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stratégie rapport mission villani mentions légales en fr menu fermer le 29 mars 2018 , au collège de france, le président de la république a présenté sa vision et sa stratégie pour faire de la france un pays leader de l’intelligence artificielle. téléchargez le rapport villani découvrez les engagements l’intelligence artificielle apparait souvent comme une promesse mais ne nous y trompons pas, cette révolution ne se produira pas dans 50 ou 60 ans : elle a lieu en ce moment même. cette transformation radicale est à la fois une chance inouïe et une responsabilité immense. c’est maintenant que nous devons nous emparer pleinement des opportunités de l’intelligence artificielle tout en pensant le cadre de sa régulation. le président de la république porte cette ambition et s’engage à : 01 miser sur nos talents la france compte déjà de nombreux talents. ce sont eux qui font de la france un pays leader de l'intelligence artificielle, à nous de conforter cet écosystème prometteur. les grands groupes comme facebook, google, samsung, deepmind, fujitsu ou ibm ont compris le potentiel des talents français. ils font le pari d’installer leurs nouveaux centres de recherche et d’innovation sur l’intelligence artificielle en france. pour transformer l'essai, conforter notre écosystème et l’imposer dans la compétition mondiale voici trois mesures concrètes : nous mettrons en place un programme national pour l'intelligence artificielle coordonné par inria, capable de former et d’attirer les meilleurs chercheurs mondiaux. il prendra notamment la forme d'un réseau de quatre ou cinq instituts émaillant le territoire. le nombre d’étudiants formés à l’intelligence artificielle sera doublé. aujourd'hui monde industriel et recherche publique sont deux mondes séparés. désormais, un chercheur public pourra consacrer 50% de son temps à une entitée privée. accélérer l’émergence de l’intelligence artificielle, c’est également se donner les moyens de notre ambition : 1,5 milliards d’euros seront consacrés par l’etat d’ici la fin du quinquennat au développement de l’ia, dont 700me pour la recherche. en savoir plus voir moins 02 rassembler nos forces la france a une particularité : elle possède des bases de données centralisées massives. le problème : elles sont sous-exploitées. le président s’engage à les ouvrir pour permettre aux acteurs de chaque secteur (santé, transport, agriculture ...) de les exploiter au mieux et d’innover, ensemble. attention, utiliser des données agrégées ne veut pas dire s’introduire dans l’intimité de l’usager. cette politique d’ouverture de données s’accompagnera d’un cadre européen de protection des données personnelles. en savoir plus voir moins 03 poser un cadre éthique l'intelligence artificielle fait parfois peur. permettre le développement de l’ia nécessite de répondre aux enjeux qu’elle pose le président de la république s’engage à mettre de la transparence et de la loyauté au cœur des algorithmes. un groupe international d’expert sur l’intelligence artificielle sera créé, sur le modèle du (giec). son but : organiser une expertise mondiale indépendante. ces deux enjeux (transparence et loyauté) seront l’objet de programmes d’éducation pour que nos futurs concitoyens soient formés à ces transformations. en savoir plus voir moins revivez les conférences discours du président de la république la stratégie française sur l'intelligence artificielle samsung ouvre un centre de recherche sur l'intelligence artificielle en france introduction définir l'intelligence artificielle (ia) n'est pas chose facile. le champ est si vaste qu'il est impossible de la restreindre à un domaine de recherche spécifique; c'est plutôt un programme multidisciplinaire. si son ambition initiale était d'imiter les processus cognitifs de l'être humain, ses objectifs actuels visent plutôt à mettre au point des automates qui résolvent certains problèmes bien mieux que les humains, par tous les moyens disponibles. ainsi l'ia vient au carrefour de plusieurs disciplines : informatique, mathématique (logique, optimisation, analyse, probabilités, algèbre linéaire), sciences cognitives... sans oublier les connaissances spécialisées des domaines auxquelles on souhaite l'appliquer. et les algorithmes qui la sous-tendent reposent sur des approches tout aussi variées : analyse sémantique, représentation symbolique, apprentissage statistique ou exploratoire, réseaux de neurones, etc. l'essor récent et foudroyant de l'intelligence artificielle s'explique par les avancées importantes en matière d'apprentissage automatique (machine learning). les techniques d'apprentissage constituent une révolution par rapport aux approches historiques d'ia : plutôt que de programmer les règles (souvent beaucoup plus complexes qu'on ne l'aurait cru) qui président à la réalisation d'une tâche, il est désormais possible de laisser la machine les découvrir elle-même. le développement de l'ia se fait également dans un contexte marqué par la 'mise en données' du monde, qui touche tous les secteurs et par le décuplement des puissances de calcul et de stockage des informations. les applications se multiplient et touchent directement notre quotidien : reconnaissance d'images, voiture autonome, détection de maladies, recommandation de contenus, sont quelques-uns des innombrables applications qui sont en cours d'exploration. l'universalité de l'ia et l'infinie variété de ses déclinaisons annoncent une révolution pleine de défis et de rebonds. les grands axes du rapport villani choisissez votre partie : 01 pour une politique offensive de la donnée 02 miser sur 4 secteurs stratégiques 03 libérer les potentiels de la recherche française 04 anticiper l’impact de l’ia sur le travail et expérimenter 05 pour une ia écologique 06 ouvrir les boîtes noires de l’ia 07 pour une intelligence artificielle inclusive et diverse ou laissez-vous guider ou téléchargez : le rapport complet le rapport (epub) la synthèse du rapport le dossier de presse le livret de vulgarisation 7 1 pour une politique offensive de la donnée 01 pour une politique offensive de la donnée 2 miser sur 4 secteurs stratégiques 02 miser sur 4 secteurs stratégiques 3 libérer les potentiels de la recherche française 03 libérer les potentiels de la recherche française 4 anticiper l’impact de l’ia sur le travail et expérimenter 04 anticiper l’impact de l’ia sur le travail et expérimenter 5 pour une ia écologique 05 pour une ia écologique 6 ouvrir les boîtes noires de l’ia 06 ouvrir les boîtes noires de l’ia 7 pour une intelligence artificielle inclusive et diverse 07 pour une intelligence artificielle inclusive et diverse partie 1 pour une politique offensive de la donnée contexte le point de départ de nombreuses stratégies en intelligence artificielle tient en la constitution de larges corpus de données. la donnée constitue un avantage compétitif majeur dans la concurrence mondiale pour l’ia : les géants du numérique américains, chinois et russes qui ont fait de la collecte et la valorisation de données la raison de leur prééminence, partent avec une avance considérable. preuve de cette asymétrie notable : en france, près de 80 % des visites vers les 25 sites les plus populaires sur un mois sont captées par les grandes plateformes américaines. une politique de la donnée adaptée aux besoins de l’intelligence artificielle doit donc s’articuler avec un objectif de souveraineté et d’autonomie stratégique pour la france et l’union européenne. si cet objectif est ambitieux, il constitue la condition de l’émergence d’une industrie française et européenne de l’ia. près des deux-tiers (65 %) des répondants au sondage médiamétrie s’estiment favorables à l’utilisation de leurs données personnelles à des fins de recherche, d’intérêt général ou, marginalement, pour qu'on leur propose des services personnalisés. une proportion significative de ces répondants conditionne toutefois ce partage au fait de savoir à quelles entreprises et/ou institutions leurs données sont fournies. la donnée est la matière première de l’ia et d’elle dépend l’émergence de nombreux usages et applications. propositions 01 inciter les entreprises à mutualiser et partager leurs données la puissance publique doit inciter à la création de communs de la donnée et porter un autre modèle de production et de gouvernance des données, qui mette l’accent sur la réciprocité, la collaboration et le partage. l’objectif est de favoriser le partage de données entre les acteurs d’un même secteur. par ailleurs, elle doit soutenir le partage de données entre acteurs privés et accompagner les entreprises dans cette ouverture. l’État doit également organiser l’ouverture au cas par cas de certaines données détenues par des entités privées, et favoriser sans attendre les pratiques de fouille de texte et de données. 02 créer des données d’intérêt général la plupart des acteurs auditionnés par la mission se sont montrés favorables à une ouverture progressive, au cas par cas et selon les secteurs, de certains jeux de données pour des motifs d’intérêt général. cette ouverture pourrait prendre deux formes : soit un accès à ces données pour la seule puissance publique soit une ouverture plus large, y compris pour les autres acteurs économiques. 03 la portabilité citoyenne des données le droit à la portabilité des données est l’une des grandes innovations des récents textes français et européens. concrètement, tout citoyen pourra exercer ce droit pour migrer d’un écosystème de services à l’autre sans pour autant abandonner son historique numérique. l’exercice de ce droit pourrait être décliné pour des applications d’intelligence artificielle « citoyenne » : il s’agirait alors de mettre à disposition d’un acteur public ou de la recherche scientifique ses données personnelles. cette mise à disposition comporterait un triple intérêt : il permettrait de constituer de nouvelles bases de données à l’usage des services publics ; il contribuerait à donner un sens nouveau au droit à la portabilité, en permettant une meilleure circulation des données sous le contrôle exclusif des citoyens ; il pourrait être mis en œuvre dès l’entrée en vigueur du règlement européen sur la protection des données, sans avoir à imposer des contraintes nouvelles aux acteurs privés. partie 2 miser sur 4 secteurs stratégiques contexte les mastodontes actuels de l’intelligence artificielle et les pays émergents dans la discipline se développent sur des modèles parfois radicalement différents. ce n’est pas grâce à un « google européen » que la france et l’europe pourront se faire une place sur la scène mondiale. il est essentiel de tirer parti des avantages comparatifs et des niches d’excellence de notre économie : miser sur des secteurs prioritaires, dans lesquels notre industrie peut jouer un rôle de premier plan au niveau mondial. les secteurs qui ont acquis une maturité suffisante pour lancer des opérations de transformation majeures sont la santé, le transport, l’environnement ainsi que la défense et la sécurité. pourquoi ces quatre secteurs ? 01 ce sont des niches d’excellence française et européenne 02 ils représentent un défi majeur du point de vue de l’intérêt général 03 ils suscitent l’intérêt et l’implication des acteurs publics et privés 04 une action forte de l’État dans ces domaines est indispensable pour impulser la dynamique propositions les efforts consentis doivent s’articuler autour de trois axes : 01 mener une politique sectorielle autour de grands enjeux la politique industrielle doit être organisée autour de grands enjeux et défis de notre époque : détection précoce des pathologies, médecine des 4p ( médecine personnalisée, préventive, prédictive, participative ), disparition des déserts médicaux, mobilité urbaine à zéro émission... ces grands enjeux pourraient être déterminés par des comités sectoriels chargés d’en faire la publicité et d’animer leurs écosystèmes. 02 expérimenter des plateformes sectorielles le soutien à l’innovation passe par la mise en place de plateformes sectorielles permettant de rassembler les données pertinentes pour le secteur et organiser leur captation et leur collecte ; de donner accès à des infrastructures de calcul d’ampleur significative adaptées à l’ia ; de faciliter l’innovation en disposant d’une capacité à expérimenter dans un cadre maîtrisé ; de permettre de réaliser le développement, l’expérimentation et le déploiement de produits opérationnels et commerciaux. 03 mettre en place des bacs à sable d’innovation il est essentiel de fluidifier les parcours d’innovation en ia par la création d’espaces d’expérimentation (bacs à sable) qui comporteront trois aspects : un allègement, temporaire de certaines contraintes réglementaires pour laisser le champ libre à l’innovation ; un accompagnement des acteurs dans la prise en compte de leurs obligations ; des moyens d’expérimentation en « situation réelle ». l’objectif de ces bacs à sable sera de faciliter ces démarches d’expérimentation, de la conception itérative jusqu’au déploiement des technologies d’ia, en lien avec leurs futurs utilisateurs. applications possibles en santé, la médecine personnalisée et prédictive permettra un suivi en temps réel du patient ou encore une meilleure détection d’anomalies dans les électrocardiogrammes. dans le transport, le développement du véhicule autonome est l’une des grandes priorités industrielles. en défense et sécurité, l’ia permettrait de déceler voire de répondre à des attaques informatiques qui seraient indétectables par l’être humain ou encore de faciliter l’analyse de données multimédia. au niveau environnemental, le développement d’outils de suivi à destination des exploitants agricoles ouvre la voie à une agriculture intelligente, qui pourrait bénéficier à toute la chaîne agroalimentaire. partie 3 libérer les potentiels de la recherche française contexte l’enseignement supérieur et la recherche français en ia ont toujours occupé une place de choix au niveau international. la formation scientifique française jouit d’une image d’excellence reconnue et alimente un vivier sans cesse renouvelé de chercheurs au meilleur niveau mondial. toutefois, le paysage de la recherche en ia a considérablement changé. la concurrence de la recherche privée, avec l’ouverture de centres de recherche fondamentale par les grands acteurs de l’ia, accèlère la « fuite des cerveaux », qu’ils soient étudiants ou bien des chercheurs expérimentés. autre difficulté de la recherche française : sa faible performance en termes de valorisation et de transfert vers l’industrie, que ce soit vers des startups ou vers des grands groupes. la recherche en ia fait l’objet d’une intense compétition internationale , notamment entre la chine et les États-unis propositions afin de mieux mailler le territoire et les domaines de recherche en intelligence artificielle, la mission avance trois propositions principales. 01 la création d’instituts interdisciplinaires d’ia (3ia) au sein d’une sélection d’établissements publics d’enseignement supérieur et de recherche. ces instituts devront être répartis sur l’ensemble du territoire et couvrir chacun un domaine spécifique d’application ou de recherche en ia. 02 l’attribution de moyens conséquents pour la recherche en mettant en place un supercalculateur conçu spécifiquement pour les applications d’intelligence artificielle, en partenariat avec des industriels. d’autre part, il est nécessaire de déployer, à destination des chercheurs, des facilités d’accès à un service de cloud européen. 03 la revalorisation des carrières dans la recherche publique en améliorant l’attractivité de la france pour les talents expatriés ou étrangers : augmentation du nombre d’étudiants en master et en doctorat en ia, revalorisation des salaires des chercheurs et amplification des échanges académie-industrie. partie 4 anticiper l’impact de l’ia sur le travail et expérimenter contexte si l’incertitude domine concernant les volumes de destructions et les créations d’emplois liées à l’automatisation des tâches, il semble toutefois que la majorité des métiers et des organisations vont être modifiés. il faut prendre le problème à bras le corps en reconnaissant qu’une transformation d’ampleur est en cours : celle de la distribution entre le travail humain et celui de la machine au sein des modes de production. la france doit se doter des moyens nécessaires pour anticiper et préparer cette transition. la priorité doit être de développer les moyens d’une complémentarité riche entre le travail humain et l’activité de la machine. 50 % des emplois seraient potentiellement automatisables à plus de 50 % selon le conseil d’orientation pour l’emploi. 93 % des répondants au sondage médiamétrie considèrent que les technologies basées sur l’ia transformeront les emplois. propositions deux nécessités : anticiper et expérimenter de nouveaux modèles de formation pour préparer les transitions professionnelles. À cette fin, trois actions majeures sont proposées : 01 créer un lab public de la transformation du travail la création d’un lab public de la transformation du travail permettra d’animer la réflexion autour des mutations du travail à l’heure de l’automatisation et d’expérimenter des dispositifs visant à accompagner la transition professionnelle, notamment à destination des populations potentiellement les plus touchées par l’automatisation. 02 penser la complémentarité humain/machine pour améliorer les conditions de travail de demain, cette réflexion doit s’appuyer sur le développement d’un « indice de bonne complémentarité » à destination des entreprises, mais aussi l’intégration pleine et entière de la transformation numérique dans le dialogue social. elle pourrait enfin conduire à lancer un chantier législatif sur les conditions de travail à l’heure de l’automatisation. 03 expérimenter de nouveaux modes de financement de la formation professionnelle cette expérimentation permettra de tenir compte de la mutation des chaînes de valeur induite par l’ia. À l’heure actuelle, les entreprises financent la formation professionnelle de leurs propres salariés. or, pour leur transformation numérique, elles ont souvent recours à d’autres acteurs, qui captent beaucoup de valeur, qui jouent un rôle important dans l’automatisation des tâches mais qui ne participent pas au financement de la formation professionnelle des salariés. il est donc nécessaire, via le dialogue social, d’expérimenter de nouveaux modes de financement. partie 5 pour une ia écologique contexte À l’heure où le réchauffement climatique est une certitude scientifique, la prise en compte des impacts environnementaux du développement des usages et services numériques est indispensable. si l’essor de l’intelligence artificielle renforce les tendances observées sur l’impact négatif des technologies numériques sur l’environnement, il est également porteur de nombreuses solutions pour le prévenir. meilleure compréhension de l’évolution des écosystèmes biologiques, optimisation de la gestion des ressources, préservation de l’environnement, protection de la biodiversité : les opportunités offertes par l’ia en matière d’écologie sont nombreuses. au-delà d’un discours sur l’optimisation de l’utilisation des ressources, une vision politique réellement ambitieuse autour de l’ia devra promouvoir une croissance plus économe et solidaire. la consommation énergétique du numérique pourrait être multipliée par 10 en 2030, atteignant 20 à 50 % de la consommation mondiale d’électricité. propositions 01 la puissance publique doit tout d’abord accompagner la transition écologique grâce à l’intelligence artificielle : premièrement, en mettant en place un lieu de recherche dédié à la rencontre de la transition écologique et de l’ia. ce lieu pourrait se pencher sur des projets comme tara océans, à la croisée des sciences du vivant et de l’écologie. deuxièmement, en mettant en place une plateforme au service de la mesure de l’impact environnemental des solutions numériques intelligentes 02 pour parachever cette démarche, il faut également penser une ia moins consommatrice d’énergie en accompagnant l’industrie du cloud européen dans le sens de sa transition écologique. 03 enfin, le chemin vers la transition écologique doit aller de pair avec une libération de la « donnée écologique ». de la reforestation par les drones en passant par la cartographie des espèces vivantes via la reconnaissance d’image, l’ia peut ainsi contribuer à diminuer nos consommations d’énergie et à favoriser la restauration et la conservation de la nature. partie 6 ouvrir les boîtes noires de l’ia contexte l’intelligence artificielle affecte déjà tous les aspects de nos vies. sans le savoir, nous interagissons quotidiennement avec des systèmes intelligents qui facilitent notre quotidien. c’est du moins l’objectif qu’on leur assigne. mais de nombreuses voix s’interrogent aujourd’hui : l’ia œuvre-t-elle réellement pour notre bien-être ? si non, comment s’assurer que cela soit le cas ? ce débat a pris la forme d’une large réflexion sur les enjeux éthiques liés au développement des technologies d’ia et plus largement des algorithmes. pour faire émerger des technologies d’ia conformes à nos valeurs et normes sociales, il faut agir dès à présent en mobilisant scientifiques, pouvoirs publics, industriels, entrepreneurs et société civile. du fait des biais qu’ils peuvent comporter, certains algorithmes pourraient avoir des conséquences indésirables sur nos vies. propositions À long terme, l’explicabilité des technologies de l’intelligence artificielle est l’une des conditions de leur acceptabilité sociale. c’est pourquoi la puissance publique doit agir de différentes manières : 01 développer la transparence et l’audit des algorithmes en développant les capacités nécessaires pour observer, comprendre et auditer leur fonctionnement. pour cela, il est nécessaire de constituer un corps d’experts pour analyser les algorithmes et les bases de données, et encourager cette évaluation par la société civile. en soutenant la recherche sur l’explicabilité de l’ia. pour cela, il faut investir autour de trois axes de recherche : la production de modèles plus explicables, la production d’interfaces utilisateurs plus intelligibles, et enfin la compréhension des mécanismes à l’œuvre pour produire une explication satisfaisante. 02 se pencher sur la responsabilisation des acteurs de l’ia autour des enjeux éthiques qu’elle soulève : en intégrant l’éthique dans la formation des ingénieurs et chercheurs en ia. en instituant, à l’image de l’étude d’impact sur la vie privée (pia), une étude d’impact sur les discriminations pour amener les concepteurs d’ia à s’interroger sur les conséquences sociales des algorithmes qu’ils produisent. 03 créer un comité consultatif d’éthique pour les technologies numériques et l’intelligence artificielle, chargé d’organiser le débat public autour de l’ia. ce comité devra garantir un haut niveau d’expertise et d’indépendance. 94 % des sondés estiment d’ailleurs nécessaire que le développement de l'ia dans notre société fasse régulièrement l'objet de débats publics. 04 garantir un principe de responsabilité humaine particulièrement lorsque des dispositifs d’ia sont utilisés dans le cadre de fonctions régaliennes. d’une part, il sera nécessaire d’encadrer l’utilisation d’algorithmes prédictifs utilisés dans un cadre policier. d’autre part, il est indispensable que l’éventuel développement de systèmes d’armes létales autonomes (sala) fasse l’objet d’un large débat au niveau international et que soit mis en place un observatoire sur la non-prolifération de ces armes. partie 7 pour une intelligence artificielle inclusive et diverse contexte dans un contexte où les technologies sont en passe de devenir une des clefs du monde à venir, l’intelligence artificielle ne peut être une nouvelle « machine à exclure ». les femmes ne constituent que 33 % des personnes du secteur du numérique. les minorités y sont également sous-représentées. face à l’évolutivité des technologies et des usages liés à l’ia, notre société est tenue à un devoir de réflexivité et de vigilance collective. notamment vis-à-vis des populations fragiles et des publics déjà exclus du numérique, pour qui l’ia peut représenter un danger encore plus grand. le développement de l’ia peut tout autant emporter la promesse d’une société meilleure, plus juste et efficace, que le risque d’une hyperconcentration de la valeur au profit d’une petite élite numérique. en matière d’ia, la politique d’inclusion doit donc revêtir un double objectif : s’assurer que le développement de ces technologies ne contribue pas à accroître les inégalités sociales et économiques et s’appuyer sur l’ia pour effectivement les réduire. en 2016, on dénombrait moins de 10 % de femmes dans les écoles d’ingénieur en informatique propositions 01 viser 40 % d’étudiantes dans les filières numériques d’ici 2020 cette recommandation est soutenue par plus de 85 % des personnes sondées. pour atteindre cet objectif, il pourrait être mis en place une politique d’incitation positive. cette action doit s’accompagner d’une politique de formation et de sensibilisation des enseignants aux questions de diversité dans les filières de l’intelligence artificielle. pour remédier aux problèmes d’inaccessibilité des services publics et de recul de l’accès aux droits sous l’effet de la dématérialisation, les procédures administratives doivent évoluer, et les capacités de médiation se renforcer. 02 faire évoluer les procédures administratives et renforcer les capacités de médiation les pouvoirs publics peuvent lancer un système automatisé d’aide à la gestion des démarches administratives pour aider les citoyens à mieux comprendre des règles administratives et comment elles s’appliquent à leur situation personnelle. en parallèle, de nouveaux dispositifs de médiation doivent être mis en place pour accompagner ceux qui en ont besoin. 03 soutenir les innovations sociales basées sur l’ia il est important que la puissance publique soutienne des programmes d’innovation sociale basés sur l’ia (dépendance, santé, action sociale et solidaire...) pour s’assurer que les avancées technologiques bénéficient aussi aux champs et aux acteurs de l’action sociale. la mission villani le 8 septembre 2017, le premier ministre Édouard philippe a confié à cédric villani, mathématicien et député de l’essonne, une mission sur l’intelligence artificielle. l’objectif : poser les bases d’une stratégie nationale ambitieuse pour la france en matière d’ia. retour aux chapitres composition de la mission : cédric villani mathématicien et député @villanicedric cédric villani est un mathématicien français, ancien élève de l’ens et docteur en mathématiques, titulaire 2010 de la médaille fields et lauréat 2014 du prix doob. professeur de l’université de lyon, il a été professeur-invité d’universités étrangères et directeur de l’institut henri poincaré de 2009 à 2017. il est député de l’essonne, siège à la commission des lois et préside l’office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques. membre de l’académie des sciences, il a publié plusieurs ouvrages dont « théorème vivant » traduit en 12 langues. marc schoenauer directeur de recherche inria @evomarc marc schoenauer est directeur de recherche inria depuis 2001. ancien élève de l’ecole normale supérieure, il a passé ensuite 20 ans comme chargé de recherche au cnrs, au centre de mathématiques appliquées de l’ecole polytechnique, où il a également été enseignant à temps partiel. il travaille depuis la fin des années 80 en intelligence artificielle, à la frontière entre optimisation stochastique et apprentissage automatique, et, en 2003, il a créé avec michèle sebag l’équipe-projet tao (thème apprentissage et optimisation), commune entre inria, cnrs et université paris-sud — aujourd’hui partenaires de l’université paris-saclay. il est co-auteur de plus d’une centaine d’articles, dirige ou a co-dirigé 35 doctorants et a été président de l’afia (association française pour l’intelligence artificielle) de 2002 à 2004. yann bonnet secrétaire général du conseil national du numérique @yann_bonnet ingénieur de formation, yann bonnet a rejoint le conseil national du numérique en mars 2013 en qualité de rapporteur général. en 2015, il devient secrétaire général. il a été en charge du pilotage de la concertation nationale sur le numérique lancée par le premier ministre en 2014 qui a eu comme résultat la loi république numérique. yann bonnet a notamment co-piloté les travaux du conseil sur la fiscalité numérique, la loyauté des plateformes, les questions liées aux négociations internationales entre les États-unis et l’union européenne. charly berthet responsable des affaires juridiques et institutionnelles du conseil national du numérique @charlyberthet avocat de formation, charly berthet est responsable des affaires juridiques et institutionnelles du conseil national du numérique. il s’intéresse tout particulièrement aux enjeux liés à la régulation, à la protection des données et aux libertés publiques. il a par ailleurs été consultant auprès du ministère des affaires étrangères pour l’élaboration de la stratégie numérique internationale et est diplômé de l’université paris ii panthéon-assas et de l’université paris dauphine. anne-charlotte cornut rapporteur au conseil national du numérique diplômée de sciences po et d’hec, anne-charlotte cornut est rapporteur au sein du conseil national du numérique depuis avril 2016, où elle a principalement travaillé sur la transformation numérique des pme et la transformation numérique de l’enseignement supérieur et de la recherche. elle était auparavant chargée de mission auprès de la direction de la société 1000mercis, spécialisée dans le marketing interactif. françois levin responsable des affaires économiques et sociales du conseil national du numérique françois levin a poursuivi des études en philosophie à l’ens de lyon et en administration publique à l’université paris i. entré au conseil national du numérique en 2015, il est responsable des affaires économiques et sociales et a particulièrement abordé les enjeux liés aux mutations du travail et de la formation, mais également à la culture et au droit d’auteur. bertrand rondepierre ingénieur de l’armement, direction générale de l’armement @bertrandrdp bertrand rondepierre est un ancien élève de l’ecole polytechnique, ingénieur diplômé de télécom paristech et titulaire du m2 mathématique-vision-apprentissage de l’ens paris-saclay. ingénieur du corps de l’armement en poste à la direction générale de l’armement depuis 2015, il est architecte de projets touchant au numérique et à intelligence artificielle pour la défense. stella biabiany-rosier assistante de direction du conseil national du numérique stella biabiany-rosier a effectué sa carrière en tant qu’assistante de direction au sein de cabinets de conseil et d’avocats, puis dans des cabinets ministériels. depuis juillet 2017, elle assiste le secrétariat général du conseil national du numérique. avec l’appui de anne-lise meurier , zineb ghafoor , candice foehrenbach , camille hartmann , judith herzog , marylou le roy , jan krewer , lofred madzou et ruben narzul les travaux de la mission se sont déroulés du 8 septembre 2017 au 8 mars 2018. ils se sont appuyés sur : 400 auditions d'experts de l'intelligence artificielle, issus de domaines variés, ainsi que sur la prise en compte de nombreuses contributions, dont celle de france stratégie ; la mise en place d’une consultation publique en partenariat avec parlement & citoyens , qui a recueilli plus de 2 000 contributions pour 1639 participants uniques ; une étude comparative (benchmark) des politiques mises en place dans 15 pays ; une étude conjointe mission villani-médiamétrie sur un échantillon de plus de 3000 internautes. mentions légales ce site utilise des cookies pour vous assurer la meilleure expérience sur 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