Une étape décisive pour la concrétisation des ambitions du gouvernement français
La stratégie nationale pour l'intelligence artificielle est élaborée dans la continuité du plan France 2030 [2]. Elle a pour but de permettre au gouvernement français d'atteindre l'un des objectifs phares de ce gigantesque plan d'investissement : faire de la France une place forte de l'innovation.
Une première phase pour créer les conditions de développement du secteur de l'IA
La première phase, dédiée au renforcement des capacités de recherche, s'étend de 2018 à 2022. Avec un budget initial de 1,5 milliard d'euros, elle a vu naître plusieurs instituts spécialisés dans les disciplines de l'IA. Pour le gouvernement, elle a également consisté à accompagner, administrativement et financièrement, des thèses, des centres d'excellence, etc. La dernière année de la phase I de la stratégie gouvernementale coïncide avec la première de la phase II. Ce chevauchement évite tout risque de rupture dans le processus, qui prend désormais un tournant critique.
Une deuxième phase destinée à rassembler les compétences
Avec le lancement de la deuxième phase en novembre 2021 [3], la stratégie nationale pour l'intelligence artificielle doit aboutir à une capitalisation des acquis de la première phase. Les structures et entités qui ont été créées ou appuyées doivent constituer un cadre d'accueil pour les talents qu'entend attirer le gouvernement.
Au cours de cette nouvelle phase, l'un des objectifs majeurs assignés à la stratégie concerne l'amélioration du niveau de compétences global de la nation française en matière d'IA. À court et moyen terme, il sera donc question de former en data science et dans d'autres disciplines liées à l'IA, puis de déployer, des femmes et hommes capables de développer des solutions d'intelligence artificielle pertinentes pour divers secteurs d'activité. Aux jeunes talents, cette vision offre l'occasion de démarrer leur carrière professionnelle sur de solides bases, dans des métiers d'avenir.
Les jeunes talents de l'IA sont formés pour conduire à des succès économiques
La deuxième phase de la stratégie a un but à la fois éducationnel et économique. Elle ambitionne de détecter et de séduire les talents qui se spécialisent dans les métiers de l'intelligence artificielle, afin d'en faire le socle de l'exploitation et du renforcement des structures et des dispositifs dédiés à l'IA en France, dans le public comme dans le privé. Au final doivent en découler des avancées scientifiques et technologiques, en rapport avec l'IA de confiance ou encore l'IA embarquée. Ces avancées, et la croissance économique qu'elles induisent, contribueront à faire de la France un pionnier de l'intelligence artificielle appliquée aux secteurs de l'aéronautique, de l'automobile ou des énergies.
La moitié du financement à mobiliser pour cette phase sera ainsi consacrée à la formation. Plus précisément, à travers cette étape déterminante dans laquelle entre la stratégie nationale de l'IA, le gouvernement français entend soutenir des milliers de projets d'étude. Chaque année, seront donc accompagnés :
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- 2 000 étudiants au niveau licence pro ou inférieur ;
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- 1 500 étudiants au niveau master ;
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- 200 étudiants en thèse.
Entre autres, les étudiants les plus talentueux en formation de master data scientist ou de master data analyst, bénéficieront ainsi d'un appui au cours de leur cursus dans les meilleurs établissements. Pour les jeunes talents inscrits dans des écoles spécialisées comme l'IA School, un master en data science ou dans d'autres filières liées à l'intelligence artificielle ouvre la porte à l'acquisition de compétences en forte demande, puis à une insertion systématique dans le monde professionnel.
Quels sont les profils bénéficiant de la stratégie nationale de l'IA ?
La stratégie nationale de l'intelligence artificielle cible des profils très techniques, dont le niveau de compétences est rehaussé dans les écoles spécialisées. Les établissements d'enseignement supérieur comme l'IA School orientent spécifiquement leurs offres de formation vers les métiers liés à l’analyse de données, à la conception, à l'expérimentation et à l'implémentation à grande échelle de solutions d'intelligence artificielle.
La formation en data science et la formation en analyse de données font bien sûr partie des disciplines phares de l'IA. Pour prendre des décisions, la machine analyse une batterie de données, liées à son environnement d'intervention, au scénario d'utilisation, etc. La collecte et la mise en forme de ces données doivent alors obéir à des logiques mathématiques et à des principes informatiques, élaborés par le data analyst et le data scientist.
Ces deux parcours ne sont toutefois disponibles qu'à un niveau master dans la plupart de cas. Avant d'y accéder, un cycle bachelor de 3 ans (niveau licence) est généralement requis. Dédié à l'intelligence artificielle et au digital business, le cycle bachelor permet aux étudiants d'acquérir les bases théoriques et pratiques en algorithmique, en statistiques, en programmation ou encore en management de projets digitaux.
Au-delà du master, les thèses sont consacrées à des études de cas et à des applications complètes, dans des secteurs sensibles aux apports de l'IA (la mobilité, la santé, la défense ou encore l'environnement).
Sources des statistiques et ressources supplémentaires
[1] https://www.statista.com/statistics/755331/worldwide-spending-on-cognitive-ai-systems-segment-share/
[2] https://www.economie.gouv.fr/strategie-nationale-intelligence-artificielle