IA: les universités doivent-elles avoir peur des GAFA?

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Alors que la course à l'intelligence artificielle n'a jamais été aussi intense, les géants de l'informatique investissent les uns après les autres massivement en Europe et attirent de plus en plus de jeunes talents.

Le 22 janvier, Google dévoilait l'ouverture d'un laboratoire consacré à l'intelligence artificielle (IA) à Paris, deuxième site de ce type basé en Europe de l'entreprise de Moutain View, après celui ouvert à Zurich en 2004. Le jour même, Facebook annonçait à son tour investir, d'ici 2022, 10 millions d'euros supplémentaires dans son laboratoire FAIR, ouvert en 2015 à Paris et dédié lui aussi à l'IA. Le nombre de chercheurs devrait passer de 30 à 60 et le nombre de doctorants de 10 à 40. En juin 2017, c'était Naver, acteur majeur de l'Internet en Corée du Sud, qui acquérait le centre de recherche grenoblois spécialisé en IA de Xerox et ses 80 salariés. Les géants de l'informatique investissent donc massivement en Europe, mais à quel prix pour la recherche académique?

Conditions exceptionnelles

Ces investissements ne sont en effet pas sans impact sur la recherche publique, puisque les jeunes talents de l'IA, souvent formés dans les universités, sont débauchés rapidement –parfois même pendant leur thèse– par les GAFA*. «Pour les universités, ces énormes investissements sont un vrai défi», explique Manuela Veloso, qui dirige le département Machine Learning de la prestigieuse Université Carnegie Mellon aux Etats-Unis. Dans ce département, en moyenne

«un professeur par an part pour une entreprise de la Silicon Valley. On en vient à s'inquiéter sur la manière dont on va réussir à garder nos meilleurs étudiants».

Les raisons de ces départs? Les salaires et, plus globalement, les conditions de travail offertes par ces entreprises. Voilà qui n'augure rien de bon pour les universités européennes.

Mais les salaires n’expliquent pas tout. «En travaillant pour ces entreprises, vous accédez à des ressources exclusives, des données qui ne sont disponibles nulle part ailleurs et qui vous placent au premier plan de la recherche mondiale», explique Volkan Cevher, professeur associé au Laboratoire de systèmes d'information et d'inférence (LIONS) de l'Ecole Polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL). D'ailleurs, les laboratoires privés ont fait leurs preuves ces dernières années. «Comment juge-t-on la qualité d'un laboratoire, qu'il soit académique ou qu'il dépende de Google? Sur le nombre d'articles publiés dans des revues scientifiques, et présentés lors de conférences scientifiques. Et force est de constater que les laboratoires issus des grandes entreprises de l'Internet ont fait un grand bond en avant», remarque Volkan Cevher.

Production sans précédent

La preuve: lors de l'édition 2017 de NIPS –la plus grande conférence scientifique consacrée à l'intelligence artificielle et aux neurosciences computationnelles–, c'est Google qui a eu le plus grand nombre d’articles acceptés, à savoir 60, soit 8,8% des travaux présentés. Le symbole est fort. Si on ajoute les 31 publications de DeepMind, l'entreprise anglaise responsable d'AlphaGo et rachetée par Google en 2014, l'entreprise de Moutain View avait près de deux fois plus de publications que le second, l'Université Carnegie Mellon (48) et bien plus du double que le fameux MIT (40).

En tout, 679 articles avaient été acceptés sur les 3240 soumis. Un chiffre en net progression par rapport à 2016 (568 acceptés sur 2406 soumis). Une croissance qui montre l'engouement pour ce champ de recherche: «C'est fantastique pour les consommateurs, car les produits qui découlent de ces découvertes sont toujours meilleurs, mais aussi pour les scientifiques: c'est vraiment un moment excitant, pour moi qui travaille dans le domaine de l'IA et du deep learning depuis près de 30 ans», témoigne Manuela Veloso.

Une publicité inespérée

Les GAFA mettent aussi à profit les découvertes de laboratoires académiques, en particulier européens, très bien positionnés dans le secteur de l’IA. «Apple, Google, Microsoft, Amazon et Facebook utilisent tous massivement les technologies de réseaux de neurones artificiels (deep learning neural networks) développées dans mon laboratoire depuis le début des années 1990. En particulier les réseaux de neurones récurrents à mémoire court-terme et long-terme (Long Short -Term Memory - LSTM), présents dans plus de 3 milliards de smartphones et utilisés plusieurs milliards de fois par jour», explique un des pionniers de l'IA, Jürgen Schmidhuber, co-directeur de l'Institut Dalle Molle de recherche en intelligence artificielle de Manno (Suisse), et directeur scientifique de la start-up NNAISENSE. «Ce n'est pas très différent de ce qui est arrivé au Web finalement: ces grandes entreprises utilisent les technologies développées en Europe et les transforment en profit», commente-t-il avant d'ajouter: «Je ne pense pas qu'il faille voir ces investissements comme une menace, mais plutôt comme une opportunité».

Une opportunité pour la science, mais aussi peut-être pour les universités. Comment? En créant des vocations:

«Tous ces investissements, c'est la meilleure publicité que l'on pourrait imaginer pour l'intelligence artificielle. D'avantage d'étudiants vont vouloir étudier cette matière à l'université»,

imagine Manuela Veloso. Ce que confirme Volkan Cevhen: «J'observe une hausse très significative du nombre d'étudiants qui candidatent à des doctorats portant sur l'IA, le deep learning etc., depuis quelques années».

Pas de quoi s'inquiéter alors? «Tant qu'il existera un équilibre entre l’exploration de nouvelles idées pour des raisons scientifiques et l'exploitation de ces idées pour des raisons commerciales, les chercheurs continueront à rejoindre les labos des GAFA. Mais le jour où les chercheurs perdront la liberté de recherche, ils les quitteront», estime Volkan Cevher. Ils retourneront alors à l'université... où créeront leur propre entreprise, un choix de plus en plus fréquent.

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* GAFA: acronyme de Google Amazon Facebook Apple.

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