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 de Big Data. 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, le e-commerce, le transport ou l’agriculture. Le partage de données (data sharing), de modèles et de composants logiciels s’inscrivent ainsi de plus en plus nettement dans la feuille de route des industriels pour stimuler leurs stratégies d’innovation face aux poids lourds du numérique. Le sourcing des compétences « hors les murs » s’impose aussi comme un levier pour désiloter les expertises et répondre aux besoins de transdisciplinarité des projets de Big Data et d’IA qui mobilisent des compétences distribuées sur des ensembles de profils.  Mais ces nouvelles formes de « co-pétition industrielle » 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 silos de données sectoriels. 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