Les nouveaux développements de l'intelligence artificielle avancent rapidement. En tant qu'économiste ayant étudié la révolution de l'IA, Je vois 2018 comme similaire à 1995 lorsque l'Internet commercial est né. La technologie évolue rapidement, mais la plupart des entreprises commencent tout juste à comprendre comment le mettre en œuvre.

Alors qu'une grande partie de l'attention des médias se concentre sur les applications d'entreprise de l'IA, les gouvernements accordent également de plus en plus d'importance à cette technologie de prévision.

Fin 2016, au moment où le président Barack Obama quittait ses fonctions, son administration a publié quatre rapports sur la meilleure façon de préparer l'économie américaine au développement et à l'arrivée de l'IA.

Le mois dernier, La France a publié un rapport complet sur l'IA présidé par le médaillé Fields Cédric Villani. Le président Emmanuel Macron a souligné l'immédiateté des choix politiques du gouvernement pour s'assurer que la France est bien positionnée pour bénéficier de l'innovation en matière d'IA.

Naviguer dans un labyrinthe

Pour examiner les principales options politiques disponibles au Canada, considérons une analogie. Trouver l'itinéraire optimal pour bénéficier de l'IA, c'est comme naviguer dans un labyrinthe. La plupart des pays commencent à peine à prendre conscience de la taille du prix pour naviguer dans le labyrinthe rapidement et d'une manière conforme à leurs valeurs.

Les labyrinthes ont des virages serrés et surprenants. Juste parce qu'une souris est proche du fromage, ne veut pas dire qu'il y arrivera en premier. C'est un raccourci pour dire qu'il est difficile de savoir quel est le bon chemin — ce n'est pas nécessairement le plus court.

Que pouvons-nous faire pour augmenter les chances que la souris (pays) réussisse à naviguer dans le labyrinthe ? Une option consiste à augmenter la taille du fromage. Cela augmente l'incitation à se déplacer rapidement et à travailler dur à la navigation.

Pour l'IA, cela signifie s'assurer que les innovateurs peuvent profiter du développement de l'IA. Pour y parvenir, nous avons des leviers politiques tels que des subventions concurrentielles pour des propositions de recherche convaincantes, des prix pour les résultats de la recherche et la suppression des barrières commerciales afin que les produits puissent être vendus dans le monde entier.

De façon intéressante, le rapport français ne s'attarde pas beaucoup sur de telles possibilités. Et nous devrions considérer pourquoi. Mettre tout simplement, les entreprises à but lucratif savent déjà qu'il y a du fromage au bout du labyrinthe, mais elles ne savent pas de quel type de fromage il s'agit.

Où est le fromage ?

Le gouvernement pourrait baisser les impôts sur les revenus des entreprises appliquant l'IA, mais comment identifieraient-ils de telles entreprises, même après coup ? L'IA est une technologie à usage général. Il peut être utilisé n'importe où. Créer un incitatif serait comme promouvoir le cheddar canadien, mais en subventionnant des milliers d'autres types de fromages.

La deuxième façon d'améliorer les performances du labyrinthe est de renforcer la souris. Si une souris meurt de faim, il n'est peut-être pas équipé pour traverser le labyrinthe. Donc, vous pourriez engraisser un peu la souris et la rendre plus forte. Pour l'IA, c'est le monde des allégements fiscaux pour les dépenses en IA, subventions gouvernementales pour la recherche fondamentale en IA et subventionnement de la formation des talents en IA pour s'assurer que les entreprises canadiennes peuvent obtenir les talents dont elles ont besoin.

Le Canada se révèle avoir des avantages. Rien que ce mois-ci, le programme de chaire de recherche Canada 150 a conduit l'Université de Toronto à embaucher Alan Aspuru-Guznik, un expert en machine learning, l'informatique quantique et la chimie, de son poste permanent à Harvard. Il considérait le Canada comme un pays conforme à ses valeurs. Plus critique, il rejoint un écosystème scientifique en pleine croissance alimenté par des initiatives telles que le Vector Institute for Artificial Intelligence.

Supprimer les barrières

La dernière façon d'améliorer le labyrinthe est de supprimer les barrières. Bien que certains obstacles soient inhérents à la nature de l'innovation, d'autres y sont placés par la politique gouvernementale. La toute première proposition du rapport français sur l'IA traite de cela :s'assurer que les données sont disponibles pour former l'IA.

La plupart des projets informatiques sont avides de données et de connaissances. Après tout, le web n'est qu'un gros moteur de transfert de données. Mais comme je le décris dans mon nouveau livre, Machines à prédiction :l'économie simple de l'intelligence artificielle , en ce qui concerne l'IA, les données sont critiques. Le meilleur, des données plus complètes et plus riches, meilleure est la performance de l'IA dans son travail principal :la prédiction.

Tout comme notre capacité à prédire le temps dépend des données météorologiques acquises partout dans le monde, et notre expérience dans l'identification des objets vient d'une vie d'expérience stockée dans nos mémoires, Les IA ont besoin de données pour développer leurs capacités.

Le problème est que les données peuvent être verrouillées dans divers silos créés pour des raisons autres que l'IA. C'est actuellement une question d'actualité en ce qui concerne les données des utilisateurs de Facebook. Il y a quelques années, Facebook était plus libre avec ses données, ce qui a conduit à une variété d'utilisations, certaines créatives et productives et d'autres peu recommandables.

En réponse à la crise actuelle, Facebook a maintenant verrouillé cela. Vous pouvez vous sentir réconforté par l'intimité que vous offre, mais en même temps, c'est juste un autre obstacle à la disponibilité des données pour les chercheurs et les créateurs en dehors de Facebook.

En réalité, si nous voulons promouvoir l'IA, nous devons encourager plutôt que décourager les entreprises à partager des données. Et dans certains cas, ces données, par exemple, données sur la santé — relève des gouvernements.

Rendre les données disponibles

Plus tôt les gouvernements trouveront un moyen de rendre ces données disponibles pour la recherche et les applications créatives d'une manière qui protège convenablement la vie privée des Canadiens, plus la navigation dans le labyrinthe sera facile pour les entreprises canadiennes pour tirer parti de cette puissante technologie de prédiction pour améliorer leurs produits et services, les rendant plus compétitifs à l'échelle mondiale.

L'approche française consiste à choisir des secteurs clés où ils faciliteront les choses pour les entreprises — ce qu'ils appellent des « bacs à sable ». Ils étudient la suppression de certaines réglementations pour favoriser le développement de la santé (diagnostics prédictifs, médecine personnalisée), transports (véhicules autonomes), la défense (prévision des cyberattaques) et l'environnement (prévision des problèmes dans la chaîne d'approvisionnement alimentaire).

Il y a, bien sûr, plus au rapport français qu'encourager le développement de l'IA. Qu'ils ou d'autres développent l'IA, le rapport reflète une réflexion sur la manière de protéger les travailleurs français des perturbations et de s'assurer que l'IA n'entraîne pas de préjugés que les humains engendrent, en particulier sur les dimensions du genre et de la race.

Le gouvernement canadien gagnerait à revoir attentivement la proposition française, y compris les sections spéculatives qui ne s'appliquent que lorsque la souris atteint enfin le fromage.

Pour le moment, J'exhorte le gouvernement canadien à se demander si cette souris est canadienne ou non.

Cet article a été initialement publié sur The Conversation. Lire l'article original.