Intervention de Stéfane Fermigier

Je ne le pense pas, bien au contraire. La plus grande part de l'Intelligence artificielle relève actuellement de l'apprentissage automatisé, où le logiciel libre est très présent. Je connais moins le domaine de l'informatique quantique, où les investissements portent de toute façon principalement sur de la recherche quasi fondamentale et moins sur les logiciels. L' open source n'y joue donc pas un grand rôle. Il existe certes des simulateurs de machine quantique open source, mais les enjeux du quantique touchent surtout au matériel.

Scikit-learn, l'une des vidéothèques les plus utilisées au monde en apprentissage automatisé, résulte d'un beau projet de l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria). Ce projet comporte une dimension industrielle également, car l'Inria a eu l'intelligence de créer au sein de sa fondation un consortium de grandes entreprises et de start-up utilisant sa vidéothèque à des fins d'apprentissage automatisé.

Google dispose de son propre outil d'apprentissage automatisé et Facebook également. Le logiciel libre n'en reste pas moins omniprésent dans l'Intelligence artificielle, où la plupart des logiciels propriétaires restent basés sur de l' open source.

La question se pose ensuite des modèles. L'apprentissage automatisé s'opère à deux niveaux. Le premier, celui du moteur d'exécution, repose sur du code machine traditionnel, qui requiert des connaissances poussées en mathématiques, en statistiques et en modélisation. Le code informatique correspondant peut être libre ou non.

Au second niveau de l'apprentissage automatisé, le moteur d'exécution utilise des modèles, à savoir des données à partir desquelles se définiront des réponses à des questions. Il en existe bien peu de libres, ce qui se conçoit sans peine. Une entreprise utilisera un moteur pour traiter ses propres données, mais, a priori, ne partagera pas celles-ci, à moins qu'elle n'en décide ainsi. Des dynamiques collaboratives voient le jour dans des industries entières, à partir du moment où plusieurs sociétés décident de partager leurs données pour créer un modèle utile à tous les acteurs du secteur. Bien sûr, rien n'empêche non plus de commercialiser des modèles. Je décris là des phénomènes déjà constatables.