Instaurer la confiance dans l’IA : un entretien avec Jim Banting

Avec la Stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada : L’IA pour tous, le gouvernement fédéral espère faire de l’IA un moteur essentiel de l’innovation au Canada. Teresa Reguly, cochef des groupes Propriété intellectuelle et Réglementation des aliments et des médicaments chez Torys, et Jim Banting, vice-recteur adjoint, Innovation, partenariats et entrepreneuriat à l’Université de Toronto, discutent des progrès réalisés en matière d’innovation et d’adoption de l’IA au Canada. 

Teresa Reguly : La stratégie canadienne « L’IA pour tous » vise à renforcer la confiance du public dans l’IA, à accélérer son adoption à grande échelle et à investir dans l’innovation, les talents et les infrastructures canadiennes. Selon vous, quel sera le facteur clé pour passer de la planification à la mise en œuvre?

Jim Banting : Chaque grande évolution technologique a suivi ce schéma : la calculatrice, l’ordinateur personnel et Internet ont tous rencontré une certaine résistance avant de devenir indispensables. L’IA connaît le même parcours.

Pour passer de la stratégie à la mise en œuvre, il faut parvenir à un consensus : l’IA est un outil qui permet d’optimiser certaines tâches, et ne remplace en aucun cas l’expertise humaine. La connaissance du domaine reste indispensable. L’IA renforce les capacités des experts; elle ne les remplace pas. La confiance naît de cette compréhension, et son adoption découle de cette confiance.

À l’avenir, l’adoption de l’IA pourrait inverser la courbe d’adoption du logiciel-service. Le logiciel-service était surtout utilisé par les grandes entreprises, mais a ensuite été adopté par les PME. L’IA pourrait évoluer dans le sens inverse, ou du moins suivre une voie différente, car son adoption par les entreprises est freinée par des préoccupations légitimes concernant la confidentialité et la propriété des données. Les gagnants de la phase de mise en œuvre seront les organisations qui parviendront à mettre en place des méthodes sûres et réglementées permettant à l’IA d’interagir avec des données propriétaires, ainsi que celles qui développeront les modèles les plus performants.

Les organisations qui soutiennent l’adoption de ces solutions, notamment en utilisant des bacs à sable sécurisés ou en proposant des formations sur la confidentialité et la sécurité des données, joueront un rôle de plus en plus important. Par exemple, la rectrice de l’Université de Toronto, Melanie Woodin, a récemment annoncé que l’université allait utiliser ses trois campus comme « laboratoire vivant » pour une adoption responsable de l’IA.

Teresa Reguly : Vous avez beaucoup œuvré pour promouvoir le soutien à la mise en application des résultats de la recherche et à leur commercialisation. Comment évaluez-vous le soutien du gouvernement canadien à l’innovation en matière d’IA? Comment pourrait-il s’améliorer?

Jim Banting : Il existe quatre axes prioritaires qui, selon moi, contribueraient à soutenir davantage l’innovation en matière d’IA :

• Formation. Développer un bassin de talents capables de mettre en œuvre l’IA dans des contextes concrets, notamment des ingénieurs intégrés aux équipes clientes qui font le lien entre les capacités des modèles et leur mise en œuvre dans le monde réel.
• Adoption par le gouvernement. Lorsque le gouvernement utilise l’IA à bon escient, il démontre de manière crédible aux Canadiens dans quels domaines l’IA crée une réelle valeur ajoutée.
• Financement temporaire. Mobiliser es capitaux ciblés destinés à combler le fossé entre la recherche prometteuse et la viabilité commerciale, souvent appelé la « vallée de la mort », phase durant laquelle une technologie intéressante s’enlise faute de capitaux patients.
• Fidélisation des talents dans le secteur informatique. Former des spécialistes hautement qualifiés en informatique et les encourager à rester au Canada, afin que le pays dispose du personnel nécessaire pour mettre en place et exploiter une infrastructure de superinformatique de classe mondiale, notamment par la création de bancs d’essai destinés à favoriser le développement du matériel canadien de nouvelle génération. La demande en processeurs graphiques dépassera l’offre pendant un certain temps, mais les chercheurs canadiens devraient commencer à entrevoir la possibilité d’exécuter des tâches de calcul nécessitant plus de 10 000 processeurs graphiques. 

Du côté des jeunes entreprises, il est important d’intégrer l’IA dès le départ : il faut prévoir des options permettant de choisir entre différents fournisseurs de modèles et différentes approches, plutôt que de concevoir une architecture autour d’un seul fournisseur. Les fondateurs devraient éviter de concevoir leur produit autour de processus entièrement déterministes. L’intérêt d’une architecture conçue autour de l’IA repose sur son amélioration continue, à mesure que les modèles sous-jacents évoluent.

Une croissance durable n’est pas possible sans un investissement constant dans la recherche fondamentale. Les nouveaux matériaux, traitements et technologies appelés à être commercialisés trouvent leur origine dans la recherche fondamentale, où les applications à court terme ne sont pas garanties. Le financement temporaire et les mesures incitatives à l’adoption soutiennent les étapes intermédiaires et finales du continuum de l’innovation, mais ils dépendent d’un vaste bassin de découvertes issues de la recherche fondamentale dans lequel puiser. Si la recherche fondamentale est sous-financée aujourd’hui, la filière de commercialisation finira par s’épuiser d’ici une décennie.

L’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui n’existerait pas sans les travaux de recherche menés au Canada par le chercheur Geoffrey Hinton dans le domaine des réseaux neuronaux et de l’apprentissage automatique, lesquels ont débuté il y a plusieurs décennies.

Teresa Reguly : Existe-t-il des exemples à suivre ailleurs dans le monde dont le Canada pourrait s’inspirer pour renforcer sa souveraineté en matière d’IA?

Jim Banting : Le Royaume-Uni et la Suède constituent des modèles intéressants. Ils montrent tous deux comment l’informatique souveraine peut soutenir l’IA et la transformation numérique tout en garantissant le contrôle des données sensibles, la conformité réglementaire et le respect des exigences en matière de gouvernance nationale. Leurs approches consiste à intégrer à une infrastructure infonuagique à très grande échelle des principes de localisation des données, des contrôles opérationnels fiables, des mesures de sécurité, l’application des politiques et des mesures de transparence, permettant ainsi aux pouvoirs publics et aux secteurs réglementés d’exécuter des charges de travail essentielles dans un cadre conforme à la législation nationale et dans le souci de préserver la confiance du public. Une infrastructure à l’échelle mondiale, associée à des mécanismes de gouvernance nationaux, constitue un modèle crédible pour le Canada.

Teresa Reguly : L’adoption de l’IA et les investissements dans ce domaine se sont fortement accélérés. Selon vous, quelles sont les principales occasions à saisir et quels sont les principaux défis au sein de ce secteur innovant?

Jim Banting : Le défi consiste à savoir faire la part des choses. Une grande part des investissements est consacrée aux infrastructures et aux outils qui sous-tendent l’écosystème de l’IA, plutôt qu’à des applications offrant une réelle différenciation.

L’occasion à saisir consiste à utiliser l’IA pour raccourcir les cycles d’innovation. Le coût de développement des logiciels n’a jamais été aussi bas; ainsi, les produits et services peuvent continuer à s’améliorer lorsqu’ils sont conçus en s’appuyant sur l’IA dès le départ.

Une occasion encore plus importante consiste à faire en sorte que cette approche s’étende au secteur des « technologies profondes » (ou « deep tech ») : des entreprises qui répondent à des besoins importants inexploités, dont les innovations peuvent être protégées par des brevets et qui sont capables de se forger un avantage concurrentiel durable. C’est en alliant la rapidité propre à l’IA à une propriété intellectuelle de technologie profonde défendable que la valeur la plus durable sera créée.

Teresa Reguly : Quelles sont les occasions uniques qu’offre le marché canadien?

Jim Banting : L’Ontario est l’un des marchés des soins de santé les plus intéressants au monde : sa population est vaste et diversifiée, tout en bénéficiant d’un niveau d’accès aux soins relativement uniforme. Cette combinaison est rare parmi les systèmes de santé et offre un réel potentiel pour mieux comprendre la prestation des soins et les résultats des traitements. Mettre cet ensemble de données à la disposition des chercheurs, sous réserve de garanties solides en matière de protection de la vie privée et de cadres de consentement clairs, pourrait permettre des avancées dans la prestation des soins et la mise au point de nouveaux traitements qui seraient difficiles à reproduire dans des systèmes de santé plus fragmentés ou caractérisés par des inégalités d’accès.

L’investissement de 100 millions de dollars du gouvernement fédéral dans VITAL, une nouvelle plateforme multiprovinciale, illustre bien les possibilités qui s’offrent à nous : des essais cliniques de plus grande envergure et plus rapides permettant de mettre de nouveaux traitements à la disposition des patients, des systèmes de santé plus efficaces et un apprentissage continu chez les cliniciens et les chercheurs.

Teresa Reguly : Depuis des décennies, l’Université de Toronto joue un rôle essentiel dans la recherche et les avancées en matière d’IA. Quels sont les éléments clés que les fondateurs d’entreprises spécialisées dans l’IA doivent connaître?

Jim Banting : Rien ne remplace la création d’une entreprise qui résout un problème concret et pressant plutôt que d’offrir un simple atout supplémentaire. Résoudre les problèmes pour lesquels les utilisateurs sont prêts à payer reste l’objectif principal de toute entreprise, y compris dans le domaine de l’IA, et les fondateurs devraient donner la priorité aux revenus dès le départ.

L’écosystème entrepreneurial de l’IA semble obsédé par la quête de la prochaine licorne, alors que les PME demeurent le moteur de l’économie canadienne. Or, bâtir une entreprise rentable qui emploie de 30 à 200 personnes constitue déjà une réussite précieuse et durable en soi, et non un résultat inférieur à la création d’une licorne. L’IA est également un outil permettant de créer davantage de ces entreprises, plus rapidement. Un écosystème de commercialisation centré exclusivement sur les licornes risque de négliger la principale source de création de valeur économique durable au Canada. Les universités ont un rôle important à jouer pour accompagner les fondateurs dans la réalisation de l’un ou l’autre de ces objectifs.

Avec l’IA comme fil conducteur, l’Université de Toronto est bien placée pour soutenir un ensemble spécifique de secteurs émergents : les laboratoires autonomes (où l’IA est intégrée au processus expérimental), les matériaux de pointe, les minéraux critiques, la science quantique, l’IA, la santé et la recherche dans l’Arctique. Chacun de ces domaines correspond aux atouts existants de notre établissement, ainsi qu’à des industries solides, tant établies qu’émergentes, au Canada et en Ontario, qui cherchent à intégrer nos travaux de recherche pour accélérer leur croissance et conquérir de nouveaux marchés. Les chercheurs universitaires collaborent avec des partenaires industriels afin de faire progresser les priorités actuelles des gouvernements fédéral et provinciaux, dans l’optique de générer des retombées économiques et sociales durables.

Teresa Reguly : Quelles sont vos prévisions pour ce secteur pour les 20 prochaines années?

Jim Banting : L’IA logicielle évoluera vers une IA physique, intégrée partout. Les grands modèles de langage (LLM) deviendront progressivement une technologie de base, tandis que la véritable valeur ajoutée résidera dans les produits et services développés autour de ces modèles, fondés sur des ensembles de données propriétaires capables de générer un avantage concurrentiel durable.

Jim Banting dirige le Bureau de l’innovation, des partenariats et de l’entrepreneuriat de l’Université de Toronto, où il met en relation chercheurs, partenaires de l’industrie, investisseurs et entrepreneurs dans l’ensemble de l’écosystème d’innovation de l’Université. Son mandat englobe les partenariats stratégiques, la commercialisation de la recherche et le développement de l’entrepreneuriat. Il possède une vaste expérience de direction en matière d’innovation universitaire, de partenariats de recherche et de transfert de technologies, ainsi qu’une solide expérience du secteur des biotechnologies au Canada et aux États-Unis, notamment dans les domaines des partenariats, des licences ainsi que des fusions et acquisitions.

Avant de se joindre à l’Université de Toronto, il a dirigé les activités liées aux partenariats, au transfert de technologies et au calcul haute performance au sein d’une université canadienne. Il a également cofondé une entreprise dérivée du secteur des sciences de la vie qui a par la suite été acquise par une société pharmaceutique spécialisée américaine. Jim est titulaire d’un doctorat en pharmacologie de l’Université Queen’s.