Faisant suite au rapport Villani sur l'intelligence artificielle et au discours en début d'année du président de la République sur la stratégie de la France en la matière, le gouvernement a présenté hier les grandes orientations concernant la recherche dans ce domaine.

Cette recherche en IA sera financée par l'État à hauteur de 665 millions d'euros d'ici à 2022 et s'appuiera notamment sur un réseau d'un petit nombre d'Instituts Interdisciplinaires d'Intelligence Artificielle (3IA). Ils permettront de rapprocher recherche publique et privée.

Cette création du réseau 3IA sera le plus gros poste de financement par l'État (200 millions d'euros), devant le renforcement des coopérations internationales dont une stratégie partagée avec l'Allemagne (115 millions d'euros), et l'investissement dans les moyens de calcul (115 millions d'euros).

Sur ce dernier registre, il a été annoncé un supercalculateur dédié à l'intelligence artificielle. D'une puissance de calcul supérieure à 10 pétaflops (10 millions de milliards d'opérations par seconde), il sera installé début 2019 par l'opérateur national de calcul intensif GENCI à l'Institut du développement et des ressources en informatique scientifique du CNRS sur le plateau de Saclay.

Un tel supercalculateur avait en réalité déjà été prévu au préalable. Ces usages classiques pour du calcul à haute performance seront étendus pour de l'intelligence artificielle avec plus d'un millier de processeurs spécialisés (GPU).

Cette puissance de calcul (en tous cas les GPU) pourra être exploitée avec la phase d'apprentissage de l'intelligence artificielle où un algorithme recherche tous les paramètres permettant à un modèle de réaliser une tâche demandée avec un haut niveau de performance. Le modèle est ainsi entraîné.

Le rapport Villani avait toutefois prévenu : " Les cas qui mobiliseraient intégralement un supercalculateur adapté à l'IA sont assez rares et ne concernent qu'un domaine limité de la recherche. La grande majorité des applications nécessite une quantité de ressources beaucoup plus restreintes (ressources se comptant en dizaine de GPU par exemple), un besoin auquel pourrait répondre un cloud pour l'IA. "

À noter par ailleurs que des dons de Facebook seront utilisés pour augmenter la puissance de calcul disponible pour l'IA.