Un écosystème dynamique et innovant
En France, des acteurs variés, des start-ups aux laboratoires de géants comme IBM France Lab, dynamisent le secteur de l’intelligence artificielle. Ce dernier joue un rôle crucial en développant des technologies avancées comme l’intelligence décisionnelle. Depuis 2018, la France a mis en place une stratégie nationale pour l’IA, soutenue par un écosystème entrepreneurial riche qui inclut des entreprises innovantes telles que Mistral AI.
Focus sur la "decision intelligence"
La decision intelligence (intelligence décisionnelle) représente une innovation clé d’IBM France Lab. Elle utilise des modèles d’apprentissage automatique pour des applications de grande envergure, telles que la détection de fraudes bancaires à partir de milliards de transactions en quelques millisecondes. Ce laboratoire collabore également avec des institutions comme la NASA, pour modéliser des données météorologiques sur 40 ans, permettant d’anticiper des catastrophes naturelles comme les inondations et les incendies.
La recherche fondamentale au cœur des projets d’IBM France Lab
IBM France Lab investit également dans la recherche fondamentale, en explorant trois domaines principaux :
- Deep Search : Ce domaine se concentre sur l’analyse de données non structurées provenant de multiples sources.
- Computer Vision : IBM France Lab utilise la computer vision pour analyser des vidéos, comme celles de drones inspectant des bâtiments pour détecter des failles potentielles.
- Informatique Quantique : Cette technologie révolutionnaire multipliera la puissance de calcul, transformant le traitement de données et la résolution de problèmes complexes.
Une IA explicable et éthique
IBM France Lab travaille à rendre l’intelligence artificielle plus transparente et responsable. Le laboratoire développe des techniques pour filtrer les données de formation en supprimant les erreurs, les doublons, les contenus protégés par le droit d’auteur, et les propos haineux. « L’explicabilité est essentielle pour comprendre les résultats de l’IA et identifier les sources d’information utilisées, un défi majeur dans des modèles comptant des milliards de paramètres », explique Xavier Vasques, vice-président et directeur technique d’IBM Technology et R&D en France.
