29 mars 2018, au collège de france, le président de la...
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Le 29 mars 2018, au Collège de France, le Président de laRépublique a présenté sa vision et sa stratégie pour faire de
la France un pays leader de l’intelligence artificielle.
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L’intelligence artificielle apparait souvent comme une promesse mais ne nous y trompons
pas, cette révolution ne se produira pas dans 50 ou 60 ans : elle a lieu en ce moment même.
Cette transformation radicale est à la fois une chance inouïe et une responsabilité immense.
C’est maintenant que nous devons nous emparer pleinement des opportunités de
l’intelligence artificielle tout en pensant le cadre de sa régulation.
Le Président de la République porte cette ambition et s’engage à :
01Miser sur nos talents
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La France compte déjà de nombreux talents. Ce sont eux qui font de la France un pays leader
de l'intelligence artificielle, à nous de conforter cet écosystème prometteur.
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02Rassembler nos forces
La France a une particularité : elle possède des bases de données centralisées massives.
Le problème : elles sont sous-exploitées.
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03Poser un cadre éthique
L'intelligence artificielle fait parfois peur.
Permettre le développement de l’IA nécessite de répondre aux enjeux qu’elle pose
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Définir l'intelligence artificielle (IA) n'est pas chose facile. Le champ est si vaste qu'il est
impossible de la restreindre à un domaine de recherche spécifique; c'est plutôt un
programme multidisciplinaire. Si son ambition initiale était d'imiter les processus cognitifs
de l'être humain, ses objectifs actuels visent plutôt à mettre au point des automates qui
résolvent certains problèmes bien mieux que les humains, par tous les moyens disponibles.
Ainsi l'IA vient au carrefour de plusieurs disciplines : informatique, mathématique (logique,
optimisation, analyse, probabilités, algèbre linéaire), sciences cognitives... sans oublier les
connaissances spécialisées des domaines auxquelles on souhaite l'appliquer. Et les
algorithmes qui la sous-tendent reposent sur des approches tout aussi variées : analyse
sémantique, représentation symbolique, apprentissage statistique ou exploratoire, réseaux de
neurones, etc.
L'essor récent et foudroyant de l'intelligence artificielle s'explique par les avancées
importantes en matière d'apprentissage automatique (machine learning). Les techniques
Introduction
La stratégie française sur l'Intelligence Artificielle
Samsung ouvre un centre de recherche sur l'intelligence artificielleen France
Discours du Président de la République
Choisissez votre partie :
01 Pour une politique offensive de la donnée
02 Miser sur 4 secteurs stratégiques
03 Libérer les potentiels de la recherche française
04 Anticiper l’impact de l’IA sur le travail et expérimenter
05 Pour une IA écologique
06 Ouvrir les boîtes noires de l’IA
07 Pour une intelligence artificielle inclusive et diverse
Ou laissez-vous guider
Les grands axes du rapport Villani
Ou téléchargez :
d'apprentissage constituent une révolution par rapport aux approches historiques d'IA : plutôt
que de programmer les règles (souvent beaucoup plus complexes qu'on ne l'aurait cru) qui
président à la réalisation d'une tâche, il est désormais possible de laisser la machine les
découvrir elle-même.
Le développement de l'IA se fait également dans un contexte marqué par la 'mise en données'
du monde, qui touche tous les secteurs et par le décuplement des puissances de calcul et de
stockage des informations. Les applications se multiplient et touchent directement notre
quotidien : reconnaissance d'images, voiture autonome, détection de maladies,
recommandation de contenus, sont quelques-uns des innombrables applications qui sont en
cours d'exploration. L'universalité de l'IA et l'infinie variété de ses déclinaisons annoncent une
révolution pleine de défis et de rebonds.
Le rapport complet
Le rapport (epub)
La synthèse du rapport
Le dossier de presse
Le livret de vulgarisation
PARTIE 1
Pour une politique offensive de la donnée
Le point de départ de nombreuses stratégies en intelligence artificielle tient en la constitution
de larges corpus de données.
La donnée constitue un avantage compétitif majeur dans la concurrence mondiale pour l’IA :
les géants du numérique américains, chinois et russes qui ont fait de la collecte et la
valorisation de données la raison de leur prééminence, partent avec une avance considérable.
Preuve de cette asymétrie notable : en France, près de 80 % des visites vers les 25 sites les plus
populaires sur un mois sont captées par les grandes plateformes américaines.
Une politique de la donnée adaptée aux besoins de l’intelligence artificielle doit donc
s’articuler avec un objectif de souveraineté et d’autonomie stratégique pour la France et
l’Union européenne. Si cet objectif est ambitieux, il constitue la condition de l’émergence
d’une industrie française et européenne de l’IA.
Près des deux-tiers (65 %) des répondants au sondage Médiamétrie s’estiment favorables à
l’utilisation de leurs données personnelles à des fins de recherche, d’intérêt général ou,
marginalement, pour qu'on leur propose des services personnalisés. Une proportion
Contexte
significative de ces répondants conditionne toutefois ce partage au fait de savoir à quelles
entreprises et/ou institutions leurs données sont fournies.
La donnée est la matière première de l’IA et d’elle dépend l’émergence denombreux usages et applications.
Propositions
01Inciter les entreprises à mutualiser et partager leurs données
La puissance publique doit inciter à la création de communs de la donnée et porter un
autre modèle de production et de gouvernance des données, qui mette l’accent sur la
réciprocité, la collaboration et le partage. L’objectif est de favoriser le partage de
données entre les acteurs d’un même secteur.
Par ailleurs, elle doit soutenir le partage de données entre acteurs privés et
accompagner les entreprises dans cette ouverture. L’État doit également organiser
l’ouverture au cas par cas de certaines données détenues par des entités privées, et
favoriser sans attendre les pratiques de fouille de texte et de données.
02Créer des données d’intérêt général
La plupart des acteurs auditionnés par la mission se sont montrés favorables à une
ouverture progressive, au cas par cas et selon les secteurs, de certains jeux de données
pour des motifs d’intérêt général. Cette ouverture pourrait prendre deux formes : soit
un accès à ces données pour la seule puissance publique soit une ouverture plus large,
y compris pour les autres acteurs économiques.
03La portabilité citoyenne des données
Le droit à la portabilité des données est l’une des grandes innovations des récents
textes français et européens. Concrètement, tout citoyen pourra exercer ce droit pour
migrer d’un écosystème de services à l’autre sans pour autant abandonner son
historique numérique.
L’exercice de ce droit pourrait être décliné pour des applications d’intelligence
artificielle « citoyenne » : il s’agirait alors de mettre à disposition d’un acteur public ou
de la recherche scientifique ses données personnelles. Cette mise à disposition
comporterait un triple intérêt :
a.
Il permettrait de constituer de nouvelles bases de données à l’usage des services publics ;
b.
Il contribuerait à donner un sens nouveau au droit à la portabilité, en permettant une
meilleure circulation des données sous le contrôle exclusif des citoyens ;
c.
Il pourrait être mis en œuvre dès l’entrée en vigueur du règlement européen sur la
protection des données, sans avoir à imposer des contraintes nouvelles aux acteurs privés.
PARTIE 2
Miser sur 4 secteurs stratégiques
Contexte
Les mastodontes actuels de l’intelligence artificielle et les pays émergents dans la discipline
se développent sur des modèles parfois radicalement différents. Ce n’est pas grâce à un
« Google européen » que la France et l’Europe pourront se faire une place sur la scène
mondiale.
Il est essentiel de tirer parti des avantages comparatifs et des niches d’excellence de notre
économie : miser sur des secteurs prioritaires, dans lesquels notre industrie peut jouer un
rôle de premier plan au niveau mondial.
Les secteurs qui ont acquis une maturité suffisante pour lancer des opérations de
transformation majeures sont la santé, le transport, l’environnement ainsi que la défense et la
sécurité.
Propositions
01Ce sont des niches d’excellence française et européenne
02Ils représentent un défi majeur du point de vue de l’intérêtgénéral
03Ils suscitent l’intérêt et l’implication des acteurs publics etprivés
04Une action forte de l’État dans ces domaines est indispensablepour impulser la dynamique
Pourquoi ces quatre secteurs ?
Les efforts consentis doivent s’articuler autour de trois axes :
01Mener une politique sectorielle autour de grands enjeux
La politique industrielle doit être organisée autour de grands enjeux et défis de notre
époque : détection précoce des pathologies, médecine des 4P ( médecine
personnalisée, préventive, prédictive, participative ), disparition des déserts médicaux,
mobilité urbaine à zéro émission... Ces grands enjeux pourraient être déterminés par
des comités sectoriels chargés d’en faire la publicité et d’animer leurs écosystèmes.
02Expérimenter des plateformes sectorielles
Le soutien à l’innovation passe par la mise en place de plateformes sectorielles
permettant de rassembler les données pertinentes pour le secteur et organiser leur
captation et leur collecte ; de donner accès à des infrastructures de calcul d’ampleur
significative adaptées à l’IA ; de faciliter l’innovation en disposant d’une capacité à
expérimenter dans un cadre maîtrisé ; de permettre de réaliser le développement,
l’expérimentation et le déploiement de produits opérationnels et commerciaux.
03Mettre en place des bacs à sable d’innovation
Il est essentiel de fluidifier les parcours d’innovation en IA par la création d’espaces
d’expérimentation (bacs à sable) qui comporteront trois aspects :
a.
En santé, la médecine personnalisée et prédictive permettra un suivi en temps réel du
patient ou encore une meilleure détection d’anomalies dans les électrocardiogrammes.
b.
Dans le transport, le développement du véhicule autonome est l’une des grandes priorités
industrielles.
c.
En défense et sécurité, l’IA permettrait de déceler voire de répondre à des attaques
informatiques qui seraient indétectables par l’être humain ou encore de faciliter l’analyse de
données multimédia.
d.
Au niveau environnemental, le développement d’outils de suivi à destination des exploitants
agricoles ouvre la voie à une agriculture intelligente, qui pourrait bénéficier à toute la chaîne
agroalimentaire.
a.
un allègement, temporaire de certaines contraintes réglementaires pour laisser le champ
libre à l’innovation ;
b.
un accompagnement des acteurs dans la prise en compte de leurs obligations ;
c.
des moyens d’expérimentation en « situation réelle ».
L’objectif de ces bacs à sable sera de faciliter ces démarches d’expérimentation, de la
conception itérative jusqu’au déploiement des technologies d’IA, en lien avec leurs
futurs utilisateurs.
Applications possibles
PARTIE 3
Libérer les potentiels de la recherche française
Afin de mieux mailler le territoire et les domaines de recherche en intelligence artificielle, la
mission avance trois propositions principales.
L’enseignement supérieur et la recherche français en IA ont toujours occupé une place de
choix au niveau international. La formation scientifique française jouit d’une image
d’excellence reconnue et alimente un vivier sans cesse renouvelé de chercheurs au meilleur
niveau mondial.
Toutefois, le paysage de la recherche en IA a considérablement changé. La concurrence de la
recherche privée, avec l’ouverture de centres de recherche fondamentale par les grands
acteurs de l’IA, accèlère la « fuite des cerveaux », qu’ils soient étudiants ou bien des
chercheurs expérimentés.
Autre difficulté de la recherche française : sa faible performance en termes de valorisation et
de transfert vers l’industrie, que ce soit vers des startups ou vers des grands groupes.
Contexte
La recherche en IA fait l’objet d’une intense compétition internationale,notamment entre la Chine et les États-Unis
Propositions
01
La création d’Instituts Interdisciplinaires d’IA (3IA) au sein d’une sélection
d’établissements publics d’enseignement supérieur et de recherche. Ces instituts
devront être répartis sur l’ensemble du territoire et couvrir chacun un domaine
spécifique d’application ou de recherche en IA.
02
L’attribution de moyens conséquents pour la recherche en mettant en place un
supercalculateur conçu spécifiquement pour les applications d’intelligence artificielle,
en partenariat avec des industriels. D’autre part, il est nécessaire de déployer, à
destination des chercheurs, des facilités d’accès à un service de cloud européen.
03
La revalorisation des carrières dans la recherche publique en améliorant l’attractivité
de la France pour les talents expatriés ou étrangers : augmentation du nombre
d’étudiants en master et en doctorat en IA, revalorisation des salaires des chercheurs
et amplification des échanges académie-industrie.
PARTIE 4
Anticiper l’impact de l’IA sur le travail et expérimenter
Contexte
Deux nécessités : anticiper et expérimenter de nouveaux modèles de formation pour préparer
les transitions professionnelles. À cette fin, trois actions majeures sont proposées :
Si l’incertitude domine concernant les volumes de destructions et les créations d’emplois liées
à l’automatisation des tâches, il semble toutefois que la majorité des métiers et des
organisations vont être modifiés.
Il faut prendre le problème à bras le corps en reconnaissant qu’une transformation d’ampleur
est en cours : celle de la distribution entre le travail humain et celui de la machine au sein des
modes de production. La France doit se doter des moyens nécessaires pour anticiper et
préparer cette transition. La priorité doit être de développer les moyens d’une
complémentarité riche entre le travail humain et l’activité de la machine.
50% des emplois seraient potentiellement automatisables à plus de
50 % selon le Conseil d’orientation pour l’emploi.
93% des répondants au sondage Médiamétrie considèrent que les
technologies basées sur l’IA transformeront les emplois.
Propositions
01Créer un Lab public de la transformation du travail
La création d’un Lab public de la transformation du travail permettra d’animer la
réflexion autour des mutations du travail à l’heure de l’automatisation et
d’expérimenter des dispositifs visant à accompagner la transition professionnelle,
notamment à destination des populations potentiellement les plus touchées par
l’automatisation.
02
Penser la complémentarité humain/machine
Pour améliorer les conditions de travail de demain, cette réflexion doit s’appuyer sur le
développement d’un « indice de bonne complémentarité » à destination des
entreprises, mais aussi l’intégration pleine et entière de la transformation numérique
dans le dialogue social. Elle pourrait enfin conduire à lancer un chantier législatif sur
les conditions de travail à l’heure de l’automatisation.
03Expérimenter de nouveaux modes de financement de laformation professionnelle
Cette expérimentation permettra de tenir compte de la mutation des chaînes de valeur
induite par l’IA. À l’heure actuelle, les entreprises financent la formation
professionnelle de leurs propres salariés. Or, pour leur transformation numérique,
elles ont souvent recours à d’autres acteurs, qui captent beaucoup de valeur, qui jouent
un rôle important dans l’automatisation des tâches mais qui ne participent pas au
financement de la formation professionnelle des salariés. Il est donc nécessaire, via le
dialogue social, d’expérimenter de nouveaux modes de financement.
PARTIE 5
Pour une IA écologique
À l’heure où le réchauffement climatique est une certitude scientifique, la prise en compte
des impacts environnementaux du développement des usages et services numériques est
Contexte
indispensable.
Si l’essor de l’intelligence artificielle renforce les tendances observées sur l’impact négatif des
technologies numériques sur l’environnement, il est également porteur de nombreuses
solutions pour le prévenir. Meilleure compréhension de l’évolution des écosystèmes
biologiques, optimisation de la gestion des ressources, préservation de l’environnement,
protection de la biodiversité : les opportunités offertes par l’IA en matière d’écologie sont
nombreuses.
Au-delà d’un discours sur l’optimisation de l’utilisation des ressources, une vision politique
réellement ambitieuse autour de l’IA devra promouvoir une croissance plus économe et
solidaire.
La consommation énergétique du numérique pourrait être multipliée par 10
en 2030, atteignant 20 à 50% de la consommation mondiale
d’électricité.
Propositions
01
La puissance publique doit tout d’abord accompagner la transition écologique grâce à
l’intelligence artificielle :
a.
Premièrement, en mettant en place un lieu de recherche dédié à la rencontre de la
transition écologique et de l’IA. Ce lieu pourrait se pencher sur des projets comme Tara
Océans, à la croisée des sciences du vivant et de l’écologie.
b.
Deuxièmement, en mettant en place une plateforme au service de la mesure de l’impact
environnemental des solutions numériques intelligentes
02
Pour parachever cette démarche, il faut également penser une IA moins
consommatrice d’énergie en accompagnant l’industrie du cloud européen dans le sens
de sa transition écologique.
03
Enfin, le chemin vers la transition écologique doit aller de pair avec une libération de
la « donnée écologique ». De la reforestation par les drones en passant par la
cartographie des espèces vivantes via la reconnaissance d’image, l’IA peut ainsi
contribuer à diminuer nos consommations d’énergie et à favoriser la restauration et la
conservation de la nature.
PARTIE 6
Ouvrir les boîtes noires de l’IA
L’intelligence artificielle affecte déjà tous les aspects de nos vies. Sans le savoir, nous
interagissons quotidiennement avec des systèmes intelligents qui facilitent notre quotidien.
C’est du moins l’objectif qu’on leur assigne.
Mais de nombreuses voix s’interrogent aujourd’hui : l’IA œuvre-t-elle réellement pour notre
bien-être ? Si non, comment s’assurer que cela soit le cas ?
Ce débat a pris la forme d’une large réflexion sur les enjeux éthiques liés au développement
Contexte
À long terme, l’explicabilité des technologies de l’intelligence artificielle est l’une des
conditions de leur acceptabilité sociale. C’est pourquoi la puissance publique doit agir de
différentes manières :
des technologies d’IA et plus largement des algorithmes.
Pour faire émerger des technologies d’IA conformes à nos valeurs et normes sociales, il faut
agir dès à présent en mobilisant scientifiques, pouvoirs publics, industriels, entrepreneurs et
société civile.
Du fait des biais qu’ils peuvent comporter, certains algorithmes pourraientavoir des conséquences indésirables sur nos vies.
Propositions
01
Développer la transparence et l’audit des algorithmes
a.
en développant les capacités nécessaires pour observer, comprendre et auditer leur
fonctionnement. Pour cela, il est nécessaire de constituer un corps d’experts pour analyser
les algorithmes et les bases de données, et encourager cette évaluation par la société civile.
b.
en soutenant la recherche sur l’explicabilité de l’IA. Pour cela, il faut investir autour de trois
axes de recherche : la production de modèles plus explicables, la production d’interfaces
utilisateurs plus intelligibles, et enfin la compréhension des mécanismes à l’œuvre pour
produire une explication satisfaisante.
02
Se pencher sur la responsabilisation des acteurs de l’IA autour des enjeux éthiques
qu’elle soulève :
a.
en intégrant l’éthique dans la formation des ingénieurs et chercheurs en IA.
b.
en instituant, à l’image de l’étude d’impact sur la vie privée (PIA), une étude d’impact sur les
discriminations pour amener les concepteurs d’IA à s’interroger sur les conséquences
sociales des algorithmes qu’ils produisent.
03
Créer un Comité consultatif d’éthique pour les technologies numériques et
l’intelligence artificielle, chargé d’organiser le débat public autour de l’IA. Ce comité
devra garantir un haut niveau d’expertise et d’indépendance. 94 % des sondés estiment
d’ailleurs nécessaire que le développement de l'IA dans notre société fasse
régulièrement l'objet de débats publics.
04
Garantir un principe de responsabilité humaine particulièrement lorsque des
dispositifs d’IA sont utilisés dans le cadre de fonctions régaliennes. D’une part, il sera
nécessaire d’encadrer l’utilisation d’algorithmes prédictifs utilisés dans un cadre
policier. D’autre part, il est indispensable que l’éventuel développement de systèmes
d’armes létales autonomes (SALA) fasse l’objet d’un large débat au niveau international
et que soit mis en place un observatoire sur la non-prolifération de ces armes.
PARTIE 7
Pour une intelligence artificielle inclusive et diverse
Dans un contexte où les technologies sont en passe de devenir une des clefs du monde à
venir, l’intelligence artificielle ne peut être une nouvelle « machine à exclure ».
Les femmes ne constituent que 33 % des personnes du secteur du numérique. Les minorités y
sont également sous-représentées.
Face à l’évolutivité des technologies et des usages liés à l’IA, notre société est tenue à un
devoir de réflexivité et de vigilance collective. Notamment vis-à-vis des populations fragiles et
des publics déjà exclus du numérique, pour qui l’IA peut représenter un danger encore plus
grand.
Le développement de l’IA peut tout autant emporter la promesse d’une société meilleure, plus
juste et efficace, que le risque d’une hyperconcentration de la valeur au profit d’une petite
élite numérique. En matière d’IA, la politique d’inclusion doit donc revêtir un double objectif :
s’assurer que le développement de ces technologies ne contribue pas à accroître les inégalités
sociales et économiques et s’appuyer sur l’IA pour effectivement les réduire.
Contexte
En 2016, on dénombrait moins de 10% de femmes dans les écoles
d’ingénieur en informatique
Propositions
01Viser 40 % d’étudiantes dans les filières numériques d’ici2020
La Mission Villani
Le 8 septembre 2017, le Premier ministre Édouard Philippe a confié à Cédric Villani,
mathématicien et député de l’Essonne, une mission sur l’intelligence artificielle. L’objectif :
Cette recommandation est soutenue par plus de 85 % des personnes sondées. Pour
atteindre cet objectif, il pourrait être mis en place une politique d’incitation positive.
Cette action doit s’accompagner d’une politique de formation et de sensibilisation des
enseignants aux questions de diversité dans les filières de l’intelligence artificielle.
Pour remédier aux problèmes d’inaccessibilité des services publics et de recul de
l’accès aux droits sous l’effet de la dématérialisation, les procédures administratives
doivent évoluer, et les capacités de médiation se renforcer.
02Faire évoluer les procédures administratives et renforcer lescapacités de médiation
Les pouvoirs publics peuvent lancer un système automatisé d’aide à la gestion des
démarches administratives pour aider les citoyens à mieux comprendre des règles
administratives et comment elles s’appliquent à leur situation personnelle. En
parallèle, de nouveaux dispositifs de médiation doivent être mis en place pour
accompagner ceux qui en ont besoin.
03Soutenir les innovations sociales basées sur l’IA
Il est important que la puissance publique soutienne des programmes d’innovation
sociale basés sur l’IA (dépendance, santé, action sociale et solidaire...) pour s’assurer
que les avancées technologiques bénéficient aussi aux champs et aux acteurs de
l’action sociale.
poser les bases d’une stratégie nationale ambitieuse pour la France en matière d’IA.
Composition de la mission :
Cédric VillaniMathématicien et député@VillaniCedric
Cédric Villani est un mathématicien français, ancien élève de l’ENS et docteur en
mathématiques, titulaire 2010 de la Médaille Fields et lauréat 2014 du prix Doob. Professeur
de l’université de Lyon, il a été professeur-invité d’universités étrangères et directeur de
l’Institut Henri Poincaré de 2009 à 2017. Il est député de l’Essonne, siège à la commission des
Lois et préside l’Office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques.
Membre de l’Académie des sciences, il a publié plusieurs ouvrages dont « Théorème Vivant »
traduit en 12 langues.
Marc SchoenauerDirecteur de recherche INRIA@evomarc
Marc Schoenauer est directeur de recherche Inria depuis 2001. Ancien élève de l’Ecole
Normale Supérieure, il a passé ensuite 20 ans comme chargé de recherche au CNRS, au
Centre de Mathématiques Appliquées de l’Ecole Polytechnique, où il a également été
enseignant à temps partiel. Il travaille depuis la fin des années 80 en Intelligence Artificielle,
à la frontière entre optimisation stochastique et apprentissage automatique, et, en 2003, il a
créé avec Michèle Sebag l’équipe-projet TAO (Thème Apprentissage et Optimisation),
commune entre Inria, CNRS et Université Paris-Sud — aujourd’hui partenaires de l’Université
Paris-Saclay. Il est co-auteur de plus d’une centaine d’articles, dirige ou a co-dirigé 35
doctorants et a été président de l’AFIA (Association Française pour l’Intelligence Artificielle)
de 2002 à 2004.
Yann BonnetSecrétaire général du Conseil national du numérique@yann_bonnet
Ingénieur de formation, Yann Bonnet a rejoint le Conseil national du numérique en mars
2013 en qualité de rapporteur général. En 2015, il devient Secrétaire général. Il a été en charge
du pilotage de la concertation nationale sur le numérique lancée par le Premier ministre en
2014 qui a eu comme résultat la loi République Numérique. Yann Bonnet a notamment co-
piloté les travaux du Conseil sur la fiscalité numérique, la loyauté des plateformes, les
questions liées aux négociations internationales entre les États-Unis et l’Union Européenne.
Charly BerthetResponsable des affaires juridiques et institutionnelles du Conseil national dunumérique@charlyberthet
Avocat de formation, Charly Berthet est responsable des affaires juridiques et
institutionnelles du Conseil national du numérique. Il s’intéresse tout particulièrement aux
enjeux liés à la régulation, à la protection des données et aux libertés publiques. Il a par
ailleurs été consultant auprès du Ministère des Affaires étrangères pour l’élaboration de la
stratégie numérique internationale et est diplômé de l’université Paris II Panthéon-Assas et de
l’université Paris Dauphine.
Anne-Charlotte CornutRapporteur au Conseil national du numérique
Diplômée de Sciences Po et d’HEC, Anne-Charlotte Cornut est Rapporteur au sein du Conseil
national du numérique depuis avril 2016, où elle a principalement travaillé sur la
transformation numérique des PME et la transformation numérique de l’enseignement
supérieur et de la recherche. Elle était auparavant chargée de mission auprès de la Direction
de la société 1000mercis, spécialisée dans le marketing interactif.
François LevinResponsable des affaires économiques et sociales du Conseil national dunumérique
Les travaux de la mission se sont déroulés du 8 septembre 2017 au 8 mars 2018.
Ils se sont appuyés sur :
François Levin a poursuivi des études en philosophie à l’ENS de Lyon et en administration
publique à l’Université Paris I. Entré au Conseil national du numérique en 2015, il est
responsable des affaires économiques et sociales et a particulièrement abordé les enjeux liés
aux mutations du travail et de la formation, mais également à la culture et au droit d’auteur.
Bertrand RondepierreIngénieur de l’armement, Direction générale de l’armement@BertrandRdp
Bertrand Rondepierre est un ancien élève de l’Ecole polytechnique, ingénieur diplômé de
Télécom Paristech et titulaire du M2 Mathématique-Vision-Apprentissage de l’ENS Paris-
Saclay. Ingénieur du Corps de l’armement en poste à la Direction Générale de l’Armement
depuis 2015, il est architecte de projets touchant au numérique et à intelligence artificielle
pour la Défense.
Stella Biabiany-RosierAssistante de Direction du Conseil national du numérique
Stella Biabiany-Rosier a effectué sa carrière en tant qu’assistante de direction au sein de
cabinets de conseil et d’avocats, puis dans des cabinets ministériels. Depuis juillet 2017, elle
assiste le secrétariat général du Conseil national du numérique.
Avec l’appui de Anne-Lise Meurier, Zineb Ghafoor, Candice Foehrenbach, Camille
Hartmann, Judith Herzog, Marylou Le Roy, Jan Krewer, Lofred Madzou et Ruben Narzul
Mentions légales
a.
400 auditions d'experts de l'intelligence artificielle, issus de domaines variés, ainsi que sur la
prise en compte de nombreuses contributions, dont celle de France Stratégie ;
b.
la mise en place d’une consultation publique en partenariat avec Parlement & Citoyens, qui a
recueilli plus de 2 000 contributions pour 1639 participants uniques ;
c.
une étude comparative (benchmark) des politiques mises en place dans 15 pays ;
d.
une étude conjointe mission Villani-Médiamétrie sur un échantillon de plus de 3000
internautes.
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