Donner un sens à l'intelligence artificielle

Une bibliothèque de Stanford, octobre 2016

Le rapport n’a pas commencé par une commande politique. Il a commencé par une conversation dans une bibliothèque de Stanford, en octobre 2016, entre François Levin, alors rapporteur au Conseil national du numérique, moi-même, et un entrepreneur français installé aux États-Unis, Gregory Renard. Gregory Renard nous décrivait deux choses en même temps : ce que ses algorithmes savaient déjà faire, et sa peur de ce qu’ils feraient à l’emploi : des centaines de milliers de postes menacés dans certains secteurs, et la question de sa responsabilité envers la société qu’il laisserait à ses enfants. Venant de quelqu’un qui construisait ces systèmes, c’était un électrochoc.

De retour en France, nous avons envoyé une note à l’Élysée. Onze mois plus tard, en septembre 2017, le Premier ministre Édouard Philippe confiait à Cédric Villani une mission sur l’intelligence artificielle et nous demandait de l’accompagner. Six mois de travaux : plus de quatre cents auditions, une consultation publique réunissant 1 639 participants, un examen comparé des politiques de quinze pays. En mars 2018, au Collège de France, le Président de la République annonçait une stratégie nationale dotée de 1,5 milliard d’euros.

Remise du rapport au Président de la République, Collège de France, version française (playlist complète).

Je raconte cette généalogie parce qu’elle contredit l’image qu’on se fait de la fabrique des politiques publiques. Une stratégie nationale à 1,5 milliard d’euros procède ici d’une inquiétude exprimée par un ingénieur, relayée par une petite équipe sans mandat, dans une note. Cela dit quelque chose sur la porosité du système français : sa réactivité, et sa dépendance aux circonstances.

Ce que le rapport a obtenu

La première phase de la stratégie, dite « AI for Humanity », a mobilisé 1,5 milliard d’euros entre 2018 et 2022 : quatre instituts interdisciplinaires (PRAIRIE, MIAI à Grenoble, ANITI à Toulouse, 3IA Côte d’Azur) sélectionnés par un jury international en avril 2019, 180 chaires d’excellence, 300 programmes doctoraux, et le supercalculateur Jean Zay. Une seconde phase a suivi à partir de 2022, portant l’engagement total à environ 2,5 milliards d’euros dans le cadre de France 2030.

Le pari sur les capacités de calcul publiques s’est révélé le plus juste. Jean Zay a servi à entraîner Bloom, modèle de 176 milliards de paramètres, quand les modèles français antérieurs se comptaient en centaines de millions. Sans cette infrastructure, la recherche publique française aurait été spectatrice de la bascule générative.

« Quel sens donner à l'IA ? Le rapport Villani, cinq ans après », dans le cadre du séminaire de l'Observatoire de l'intelligence artificielle, université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, 22 juin 2022 (16 min, CC BY-NC-SA 4.0).

Les recommandations, une par une

Le rapport portait sept axes. Les relire aujourd’hui est un exercice inégal.

La recherche. Un réseau interdisciplinaire d’excellence : fait, et c’est le succès le plus net.

L’éthique intégrée à tous les niveaux. Nous demandions deux choses. Un comité national consultatif d’éthique sur les technologies numériques et l’intelligence artificielle : il a été créé. Et une fonction publique d’audit des algorithmes (un corps d’experts assermentés capables d’« ouvrir les boîtes noires » dans une procédure judiciaire ou sur saisine du Défenseur des droits) : elle ne l’a pas été. La fonction existe désormais, mais à l’échelle européenne et sous une autre forme, par les obligations d’évaluation de conformité du règlement sur l’IA.

Le travail. Nous proposions un laboratoire public de la transformation du travail, dont la fonction n’était pas de prévoir mais d’expérimenter : dispositifs d’accompagnement des populations exposées à l’automatisation, et modalités nouvelles de répartition de la valeur. Il n’a pas vu le jour. C’est la recommandation dont l’absence me paraît la plus coûteuse aujourd’hui, précisément parce que la question qu’elle posait est revenue avec une acuité supérieure.

Les quatre secteurs stratégiques : santé, transport et mobilités, écologie, défense et sécurité. C’est l’axe qui a le plus dérivé. La seconde phase de la stratégie nationale s’organise aujourd’hui autour de priorités technologiques et non sectorielles : IA embarquée, IA de confiance, IA frugale, IA générative. Le passage d’un découpage par usages à un découpage par technologies n’est pas anodin : il signe l’abandon d’une politique de la demande au profit d’une politique de l’offre.

La féminisation et le triplement des personnes formées : trajectoires réelles mais lentes, et difficiles à évaluer faute d’un indicateur stable.

La sobriété et l’IA au service de la transition écologique. Nous appelions à développer simultanément une IA plus verte et une IA au service de l’écologie. La suite a montré que les deux termes n’étaient pas symétriques : la consommation des centres de données a progressé plus vite que les usages environnementaux de l’IA.

La recommandation qui s’est retournée

Le premier axe appelait à une politique offensive de la donnée, à la constitution de « communs de la donnée » et à des plateformes de partage à des fins de recherche et d’intérêt général. Nous citions explicitement la centralisation des données de santé, et nous la justifiions par la souveraineté.

La plateforme des données de santé a été créée l’année suivante. Elle a été hébergée chez un fournisseur américain, et cette décision est devenue le cas d’école français de la dépendance technologique. Une recommandation formulée au nom de la souveraineté a produit l’institution qui en illustre la perte.

Je ne crois pas que le rapport ait eu tort de vouloir mutualiser les données de santé. Mais il a formulé un objectif sans en spécifier les conditions techniques, et il a supposé que la volonté de souveraineté suffirait à orienter les choix d’infrastructure. Elle n’a pas suffi. C’est un défaut de conception du rapport, non un accident de mise en œuvre.

Le rapport de 2015 sur la santé, bien commun de la société numérique portait la même idée sur le même terrain, trois ans plus tôt : les deux textes poussent dans le même sens, et partagent la même vulnérabilité de fond.

Le pilotage

La critique la plus sévère ne vient pas de nous. Dans son rapport public thématique de novembre 2025, la Cour des comptes relève que le recours à une succession d’appels à projets a produit de la fragmentation plutôt que des masses critiques, que l’horizon des financements était trop court pour créer des effets de levier, et que la coordination interministérielle a changé de tutelle en cours de route (de la direction interministérielle du numérique en 2018 vers la direction générale des entreprises en mars 2020), le coordonnateur national ne disposant que d’une équipe très restreinte.

Un rapport de mission ne contrôle pas la gouvernance qui suit sa remise. Mais il aurait pu l’anticiper : rien dans le texte de 2018 ne sécurisait le pilotage de ce qui était recommandé. Nous avons décrit une destination sans dimensionner le véhicule.

Un détail qui dit beaucoup

En 2018, parallèlement à mes fonctions à l’ANSSI, j’ai rejoint à titre bénévole le groupe d’experts de haut niveau de la Commission européenne sur l’intelligence artificielle. Ses deux textes, les lignes directrices éthiques et les recommandations d’investissement, sont commentés ailleurs sur ce site ; leurs travaux ont nourri le livre blanc puis le règlement sur l’IA. Bénévolement, en plus d’un poste à temps plein. C’était mon choix et je n’en tire aucune plainte, mais la mécanique mérite d’être notée : la présence française dans l’enceinte où se dessinait la régulation européenne de l’IA reposait, pour partie, sur du temps donné le soir par des gens ayant un autre métier. Les administrations qui ont pesé sur ce texte y avaient délégué des personnes à plein temps.

Ce que je disais en juin 2022, et ce que j’en maintiens

Cette notice a un antécédent, et il faut le dater précisément. J’ai présenté un bilan de ce rapport le 22 juin 2022, au séminaire de l’Observatoire de l’intelligence artificielle de l’université Paris 1. C’est-à-dire cinq mois avant la sortie de ChatGPT.

Ce bilan ne contient pas un mot sur les modèles de fondation, les lois d’échelle ou l’IA générative. Ce n’est pas un oubli : ces objets n’étaient pas dans le champ de vision de la communauté à laquelle je m’adressais, et le rapport de 2018 encore moins. Mais l’écart mesure exactement ce qu’un bilan à cinq ans peut valoir dans ce domaine, et il invite à lire celui-ci avec la même prudence.

Je maintiens deux choses de cette intervention. La conviction qu’il faut faire levier sur l’écosystème plutôt que compter sur l’action publique seule : cinq ans de Campus Cyber ne m’ont pas fait changer d’avis. Et la formule qui la concluait : il n’y a pas de déterminisme technologique, cette transformation a besoin de sens. Elle est plus exigeante aujourd’hui qu’elle ne l’était alors, ce qui est un argument pour la conserver et non pour l’abandonner.

L’équipe

Le front-matter cite l’équipe officielle de la mission. Le rapport doit aussi à une équipe élargie de rapporteurs : François Levin, Charly Berthet, Lofred Madzou, Anne-Charlotte Cornut, Camille Hartmann, Judith Herzog, Jan Krewer, Ruben Narzul et Marylou Le Roy. Célia Zolynski, avec qui nous travaillions au Conseil national du numérique, a également compté dans la préparation de ces travaux.