Sans confiance, quel avenir pour l’Intelligence Artificielle dans l’industrie?

EY et le Secrétariat Général pour l'Investissement publient une étude du marché de l’IA, permettant d’évaluer et de qualifier des cas d’usage nécessitant un apport de confiance avant d’être déployés dans des environnements industriels.

Un déploiement hétérogène et encore prudent de l’IA dans l’industrie

Si en moyenne les industriels (tous secteurs confondus) investissent entre 0,4 % et 1 % de leur chiffre d’affaires (avec en tête les acteurs des Technologies, de la Banque, de la Santé / Sciences de la vie et de l’industrie Automobile) dans des projets impliquant de l’Intelligence Artificielle, l’industrie reste prudente (ou peu dotée) pour intégrer à plus large échelle des composants IA dans des processus, produits ou services industriels.

• Seuls 10 à 15 % des entreprises ont réussi à industrialiser des solutions à base d’IA ;
• 30 à 40 % se limitent à des expérimentations sur des périmètres ou processus bornés.

Ceci peut s'expliquer pour diverses raisons: 

• Des difficultés dans l'obtention de données de qualité pour entrainer, maintenir les algorithmes et être en mesure de déployer les applicatifs à l'échelle ; 
• Une incertitude des dirigeants à pouvoir capturer le ROI, freinant la prise de décision ; 
• Un cadre juridique ne répondant pas à la question de la responsabilité, limitant la confiance dans les systèmes à base d'IA. 

Que dire en effet d’un algorithme d’IA octroyant des crédits à des particuliers, reposant sur des bases de données biaisées et discriminantes ? D’une caméra embarquée impactant la direction d’un véhicule et le dirigeant vers un piéton ? Dans ce contexte réglementaire en construction, développer des produits et services répondant aux exigences sociétales, éthiques ou techniques, constitue un enjeu socio-économique majeur, tout comme garantir le juste équilibre entre règlementation et innovation en tenant compte des spécifications et de l'existant de chaque filière industrielle.

L’appel des entreprises pour un cadre normatif illustre la nécessité de cartographier les cas d’usage de l’IA « à risques » dans l’industrie, de définir des modes de développement, de déploiement et de maintien en condition responsables permettant de maximiser et de garantir un niveau de confiance suffisant pour déployer de manière saine et raisonnée des composants d’IA.

Un cadre réglementaire naissant pour l’IA

La Commission européenne a publié le 21 avril 2021 sont projet « AI Act », visant à faire de l’Europe le pôle mondial d’une IA digne de confiance.

L’objectif principal est de promouvoir le développement de l’IA dans l’ensemble de l’Union européenne, tout en faisant face aux risques potentiels pour la sécurité et les droits fondamentaux des citoyens dans certaines de ses applications.

Etude du marché de l’IA de confiance dans l'industrie 

Fort de ces enseignements, et partant du principe qu’il n’existe pas aujourd’hui d’IA digne de confiance (au sens réglementaire), nous nous sommes intéressés au poids des investissements relatifs à des cas d’usage d’IA jugés critiques, nécessitant un fort niveau de confiance préalable à tout déploiement.

Neuf secteurs industriels jugés prioritaires ont été étudiés : Aéronautique, Assurance, Automobile, Banque, Electricité et Réseaux, Ferroviaire, Minerais et Métaux, Pétrole et Gaz, Pharmaceutique.

En premier lieu, les budgets IA (incluant les frais de personnels) apparaissent hétérogènes selon les secteurs industriels. Si dans l’Automobile ou l’Industrie Pharmaceutique, les principaux acteurs du secteur dépensent ou investissent entre 0,8 et 0,9 % de leur chiffre d’affaires dans des projets d’IA, ce ratio apparaît plus faible dans l’Assurance ou le Ferroviaire où les taux oscillent entre 0,5 et 0,7 % des revenus. A l’inverse, le Secteur Bancaire, pionnier en la matière, s’illustre avec près de 1 % du chiffre d’affaires des acteurs dédiés à l’IA.

Pour chaque verticale industrielle, entre 20 et 25 acteurs internationaux de premier plan ont été étudiés (soit un total de plus de 200 entreprises), représentant un revenu combiné de 10,5 trilliards d’euros, et dont le budget IA combiné est estimé à près de 80 milliards.

Ces dépenses s’inscrivent dans un contexte de forte progression des dépenses liées à l’Intelligence Artificielle, estimées à plus de 230 milliards d’euros en 2020 (hors charges internes de personnels) et dont la croissance atteindrait + 18 % par an pour atteindre plus de 450 milliards d’euros en 2024, portée par l’adoption progressive de l’IA dans l’industrie. (cf. illustration 1). 

L’écosystème de l’IA déjà fortement atomisé poursuit donc son développement et rend centrale la notion de confiance pour accompagner ces opportunités de marché.

Le segment des solutions IA (applications, systèmes et plateformes de développement), représentant 85 % du marché, tire la croissance, accompagné d’un besoin chez les industriels en infrastructures (espaces de stockage, serveurs, puissance de calcul) ainsi qu’en accompagnement pour déployer et auditer leurs systèmes à base d’Intelligence Artificielle, ouvrant la voie à un marché de certification ou de validation des systèmes à base d’IA digne de confiance.

L’analyse et la qualification des principaux cas d’usage de l’IA ont donc permis de détourer un budget IA de confiance par industrie (cf. illustration 2) confirmant la présence d’un marché important en valeur, estimé à près de 52 milliards d’euros sur les 9 secteurs étudiés, notamment dans la mobilité, les secteurs financier et énergétique.

Nous estimons qu’environ 0,8 % de ce budget concernera demain l’achat de solutions (environnement et plateformes de développement intégrant notamment des librairies d’algorithmes), offrant la possibilité de développer de l’IA de confiance.

Notons toutefois que la notion de confiance s’exprime de manière variée selon les zones géographiques, les besoins et spécifications des secteurs industriels. Ce besoin devrait également croître fortement avec la perspective de futures applications majeures telles que le véhicule autonome.  

Ainsi, à partir du panel d’acteurs étudiés, nous avons pu estimer le montant des investissements dans l’achats de telles solutions, qui s’élèvent à environ 420 m€ répartis entre l’Europe (180 m€ incluant 40 m€ en France), l’Amérique du Nord (110 m€) et l'Asie (130m€). Parmi les secteurs les plus porteurs se trouvent la Mobilité (113 m€) de marché identifié, la Banque (85 m€), l’Assurance (54 m€),  ou encore le Pétrole et le Gaz (81 m€). Les perspectives de croissances sont importantes, tirées par la commercialisation de futurs produits ou services innovants et  la mise en place, à venir, de cadres réglementaires ou normatifs comme l’illustre la proposition de « AI Act » de la Commission européenne.

A noter que ces dépenses sectorielles apparaissent concentrées dans un nombre limité d’applications. Pour chaque secteur industriel, le top 3 des cas d’usage concentre entre 40 % et 65 % des investissements (cf. illustrations 3 et 4) et permet d’isoler ceux où l’apport de confiance sera le plus nécessaire, par exemple :

• Les applicatifs liés à l’industrie 4.0 dans l’industrie automobile ou l’aéronautique (maintenance prédictive, contrôle qualité et inspection de soudure, etc.),
• Le pilotage et l’optimisation des projets de forage ou l’automatisation des opérations dans les industries Minière ou celle du Pétrole et du Gaz,
• La détection de la fraude et la mise en conformité réglementaire dans la Banque et l’Assurance.

Conclusion

Le marché de l’Intelligence Artificielle progresse donc à grande vitesse, porté par un nombre croissant de cas d’usage. L’apport de confiance agira comme un catalyseur de cette tendance et ouvrira les portes d’un vaste marché adressable pour de nouveaux acteurs généralistes et spécialistes.

Le développement et la fragmentation de l’écosystème de l’IA (entre fournisseurs de technologies, de services, de plateformes, de bases de données, ou encore de puissance de calcul et de stockage), doivent inciter les industriels à repenser leurs stratégies make-or-buy. Si celles-ci répondent bien à un enjeu de compétitivité, elles devront également adresser celui de la souveraineté numérique.