Un groupe d’experts en intelligence artificielle (IA) a publié ses recommandations pour une stratégie suisse de l'IA. Ils préconisent une utilisation plus intensive de la technologie et la création de plates-formes nationales de données, ces dernières étant une condition essentielle à des algorithmes efficaces. Sans efforts appropriés, la Suisse risque de perdre du terrain dans cette technologie d'avenir. L'acceptation par la société est un facteur clé de la stratégie. C'est pourquoi la population doit être davantage sensibilisée aux opportunités et aux risques de l’intelligence artificielle.

D'éminents experts en intelligence artificielle et des membres de la plate-forme thématique "Intelligence artificielle" de l'Académie suisse des sciences techniques (SATW) ont élaboré des recommandations pour une stratégie nationale en matière d'intelligence artificielle (IA). A noter qu’Hervé Bourlard, directeur de l'Institut de recherche Idiap, figurent parmi les auteurs de ces recommandations.

Cinq domaines sont au cœur du rapport et de ses recommandations:

• la Suisse doit mettre en place une plate-forme nationale de données ;
• elle doit créer un "organe de vérification et de certification de l’IA" ;
• la confiance de la société dans la technologie doit être renforcée ;
• la recherche sur et avec l’IA doit être encouragée et son utilisation dans l'enseignement supérieur renforcée ;
• les entreprises, notamment les PME, doivent pouvoir utiliser l’IA à leur profit.

Des plates-formes de données au service du bien commun
Les données constituent la base des systèmes d'IA. Les organisations disposant de grandes bases de données bénéficient donc d'un avantage concurrentiel important dans le développement d'algorithmes. Afin de pouvoir faire face, par exemple, aux géants américains (GAFA), la Suisse devrait créer des plates-formes de données nationales. Les citoyens pourraient y stocker leurs données et les partager au profit de la société, par exemple pour la recherche médicale. Les citoyens doivent à tout moment avoir le contrôle de leurs données et bénéficier d’une transparence complète sur leur utilisation. Cela nécessite un contrôle démocratique des plates-formes, par exemple par une organisation coopérative. Les coopératives de données sur la santé MIDATA peuvent servir de modèle à cet égard.
 

L'intelligence artificielle dans l'enseignement et la recherche
La pensée computationnelle a transformé la science : la modélisation assistée par ordinateur est aujourd'hui une méthode empirique incontournable. L'IA donne des résultats de plus en plus impressionnants, par exemple dans le diagnostic médical basé sur les techniques d'imagerie. Cependant, prouver la qualité de ces résultats de manière garantie reste un défi à relever. Cela nécessitera d'importants efforts de recherche. L’accent doit être mis sur la compréhension des algorithmes et des modèles probabilistes. Ces connaissances doivent être transmises dans les cours d'informatique et, de plus en plus, dans d'autres disciplines. Les futurs diplômés doivent être préparés à un avenir dans lequel ils devront être capables d’évaluer et juger la qualité des décisions prises par l’IA.

Source : satw