Partage de données, innovation partenariale … quels facilitateurs pour les projets d’IA ?

Mercredi 6 Décembre 2017, de 16h30 à 18h

L'accès aux données, aux ressources technologiques et aux compétences sont des freins structurels aux projets d'IA et d'analyse de données. Ces derniers mois ont ainsi vu se multiplier les alliances stratégiques entre acteurs publics et privés, grands groupes et start-ups dans des secteurs aussi variés que la presse et les médias, le e-commerce, le transport ou l’agriculture. Le partage de données (data sharing), de modèles ou de composants logiciels s’inscrivent ainsi de plus en plus nettement dans la feuille de route des industriels pour faciliter l’innovation face aux poids lourds du numérique. Le sourcing de compétences et d'expertises « hors les murs » s’impose lui aussi comme un levier pour désiloter les expertises, ceci pour répondre aux besoins de transdisciplinarité inhérents aux projets d’IA qui mobilisent des compétences distribuées sur des ensembles de profils.  Mais ces nouvelles formes de "co-pétition"  requièrent des modes de gouvernancespécifiquespour faire converger des visions politiques, techniques et économiques différentes. Les modèles économiques et le financement des dispositifs doivent-être consolidés sur le temps long, au-delà du montage de consortiums ou de la constitution de ressources communes. Des problématiques de propriété industrielle et de partage de la valeur générée doivent être clarifiées dès l'amorçage pour garantir à l’ensemble des parties-prenantes des conditions saines de collaboration et d’exploitation des « outputs ».

Comment organiser la confiance et la réciprocité entre partenaires et concurrents ? Quels premiers enseignements peut-on tirer des initiatives existantes ? Quels sont les catalyseurs de succès, les points de frictions et les obstacles ?  Cette session interrogera par l’exemple les apports du data sharing et de l’innovation partenariale aux projets d’IA et d’analyse de données.

Animation : Benjamin Jean, Président, Inno3