Intelligence artificielle Suisse : L’Université de Neuchâtel et l’Office fédéral de la statistique collaborent...

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Suisse : L’Université de Neuchâtel et l’Office fédéral de la statistique collaborent sur la science des données et les méthodes statistiques

La science des données et les méthodes statistiques sont au coeur de la collaboration entre l’Université de Neuchâtel (UniNE) et l’Office fédéral de la statistique (OFS). Leur convention de collaboration 2021-2024, signée fin février, s’inscrit dans le sillage de la création d’une division science des données et méthodes statistiques à l’OFS et d’une nouvelle chaire en science des données à l’UniNE. L’objectif est de favoriser la recherche et le développement de projets concrets dans le domaine de la numérisation.

L’OFS développe actuellement une structure permettant de relever les défis de la numérisation de la science des données et des méthodes statistiques. Une nouvelle division chapeautant ce domaine a été créée. Ces prochains mois, la mise en place d’un centre de compétences en science des données permettra de répondre aux besoins de l’ensemble de la Confédération avec des prestations allant du conseil à la formation en passant par l’accompagnement méthodologique ou la réalisation complète de projets dans ce domaine.

De son côté, l’UniNE va créer une chaire en science des données avec un accent sur la recherche en intelligence artificielle. La personne nouvellement engagée aura pour tâche de développer des projets scientifiques d’envergure internationale au sein de l’Institut d’informatique.

Des projets pour gagner en qualité et en efficacité

La collaboration entre l’OFS et l’UniNE existe depuis une vingtaine d’années. Elle a notamment permis au sein de l’Institut de statistique la publication d’une dizaine de thèses de doctorat et de très nombreux articles dans des revues scientifiques à comité de lecture. Pour l’OFS, ce partenariat a permis de mettre en place un système de répartition de la charge des enquêtes aussi bien au niveau des entreprises que celui des personnes ainsi que de nombreuses améliorations dans les statistiques de l’emploi et des salaires, par exemple.

Le lancement des projets pilotes décrits sur le microsite «statistiques expérimentales» de l’OFS a permis de franchir une nouvelle étape. Ces innovations devraient contribuer à augmenter encore l’efficacité des techniques actuelles. Par exemple, le projet ADELE («Arealstatistik Deep Learning») qui fait intervenir des techniques d’intelligence artificielle dans le cadre de la reconnaissance d’images aériennes pour la statistique nationale de la superficie, illustre clairement le potentiel en automatisation et donc en gain de productivité.

Une attractivité accrue grâce aux données

Pour l’UniNE, la grande diversité des thèmes traités à l’OFS, leur problématique particulière et surtout l’accès à des données réelles (un accès sécurisé et un contrat de protection des données étant évidemment de mise dans chaque projet) est une source d’inspiration qui contribue à attirer un grand nombre de chercheuses et de chercheurs. Le personnel qui collabore dans le cadre de cette convention, le plus souvent des doctorants et/ou post-doctorants, voit ainsi les résultats de ses recherches trouver une utilisation directe dans la production statistique de l’OFS.

Cet exemple de partenariat n’est pas isolé. L’OFS collabore également dans le domaine de la science de données, y compris dans le domaine de l’intelligence artificielle, avec d’autres universités et hautes écoles spécialisées du pays tout comme avec les deux écoles polytechniques fédérales et leur «Swiss Data Science Center».

Une vision résolument tournée vers l’avenir

Afin d’intensifier cette collaboration, l’OFS a lancé un appel à l’interne pour de nouveaux projets dans ce domaine d’avenir qu’est la science des données et les méthodes statistiques. Cette démarche doit permettre de couvrir les nombreuses thématiques traitées à l’OFS et fournir l’occasion de développer la collaboration dans des projets concrets comme ceux relevant par exemple de la codification ou encore du traitement des données manquantes et/ou aberrantes.


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Thierry Maubant

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