Les retombées économiques qui sont attendues du financement public du créneau de l’intelligence artificielle ne sont pas garanties, selon l’Institut de recherche et d’informations socio-économiques (IRIS).
Sur la base d’une note de recherche qu’il vient de rendre publique, l’Institut de recherche basé à Montréal affirme que « le créneau de l’intelligence artificielle suscite énormément d’intérêt, si bien que les gouvernements du Québec et du Canada y ont versé plus de 2 milliards de dollars depuis 2016, sans compter les dépenses fiscales sous forme de crédits d’impôt ».
Cependant, « il n’existe aucune garantie de retombées économiques liée à ce soutien financier » obtenu par l’industrie de l’intelligence intelligence (IA) auprès des États, soutient cet institut de recherche qui a été fondé en 2000.
« Il faut à tout prix éviter que les grandes multinationales du numérique comme les GAFAM [Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft] soient les seules à bénéficier de l’argent public injecté dans le développement de l’IA grâce à des fusions-acquisitions avec les entreprises en démarrage d’ici », mentionnent les trois chercheuses et coauteures de la note de recherche.
Ces dernières ajoutent qu’il « est impensable que les gouvernements laissent les GAFAM s’approprier les innovations technologiques qu’ils financent sans la moindre redevabilité », en ne laissant que « des bénéfices marginaux pour la société ». Selon Myriam Lavoie-Moore, Joëlle Gélinas et Lisiane Lomazzi, la stratégie de fusions-acquisitions permet aux GAFAM « d’acquérir à la fois les capitaux des entreprises, mais également leurs brevets et leur expertise ».
L’IRIS suggère l’implantation d’un « cadre réglementaire capable de réguler les activités des entreprises spécialisées en IA et de garantir les potentiels économiques et sociaux », ainsi que de créer des lois et règlements pour « régir le comportement des entreprises en IA », qui jusqu’à présent s’autoréglementent avec des comités et consultations industriels sur les enjeux éthiques liés à la manipulation de données.
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