L’avis de SAP sur l’importance de l’intelligence artificielle en Europe

Alors que l’intelligence artificielle (IA) promet une efficacité accrue et pourrait être la clé pour faire face aux problèmes les plus pressants de notre monde, son développement en Europe ne fait pas l’unanimité.

Dans un nouvel article SAP sur le leadership éclairé, intitulé « European Prosperity Through Human-Centric Artificial Intelligence » (La prospérité en Europe grâce à une intelligence artificielle centrée sur l’humain), préparé par Andreas Tegge, responsable Politique publique mondiale, SAP évoque les angoisses générées par cette technologie et propose des mesures pour s’assurer d’une rapide assimilation et avancée de l’IA en Europe.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle, et le Machine Learning en particulier, semblent être les seules technologies à inspirer à la fois autant de fascination et de débats enflammés. Les algorithmes capables d’acquérir, de manière autonome, des renseignements à partir de données, sans avoir été explicitement programmés, permettent déjà aux machines de voir, lire, écouter et interagir. Dans l’entreprise intelligente, le Machine Learning permet d’optimiser les processus et de bénéficier de niveaux de productivité accrus, libérant ainsi les collaborateurs, qui peuvent se consacrer à des tâches ayant une plus grande valeur ajoutée.

Un jour ou l’autre, le Machine Learning aura des applications dans la quasi-totalité des domaines et secteurs de l’industrie. Les avantages du Machine Learning pour les entreprises sont multiples : outre des économies, il offre la capacité de prédire les réactions des marchés, les comportements des clients et la durée de vie des machines, mais aussi de considérablement optimiser les opérations des entreprises et de totalement personnaliser le service client et l’utilisation des logiciels. De plus, le Machine Learning peut permettre de faire face à certains des défis sociaux les plus pressants du moment dans les domaines de la santé, de la prévention des désastres, de la sécurité publique et bien d’autres encore.

Pourtant, les angoisses et incertitudes autour du Machine Learning se multiplient. Quel sera l’impact du Machine Learning sur le marché du travail ? Comment garantir la confidentialité des données et le contrôle des humains sur les processus de prise de décision basés sur des machines ? Les machines égaleront-elles bientôt l’intelligence humaine ? Iront-elles même jusqu’à la dépasser ?

Luka Mucic, directeur financier et membre du Conseil de direction de SAP SE, estime qu’il est important d’aborder ces préoccupations et ces craintes dans le cadre d’un débat public : « Les individus continueront de jouer le rôle le plus important à l’avenir, mais ce rôle sera différent. L’objectif est que l’humain et la machine se complètent au travail, les machines facilitant le travail humain. Pour s’y préparer, politiques, industries et société civile doivent s’engager dans des discussions ouvertes aux différentes parties prenantes. SAP souhaite, avec cet article sur le leadership éclairé, contribuer à ces discussions. »

L’opportunité de l’Europe sur le marché mondial

Il ne fait aucun doute que l’IA sera à l’avenir un levier majeur d’innovation, de croissance et de productivité. Mais quel sera le rôle de l’Europe ? Dans l’état actuel des choses, la course à la domination mondiale dans le domaine de l’IA se joue entre la Chine et les États-Unis, avec l’Europe, jusqu’ici du moins, semblant faire un peu plus que jouer les spectateurs.

Les États-Unis sont actuellement en tête. Les entreprises comme Google, Facebook et Microsoft investissent dans les technologies de Machine Learning et disposent, de plus, d’un avantage certain : un accès à des volumes colossaux de données. En 2016, les investissements des États-Unis dans les technologies de Machine Learning représentaient près de deux tiers des investissements mondiaux consentis dans ce domaine.

De son côté, la Chine bénéficie d’un formidable réservoir de talents et dispose d’une véritable mine d’or avec sa population de 1,4 milliard d’habitants. Elle est prête à prendre le rôle de leader mondial en matière d’IA, aux côtés des États-Unis. Le gouvernement chinois a d’ailleurs récemment établi un plan de développement visant à garantir le leadership de la Chine sur le marché mondial de l’IA d’ici 2030. Les entreprises comme Alibaba et Baidu investissent massivement dans les voitures autonomes, le trafic intelligent, la défense et la santé. Et on estime que le marché chinois de l’IA pourrait s’élever à 5 milliards d’euros d’ici fin 2018.

Aussi, vous pourriez croire que l’Europe n’a plus ses chances. Mais en matière de marché B2B pour l’IA et l’entreprise intelligente, l’Europe dispose d’atouts certains pour jouer un rôle de premier plan. Les processus métier intelligents, les infrastructures intelligentes, les assistants numériques et les chatbots offrent une multitude d’opportunités d’exploitation du Machine Learning.

L’Europe dispose également d’une remarquable expertise industrielle, essentielle pour développer des solutions de Machine Learning de pointe. De nombreuses entreprises européennes, petites ou grandes, sont des leaders mondiaux dans leurs domaines et disposent d’un potentiel considérable en matière d’innovation. Des hubs de startups sont présents à Paris, Londres et Berlin et se focalisent clairement sur l’IA. Enfin, côté outils d’analyse de données, les entreprises européennes sont déjà bien positionnées avec de remarquables solutions de Machine Learning.

Néanmoins, l’Europe fait face à des défis très particuliers : les technologies de Machine Learning n’y sont pas facilement acceptées par la population. Le Machine Learning ne sera un succès en Europe qu’à la condition que son développement et son application respectent les normes légales et les valeurs de l’Europe.

L’avènement de la « dark factory » (une usine entièrement robotisée) ?

Le monde du travail sera impacté selon le degré d’assimilation du Machine Learning dans les différentes facettes des entreprises. Il va de soi que le Machine Learning ouvrira la voie à une automatisation des lieux de travail dans bien des domaines. Mais les avis des experts divergent quant aux types d’emplois qui seront touchés par cette automatisation et quant à l’ampleur de celle-ci. On estime qu’entre 5 et 47 % de l’ensemble des activités se déroulant sur les lieux de travail pourraient être concernés.

Cependant, le Machine Learning créera également des emplois, en particulier parce que nous avons besoin de spécialistes pour développer les systèmes de Machine Learning et pour optimiser leur fonctionnement. Sans parler de l’originalité, de la créativité et de l’innovation humaines, qui seront plus que jamais nécessaires :  nous verrons donc de tout nouveaux emplois apparaître. Le Machine Learning pourrait également contrer les effets de l’actuel manque de main d’œuvre en Europe (résultant de changements démographiques) et moins inciter les entreprises à délocaliser leur production vers des pays à bas salaires.

Il est difficile de prévoir les effets précis à venir mais l’IA sera probablement plus évolutionnaire que révolutionnaire. « La plupart de ces développements arriveront à un moment ou à un autre et dépassent largement les possibilités actuelles du Machine Learning », déclare Markus Noga, responsable de l’équipe Machine Learning chez SAP. « Nous tenons les rênes et pouvons jouer un rôle actif dans le choix de ce qui sera automatisé et de l’ampleur de cette automatisation. In fine, notre objectif est de renforcer le potentiel humain grâce à la technologie, et non pas de l’entraver. »

Pour Jürgen Müller, directeur de l’innovation chez SAP, penser que nous assistons là à l’avènement de la « dark factory » (opérant toutes lumières éteintes car les machines n’ont pas besoin de lumière) n’est pas réaliste : « Le Machine Learning peut automatiser des tâches très spécifiques, mais l’IA est loin de disposer de toutes les facettes de l’âme humaine et n’en sera peut-être jamais capable. À l’avenir, le travail reposera principalement sur une interaction humains-machines. Il est donc crucial que les humains utilisent l’IA pour compléter et renforcer leurs propres aptitudes, plutôt que d’essayer d’entrer en concurrence avec celle-ci. »

Quelle évolution privilégier ? Que recommande SAP ?

Pour rester compétitive, l’Europe doit tirer profit des riches opportunités offertes par le marché B2B. Cela implique d’aborder des préoccupations légitimes. L’article sur le leadership éclairé de SAP offre des recommandations spécifiques, destinées aux administrations et aux entreprises européennes, concernant la manière de s’associer pour accélérer l’adoption des technologies d’IA en Europe et les progrès en la matière.

Dans ce domaine, il est important qu’un dialogue social s’installe entre les parties concernées (politiques, entreprises, sociétés), à la fois au sein de chaque État membre de l’Union européenne, mais aussi au niveau de l’Union européenne dans son ensemble, pour développer une vision commune de l’IA en Europe.

SAP conseille de privilégier un cadre légal uniforme au sein de l’UE, qui permette des progrès en matière de développement de l’IA et la mise en place de groupes d’innovation et de recherche à grande échelle. Cette approche garantirait une collaboration optimale et permettrait l’utilisation de gros ensembles de données, pour des modèles de Machine Learning plus robustes et plus fiables, ou encore des projets de recherche plus efficaces, concernant l’avenir du monde du travail.

Promouvoir chez le personnel les compétences et aptitudes pertinentes vis-à-vis du Machine Learning est également une priorité absolue. Ce qui signifie non seulement que les futurs débutants devront être préparés à exécuter des tâches dans un environnement reposant sur l’IA, mais aussi que l’industrie tout entière devra s’assurer que le personnel actuel reçoive les formations et qualifications complémentaires adéquates.

Autre impératif majeur pour le développement des futures solutions de Machine Learning : la disponibilité de données de formation pour le Machine Learning. Ainsi, SAP recommande un allègement des obstacles techniques et administratifs (dans la limite du respect des exigences actuelles en matière de protection des données), pour permettre l’utilisation de données via, par exemple, le Portail des Données Européennes pour les données de l’administration publique.

SAP propose également d’établir un code de conduite, pour garantir une gouvernance de l’IA et des pratiques d’entreprise saines, code dans le cadre duquel les industriels devront adhérer à des principes de base et respecter des procédures spécifiques, garantissant le respect des normes éthiques et légales dans le cadre du développement et de l’utilisation des solutions de Machine Learning.

SAP considère également que le secteur public européen a la responsabilité d’être pionnier dans l’utilisation de l’IA, pour concrétiser ses bénéfices aux yeux des citoyens et permettre une meilleure compréhension des capacités de l’IA. Et il en va de même pour le secteur des PME/ETI, colonne vertébrale de l’économie européenne. L’adoption de l’IA dans ce secteur représente une formidable opportunité d’accélérer la transformation numérique dans les PME/ETI.

« Les humains doivent être au centre de toute discussion portant sur l’intelligence artificielle », a déclaré Bernd Leukert, membre du Conseil de direction de SAP SE, Produits et Innovation. « Pour répondre aux préoccupations de la population tout en tirant profit d’opportunités économiques, l’Europe doit trouver sa propre voie en matière de développement et d’utilisation de l’intelligence artificielle. L’industrie des technologies doit encourager la confiance dans ce domaine. Chez SAP, nous souhaitons jouer un rôle de leader en la matière. »

Article posté pour la première fois le 6 février 2018 sur news.sap.com

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Source de l’article sur le site SAP