II. LE RECOURS AUX TECHNIQUES AVANCÉES D'IA PAR LES OPÉRATEURS PUBLICS DANS LE DOMAINE DE L'ENVIRONNEMENT : UNE ÉVOLUTION ENCORE EXPLORATOIRE
Comme le montrent les nombreux cas d'usage déjà avérés et les réflexions prospectives qui se poursuivent au sein des opérateurs publics, le potentiel de l'IA sous ses différentes formes (machine learning, deep learning mais aussi IA générative) a bien été identifié.
De nombreux projets sont néanmoins encore en phase de recherche-développement, de nouvelles solutions étant également recherchées dans le cadre d'un modèle d'innovation ouvert aux participants extérieurs.
A. UN INTÉRÊT STRATÉGIQUE BIEN IDENTIFIÉ AU SEIN DES OPÉRATEURS PUBLICS
L'intérêt stratégique de l'IA comme technologie de rupture pouvant contribuer à accélérer la transition écologique est pris en compte dans les orientations stratégiques des agences, qu'il s'agisse de leurs programmes scientifiques ou des plans d'adaptation des compétences.
1. Une prise en compte dans les orientations stratégiques et la réflexion prospective
Les auditions menées par les rapporteurs confirment l'utilisation croissante de l'IA par les opérateurs pour traiter des données volumineuses ou issues de sources multiples, produire des modèles prédictifs dans des domaines bien définis lorsque les jeux de données d'apprentissage pertinents sont disponibles, automatiser certaines tâches, améliorer l'ergonomie de certains systèmes ou encore assister les scientifiques dans leur activité textuelle grâce aux grands modèles de langage (LLM) pour la synthèse, la traduction ou l'aide à la rédaction.
Ces divers avantages sont pris en compte dans leurs orientations scientifiques, par exemple au BRGM avec le programme scientifique transverse « Numérique pour les géosciences » ou avec le programme « Numérique et environnement » à l'Inria.
Cette évolution s'accompagne d'une réflexion sur la meilleure manière de prendre en compte les enjeux éthiques, en particulier lorsque l'utilisation de l'IA intervient dans un objectif de prévention et de gestion des risques.
L'utilité d'une charte nationale d'éthique et de déontologie sur les usages scientifiques de l'IA ou d'un aménagement des chartes de déontologie et d'intégrité scientifique en vigueur est mis en avant par certains établissements. S'agissant tout particulièrement de la cartographie et la gestion des risques naturels, une vigilance accrue est demandée quant à la certification et la traçabilité des données de modélisation.
La prise en compte de ces enjeux éthiques peut également guider le choix des infrastructures informatiques, non seulement pour limiter l'impact environnemental et accroître les performances par des mutualisations, mais aussi pour assurer la confidentialité et la souveraineté des données. Le BRGM souligne par exemple que le recours à des « cloud » est adapté à l'IA dès lors que ce type de solution est souple et sécurisé.
Cependant, lorsqu'il s'agit de données plus sensibles, comme celles concernées par le nouvel inventaire des ressources minérales51(*), le choix du cloud doit se porter sur une solution permettant un hébergement souverain.
La réflexion porte enfin sur les adaptations rendues nécessaires par l'obligation de se conformer à la réglementation européenne, les missions de service public des opérateurs pouvant les placer à terme dans la catégorie des IA à risque limité, ce qui entraînerait la nécessité de prévoir des dispositifs ad hoc.
S'agissant des services ou bases de données comportant des données sensibles, le recours à l'IA, s'il s'avérait pertinent, pourrait faire évoluer ces systèmes vers la catégorie d'IA à haut risque. Ce n'est pas le cas actuellement au BRGM pour les données contenues par exemple dans les bases des sites et sols pollués ou pour l'évaluation des risques naturels, lesquels ne font pas intervenir l'IA. À terme, la situation pourrait néanmoins évoluer, ce qui obligerait l'opérateur à s'adapter.
2. Le souhait de se doter des meilleures compétences en IA
Les développements rapides de l'IA dans la période récente ont mis en lumière la nécessité pour les opérateurs d'accueillir au sein de leurs équipes des spécialistes de la science des données capables de travailler en synergie avec les acteurs de l'environnement.
Grâce à l'attractivité de leurs missions, à la qualité scientifique de leurs projets et à l'adaptation de l'accompagnement en termes de formation, certains établissements sont parvenus à se doter des compétences recherchées.
C'est le cas de l'IGN. Partant du constat que recourir à l'IA constitue un investissement et que les évolutions dans ce domaine nécessiteront un nombre plus élevé d'ingénieurs formés aux dernières techniques de la donnée, l'IGN a mis en oeuvre un plan de recrutement de 150 talents parmi lesquels 30 « data scientists » intervenant spécifiquement sur les sujets d'IA. En l'espace d'environ deux ans, les équipes de l'IGN sont passées de 8 à 30 ingénieurs spécialisés.
À Météo-France, un « LabIA » constitué de quatre personnes a été mis en place en 2020. Centre de ressource pour l'ensemble des directions de l'établissement ayant besoin d'une expertise en IA pour conduire un projet et mener un travail prospectif, cette équipe a également pour rôle de développer des techniques d'IA dans le cadre d'une production interne.
Dans ce contexte, les activités de recherche de Météo-France incluent une part croissante de projets d'exploration de techniques d'IA. Le développement d'une capacité de recherche a néanmoins nécessité de réallouer certaines ressources humaines à cette mission et de trouver des ressources complémentaires dans le cadre de projets de recherche partenariaux. L'établissement indique ainsi avoir mobilisé environ 7 ETP de son plafond d'emploi depuis 2023 pour répondre à cet enjeu. Il estime cependant que pour être à la pointe dans ce domaine et engager tous les travaux nécessaires, cet effectif et les collaborations engagées avec d'autres structures s'avèrent insuffisants.
Dans un contexte budgétaire contraint, la difficulté pour les acteurs publics de l'environnement à renforcer leurs compétences dans le domaine de l'IA en raison des niveaux insuffisants des rémunérations proposées, en particulier lorsqu'il s'agit de profils « senior » (avec une expérience professionnelle supérieure à cinq ans), représente un frein au développement de leur capacité d'innovation.
Face à une rupture technologique d'une telle ampleur, il s'agit pourtant d'une condition essentielle à remplir pour rester dans la course mondiale.
* 51 Débuté fin 2024 pour une durée de cinq ans, l'actualisation de l'Inventaire national des ressources minérales du sous-sol français (IRM) vise à identifier les zones susceptibles d'abriter des ressources minérales d'intérêt dans un objectif de réduction de la dépendance vis-à-vis des importations de matières premières et secondaires. Le projet est soutenu par l'ANR dans le cadre de France 2030. Il permettra une mise à jour approfondie de l'inventaire qui fait actuellement référence et qui a été réalisé entre 1970 et 1995. La qualité des résultats devrait être optimisée par l'utilisation de technologies de pointe, parmi lesquelles l'IA.