Ma lecture critique du rapport Villani - partie 1 (le site web)

Le rapport vient de sortir il y a deux heure.

Je vous propose de me suivre pour en faire une lecture critique (et éviter d’avoir à lire 235 pages pour savoir ce qui est écrit et ce qu’on peut en penser) !

Commençons par le site web !

I Ce que j'ai trouvé bien :

Je note un souci de la précision dans les formules, on sent une rigueur scientifique appréciable et une certaine humilité dans le ton de l’auteur très appréciable.

Le site web a un rendu esthétique très réussi.

La proposition de "bac a sable" pour lancer certaines expérimentations dans un environnement moins contraint par la réglementation semble aller dans la bonne direction, j’ai hâte de lire la suite dans le rapport complet. J’espère qu’un cadre juridique sera déjà esquissé !

Une suggestion d’"indice de bonne complémentarité” homme-machine reprend les thèse de Rand Hindi et Laurent Alexandre, il y a surement du bon à découvrir dans cette section.

Les services autour de la formation professionnelle qui ne participent pas à son financement sont épinglées, Cedric commence à sortir son flingue, c’est bien !

Le game changer : l’IA responsable (ou l’IA explicable, ou l’IA intelligible). Je suis sûr que c’est une attente énorme des utilisateurs aussi bien en tant que citoyens qu’en tant qu’employés. La France va faire de cette différence, l’atout pour rivaliser contre les US et la Chine -pour information, Quantmetry travaille sur ce sujet dans le cadre d’une expert academy qui produira un rapport fin 2018-

Boom : Plus de femme, évidemment on en rêve… et si l’IA était l’occasion de réconcilier technologie et diversité ? -pour information, Quantmetry à organisé en 2016 un conférence 100% femmes pour dataJob et sponsorise le meetup Paris Data Ladies- Good job Cedric !

Re boom : l’IA au service des vieux (c’est évidemment pas écrit comme ça) : pour mieux utiliser la technologie et avoir accès à la même qualité de service public en digital qu’en physique. Very good job Cedric !

II Ce que je 'ai pas trouvé bien :

Certaines propositions à l’échelle du site web sont trop légèrement décrites pour être appréciées, à chaque ligne on est prêt à dire “oui, mais comment ?”, espérons que le rapport complet apportera des réponses.

La politique d’ouverture des données proposée semble être un voeux pieux quand on sait la difficulté pour accéder à des données quand on est un employé de la société qui les possède.

Les politiques sectorielles (Santé, Ecologie/Transport, Défense, Sécurité) suggérées semblent reléguer les propositions aux filières elle-mêmes et ne pas apporter de réponse directement. L’enjeu de la donnée étant très concurrentiel, je ne crois pas à la mutualisation de plateforme technologiques. Toues les projets en IA sont rentables, le seul goulot d’étranglement c’est la donnée, pas l’infrastructure.

Les propositions pour la recherche (plus de moyens, plus de salaires) me semblent indifférenciées de toutes les autres demandes légitimes par la recherche. Un corporatisme villanesque qui mérite plus d'originalité. Et toujours pas de proposition pour accélérer l’enseignement de l’IA :(

Le moment craquage : un lab public pour tester la transformation du travail. Je ne crois pas qu’on sache vraiment de quelle transformation on parle (ce ne serait pas la première fois qu’on n’anticipe pas une transformation) et je ne donnerai pas cette responsabilité à une institution publique : a-t-on de bons exemples de transformation réussies par des acteurs publiques ? Qui se cache derrière une proposition pareille ?

III Ce que j'ai trouvé ni bien ni pas bien :

Le mélange IA et écologie part d’un bon sentiment mais rate sa cible : je peux comprendre que l’IA peut sauver des espèces ou les océans mais je pense qu’il y a plus simple et plus rentable à faire autour de l’optimisation de la consommation énergétique des bâtiments que de la déforestation, pour laquelle l’IA ne peut pas grand chose. Un bon point pour le côté IA utile à l’humanité, un mauvais pour les illustrations.

Je pense qu’il y a quelques facilités à proposer l’IA pour résoudre des problème publiques : on ne peut pas faire une pierre deux coups systématiquement. L’IA ne pourra pas faire grand chose seule pour les désert médicaux ?

IV Conclusion :

Beaucoup d’interrogations naissent à la lecture de chaque lignes, parfois avec des a priori positifs, parfois avec des incompréhensions fortes. La lecture du rapport complet nous permettra d’en savoir plus.

Pour le moment, il y a un grand absent dans cette discussion : quel est le modèle d’affaire que la France doit privilégier pour l’IA ?