basée sur l’IA appelée MeMoSA (Mobile Mouth Screening Anywhere) pour la détection précoce des cancers de la bouche. MeMoSA collecte des images de lésions buccales et utilise l’IA et le traitement d’images pour la détection du cancer de la bouche. L’application a le potentiel d’atteindre un grand nombre de personnes dans des contextes peu coûteux, ce qui la rend particulièrement avantageuse pour les personnes vivant dans les zones rurales ayant un accès limité aux établissements de santé.

Éducation et services

L'ASM a préparé un livre blanc intitulé Un nouvel horizon pour la science, la technologie et l'innovation (UPM, 2023) avec des recommandations au MoHE pour gérer les perturbations technologiques dans l'enseignement et l'apprentissage et la gouvernance de l'enseignement supérieur. Le document est conforme au Plan d'action pour l'enseignement supérieur de Malaisie 2015-2025 (JPT, 2013), qui promeut l'apprentissage en ligne mondialisé pour fournir une éducation accessible tout en adaptant les expériences d'apprentissage aux besoins de chaque étudiant. Les recommandations portent sur les politiques, notamment sur le partage des ressources et la création de centres pour les infrastructures haut de gamme ; la politique des technologies éducatives ouvertes et les plateformes nationales d’innovation ouverte, parmi de nombreuses autres considérations.

Des initiatives gouvernementales numériques visant à soutenir l’expansion de l’IA sont également en cours. Une plate-forme de partage de données appelée Malaysian Government Central Data Exchange fournit des services d'intégration de données entre agences pour faciliter la fourniture de services en ligne de bout en bout, dirigés par le département numérique du ministère du Numérique. La plateforme de base de données principale développée par le ministère de l'Économie centralise les données socio-économiques pour des subventions ciblées, améliorant ainsi la sécurité des données et consolidant la gestion. La plateforme scientifique ouverte de Malaisie défendue par l'ASM favorise un atout de recherche national adhérant aux lignes directrices de la science ouverte.

Des espaces pour l'innovation

Le National Technology and Innovation Sandbox offre un « endroit sûr » aux innovateurs pour tester et valider leurs solutions technologiques dans un environnement réel avec des assouplissements sur les réglementations et les lois. Il est coordonné par l'Accélérateur malaisien de recherche pour la technologie et l'innovation et le Centre de recherche et de développement appliqué de Malaisie, deux agences relevant du MoSTI, et Futurise, une société relevant du ministère des Finances. Le Sandbox est ouvert à toutes les technologies, mais la priorité est donnée à dix leviers scientifiques et technologiques guidés par le 10-10 MySTIE. Il propose des programmes de renforcement des capacités, d'accès au marché, de facilitation du financement, de facilitation des bancs d'essai et de l'environnement d'essai, ainsi que de facilitation/révision des réglementations et des lois.

La Malaysia Development Corporation est chargée d’approuver la technologie de l’IA avec la collaboration de ministères tels que le ministère de l’Agriculture et de la Sécurité alimentaire, tandis que l’agence stratégique du MoSTI, MIMOS – le centre national de R&D appliquée, se concentre sur l’accélération des cas d’utilisation industrielle. Le secteur gouvernemental s’oriente également vers la transformation numérique avec l’IA, gérée par la Direction du Numérique du Ministère du Numérique. Le document conceptuel Govtech présente une plateforme unique pour les services gouvernementaux intégrés et décrit les initiatives stratégiques et les solutions technologiques innovantes proposées à l'aide de services numériques sophistiqués et inclusifs (The Star, 2023).

Afin de favoriser la préparation et la recherche de talents en IA en vue du recrutement, divers programmes de perfectionnement et de reconversion en matière de données et d'alphabétisation en IA sont proposés par le monde universitaire, l'industrie et leur combinaison, sous la forme de certifications et de cours pour toutes les couches de la société. Pour le personnel gouvernemental, l'Institut national d'administration publique, l'organisme de formation du ministère de la Fonction publique, a pris les devants. TalentCorp et la Malaysia Digital Economy Corporation promeuvent également activement les talents et les initiatives en matière d'IA en Malaisie. Le Future Skills Talent Council de TalentCorp vise à combler le fossé entre les compétences des diplômés et les besoins de l'industrie, et a lancé des ateliers de collaboration industrie-université axés sur le secteur pour combler les déficits de talents au sein de la main-d'œuvre malaisienne.

Événements récents

Les événements sur l'IA tels que la conférence technologique des chambres de commerce et d'industrie chinoises (ACCCIM, 2023), la conférence britannique MY AI 2023 (BHCKL, 2023) et le forum sur l'IA de l'ASM (ASM, 2023b) ont mis en évidence des exemples d'initiatives d'IA mises en œuvre et des appels à une collaboration plus étroite. démocratiser les promesses de l’IA pour tous. Des conférences, des hackathons, des discours intellectuels, des forums, des expositions et des canaux numériques ont été créés pour identifier les opportunités telles que les programmes de perfectionnement et de reconversion professionnelle, les défis tels que les pénuries de talents et les nécessités d'infrastructure/infostructure, ainsi que les meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA, y compris les cas d'utilisation. Le gouvernement investit également dans l’enseignement et la recherche en IA en finançant la première faculté d’IA en Malaisie, à l’Universiti Teknologi Malaysia, dont l’ouverture est prévue en 2024 (Fam, 2023).

La création du Malaysia Centre4IR dans MyDIGITAL (sous la tutelle du ministère de l'Économie) est un autre exemple de l'engagement inébranlable du gouvernement à favoriser l'innovation et à faciliter la conception conjointe des politiques et des cadres réglementaires nécessaires pour maximiser les avantages sociaux et minimiser les risques associés. avec ces technologies avancées. Le programme « AI untuk Rakyat » (IA for People) (MyDIGITAL, 2024) est une autre initiative de ce type, visant à améliorer les connaissances du public en matière d'IA et à réduire la fracture numérique, en mettant l'accent sur l'inclusivité et la participation aux développements liés à l'IA. Le programme se compose de deux cours, AI Aware et AI Appreciate, disponibles en quatre langues locales, basés sur des cours originaux d'Intel. Les cours sont gratuits et obligatoires pour tous les fonctionnaires.

Exploiter l’intelligence artificielle

En conclusion, la Malaisie est à l’avant-garde d’un changement de paradigme en matière de recherche scientifique, motivé par le déploiement stratégique de l’IA dans divers secteurs. Grâce aux efforts concertés décrits dans ses cadres politiques globaux, la Malaisie a jeté des bases solides pour favoriser l’innovation en matière d’IA, le développement des talents et une gouvernance responsable. Alors que le pays continue de tracer sa voie vers le 4IR, l’intégration de l’IA dans le tissu des efforts scientifiques promet d’ouvrir de nouvelles frontières de la connaissance, de propulser la prospérité économique et de favoriser un avenir où l’innovation ne connaît pas de limites. Grâce à un engagement sans faille et une vision stratégique, la Malaisie est prête à exploiter tout le potentiel de l’IA pour le bien de sa population et le progrès de la science à l’échelle mondiale.

Bibliographie

Mexique : création d’une agence nationale chef de file pour l’intelligence artificielle

Dora Luz Flores, Ingénieur informaticien et professeur au Département de bio-ingénierie à l'Universidad Autónoma de Baja California (UABC); rédacteur en chef de la Revue mexicaine de génie biomédical 2025-2022 ; membre du comité de liaison ISC LAC

Principaux plats à emporter:

  • La mise en place d'une stratégie nationale d'IA au Mexique a été rendue obligatoire par la création d'une Agence mexicaine pour le développement de l'intelligence artificielle en 2023. Parallèlement, des initiatives multisectorielles antérieures dans le pays suscitent des discussions et le développement de technologies d'IA avec un rôle important. des universités.
  • Les défis au Mexique consistaient à diriger les prochaines étapes de l'agence nouvellement créée et à se concentrer sur le développement de la technologie locale d'IA plutôt que de s'appuyer sur la technologie étrangère.

En octobre 2023, une initiative visant à émettre un Loi pour l'Agence mexicaine pour le développement de l'intelligence artificielle a été présenté dans le Journal parlementaire de la Chambre des députés (Gouvernement du Mexique, 2023a). L’agence de l’IA proposée dans cette initiative législative serait la création d’un organisme public décentralisé doté d’une autonomie technique et de gestion. Ses principaux objectifs incluraient la formulation d'une stratégie nationale sur l'IA, la mise en œuvre d'une politique nationale en matière d'IA, la promotion du développement de l'IA dans divers domaines (éducation, industrie, science, technologie), la promotion de la coopération internationale en matière d'IA et la supervision de l'utilisation responsable de cette technologie. . Le patrimoine de l'agence AI serait constitué de ressources, de sommes allouées au Budget des dépenses, de revenus de services et de dons.

L'agence d'Amnesty International aurait un conseil d'administration composé de 14 membres, dont le chef de l'exécutif en tant que président et des représentants de divers ministères et organisations. Le Conseil aurait des responsabilités telles que la formulation de la politique de développement de l'IA, l'approbation des programmes et des projets de l'agence et l'émission de recommandations. De plus, les experts, les parties prenantes et le grand public seraient impliqués dans les discussions et la prise de décision pour garantir que toute réglementation soit juste, efficace et adaptable à l’évolution des circonstances dans le domaine de l’IA (Gouvernement du Mexique, 2023b). Le Conseil d'administration organiserait et convoquerait des forums et des tables de travail permanents au cours de ses six premiers mois.

Prochaines étapes pour une nouvelle agence

Ce projet d'Agence mexicaine pour le développement de l'intelligence artificielle représente une étape importante vers la réglementation et la promotion responsable de l'IA au Mexique, mais il est essentiel de rappeler qu'il reste encore d'autres étapes à franchir dans le processus législatif.

Les implications de ces changements sur la science et la recherche impliquent une série d’actions fondamentales. Il s’agit notamment de formuler et de proposer une stratégie nationale sur l’IA ; mettre en œuvre une politique nationale en matière d'IA au Mexique ; et promouvoir le développement efficace des activités d'IA pour accroître les capacités du pays dans les domaines éducatif, industriel, scientifique et technologique. Si elle est créée, l'agence d'IA atteindra ces objectifs en développant la capacité scientifique et technologique du pays, en favorisant la coopération internationale et en servant d'instrument de leadership de l'État pour renforcer la souveraineté et la sécurité nationale. En outre, l’agence d’IA cherchera à faciliter l’intégration des secteurs connexes, en particulier le secteur productif, afin d’améliorer la compétitivité sur les marchés. Il favorisera également un dialogue continu sur les études et les implications de l’IA, garantissant ainsi l’intérêt public et la protection de la population. Enfin, les entités publiques, privées et sociales seront encouragées à soumettre des propositions et des observations dans le domaine de l'IA pour étude et considération, visant à faire progresser le développement, la sécurité et la paix au Mexique.

IA2030Mx

Depuis 2018, une autre initiative en cours appelée IA2030Mx a émergé sous la forme d'une coalition multisectorielle composée de praticiens, d'établissements universitaires, d'entreprises, de startups, d'agences publiques, d'organisations, de médias et d'autres acteurs clés de l'écosystème numérique et de l'IA du Mexique (IA2030Mx, sans date). Parmi ses objectifs figurent de faciliter un débat plus approfondi sur les opportunités et les défis présents et futurs liés à l'IA, de traduire ce débat en actions, de rendre les connaissances sur l'IA accessibles à tous, de faire progresser l'utilisation et l'application de l'IA au profit des Mexicains et de localiser l'Organisation. pour les principes d’IA de coopération et de développement économiques dans le contexte mexicain.

L'initiative IA2023Mx a marqué des réalisations significatives en catalysant la recherche, en favorisant l'innovation et en faisant progresser la présence du Mexique dans le paysage mondial de l'IA. Grâce à cette initiative, les universités ont lancé des efforts de recherche révolutionnaires, contribuant au développement de technologies d’IA de pointe dans diverses disciplines universitaires. De plus, IA2023Mx a facilité la collaboration internationale, permettant l’échange de connaissances et positionnant le Mexique comme un acteur clé dans le domaine de l’IA. En outre, l'initiative a joué un rôle crucial dans le développement des talents en IA en proposant des programmes éducatifs, des bourses et des opportunités de formation, renforçant ainsi le bassin de professionnels qualifiés du pays.

Le rôle des universités

Malgré ses succès, IA2023Mx est également confronté à plusieurs défis que les universités doivent relever pour maintenir leur dynamique et maximiser leur impact. Ces défis comprennent la garantie d’une infrastructure et de ressources adéquates pour soutenir efficacement la recherche et l’enseignement sur l’IA ; combler le déficit de compétences grâce à des initiatives de formation globales ; et garantir que les développements de l’IA respectent les normes éthiques et les valeurs sociétales. En outre, la promotion de la collaboration interdisciplinaire et l’obtention de sources de financement durables restent des défis persistants pour les établissements universitaires impliqués dans l’initiative.

Les universités jouent un rôle central dans la progression de l’initiative IA2023Mx en tirant parti de leur excellence en recherche, de leur expertise pédagogique et de leurs capacités d’innovation. En tant que pôles de création et de diffusion des connaissances, les universités dirigent les efforts de recherche en IA, forment la prochaine génération de professionnels de l’IA et servent de plateformes de collaboration entre le monde universitaire, l’industrie et le gouvernement. En outre, les universités contribuent à façonner les politiques en matière d’IA, en plaidant pour un déploiement responsable de l’IA et en s’engageant auprès des communautés pour répondre aux préoccupations sociétales et promouvoir la culture numérique. Grâce à leur rôle multiforme, les universités jouent un rôle déterminant dans la réalisation de la vision de l’IA2023Mx et dans le positionnement du Mexique comme leader mondial de l’innovation et du développement de l’IA.

Entités nationales de recherche

Un Laboratoire national d'intelligence artificielle a été fondé au Mexique dès 1990, mais il a ensuite changé son nom pour devenir Laboratoire national d'informatique avancée (LANIA), car on ne savait pas encore ce que serait réellement l'IA. En tant que laboratoire national, LANIA reçoit généralement des financements de diverses agences et entités gouvernementales pour soutenir ses activités de recherche, ses infrastructures et ses opérations, y compris le gouvernement mexicain. Ce financement est souvent alloué au moyen de subventions, de contrats et d'autres mécanismes pour soutenir la mission de LANIA consistant à faire progresser la recherche, l'innovation et l'éducation en informatique au Mexique (LANIA, sans date).

Une autre des principales initiatives dans ce domaine est le Centre d'Intelligence Artificielle de l'Institut Technologique de Monterrey (ITESM), qui se concentre sur le développement de technologies basées sur l'IA pour améliorer les processus dans des domaines tels que la médecine, les transports, l'agriculture et la sécurité. L'ITESM a actuellement un projet de recherche appelé Advanced Artificial Intelligence, composé d'un groupe de chercheurs développant différentes lignes de recherche telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence computationnelle et l'hyperheuristique, la science des données et les mathématiques appliquées, et l'ingénierie biomédicale Tecnológico de Monterrey, sans date. ).

Enfin, l'un des défis au Mexique pour la mise en œuvre de diverses initiatives liées à l'IA est la politique d'austérité du pays. Les contraintes de cette politique maintiennent le Mexique enfermé en tant qu’utilisateur de technologie étrangère. L’objectif devrait plutôt être que le Mexique devienne producteur de sa propre technologie et, à moyen terme, exporte des solutions d’IA.

Bibliographie

Oman : favoriser l’innovation grâce à un programme exécutif

Hamdan Mohammed Al Alawi, Directeur du programme de développement de l'intelligence artificielle et des technologies avancées, ministère des Transports, des Communications et des Technologies de l'information

Principaux plats à emporter:

  • Le ministère des Transports, des Communications et des Technologies de l'information dirige la stratégie nationale d'IA et sa mise en œuvre à Oman. Les objectifs économiques d’Oman Vision 2040 sont les principaux moteurs du développement de la technologie de l’IA.
  • Des partenariats entre le ministère et les universités et d’autres secteurs ont été créés pour des programmes et initiatives de formation en IA.

Oman s’intéresse de manière proactive à l’impact de l’IA sur son système scientifique, en quête d’inspiration et de collaboration au-delà de ses frontières. L'approche multiforme du pays en matière d'IA implique des investissements substantiels, l'élaboration de politiques et une coopération internationale. Conformément à la Vision d'Oman 2040, le Sultanat a approuvé le Programme national pour l'économie numérique (MTCIT, 2021), pierre angulaire de la stratégie d'Oman visant à favoriser une économie numérique robuste et à augmenter considérablement la contribution de l'économie numérique au produit intérieur brut de 2 %. en 2021, pour atteindre 10 % d'ici 2040. Ce programme, une progression des efforts de numérisation d'Oman, vise à élever la position mondiale d'Oman dans divers indices de l'économie numérique.

Le programme exécutif

Conformément à ces directives stratégiques, le ministère des Transports, des Communications et des Technologies de l'information (MTCIT) a lancé le Programme exécutif pour l'intelligence artificielle et les technologies avancées (MTCIT, 2022). Ce programme est un effort stratégique visant à diriger l’adoption et la localisation de l’IA et des technologies avancées au sein du Sultanat et s’inspire de rapports et de références internationaux. Cela implique également une collaboration approfondie avec des acteurs des secteurs public et privé, du monde universitaire et des entrepreneurs spécialisés dans ces domaines de pointe. Grâce à ce programme, le MTCIT supervise la préparation et la mise en œuvre d'un plan d'action national intégré pour l'IA et les technologies avancées. Le programme exécutif cible spécifiquement les secteurs destinés à la diversification économique conformément au dixième plan quinquennal de développement et à la Vision d'Oman 2040. MTCIT s'engage à identifier et à investir dans les technologies prioritaires et les infrastructures vitales des technologies de l'information et des communications qui s'alignent sur les capacités nationales et les besoins sectoriels. Cette approche vise non seulement à établir un avantage concurrentiel pour Oman dans ces domaines technologiques, mais elle assure également le transfert et la localisation des connaissances et des technologies de concert avec des partenaires des secteurs public et privé, des établissements d'enseignement et des startups locales.

Autres initiatives et projets

En plus du programme exécutif, le ministère de l'Économie a lancé l'Initiative nationale pour autonomiser l'économie nationale améliorée grâce à l'IA (ONA, 2023) pour intégrer l'IA dans les projets et programmes de diversification économique. En reconnaissant les données comme la pierre angulaire de l'IA, le Sultanat a lancé une politique de données ouvertes, encourageant les unités gouvernementales à rendre leurs données accessibles et établissant un cadre juridique pour le partage de données ouvertes. Une stratégie nationale sur les données (NCSI, 2022) par l'intermédiaire du Centre national des statistiques et de l'information, une entité indépendante, a également été adoptée, établissant un cadre complet pour coordonner la gestion des données nationales, promouvoir l'échange de données et développer des mécanismes pour améliorer la productivité des entités gouvernementales. Cette procédure est actuellement en cours pour chaque ministère. Une fois achevé dans tous les ministères, un processus similaire sera étendu au secteur public (y compris les universités et autres établissements universitaires), suivi du secteur privé.

Autres initiatives et projets

En plus du programme exécutif, le ministère de l'Économie a lancé l'Initiative nationale pour autonomiser l'économie nationale améliorée grâce à l'IA (ONA, 2023) pour intégrer l'IA dans les projets et programmes de diversification économique. En reconnaissant les données comme la pierre angulaire de l'IA, le Sultanat a lancé une politique de données ouvertes, encourageant les unités gouvernementales à rendre leurs données accessibles et établissant un cadre juridique pour le partage de données ouvertes. Une stratégie nationale sur les données (NCSI, 2022) par l'intermédiaire du Centre national des statistiques et de l'information, une entité indépendante, a également été adoptée, établissant un cadre complet pour coordonner la gestion des données nationales, promouvoir l'échange de données et développer des mécanismes pour améliorer la productivité des entités gouvernementales. Cette procédure est actuellement en cours pour chaque ministère. Une fois achevé dans tous les ministères, un processus similaire sera étendu au secteur public (y compris les universités et autres établissements universitaires), suivi du secteur privé.

Une multitude de projets liés à l'IA ont été exécutés avec succès dans divers secteurs à Oman, reflétant un engagement stratégique visant à intégrer l'IA dans diverses facettes de l'économie nationale. Dans le domaine logistique, le Muscat Delivery Project (ONA, 2022) illustre cette intégration en utilisant des drones pour la livraison des colis entre Al Bustan et Muscat Bay. Le secteur de la santé a été témoin d’une application notable de l’IA dans la détection du cancer du sein (MOH, 2019), atteignant un taux de réussite remarquable de 96 %. De plus, le secteur agricole a adopté des drones pour l’application de pesticides et la pollinisation des palmiers (OMPI, 2021), ainsi que des techniques d’IA pour la détection précoce de ravageurs comme la punaise dubas et le charançon rouge du palmier (Muscat Daily, 2023a). Dans l’industrie pétrolière et gazière, des drones améliorés par l’IA sont déployés pour surveiller les pipelines et détecter les fuites (CCED, 2021), ce qui est crucial pour prévenir les incidents de sécurité. Ces drones jouent également un rôle déterminant dans l’inspection des brûleurs des sites de raffinage du pétrole. Le secteur des transports a vu la numérisation des documents liés aux routes (cartes, contrats, etc.) grâce à l'IA, facilitant une meilleure prise de décision en matière d'entretien et de développement des routes.

L'agenda du programme exécutif d'Oman

Le programme exécutif reconnaît le potentiel transformateur de l’IA dans le secteur de la science et de la recherche et vise explicitement à renforcer son adoption dans ce secteur. La démarche se concentre sur les domaines suivants :

  1. Collaborations avec des établissements d’enseignement supérieur et de recherche pour renforcer la recherche et développer des programmes académiques en IA et science des données.
  2. Sensibilisation et diffusion des connaissances, améliorant la compréhension et l'appréciation des technologies de l'IA grâce à l'organisation d'ateliers, d'événements et de conférences spécialisés.
  3. Soutien à l’innovation et à l’entrepreneuriat, favorisant l’innovation dans le domaine de l’IA grâce à des collaborations entre le gouvernement et le secteur privé, offrant un soutien essentiel pour financer et développer des startups dans ce domaine en plein essor.

Pour réaliser ces objectifs, le programme englobe plusieurs initiatives et projets :

  • Développement du personnel de base en IA, en se concentrant sur la formation d’experts en IA et en science des données capables de diriger les progrès de l’industrie.
  • Soutien à l’acquisition de compétences, en cherchant à renforcer les compétences en science des données et en IA grâce à des accélérateurs, des bourses d’enseignement supérieur et des incitations au recyclage des employés, et en alignant ces efforts sur les besoins du secteur.
  • Recherche et développement dans les technologies de base, ce qui représente une avancée significative vers l'accélération de la recherche dans les technologies clés de l'IA telles que l'apprentissage automatique, la vision, le traitement du langage naturel, les capteurs intelligents et les systèmes intelligents d'aide à la décision. Formation centrée sur la résolution de problèmes et la pensée critique.
  • Localisation de l’innovation et de l’entrepreneuriat en IA.

Les programmes de formation

Pour atteindre les objectifs du programme exécutif, le gouvernement travaille en étroite collaboration avec les établissements universitaires et d'autres secteurs. En 2023, le MTCIT a signé un protocole d'accord avec l'Université de technologie et des sciences appliquées (Muscat Daily, 2023b) avec un impact prévu dans le domaine de l'IA et des technologies avancées. Cela comprend des dispositions pour les chaires scientifiques, les centres de recherche et les laboratoires dans ces domaines. Les programmes conjoints d’IA qualifieront davantage le personnel académique de l’université. Le protocole d'accord s'étend également à l'amélioration des programmes universitaires via des cours spécialisés en IA, à la collaboration avec des entreprises technologiques locales et internationales pour des recherches conjointes et à la possibilité pour les professeurs d'augmenter leurs compétences grâce à des programmes de formation, des ateliers et des conférences. Pour accroître la sensibilisation à l'IA et à la technologie, l'accord comprend l'organisation de conférences publiques, de concours et de séminaires.

D'autres programmes de formation en IA et en technologies avancées ont été lancés dans le cadre de l'Initiative Makeen, supervisée par le MTCIT. Il s’agit notamment de partenariats avec l’Université Sultan Qaboos et de collaborations avec des entreprises locales et internationales pour des programmes de formation virtuelle en IA. Au total, 48 programmes de qualification et de formation ont formé 1,880 10,000 personnes, avec pour objectif d’atteindre un objectif de 2025 XNUMX d’ici XNUMX.

Amélioration des infrastructures

L’intégration ambitieuse de l’IA dans divers secteurs nécessite une infrastructure robuste et adaptable. Conscient de cela, MTCIT collabore activement avec les principaux fournisseurs d'infrastructures, notamment les sociétés de télécommunications et les fournisseurs de services cloud, pour garantir la mise en place du support technologique et des améliorations nécessaires. Cette collaboration se concentre sur la mise à niveau de l'infrastructure de cloud computing existante pour traiter efficacement les applications d'IA, une étape critique pour répondre aux demandes croissantes de recherche et d'applications en IA.

Une étape importante dans cette entreprise a été l’introduction de services d’IA cloud par Oman Data Park (Arabian Daily, 2021). Ce développement est le fruit d'un partenariat stratégique avec Nvidia, un leader mondial de l'IA et du traitement graphique. Cette collaboration ne constitue pas seulement une avancée technologique, mais est sur le point d’améliorer considérablement la productivité de divers secteurs économiques et de propulser l’économie nationale vers une transformation numérique.

Le secteur des télécommunications a également joué un rôle central dans cette amélioration des infrastructures. L’accès généralisé aux réseaux mobiles à large bande, qui s’étend désormais à 97.3 pour cent de la population, témoigne de leurs efforts. Cet accès étendu au réseau est crucial pour faciliter la recherche et les applications transparentes en IA à travers le pays.

Éthique et engagement

Parallèlement à ces développements infrastructurels, une initiative ciblée a été lancée pour soutenir la recherche dans le domaine de l’éthique de l’IA. Une étape notable dans cette direction est la création d’une chaire de recherche dédiée à l’éthique de l’IA, en collaboration avec l’Organisation mondiale islamique pour l’éducation, la science et la culture (Oman Daily Observer, 2024). Cette initiative souligne l’importance de veiller à ce que le développement et les applications de l’IA soient conformes aux normes éthiques et contribuent positivement à la société.

Oman a publié une politique sur les systèmes d'IA. À travers cette politique, le MTCIT cherche à établir des principes et des contrôles éthiques qui, à leur tour, favorisent l'utilisation optimale de ces réglementations et réduisent les risques potentiels. Le MTCIT vise à souligner la nécessité pour toutes les unités de l'appareil administratif de l'État de respecter les termes de cette politique. De plus, la politique des données gouvernementales ouvertes est une politique utilisée pour définir la gouvernance globale de la continuité des services TIC au sein des unités administratives gouvernementales garantissant la continuité des services en cas d'événements perturbateurs.

L'engagement d'Oman en faveur de l'IA est évident dans sa mise en œuvre réussie dans divers secteurs, l'initiative du ministère de l'Économie visant à intégrer l'IA dans l'économie nationale, la stratégie nationale globale en matière de données et l'accent mis sur le développement des compétences en IA. Les collaborations entre les institutions gouvernementales et les entités éducatives, le développement des infrastructures grâce à des partenariats stratégiques et une approche durable et éthique de la recherche et des applications en IA renforcent encore cet engagement. L'adoption stratégique de l'IA par Oman reflète une vision plus large du développement durable, de la diversification économique et de la compétitivité mondiale, établissant ainsi une référence en matière d'innovation dans la région et au-delà.

Bibliographie

Uruguay : suivre une feuille de route pour préparer les systèmes scientifiques nationaux à l’intelligence artificielle

Lorena Etcheverry, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Université de la République

Guillermo Moncecchi, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Université de la République

Principales sorties:

  • La feuille de route pour la science des données et l'apprentissage automatique élaborée en Uruguay en 2019 met en évidence le rôle des universités, des partenariats public-privé et de la société civile. Les investissements nationaux et internationaux soutiennent les projets d’IA dans le pays depuis 2017.
  • L'Uruguay mène des événements et des initiatives régionales sur l'IA, ce qui le place comme leader dans la région.
  • Parmi les prochaines étapes immédiates dans le pays figurent le renforcement des capacités, le perfectionnement des compétences et l’éducation à l’IA.

Il y a près de dix ans, l’Uruguay a lancé un effort stratégique visant à intégrer la science des données et l’IA dans divers aspects de son tissu sociétal. La feuille de route qui en a résulté pour la science des données et l'apprentissage automatique, publiée en 2019, témoigne de l'engagement de l'Uruguay (TransformaUruguay, 2019). Alignée sur la Stratégie nationale de développement 2050 (Isabella, 2019), la feuille de route envisageait l'Uruguay comme un leader dans l'application de solutions d'IA d'ici 2030. Elle délimitait deux dimensions principales : créer un environnement favorable et explorer les opportunités dans les secteurs stratégiques nationaux. La feuille de route a souligné les éléments essentiels pour favoriser le développement de l'IA en Uruguay, notamment l'amélioration de l'éducation et de la formation en science des données et en apprentissage automatique, l'attraction de talents, l'amélioration des capacités de recherche et d'innovation, la mise à jour des réglementations et la promotion de la collaboration internationale. Le document identifie également les capacités et les opportunités d’application de l’IA dans des secteurs nationaux cruciaux.

Dans le cadre de la feuille de route, l'Uruguay a mené une étude pour identifier les expériences internationales propices au développement local de l'IA. Le rapport compilé présente des initiatives mondiales et régionales réussies, mettant en évidence les caractéristiques communes qui attirent les talents et cultivent des écosystèmes de recherche et développement prospères (Etcheverry et Fariello, 2020). Après cet examen, le changement de gouvernement en 2020 et l’apparition de la pandémie de COVID-19 ont entraîné la suspension ou le report de certaines actions de la feuille de route. Pourtant, malgré ces défis, l’Uruguay a fait preuve de résilience en reprenant et en poursuivant des actions et lignes de travail clés (AGESIC, 2023).

Un aperçu régional

L’indice latino-américain de l’IA (CENIA, 2023) propose une analyse approfondie des paysages de l’IA dans douze pays d’Amérique latine, dont l’Uruguay. Cet indice, structuré en trois axes – facteurs favorables ; recherche, développement et adoption; et gouvernance – fournit

une perspective globale sur la maturité des écosystèmes de recherche, de développement et d'adoption de la région. L'Uruguay se distingue par ses scores élevés dans plusieurs dimensions évaluées dans l'indice, se classant troisième dans la région (55 pour cent) après le Chili (73 pour cent) et le Brésil (65 pour cent).

Il existe encore des possibilités d'amélioration dans de nombreux domaines pour renforcer davantage le développement de l'écosystème en Amérique latine. L’Uruguay étant déjà à la tête d’initiatives et de partenariats régionaux sur l’IA, comprenant ainsi les besoins et les différences dans la région, il est bien placé pour mener des interactions efficaces et cohérentes vers des objectifs communs en matière d’IA.

Infrastructure d'intelligence artificielle

L'Uruguay dispose d'une infrastructure de connectivité robuste, dépassant la moyenne latino-américaine en termes d'utilisation d'Internet et de vitesse de téléchargement (CENIA, 2023). Le pays excelle en matière d’accessibilité des appareils, avec des indicateurs élevés – en particulier parmi les ménages possédant des ordinateurs et des abonnements à des appareils mobiles – dépassant les moyennes régionales.

Une infrastructure informatique plus locale est cependant nécessaire. Une plate-forme informatique appelée Centre national de calcul intensif (ClusterUY) a été créée à l'usage des scientifiques et des chercheurs du pays par l'Agence nationale pour la recherche et l'innovation et la Commission sectorielle de la recherche scientifique. L'accessibilité et l'utilisation de ClusterUY sont cependant limitées aux codeurs expérimentés. L'Université de la République (UdelaR) s'efforce de faciliter l'accès à la plateforme, mais cela reste un défi permanent. Une grande partie des services de cloud computing provient du secteur privé. Google, par exemple, s'apprête à créer un centre de données Google en Uruguay dans le but de desservir l'ensemble de la région.

Initiatives académiques

Dans le domaine universitaire, l'UdelaR, la principale institution de recherche du pays, joue un rôle central. Plusieurs initiatives, notamment le Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (CICADA), visent à développer la recherche, les capacités d'innovation et l'éducation multidisciplinaire dans les domaines liés à l'IA (CICADA, sans date). Plusieurs axes de recherche à l'UdelaR explorent divers domaines, tels que la génomique, la bioinformatique, le traitement d'images médicales, l'épidémiologie, l'écologie, les neurosciences et l'éducation, en utilisant des méthodes et des outils d'IA.

La feuille de route pour la science des données et l’apprentissage automatique met en évidence le rôle des universités dans l’enseignement et la formation en IA ainsi que dans le développement et la recherche, même si le rôle des universités n’est pas nécessairement distingué. L'écosystème de la recherche et de la science en Uruguay est limité, avec seulement trois universités principales créant une communauté soudée. Les partenariats entre le secteur privé et le secteur public se produisent naturellement ou de facto selon les cas et les besoins.

La feuille de route décrit également les arrangements institutionnels impliquant une collaboration entre le gouvernement, les institutions universitaires nationales comme l'UdelaR et le secteur privé. La communauté scientifique et de recherche nationale contribue activement à l’élaboration et à la mise en œuvre de la réponse. En collaboration avec d'autres organisations locales, CICADA s'engage activement avec la société civile, favorisant les discussions sur les considérations éthiques en science des données et en IA (ANEP, 2023). Cette initiative est une plateforme de développement des connaissances et d'échange entre les chercheurs, les étudiants, les professionnels et la communauté au sens large.

Les défis des talents et de la recherche

L'indice latino-américain d'IA (CENIA, 2023) reconnaît les capacités de données et l'excellence de la gouvernance de l'Uruguay. Cependant, des défis persistent en matière de développement des talents, avec une lacune constatée dans la formation professionnelle en IA et une rareté de programmes pertinents dans les universités régionales classées QS. L'amélioration de la maîtrise des données et le perfectionnement des étudiants et des enseignants font partie intégrante des plans de l'Uruguay (Ceibal, sans date). En s'appuyant sur la position dominante du pays dans la recherche et l'innovation en IA, les prochaines étapes consisteront à relever les défis, en particulier dans l'enseignement formel de l'IA, afin de garantir une approche durable et globale de l'adoption de l'IA dans le secteur scientifique.

L'Uruguay apparaît comme un leader régional en matière de recherche et développement, faisant preuve d'une productivité et d'une qualité élevées dans le développement open source. Même si les enregistrements de brevets restent faibles, l'indice latino-américain de l'IA suggère d'aligner le paysage de l'innovation de l'Uruguay sur ses impressionnantes réalisations open source (CENIA, 2023).

Investissement et innovation

L’Uruguay possède les moyennes normalisées d’investissement entrant et la valeur totale estimée des investissements les plus élevées d’Amérique latine (CENIA, 2023). Bien que la recherche sur des sujets liés à l'IA bénéficie du soutien d'institutions telles que l'Agence nationale pour la recherche et l'innovation et l'UdelaR, on constate une absence notable d'initiatives de financement spécifiques orientées vers l'IA. Font exception le Fonds sectoriel de recherche sur les données ouvertes (ANII, 2018), qui a été abandonné, et l'appel à projets de R&D en intelligence artificielle (ANII, 2022), réalisé conjointement avec le Centre de recherches pour le développement international (CRDI). Les deux appels au Fonds sectoriel en 2017 et 2018 ont totalisé 1 million de dollars, réparti entre 38 projets (environ 26,000 30,000 dollars par projet). Grâce aux appels spécifiques pour des projets d'IA financés par le CRDI, sept projets ont été soutenus à hauteur d'environ XNUMX XNUMX USD par projet.

Parallèlement à l'investissement actif, l'Uruguay met également l'accent sur la gouvernance algorithmique (AGESIC, 2023). La transparence des systèmes algorithmiques est la pierre angulaire de cette approche, s'alignant sur les meilleures pratiques mondiales et garantissant des considérations éthiques dans l'adoption de la technologie de l'IA (Rahim, 2023).

Construire des ponts

Le rôle potentiel de l’Uruguay pour rapprocher les efforts des universitaires et des entreprises en matière de recherche sur l’IA est illustré par les événements KHIPU (KHIPU, sans date). Ces réunions à Montevideo en 2019 et 2023 ont rassemblé les meilleurs chercheurs en IA du monde entier avec une forte présence de chercheurs de l'UdelaR au sein du comité KHIPU et parrainées par des entités internationales. Les événements ont culminé avec la Déclaration de Montevideo sur l’intelligence artificielle et son impact sur l’Amérique latine, signée par près de 500 chercheurs (divers auteurs, 2023).

L'approche de l'Uruguay en matière d'IA au sein de son système scientifique se caractérise par une approche stratégique dans le cadre de la feuille de route de 2019 ; une collaboration active entre le gouvernement, le monde universitaire et le secteur privé ; et un engagement envers des pratiques d’IA éthiques et responsables. Les initiatives et réalisations en cours positionnent l'Uruguay comme un leader régional en matière de recherche, de développement et d'application de l'IA, et le pays se concentre désormais sur le renforcement des capacités, la promotion de la transparence et la résolution des défis pour un avenir durable dans le développement de l'IA.

Bibliographie

Ouzbékistan : créer les conditions et les compétences nécessaires à l’intelligence artificielle

Dr Abduvaliev Abdulaziz Abduvalievich, Directeur adjoint pour la science, l'innovation et les relations internationales de l'Institute for Advanced Formation et recherche statistique, Agence statistique du Président de la République d'Ouzbékistan

Principales sorties:

  • Une résolution présidentielle permettant des cadres politiques et des stratégies pour l'IA en Ouzbékistan a été mise en place depuis 2020. Parmi les objectifs stratégiques du pays figure la formation de la jeune génération, il s'est donc fixé pour objectif de former un million d'Ouzbeks via une plateforme de formation en ligne.
  • Une nouvelle agence pour le développement de l'IA a été fondée pour surveiller et mettre en œuvre les technologies de l'IA dans tous les secteurs.
  • Le recrutement de la génération nouvellement formée au codage et l’infrastructure pour soutenir le travail de l’IA sont les prochaines étapes pour le pays.

L'activité de l'Ouzbékistan ces dernières années dans le développement structurel de l'IA et la création des conditions nécessaires à sa formation a été identifiée comme l'un des domaines prioritaires du pays. Ses réformes reposent sur l’adoption de documents réglementaires qui structurent le système pour créer les conditions nécessaires à la mise en œuvre accélérée de l’IA dans l’économie (ministère des Technologies numériques, sans date).

Fondements politiques

Trois documents en particulier constituent une base solide pour le développement de l’IA en Ouzbékistan. Le premier est le décret de 2020 du Président de la République d'Ouzbékistan « portant approbation de la stratégie « Ouzbékistan numérique – 2030 » et des mesures pour sa mise en œuvre efficace » (Gouvernement de l'Ouzbékistan, 2020). Ce document définit les tâches pour le développement des compétences technologiques des enseignants. Cela a été suivi en 2021 par la résolution présidentielle « Sur les mesures visant à créer les conditions d'une introduction accélérée des technologies d'intelligence artificielle » (Gouvernement de l'Ouzbékistan, 2021a). En vertu de cette résolution, un programme de mesures pour l'étude et l'introduction des technologies d'IA en 2021-2022 a été approuvé, qui prévoit les principaux domaines de développement prioritaires du programme d'État, notamment une stratégie de développement de l'IA, un cadre réglementaire, l'utilisation généralisée de Technologies d'IA, écosystème innovant national pour l'IA et coopération internationale.

Enfin, 2021 a également apporté la résolution présidentielle « Sur les mesures visant à créer un régime spécial pour l'utilisation des technologies d'intelligence artificielle » (Gouvernement de l'Ouzbékistan, 2021b). Dans le cadre de cette résolution, l'introduction d'un régime spécial pour l'utilisation des technologies de l'IA dans le cadre de la recherche expérimentale et innovante a été approuvée.

Tâches stratégiques

Comme décrit ci-dessus, le décret présidentiel de 2020 a conduit à l'adoption de la stratégie Ouzbékistan numérique – 2030. L'une des principales réalisations de cette stratégie jusqu'à présent a été l'organisation de la formation de 587,000 500,000 personnes aux bases de la programmation informatique, notamment en attirant 2019 2019 jeunes dans le cadre du projet One Million Ouzbek Coders. Ce projet d’envergure est issu d’un partenariat avec la Dubai Future Foundation aux Émirats arabes unis et a été lancé fin 13 (Inha University de Tachkent, 2021). One Million Uzbek Coders est une plateforme d'enseignement à distance gratuite destinée au grand public, particulièrement destinée aux jeunes avec des étudiants à partir de 500,000 ans. Ce programme de formation est actuellement en cours et, en 2021, il avait déjà touché environ XNUMX XNUMX étudiants (ITPARK, XNUMX).

L'Ouzbékistan numérique – 2030 a également réalisé la mise en œuvre de plus de 280 systèmes d'information et produits logiciels pour l'automatisation des processus de gestion, de production et de logistique dans les entreprises du secteur économique. Le pays a entre-temps consolidé les établissements d'enseignement supérieur pertinents dans ses régions pour améliorer les connaissances et les compétences numériques des khokims (chefs de région) et des employés des organismes et organisations de l'État, en formant 12,000 XNUMX employés aux technologies de l'information et à la sécurité de l'information.

Infrastructures pour le développement

Une attention particulière est accordée à la création de l’infrastructure intégrée nécessaire au développement de l’IA. Au sein de l'Alliance conjointe pour le développement de l'IA, le ministère du Développement des technologies de l'information et des communications agit en tant qu'organisme de travail en partenariat avec le ministère du Développement innovant, d'autres agences gouvernementales, des banques commerciales et le secteur privé. L'Alliance, en partenariat avec l'Université des technologies de l'information de Tachkent, dirigera un programme de doctorat et organisera des programmes de formation et d'enseignement pour les étudiants.

Infrastructure complète pour le développement de l'intelligence artificielle en Ouzbékistan

  • Création d'un Département pour l'introduction et le développement des technologies de l'IA sur la base du Ministère du Développement des Technologies de l'Information et des Communications.
  • Création d'une alliance pour le développement de l'IA en coopération avec le ministère du Développement des technologies de l'information et des communications, le ministère du Développement innovant, les agences gouvernementales, les banques commerciales et les grandes entreprises industrielles.
  • Création de l'Institut de recherche pour le développement des technologies numériques et de l'intelligence artificielle relevant du ministère du Développement des technologies de l'information et des communications.
  • Création d'un programme doctoral dans la spécialité « Technologies numériques et intelligence artificielle » dans les systèmes des établissements d'enseignement supérieur.

La complexité des infrastructures en cours de création devrait permettre de couvrir tous les domaines de développement de l'IA dans le pays. Ainsi, la politique de l'État dans le domaine de l'IA sera coordonnée par le Département pour l'introduction et le développement des technologies de l'IA du ministère du Développement des technologies de l'information et de la communication. L'Alliance favorisera la mise en œuvre conjointe de projets prioritaires pour l'introduction des technologies d'IA dans les secteurs économiques et sociaux et le système d'administration publique, l'optimisation des coûts de leur développement et la diffusion des meilleures pratiques dans ce domaine parmi les agences et organisations gouvernementales. Le programme de doctorat produira des spécialistes hautement qualifiés dans le domaine de l’IA.

Un nouvel institut de recherche

Une partie importante de cette infrastructure est l’Institut de recherche pour le développement des technologies numériques et de l’intelligence artificielle relevant du ministère du Développement des technologies de l’information et des communications. Parmi ses tâches principales figurent l'organisation de la recherche scientifique visant à la mise en œuvre généralisée de la stratégie Ouzbékistan numérique – 2030 et à l'introduction des technologies de l'IA dans différents secteurs de l'économie, de la sphère sociale et du système d'administration publique. L'Institut de recherche mènera également des recherches scientifiques fondamentales et appliquées dans le domaine de l'IA, formant ainsi un écosystème scientifique pour le développement des technologies numériques. Il développera davantage de produits innovants pour l'automatisation des processus de gestion et de production basés sur les technologies d'IA, ainsi que leurs modèles, algorithmes et logiciels. Enfin, il est chargé d'établir une coopération et de mettre en œuvre des projets communs avec des institutions innovantes et scientifiques étrangères de premier plan pour le développement des technologies de l'IA.

Un projet, actuellement en phase de démarrage, dans le domaine de l'activité scientifique de l'Institut de Recherche est la création d'une plateforme électronique contenant un index national de citations d'articles scientifiques et une base de données bibliographiques de publications scientifiques. Ce projet est remarquable comme l'un des premiers à créer l'IA dans les activités de recherche en Ouzbékistan. À cet égard, dans le cadre des réformes en cours, il est important d’accélérer la mise en œuvre de l’IA dans l’ensemble du domaine scientifique.

Mettre un million de codeurs au travail

Grâce aux efforts actifs du gouvernement au cours des dernières années, le cadre institutionnel d’IA en Ouzbékistan est en train d’être renforcé. Des conditions favorables sont notamment créées pour la recherche scientifique dans le domaine de l’IA. Mais parallèlement aux conditions créées, il est important d’accélérer le nombre de projets scientifiques dans le domaine de l’IA, ce qui, à notre avis, n’est pas suffisant aujourd’hui.

À cet égard, il est important de prendre en compte la recommandation du Revue de l'innovation pour le développement durable de l'Ouzbékistan menée par les Nations Unies, où il est noté que « la création d'un large bassin de programmeurs nécessitera une restructuration significative du système d'enseignement supérieur et une intégration plus étroite de l'informatique avec les entreprises informatiques locales et étrangères » (CEE-ONU, 2022). Cette recommandation constitue un signal important pour l'activation de mesures ciblées visant à attirer des projets d'investissement étrangers pour le développement de l'IA dans toutes les sphères de la vie socio-économique et notamment dans le domaine scientifique.

Au stade initial de la formation de l'IA dans le domaine scientifique de l'Ouzbékistan, il est important que les efforts du gouvernement visent à créer les conditions permettant d'attirer des projets scientifiques et appliqués étrangers dans le domaine de l'IA. Ces actions renforceront les compétences pratiques des spécialistes formés dans le domaine de l’IA. D'autre part, ces mesures contribueront à freiner l'exode des spécialistes dans ce domaine vers des projets plus attractifs réalisés à l'étranger.

Le gouvernement continue de développer et d’approuver des mécanismes visant à accroître l’attractivité du domaine de recherche sur l’IA. Ceci est important, car la transition la plus rapide possible de la sphère scientifique vers l’IA accélérera cette transition dans d’autres industries et sphères de l’économie.

Bibliographie

Prochaines étapes

Suite à la publication de la première version de ce document de travail, nous organiserons d'autres ateliers régionaux ainsi que des consultations. Ces initiatives serviront à valider les concepts décrits dans le document et à favoriser une compréhension des priorités, des réussites et des défis rencontrés par les pays alors qu'ils préparent leurs écosystèmes de recherche à l'intégration de l'IA.

Plus tard cette année, nous publierons la deuxième et dernière version de ce document de travail, comprenant des études de cas supplémentaires provenant d'un large éventail de pays, notamment : France, Jordanie, Malawi, Maroc, Nigéria, Norvège, Émirats arabes unis, Royaume-Uni, Panama. , Roumanie, Rwanda, Afrique du Sud, États-Unis.

Le calendrier du projet depuis son lancement est présenté ci-dessous :

  • Atelier régional à Kuala Lumpur, Malaisie – 5 octobre 2023
  • Publication de la version 1 de l'article – 26 mars 2024
  • Atelier régional à Santiago du Chili, Chili – 9 avril 2024
  • Engagement dans la région Afrique – avril/mai 2024
  • Publication de la version 2 du document – ​​Automne 2024

Le document de travail est accessible pour commentaires via un formulaire en ligne sur cette page de publication.

Nous vous encourageons à contacter directement le Centre pour de plus amples renseignements.

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