Le CEA, le CNRS et Inria annoncent le lancement du PEPR Intelligence artificielle

Le programme de recherche (PEPR) Intelligence Artificielle, lancé le 25 mars dernier, co-piloté par le CEA, le CNRS et Inria, est doté d’un budget de 73 millions d’euros sur six ans, financé par France 2030 dans le cadre de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle. Il vise à accompagner l’accélération de la France dans le domaine de l’IA à travers trois grandes thématiques de recherche : l’IA frugale et embarquée, l’IA de confiance et distribuée et les fondements mathématiques de l’IA.

Les objectifs du PEPR IA sont multiples, notamment renforcer l’écosystème français de recherche et d’innovation, lever les verrous du déploiement de l’IA, faire émerger des technologies de rupture, et positionner la France et l’Europe comme des leaders sur des thématiques stratégiques. Il vise à passer de la recherche fondamentale aux preuves de concept, en se concentrant sur des domaines tels que l’IA frugale, l’IA embarquée, l’IA de confiance et l’IA distribuée.

Le PEPR IA vise également à faciliter l’interdisciplinarité, attirer les talents notamment en s’appuyant sur Choose France pour encourager l’installation des titulaires de chaires en France et créer des passerelles entre la recherche publique et l’innovation, en collaboration avec les start-ups et les PME. Il s’inscrit ainsi pleinement dans la seconde phase de la stratégie nationale pour l’IA axée sur la formation à l’IA, le développement d’une offre de technologies deeptech sur l’IA embarquée, l’IA de confiance, l’IA frugale et l’IA générative ainsi que le rapprochement de l’offre et de la demande de solutions d’IA.

Neuf projets répartis autour de trois thématiques stratégiques

Les objectifs de ces trois grandes thématiques de recherche correspondant à des problématiques centrales autour de l’IA et de la souveraineté sont :

• La recherche sur l’IA frugale et l’IA embarquée se concentre sur le développement de technologies d’IA qui soient efficaces en termes de ressources et qui puissent être intégrées dans des appareils et des systèmes embarqués. Son ambition est d’identifier les architectures logicielles, les méthodologies d’apprentissage frugal d’entraînement sur des bases de données maîtrisées et l’optimisation avancée des applications pour rationaliser au maximum la consommation énergétique des systèmes d’IA à base d’apprentissage machine.

• La recherche engagée sur l’IA de confiance et distribuée vise à améliorer la compréhension des défis liés à la robustesse, à la confidentialité et à la sécurité des systèmes d’IA, notamment ceux opérant dans des environnements décentralisés. Son objectif est de développer des méthodologies pour renforcer la fiabilité, évaluer et qualifier ces systèmes en conformité avec les normes de confiance et de régulation.

• Les axes de recherche sur les fondements mathématiques de l’IA vont stimuler l’écosystème national de recherche en sciences mathématiques vers la construction et l’analyse des fondements des systèmes d’IA.

Neuf projets répartis autour de ces trois grandes thématiques ont été définis en concertation avec des experts en IA et la communauté de recherche, impliquant plus de 50 équipes françaises réparties sur tout le territoire, favorisant ainsi une dynamique nationale de recherche.

Bruno Bonnell, secrétaire général du plan d’investissement (SGPI), chargé de piloter France 2030, explique :

“Le choix des axes de ce programme repose sur les avantages compétitifs sur lesquels la France peut assurer un leadership avéré. Ce sont surtout les socles sur lesquels reposent les percées technologiques qui façonneront l’IA de demain. Comme pour tous les PEPR, on confie aux pilotes des programmes de recherche eux-mêmes le soin de fédérer leur communauté, autour d’actions « dirigées » et d’excellence scientifique. Ainsi l’Etat oriente, mais fait confiance aux acteurs de la recherche eux-mêmes, aux chercheurs et aux enseignants chercheurs, pour faire avancer la discipline, la recherche, et à terme, ses conséquences pour l’industrie et pour le pays tout entier”. 

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