Les investissements mondiaux des entreprises dans l’IA ont augmenté de 40 % entre 2019 et 2020 pour atteindre 67,9 milliards $ US. Selon une étude de l’OCDE, les investissements des États-Unis dans l’IA ont été multipliés par 17 entre 2001 et 2019. Un autre rapport révèle que les investissements de l’Union européenne dans l’IA atteindront 22,4 milliards d’euros d’ici 2025.

Selon une analyse diffusée sur le site du Forum économique mondial, les pays à l’avant-garde de l’IA la considèrent comme un avantage concurrentiel. De plus en plus, les gouvernements conçoivent des stratégies nationales d’IA pour créer des écosystèmes nationaux d’IA doublés d’une gouvernance responsable. Selon l’Institute for Human Centered Artificial Intelligence de l’Université de Stanford, 32 pays ont déjà publié un plan national d’IA, tandis que 22 étaient en train d’en élaborer un en 2021.

L’élaboration et la mise en œuvre d’une stratégie nationale d’IA réussie nécessitent deux approches :

• Des leviers socio-économiques de la chaîne de valeur;
• Le développement de capacités à long terme pour l’ensemble de la chaîne de valeur d’un point de vue logiciel et matériel. Cela inclut les données organisées, le stockage de données, la puissance de calcul, les systèmes infonuagiques et les plates-formes permettant des applications d’IA évolutive.

La partie matérielle/infrastructure de la chaîne de valeur de l’IA reste concentrée dans une poignée de pays. Les gouvernements devront donc développer des capacités à long terme dans le domaine du matériel ou sécuriser leurs chaînes de valeur par le biais d’accords bilatéraux, notamment. Cette concentration soulève des questions pertinentes sur l’écart d’équité en matière d’IA, reflété dans un rapport de Deloitte et d’autres indices évaluant les stratégies et les investissements nationaux en IA et montrant que les États-Unis, la Chine et le Royaume-Uni sont les principaux meneurs.

Le cadre publié par le Forum économique mondial pour l’élaboration d’une stratégie nationale d’IA présente les éléments de base essentiels à la conception d’une stratégie réussie. Avant tout, il est important de façonner un écosystème national d’IA qui s’aligne sur les priorités stratégiques, les forces et les faiblesses d’un pays. Cette analyse nationale comprend également une hiérarchisation des secteurs industriels.

Une bonne stratégie d’IA a des objectifs et des cibles d’investissement spécifiques, mesurables, réalisables, pertinents et limités dans le temps concernant les talents, l’infrastructure, la recherche et développement, la transformation de l’industrie, la collaboration public-privé et les lois, normes et réglementations, y compris l’éthique. Il est tout aussi important de créer une collaboration de recherche solide entre les universités, l’industrie et le gouvernement.

La mise en œuvre et la mesure des progrès d’une stratégie nationale d’IA peuvent toutefois s’avérer difficiles. Il devient donc important de suivre les indicateurs dans le temps. Divers indices mondiaux, tels que l’indice Tortoise ou l’indice Oxford Insights, mesurant la maturité et l’état de préparation des pays en matière d’IA, offrent un bon départ.

Compte tenu du développement rapide de l’IA et de ses applications, les nations doivent planifier, être prêtes et rester agiles. La collaboration internationale et la collaboration multipartite permettent d’accélérer le processus.