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Groupe de travail sur l’innovation et la commercialisation

Notre groupe de travail étudiera et recommandera des outils et des méthodes pratiques qui permettent aux acteurs privés et aux organisations de recherche de stimuler la collaboration internationale sur la R&D et l'innovation en IA, de développer les résultats de la recherche en produits et processus, et de transférer ces résultats à l'industrie pour la commercialisation, en se concentrant plus particulièrement sur les PME.

Au cours des premières années, le groupe de travail peut se concentrera sur des questions spécifiques liées à l'établissement de la confiance dans les systèmes d'IA qui sont commercialisés, car la fiabilité sur tout le cycle de vie du produit est l'un des principaux défis pour mettre la recherche sur l'IA sur le marché. Il mettra également l'accent sur l'innovation et la réduction des délais de mise sur le marché, conformément à nos valeurs communes, et sur l'importance de la R&D pour relever certains de nos défis les plus urgents.

Rapport du Groupe de travail sur l’innovation et la commercialisation

Nos premiers projets

Une première étape consiste à identifier de nouveaux modèles commerciaux, de nouveaux services, de nouvelles idées et de nouveaux écosystèmes rendus possibles par l'IA. Ce sujet porte sur de nouvelles façons de faire des affaires (exemple: mutualiser des données pour former des modèles d'IA), de nouvelles façons pour les entreprises de collaborer (R&D, innovation, partage de valeur, partage de données, etc.), en tenant compte de tous les modèles commerciaux: business-to-consommateur (B2C), business-to-business (B2B) et public-to-citizen (P2C).

En attendant, le groupe étudiera les mécanismes que le secteur privé devrait mettre en place pour promouvoir ces nouveaux modèles d'innovation, de commercialisation et d'adoption de l'IA (exemple: marchés, partage de données, etc.), et ce que les gouvernements devraient et ne devraient pas faire pour soutenir l'innovation, la commercialisation et l'adoption de l'IA (exemple: permettre le partage de données publiques, mettre en place des processus de passation de marchés pour soutenir l'innovation ou les start-ups, etc.)

Le groupe de travail entreprend également des recherches et des analyses sur les questions de propriété intellectuelle de l'IA telles qu'elles sont vécues par des entreprises de différentes tailles, dans le but de développer des stratégies pour les aider à résoudre ces problèmes.

Projets à moyen terme

Après la première réunion plénière d’experts multipartites du PMIA, organisée par le Centre d’expertise de Montréal en décembre 2020, le groupe de travail commencera à examiner des sujets supplémentaires à choisir parmi les suivants:

  • Examen approfondi sur l'auditabilité, la certification et la fiabilité des algorithmes et des systèmes d'IA spécifiques aux produits et services industriels et commerciaux;
  • Revue approfondie des approches de l'interaction homme-ordinateur (HCI) dans le contexte des relations B2C et B2B (ex: HCI pour voitures autonomes, robots, assistants médicaux, moteurs de recommandation pour les professionnels, etc.);
  • Guidage et évaluation des normes et exemples de développement «éthique dès la conception» de systèmes d'IA industriels et commerciaux;
  • Conduire des expérimentations sur la certification et la fiabilité des algorithmes et des systèmes d'IA qui permettent la transition des laboratoires de R&D aux produits.
  • Poursuite de la recherche sur la course mondiale aux talents dans le domaine de l'IA, y compris sur les écarts salariaux mondiaux et le recrutement d'experts universitaires par le secteur privé.

Nos experts

Point de contact pour ce groupe: Centre d'expertise PMIA de Paris

Membres du groupe

  • Francoise Soulie-Fogelman, Scientific Advisor, Hub France IA (co-chair)
  • Jean-Francois Gagne, CEO, Element AI (co-chair)
  • Foteini Agrafioti, Borealis AI
  • Pekka Ala-Pietilä, Huhtamaki; Sanoma
  • Robert Atkinson, ITIF
  • Barbara Caputo, Politecnico of Torino
  • Hemant Darbari, India Centre for Development of Advanced Computing (C-DAC)
  • Helani Galpaya, LIRNEasia
  • Tabitha Goldstaub, CognitionX
  • Dorothy Gordon, UNESCO
  • Marko Grobelnik, Artificial Intelligence Lab, Jožef Stefan Institute
  • Ingo Hoffman, AI Hamburg; ADI Innovation AG
  • Kyunghoon Kim, Korea Information Society Development Institute
  • Tan Geok Leng, AIDA Technologies
  • Andreas Liebl, Unternehmer TUM GmbH
  • Laurence Liew, AI Singapore
  • Ségolène Martin, Kantify
  • Hiroshi Maruyama, Preferred Networks, Inc.; University of Tokyo
  • Emma Naji, AI Forum NZ
  • Fawzi Nashashibi, INRIA
  • Myungsoon Park, SK Telecom
  • Daniela Rus, MIT
  • Riccardo Sabatini, Orionis Biosciences
  • Luis Octavio Solis Sánchez, Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica 
  • Umakant Soni, AI Foundry; pi Ventures ARTPARK
  • Junichi Tsujii, National Institute for Advanced Industrial Science and Technology, Japan
  • Salma Jalife Villalón, Ministry of Communications and Transport, Mexico
  • Toby Walsh, Data61
  • Blaž Zupan, University of Ljubljana


Observateurs

  • Robert Asselin, Business Council of Canada
  • Matthieu Dhenne, Dhenne Avocats
  • Antoine Dupont, CEA
  • Neeraj Gupta, Formulate IP
  • Pr. Ichikawa, Hitosubashi University
  • Yoshiaki Nishigai, Chiba University
  • Alistair Nolan, OCDE
  • Natalie Raffoul, Brion Raffoul LLP
  • Erich Spangenberg, IPwe