Asma.louati 
Ces dix dernières années, les entreprises ont pris conscience du vaste potentiel de l’Intelligence Artificielle (IA, ou AI en anglais) et ont largement investi dans l’innovation et le développement de nouvelles technologies.
Mais en France, si l’on compte aujourd’hui plus de 450 start-up dont l’activité est centrée sur l’IA, l’adoption de cette technologie par les entreprises reste en retrait si l’on compare à la moyenne européenne ou aux champions de l’IA que sont les Etats-Unis et la Chine. En cause, des questions réglementaires, éthiques, mais aussi de choix stratégiques et orientations politiques en matière d’investissements (financements et formation) notamment.
L’IA s’est d’abord matérialisée au cours des années 2000 par l’assistance intelligente, puis a évolué vers l’intelligence augmentée à partir des années 2010. Les différents secteurs d’activité ayant recours à l’IA et à la Data se tournent aujourd’hui vers des applications tangibles alors que les développements liés à l’IA intervenaient initialement surtout dans la recherche d’une rupture technologique. A terme, ce sont des utilisations autour de l’autonomie intelligente des systèmes qui sont visées.
Nous basculons aujourd’hui d’un apprentissage supervisé de l’IA vers un apprentissage non supervisé qui vise à laisser l’IA apprendre par elle-même. L’apprentissage autonome par renforcement, validé ou invalidé par une récompense ou une sanction, va permettre une amélioration significative du processus de décision de l’IA.
Cette évolution importante de l’autonomie de l’IA alimente un débat centré sur les notions d’explicabilité et d’éthique, appelé à s’étendre à l’échelle internationale afin de favoriser un alignement des bonnes pratiques, contraintes et terrains d’application.
En parallèle, un débat juridique émerge autour de la responsabilité de l’IA et de la protection de la propriété intellectuelle dans le cas où il n’existe pas de code source. Tandis que le marché de l’IA poursuit son expansion, les organisations se trouvent par ailleurs confrontées à de nouveaux défis humains dont celui de la compétence, primordial pour leur future compétitivité.
Les profonds impacts de la révolution de l’IA et de la Data se reflètent d’ores et déjà au sein des entreprises, et dans les besoins en recrutements : les métiers qui ont connu la plus forte croissance en matière de recrutement en 2020 en France (+40%) et aux Etats-Unis notamment sont liés à ces problématiques.
Pour mener à bien ces avancées technologiques et mettre en oeuvre ces applications, l’identification des compétences clés aujourd’hui, et essentielles demain, est un élément central. Il s’agira notamment d’anticiper la gestion des talents et desdites compétences pour porter et poursuivre la transformation à l’oeuvre.
