Intelligence artificielle et mise en oeuvre des principes de privacy by design et privacy by default

3.3. Investir dans la recherche

Par ailleurs, l'investissement dans la recherche est nécessaire. La France regorge de talents à l'image des 8 prix Nobel scientifiques et des 16 médailles Fields obtenus⁴³⁷. L'Enseignement Supérieur de la Recherche (ESR) en IA jouit par ailleurs d'une forte notoriété⁴³⁸. Néanmoins, le budget R&D français n'est aujourd'hui qu'au 6^e rang mondial⁴³⁹ et la fuite des cerveaux est un grand frein au développement de la recherche européenne. Cette fuite s'accentue d'autant plus que la frontière entre la recherche privée et publique devient poreuse et que les GAFA créent des centres de recherche où ils recrutent ces mêmes chercheurs. Le rapport Villani émet des recommandations à cet égard : doubler les salaires de début de carrière des chercheurs, créer un supercalculateur pour pouvoir initialiser les IA ainsi qu'un cloud privé capable de stocker ces données⁴⁴⁰.

Sur le plan européen, l'investissement dans le domaine de l'intelligence artificielle s'élève à 3,2 milliards d'euros en 2016, contre 12,1 milliards aux États-Unis et 6,4 milliards en Chine⁴⁴¹.

3.4. Encourager l'innovation

Enfin, l'investissement dans des secteurs clés doit être conséquent pour stimuler l'innovation. C'est le cas du domaine des Deeptech, synergie d'acteurs publics et privés dans des technologies complexes, dont l'intelligence artificielle fait partie. Les Deeptechs d'aujourd'hui sont les GAFA de demain⁴⁴², ce qui explique cet investissement important dans ces technologies de rupture alors que leur risque d'échec est plus important⁴⁴³. En cinq ans, les investissements mondiaux dans ce secteur ont augmenté de 5,5%. Or, si la France est aujourd'hui le deuxième pays Européen en termes de capitaux investis⁴⁴⁴, ces investissements

435 F. Montaugé, G. Longuet, op. cit., p. 64

436 Ibid., P. 64

437 D. Boujo, BPIfrance, « Génération Deeptech », janvier 2019, p. 15

438 C. Villani, « Donner un sens à l'intelligence artificielle », mars 2018, p.73

439 D. Boujo, BPIfrance, « Génération Deeptech », janvier 2019, p. 15

440 C. Villani, « Donner un sens à l'intelligence artificielle », mars 2018, p.89

441 Commission Européenne, « Whitepaper, A European approach to excellence and trust », 19 février 2020, p.4

442 D. Loye, Les échos entrepreneurs, « Les deep techs d'aujourd'hui sont les prochains Gafa », 12 mars 2020

443 Ou disruptives

444 D. Boujo, BPIfrance, « Génération Deeptech », janvier 2019, p. 23

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Le régime de lege feranda

représentent 4% des investissements américains en 2017⁴⁴⁵. Pour pallier ce retard, la BPI France a créé un plan DeepTech et investit 775 Millions d'euros⁴⁴⁶ dans ce secteur clé pour accompagner et financer les projets innovants. Le programme s'élève à 1,35 milliards d'euros sur cinq ans⁴⁴⁷.

En parallèle, le gouvernement a mis en place un plan sur l'intelligence artificielle qui vise à investir 1 milliard d'euros supplémentaires⁴⁴⁸.

L'Union européenne a également investi massivement. Toutefois, les 20 milliards d'euros d'investissement prévus ne font pas l'objet d'un contrôle précis⁴⁴⁹.

Si ces conditions sont réunies, l'Europe pourra se placer en leader de l'intelligence artificielle éthique. Cela passe par exemple, par le design des plateformes, atout de différenciation. Selon la CNIL, « ces outils [de design] sont donc à-même de se muer en leviers de soft power particulièrement efficaces, puisqu'ils façonnent l'univers numérique à l'image des grandes plateformes⁴⁵⁰ ». Dès lors, le design doit être conforme aux principes de privacy by design et de privacy by default et peut en ce sens être un atout de différenciation éthique.