L'enjeu de l'intelligence artificielle au Canada

La nouvelle IA

Même si l’intelligence artificielle (IA) existe depuis déjà des décennies, elle constitue le domaine technologique le plus dynamique à l’heure actuelle en raison des énormes progrès accomplis au chapitre de la puissance informatique et de la disponibilité des données. Pour l’entreprise, l’IA offre la possibilité d’améliorer considérablement l’efficacité opérationnelle, de prévoir les préférences des consommateurs et de réduire l’erreur humaine grâce à des algorithmes d’autoapprentissage capables de transformer les modèles de gestion à une vitesse et une exactitude sans précédent.
 
Le potentiel que présente l’IA a donné lieu à une hausse des investissements à l’échelle planétaire ainsi qu’à une course aux talents rares qui menace de faire pencher la balance en faveur d’une minorité de pays et d’entreprises qui disposent des fonds, des données et de la puissance de traitement requis pour s’imposer. Le groupe Analyse estime que l’impact économique mondial qu’aura l’IA au cours de la prochaine décennie pourrait s’élever à trois billions de dollars américains. Déjà, l’adoption généralisée de l’apprentissage machine dans un large éventail de secteurs a propulsé les revenus de l’IA à près de huit milliards de dollars américains en 2016.
 
Pour le Canada, qui a déjà été un chef de file dans le domaine, l’explosion de l’IA constitue un enjeu national. Dernièrement, le gouvernement canadien a engagé 125 millions de dollars dans une initiative en IA à laquelle le Québec a ajouté 100 millions de dollars et l’Ontario, 50 millions, principalement dans le but de retenir les talents universitaires face aux campagnes d’embauche musclées de Google, Microsoft, et autres. Malgré ces investissements, seules quelques entreprises canadiennes ont annoncé la création de programmes d’IA. En outre, le secteur des jeunes entreprises canadiennes d’IA demeure embryonnaire. Dans ces conditions, si le Canada souhaite demeurer concurrentiel à l’ère de l’intelligence artificielle, il va lui falloir développer une ambition beaucoup plus collective.

L’intelligence artificielle : ce que c’est

L’approche la plus courante de l’intelligence artificielle s’appelle l’apprentissage machine, un terme général qui se définit comme enseigner aux ordinateurs à accomplir des tâches pour lesquelles ils ne sont pas spécifiquement programmés. L’apprentissage machine peut être assimilé à une forme très évoluée de reconnaissance de schémas répétitifs. Ainsi, les chercheurs en IA s’efforcent d’enseigner aux ordinateurs à faire des déductions et des prévisions à partir de ces schémas.
 
L’apprentissage machine englobe l’apprentissage profond, pour lequel les chercheurs développent des algorithmes complexes visant à imiter le processus de raisonnement du cerveau humain. Ces réseaux neuronaux, comme on les appelle, relient un nombre considérable de petites unités élémentaires pour former un gros ensemble. Prenons l’exemple de la photo d’un chat. Un neurone artificiel ne sera pas en mesure de comprendre à quoi ressemble un chat, mais un réseau neuronal pourra rassembler les éléments afin d’obtenir une vue d’ensemble de cette réalité.
 
Une autre branche de l’IA est actuellement en croissance : l’apprentissage par renforcement. Il s’agit d’une forme évoluée de raisonnement empirique qui rappelle le jeu de la bataille navale, pour ceux qui y ont déjà joué. Ces algorithmes d’IA sont motivés à apprendre les comportements souhaités par l’attribution de récompenses que les concepteurs ont programmées. C’est en quelque sorte le principe du chien de Pavlov, mais avec une cloche numérique.

Une longueur d’avance au niveau universitaire

Le Canada avait pris les devants grâce à trois chercheurs renommés : Geoffrey Hinton, de l’Université de Toronto, Richard Sutton, de l’Université de l’Alberta, et Yoshua Bengio, de l’Université de Montréal. Ces trois chercheurs ont su attirer au Canada les étudiants les plus prometteurs au monde, et ces derniers forment maintenant les étudiants de deuxième et de troisième cycle qui, à leur tour, transmettront leur savoir à la prochaine génération d’étudiants prometteurs dans le domaine de l’IA.

Pour favoriser la rétention des étudiants au pays et soutenir leur évolution, le gouvernement fédéral, l’Ontario et 30 sociétés bailleuses de fonds se sont réunis pour créer l’Institut Vecteur, un nouveau centre de recherche en IA établi à Toronto appuyé par un financement de 180 millions de dollars étalé sur dix ans. L’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) et l’Alberta Machine Intelligence Institute suivent le même modèle. Malgré cela, les ressources consacrées à la recherche dans d’autres pays, en particulier les États-Unis, sont bien supérieures à celles du Canada. En conséquence, d’anciens étudiants et collègues des trois chefs de file en IA canadiens dirigent à présent les divisions de l’IA d’Apple, d’OpenAI, de Facebook et de Google.

Émergence de superpuissances en IA

L’enjeu des jeunes entreprises

• Dans le monde, 650 jeunes entreprises en IA ont recueilli cinq milliards de dollars américains en 2016.
  • e nombre de contrats en IA (tours de financement et fins de financement) a augmenté de plus de cinq fois depuis 2012.
• Sur les 658 acquisitions en IA conclues en 2015, le Canada n’en a obtenu que 18.
  • Aucune entreprise canadienne ne figure parmi les principaux acquéreurs de jeunes entreprises en IA.

L’enjeu des entreprises

Les entreprises de technologie américaines ont injecté des millions de dollars dans l’IA au Canada. Microsoft s’est engagée à investir sept millions de dollars dans la recherche en IA à Montréal dans le cadre de son acquisition, en janvier 2017, de la jeune entreprise Maluuba spécialisée en langage machine. Google a fait don de quatre millions et demi de dollars au MILA en 2016 et a ouvert des laboratoires à Montréal et à Toronto. En mai, Uber a embauché Raquel Urtasun, professeure à l’Université de Toronto, pour diriger à Toronto un nouveau laboratoire d’IA axé sur la technologie de voiture autonome.
 
Des sociétés canadiennes ont également investi dans l’IA. NextAI, partenariat entre RBC, Magna, BDC Capital et la Banque Scotia, a été lancé en 2016 avec un financement de départ de cinq millions de dollars afin d’attirer les entrepreneurs au Canada pour s’attaquer aux enjeux de l’IA. Plus de 20 entreprises canadiennes se sont engagées à financer l’Institut Vecteur. Parmi les 60 premières sociétés inscrites à la bourse de Toronto (TSX), 22 ont exprimé un intérêt dans l’IA et 13 ont annoncé publiquement des investissements en IA (voir l’annexe).
 
Au cours des 18 derniers mois, les gouvernements fédéral et provinciaux, les réseaux et partenariats universitaires comme l’Institut Vecteur ou le MILA ainsi que des sociétés privées se sont engagés à investir près de 500 millions de dollars au total dans le développement de l’intelligence artificielle au Canada.

Préparer le Canada à l’IA – Dix façons pour le gouvernement, les entreprises et les universités de tirer profit de la réussite du Canada

1. Créer un conseil sur l’IA chargé d’orienter les politiques dans le domaine
Un groupe du secteur privé pourrait conseiller le gouvernement sur les occasions et les enjeux qui se présentent en matière d’IA. Il pourrait également suivre et évaluer l’adoption des technologies d’IA au Canada par rapport à la concurrence dans le monde.
 
2. Élargir le bassin d’étudiants prometteurs en IA
Fixer un objectif national ambitieux au chapitre de la diplomation en IA et des domaines connexes, ainsi que de l’immigration d’étudiants prometteurs étrangers en IA.
 
3. Préparer la main-d’œuvre à l’IA :
Étoffer la formation des étudiants avec des compétences complémentaires en IA, notamment par l’apprentissage intégré au travail, afin de faire connaître le domaine à un plus grand nombre d’étudiants. Cette démarche devrait mettre l’accent sur les étudiantes pour rétablir l’équilibre des sexes dans les domaines connexes à l’IA, notamment dans la conception, les interfaces et les impacts.
 
4. Favoriser l’IA dans tous les secteurs d’activité économique :
Par les groupes de gens d’affaires (Conseil canadien des affaires, chambres de commerce), faire connaître l’IA dans toutes les organisations et encourager son adoption par tous les secteurs clés afin de stimuler la concurrence canadienne.
 
5. Axer le financement de la recherche sur l’innovation commerciale :
Veiller à ce que la recherche en IA financée par les deniers publics soit axée sur des applications commerciales, et exiger des organismes de financement gouvernementaux qu’ils assurent une meilleure coordination des investissements en IA.
 
6. Élaborer une stratégie axée sur l’IA :
Moderniser le régime de la propriété intellectuelle pour qu’il soutienne la monétisation et l’application commerciale à grande échelle des idées au Canada, et pour qu’il prévienne les activités (par ex., la chasse de brevets) qui entravent l’innovation commerciale canadienne.
 
7. Mettre nos données à profit :
Définir une stratégie nationale en matière de données, notamment une éventuelle banque de données à l’intention des entreprises et des sociétés appartenant à des intérêts canadiens destinée à favoriser leur croissance dans les secteurs clés.
 
8. Définir un enjeu national :
Regrouper les ressources gouvernementales et privées, y compris les données, afin d’aider les entreprises et les chercheurs canadiens à utiliser l’IA pour régler les grands enjeux comme les émissions de carbone et le temps d’attente dans les hôpitaux.
 
9. Poursuivre un programme d’échanges commerciaux et d’investissement en IA :
Créer au gouvernement fédéral un poste de représentant en IA expert en la matière chargé de collaborer avec les sociétés et les investisseurs multinationaux. Tenir compte de l’IA dans les négociations commerciales. Revoir les politiques en matière d’investissement afin qu’elles prennent en compte les intérêts des entreprises canadiennes.
 
10. Positionner le Canada pour de bon en tant que chef de file mondial dans l’avancement de l’IA:
Jouer un rôle constructif, par l’intermédiaire du G20 et des organismes multilatéraux, afin de fédérer et d’accroître la sensibilisation à l’échelle mondiale aux conséquences sociales, économiques et culturelles de l’IA.

Annexe

Intérêts publics et investissements en IA — entreprises inscrites à l’indice TSX 60 de la Bourse de Toronto

Préparé par Peter Henderson, Mathias Hartpence et John Stackhouse.

Avis de non-responsabilité