Rapport mondial sur les talents en IA 2018

Rapport mondial sur les talents en IA 2018

Résumé

Pour approfondir les conclusions du rapport, consultez l’article qui l’accompagne. Pour obtenir le tableau complet des pays et de leurs effectifs, ou communiquer des informations sur les talents de votre région, envoyez un message depuis la page de contact.

La demande d’experts en IA a augmenté de façon exponentielle ces dernières années. À mesure que les entreprises adoptent des solutions d’IA, leur besoin de talents très expérimentés, titulaires d’un doctorat et dotés de solides compétences techniques ne montre aucun signe de ralentissement à court terme.

Ce rapport présente nos recherches sur le nombre de spécialistes de l’IA dans le monde et sur leurs profils. Les graphiques montrent leur répartition au début de 2018. Notre façon de définir et de repérer cette expertise reste toutefois centrée sur les pays occidentaux, une limite importante de l’étude.

Nous présentons ces travaux parallèlement à des études similaires, mais beaucoup plus larges, comme le récent « 2017 Global AI Talent White Paper » de Tencent, qui portait principalement sur la Chine comparée aux États-Unis. Tencent estimait que 200 000 des 300 000 chercheurs et praticiens actifs travaillaient déjà dans l’industrie, tandis qu’environ 100 000 étudiaient ou menaient des recherches universitaires. Ce nombre dépasse largement notre estimation maximale de 22 000, surtout parce qu’il comprend les équipes techniques entières et non seulement les experts spécialisés. Notre rapport cherche plutôt à déterminer où réside ce nombre relativement restreint d’experts en IA dans le monde.

Nous avons utilisé deux sources de données courantes. D’abord, plusieurs recherches LinkedIn ont fourni le nombre de profils répondant à nos critères spécialisés. Ensuite, pour constituer un sous-ensemble plus avancé, nous avons recueilli les noms de présentateurs de grandes conférences d’IA, considérés comme des experts influents dans leur domaine. Enfin, d’autres rapports et des témoignages de la communauté mondiale nous ont aidés à contextualiser les chiffres et à envisager leur évolution prochaine.

Malgré notre recours principal à des sources anglophones, cette vue du bassin offre une bonne représentation mondiale des meilleurs experts du domaine. La seconde moitié du rapport examine donc qualitativement les talents et le financement en Asie et en Afrique, où la fiabilité de nos chiffres diminue fortement et ne correspond pas à la production industrielle et universitaire de ces pôles.

Selon nos critères LinkedIn les plus larges, environ 22 000 chercheurs titulaires d’un doctorat dans le monde peuvent travailler en recherche et en applications de l’IA; seuls 3 074 cherchent actuellement un emploi. Dans le sous-ensemble plus spécialisé, nous avons trouvé 5 400 experts qui publient et présentent dans les grandes conférences mondiales et maîtrisent suffisamment la technologie pour accompagner les équipes de la recherche à l’application.

Notre définition du « talent »

Créer des applications d’IA capables de transformer les entreprises exige des équipes possédant des compétences techniques démontrées en apprentissage automatique et en apprentissage profond, plusieurs années d’expérience professionnelle, et la capacité de collaborer et de s’épanouir dans un environnement interdisciplinaire.

La pénurie critique de talents suggère qu’il manque actuellement des personnes maîtrisant à la fois la recherche universitaire et le développement logiciel appliqué, capables de relier les affaires, la science et l’ingénierie.

Les équipes à constituer doivent pouvoir reconnaître un problème que les techniques modernes d’apprentissage automatique peuvent résoudre, créer et mettre en œuvre la solution, puis l’optimiser pour qu’elle fonctionne efficacement.

Pour notre recherche, le profil d’expert devait être soit particulièrement talentueux, soit très expérimenté. Nous voulions ainsi recenser les meilleurs responsables, spécialistes chevronnés et jeunes talents capables de contribuer à ce travail. Nous avons utilisé deux approches pour estimer précisément la taille de ce bassin mondial : les recherches sur LinkedIn et l’identification des participants aux conférences scientifiques.

LinkedIn

Sur LinkedIn, nous avons décliné ces critères pour obtenir une vision large de ce qu’est un spécialiste de l’IA.¹ Les paramètres visaient les candidats ayant obtenu leur doctorat au plus tard en 2015, afin de tenir compte de plusieurs années d’expérience professionnelle.² Un doctorat n’est pas techniquement nécessaire pour être expert en IA : l’expérience de solutions appliquées en situation réelle compte davantage qu’un diplôme. Nous avons néanmoins constaté qu’il constitue un bon indicateur indirect pour comparer les capacités techniques des talents entre pays.

Les profils devaient aussi mentionner « AI » ou « Artificial Intelligence », ainsi qu’au moins une notion avancée : apprentissage profond, réseaux de neurones artificiels, apprentissage automatique, vision par ordinateur, traitement du langage naturel ou robotique. Nous avons également exigé une bonne maîtrise de Python, TensorFlow ou Theano afin de retenir des personnes ayant une expérience du développement d’applications réelles. Avec ces critères très larges, nous avons identifié 22 064 experts.

Nous avons aussi constitué un sous-ensemble plus avancé, sans le critère « AI » ou « Artificial Intelligence », en retirant Python et en ajoutant des cadres logiciels propres à l’IA.³ Cette recherche retenait les profils mentionnant des outils que nous utilisons couramment, dont Torch, Caffe et NLTK. Elle permettait d’écarter ceux qui citaient simplement l’IA comme mot-clé. Nous avons ainsi repéré 6 138 experts, dont 1 735 se déclaraient disponibles pour travailler. Ce total est proche de celui obtenu à partir des conférences scientifiques.

Pour la visualisation, nous avons retenu l’estimation la plus large afin d’inclure les talents possédant potentiellement des compétences interdisciplinaires.

Conférences scientifiques

En complément des recherches LinkedIn plus ciblées, nous avons compté les auteurs d’articles ou d’affiches scientifiques afin de repérer d’autres figures influentes et talents émergents. En théorie, ces personnes doivent pouvoir appliquer à la réalité complexe des théories établies dans des environnements contrôlés. Nous avons trouvé 5 400 experts ayant présenté un article de recherche au cours des dernières années.

Nous avons privilégié la Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), la conférence de l’International Machine Learning Society (ICML) et l’International Conference on Learning Representations (ICLR). Nous avons extrait les noms des chercheurs et complété leurs profils de localisation, d’expérience et de formation à l’aide de Mechanical Turk.

Biais des jeux de données

Nos données indiquent beaucoup moins de chercheurs dans les pays européens et asiatiques qu’aux États-Unis, au Royaume-Uni ou au Canada. Nous reconnaissons d’emblée que cela tient probablement au caractère principalement occidental de LinkedIn. Nos recherches ont trouvé 413 candidats en Chine, 291 à Singapour, 204 au Japon et 147 en Corée.

Un récent décompte^[1] des utilisateurs LinkedIn par pays réalisé par Meenakshi Chaudhary montre de grands écarts de pénétration, même entre pays développés. Après les États-Unis, l’Inde, le Brésil, la Grande-Bretagne et le Canada comptent le plus d’utilisateurs. L’adoption de LinkedIn fausse donc fortement la représentation de notre échantillon. Les effectifs asiatiques, bien plus faibles qu’en Amérique du Nord ou en Europe, restent en fait élevés compte tenu de la moindre pénétration de LinkedIn en Asie.

La même réserve s’applique à l’examen des conférences. En nous limitant à quelques rencontres anglophones du monde occidental, nous risquons d’ignorer les centres de recherche, laboratoires privés, groupes de réflexion, petites universités et instituts, chercheurs indépendants et consultants. Ces experts peuvent travailler à petite échelle ou en privé sans participer à la communauté mondiale.

Les pôles de talents en IA dans le monde

Amérique du Nord

Parmi les quelque 22 000 spécialistes recensés sur LinkedIn, près de la moitié, soit 9 010, vivent et travaillent aux États-Unis. Les formations les plus souvent mentionnées sont l’informatique (12 856), le génie informatique (3 879), les mathématiques (2 592), la physique (2 157) et les technologies de l’information (1 175). Beaucoup ont déjà travaillé chez Google (756), Microsoft (357) ou IBM (265), et possèdent entre trois et dix ans d’expérience.

La domination américaine du marché des talents n’a rien de surprenant. Dans une étude récente , Paysa estimait que près de 650 millions de dollars seraient consacrés aux seuls salaires annuels liés à l’IA aux États-Unis. Plusieurs entreprises américaines avaient aussi levé un milliard supplémentaire pour son développement, rendant la concurrence difficile pour les plus petits pays.

Le Canada arrivait néanmoins au troisième rang de nos recherches LinkedIn et des présentateurs de conférences, avec 1 154 profils de haut niveau : un concurrent crédible, compte tenu de sa population et de son PIB modestes. Le bassin canadien se renouvelle grâce au retour d’anciens étudiants et à l’arrivée de chercheurs internationaux. Montréal mène le mouvement — Facebook, Google, Uber, Samsung et DeepMind y ont notamment ouvert des laboratoires — suivie de près par Toronto, Edmonton et Vancouver.

Europe

Le Royaume-Uni arrive deuxième derrière les États-Unis avec 1 861 profils de haut niveau. Le poids de l’industrie y entraîne un exode des cerveaux universitaires. Comme le soulignait récemment Ian Sample dans The Guardian , les professeurs d’IA rejoignent l’industrie surtout parce que la demande de talents dépasse largement l’offre.

L’Allemagne connaît le problème inverse. Yasser Jadidi, responsable de la recherche en IA au Bosch Center for Artificial Intelligence, expliquait au The Financial Times, que le pays compte de nombreux « jeunes professionnels et universitaires » dont la présence est restée « en quelque sorte cachée ». Avec une forte présence universitaire de 276 chercheurs ayant présenté en conférence, l’Allemagne cherche des moyens de commercialiser l’expertise en IA. Des pôles technologiques émergents comme Cyber Valley , dans le sud du pays, veulent offrir un espace commun à l’industrie et au monde universitaire.

D’autres pays européens comptent aussi beaucoup d’experts : 797 profils LinkedIn admissibles en France et 606 en Espagne. Dans l’ensemble, il apparaît assez clairement que l’Europe est progressivement devenue, ces dernières années, un endroit compétitif pour recruter des talents en IA.

Asie

La prépondérance nord-américaine et européenne dans nos résultats ne reflète pas toute la réalité. Notre recours à des sources anglophones sous-représente fortement l’Asie, sur LinkedIn comme dans les conférences. Les publications scientifiques et les investissements y révèlent pourtant une activité bien plus importante.

Nous résumons ci-dessous la croissance remarquable des marchés chinois, singapourien, japonais et sud-coréen, puis les raisons pour lesquelles l’écart Est-Ouest demeure si visible et difficile à combler.

Dans l’ensemble, les pays asiatiques semblent privilégier le développement d’applications de l’IA plutôt que l’investissement dans la recherche universitaire.

Chine

La croissance du marché chinois est spectaculaire. Dans son rapport annuel 2017, la United States-China Economic and Security Review Commission indiquait que les gouvernements locaux chinois avaient promis plus de sept milliards de dollars pour l’IA et que des villes comme Shenzhen offraient un million aux jeunes entreprises. À titre de comparaison, le gouvernement fédéral américain avait investi 1,1 milliard dans la recherche non classifiée en IA en 2015, principalement par des subventions concurrentielles.

Selon ce rapport, Baidu, Alibaba et Tencent sont devenus des leaders mondiaux de l’IA, une tendance renforcée par la priorité nationale accordée à l’IA par le gouvernement chinois. En juillet dernier, CNN rapportait^[2] que le Conseil d’État chinois prévoyait de bâtir une industrie de l’IA de 150 milliards de dollars dans les prochaines années.

Malgré ces financements, l’Occident connaît mal les travaux chinois. Comme le soulignait Andrew Ng dans un entretien avec The Atlantic, la Chine connaît assez profondément ce qui se passe dans le monde anglophone, alors que l’inverse n’est pas vrai. Les chercheurs chinois parlent anglais et accèdent aux travaux occidentaux, mais la barrière linguistique coupe la communauté anglophone de la recherche chinoise.

La Chine a ainsi pu faire de grands progrès universitaires sans attirer l’attention de l’Occident. Nos recherches LinkedIn n’ont relevé que 413 profils, dont 206 avaient aussi présenté en conférence. Pourtant, la Chine a récemment dépassé les États-Unis en nombre de publications sur l’IA, selon un rapport sur l’IA produit par la Maison-Blanche d’Obama à la fin de 2016. Les publications sont un indicateur traditionnel de l’activité de recherche et de la croissance des talents, même si certains en contestent l’influence et la qualité.

Dans un rapport bien documenté de The Aleph, Alex Barrera souligne la qualité croissante de l’enseignement : les universités de Pékin et Tsinghua figurent désormais parmi les trente premières du classement Times Higher Education. Il estime que cette tendance peut se poursuivre : Stanford conserve sa position et domine certains indicateurs, mais des universités comme Pékin se rapprochent et la dépassent sur d’autres critères, dont le transfert technologique.

L’enseignement de l’IA progresse vite en Chine, mais les professeurs réellement spécialisés restent rares. Beaucoup de praticiens viennent du génie électrique ou d’une autre branche de l’informatique. Le bassin continuera manifestement de croître, mais le pays a encore besoin de temps pour construire un marché aussi solide que celui des États-Unis.

Singapour

Des rapports récents soulignent aussi l’émergence rapide de Singapour comme pôle de recherche en IA. Selon un article de 2017 de Channel News Asia^[3], la National Research Foundation investira 110 millions de dollars américains dans un programme national destiné à renforcer les capacités du pays sur cinq ans.

Nos données recensent au moins 291 profils très qualifiés et 21 experts publiant dans les grandes conférences. Michael James Milne, directeur de Kaishi Partners, estime par correspondance que Singapour et l’Asie du Sud-Est comptent plutôt environ 1 500 experts qualifiés.

La multiplication des centres de recherche dans cette petite cité-État cosmopolite appuie ces estimations. Joel Ko, de Marvelstone Ventures, a récemment confirmé au South China Morning Post que Marvelstone prévoyait un pôle d’IA capable d’incuber cent jeunes entreprises chaque année.

La hausse des financements publics et privés ne laisse guère de doute : l’IA singapourienne connaîtra une forte croissance dans les prochaines années, à mesure que ces changements attireront davantage de talents.

Corée du Sud

Après la victoire d’AlphaGo, le programme de DeepMind, contre le champion sud-coréen de go Lee Sedol en 2016, le gouvernement a annoncé un investissement de 863 millions de dollars américains en recherche sur l’IA sur cinq ans.

Depuis, des articles coréens aimablement traduits et partagés par Rufina K. Park documentent les investissements massifs dans les infrastructures. Le 22 décembre 2017, le ministère des Sciences et des TIC a annoncé son « Plan pour la croissance par l’innovation », consacrant 1 560 milliards de wons — environ 1,53 milliard de dollars américains — à l’IA et aux secteurs connexes pour préparer la quatrième révolution industrielle en 2018. De même, le Council for Intelligent Knowledge Society prévoit 244 milliards de wons, soit environ 22,6 millions de dollars américains, pour l’IA en 2018. Au total, 7 960 milliards de wons seront investis dans treize domaines de croissance par l’innovation entre 2018 et 2022. Le plan vise 550 000 nouveaux emplois dans les secteurs innovants d’ici 2025.

Ces sommes s’ajoutent à deux projets de recherche existants, explique Mark Zastrow dans Nature: Exobrain, destiné à concurrencer Watson d’IBM, et Deep View, consacré à la vision par ordinateur. La Corée occupe une position industrielle de premier plan, au troisième rang pour les brevets d’IA en 2017^[4].

Nous avons trouvé 147 experts travaillant en Corée du Sud et 21 présentateurs récents de conférences issus de la région. Malgré une forte présence industrielle, la recherche universitaire coréenne, septième en nombre de thèses en IA, n’est pas encore aussi forte qu’en Chine ou au Japon.

Japon

Contrairement à la Chine, le Japon possède une longue histoire de recherche en robotique et en IA, peu abordée dans les médias. Certains observateurs attribuent ce silence à l’insularité de son industrie, liée à une «barrière linguistique et à des pratiques commerciales rigides». Son empreinte universitaire dépasse pourtant celle de la Corée du Sud et de Singapour : environ 117 chercheurs actifs présentent à NIPS et aux autres grandes conférences.

Des universitaires soulignent la difficulté de suivre les autres pays asiatiques. Mitsuru Ishizuka, professeur émérite à l’Université de Tokyo, estimait que la recherche japonaise avait pris du retard sur les travaux menés en Chine. Le Japon compte beaucoup de talents, mais la répartition penche vers le milieu universitaire : 117 présentateurs contre 204 profils LinkedIn, un total nettement inférieur à ceux de la Chine, de Singapour et de la Corée du Sud. Anita Pan, deuxième secrétaire et déléguée commerciale du Canada au Japon, indiquait par courriel que la pénurie était bien connue : sur 15 659 étudiants aux cycles supérieurs en technologies avancées de l’information, 619 se spécialisent en IA et 123 devraient terminer un doctorat.

En août dernier, le gouvernement japonais a toutefois annoncé prévoir investir des milliards de yens dans les semi-conducteurs de nouvelle génération et d’autres technologies essentielles à l’IA. Anita Pan s’attend à ce que le financement de 2018 double probablement les 51,7 milliards de yens de 2017 — 575 millions de dollars canadiens — pour dépasser 100 milliards de yens, soit 1,1 milliard canadien. Ces investissements pourraient stimuler une industrie disposant de l’histoire et de la recherche nécessaires pour valoriser ses talents. Ils portent déjà des fruits : en août, la jeune entreprise d’apprentissage profond Preferred Networks a levé 95 millions de dollars américains auprès de Toyota pour travailler sur la conduite autonome.

Afrique

Sans atteindre les volumes de l’Est ou de l’Ouest, les pays africains ont récemment beaucoup progressé en recherche et développement de l’IA.

Jacques Ludik, président du Machine Intelligence Institute of Africa (MIIA), estime que son association compte environ 1 500 membres, dont 70 % peuvent être considérés comme experts dans leur domaine. Il souligne les difficultés de financement, mais le continent a tout de même déployé des applications agricoles et mobiles.

Timnit Gebru, chercheuse postdoctorale à Microsoft Research et membre du groupe FATE sur l’équité, la transparence, la responsabilité et l’éthique en IA, nous a expliqué que l’apprentissage automatique en Afrique bénéficie de financements variés. B4 Capital Group, par exemple, se spécialise dans les initiatives africaines et latino-américaines. Ces financements produisent des solutions adaptées aux problèmes locaux. L’Éthiopie, qui compte 88 langues distinctes actives, développe ainsi le traitement du langage naturel pour améliorer les communications.

Nouha Abardazzou, dans How We Made it in Africa^[5], confirme que l’IA s’est surtout développée en agriculture et en santé, en partie grâce au mobile. La plateforme ECX e-Trade utilise des objets connectés et l’IA pour assurer la traçabilité du café à toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement. En santé, l’IA SOPHiA analyse les données génomiques pour repérer les mutations responsables de maladies.

La visibilité du rôle africain en IA a beaucoup augmenté en 2017. Timnit Gebru a organisé le premier atelier Black in AI à NIPS 2017, consacré à la recherche en Afrique et aux travaux des chercheurs noirs du monde entier. De même, le MIIA a organisé la première AI Africa Conference^[6] à Johannesburg, en Afrique du Sud, en octobre 2017. Cette conférence réussie a réuni des experts du continent et du monde entier autour des applications concrètes de l’apprentissage profond en Afrique.

Analyse des tendances mondiales

Principaux échanges de talents entrants et sortants avec les États-Unis

Grands mouvements

Nos données sur les chercheurs des conférences permettent aussi d’observer leurs déplacements pour étudier ou travailler. La comparaison entre le pays de leur établissement de formation et celui de leur emploi actuel indique une tendance à étudier aux États-Unis puis à travailler ailleurs.

La carte à arcs ci-dessus montre que les candidats formés au Canada, au Royaume-Uni, en Allemagne, en France ou en Chine étaient plus susceptibles de s’installer aux États-Unis pour travailler. Ces pays liés enregistrent aussi les échanges les plus importants : les chercheurs « entrants » s’y sont installés pour travailler; les « sortants » y ont obtenu leur doctorat avant de trouver un emploi ailleurs.

Les arcs suggèrent que les États-Unis constituent un pôle de recherche et de formation, reliant universités et entreprises. En rapprochant ce constat des ratios chercheurs/profils LinkedIn d’Israël et du Japon, près de 75 % et 57 % respectivement, on voit l’importance de la collaboration transnationale pour partager les connaissances et l’expertise dans l’industrie et les universités.

Fait intéressant, les échanges entre l’Asie et l’Europe sont presque inexistants. Le phénomène des talents en IA est mondial dans la mesure où il passe par l’Occident.

Université et industrie

Le rapprochement des données LinkedIn et des conférences permet quelques observations. En supposant que tous les chercheurs recensés disposent d’un profil LinkedIn trouvé dans nos recherches, environ un tiers des spécialistes auraient présenté leurs travaux dans l’une de ces grandes conférences.

La participation aux conférences penche naturellement vers les universités, mais l’industrie y est présente. Les données démographiques des auteurs de NIPS indiquent que la conférence de 2017 réunissait 88 % de présentateurs universitaires et 12 % issus de l’industrie. Le ratio d’un tiers peut paraître élevé, mais il constitue un bon indicateur mondial; certains pays, comme Israël et le Japon, comptent une proportion universitaire beaucoup plus forte.

Ce ratio est élevé en Allemagne, où 44 % des profils LinkedIn ont probablement présenté en conférence, et bien plus faible au Royaume-Uni, à 14 %. Cela correspond aux constats journalistiques : en Allemagne, l’IA semble principalement universitaire, tandis qu’au Royaume-Uni l’industrie domine et recrute dans les universités.

Israël (75 %) et le Japon (57 %) présentent les ratios les plus élevés entre chercheurs ayant publié en conférence et profils LinkedIn. Cela indique que leur travail en IA est largement porté par le milieu universitaire, ce qui rejoint les différents reportages sur ces tendances. L’industrie semble toutefois rester un moteur important du développement de l’IA.

L’Irlande (1,7 %), le Brésil (3,3 %) et l’Espagne (4,4 %) ont les ratios les plus bas, ce qui suggère que leurs candidats travaillent surtout dans la recherche et le développement orientés vers l’industrie.

Conclusion

Même si les talents en IA restent principalement concentrés aux États-Unis, il existe manifestement d’importants pôles en Europe, en Afrique et en Asie. Ces régions se rattachent peu à peu à la communauté largement occidentale et anglophone que reflètent les conférences scientifiques et les recherches LinkedIn dans l’industrie. Elles devraient connaître une croissance importante dans les prochaines années.

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Remerciements

Rédigé avec Fedor Karmanov et Simon Hudson

Recherche par Yoan Mantha et Julien-Pier Boisvert

Merci à toutes les personnes de la communauté qui nous ont transmis des statistiques, témoignages, traductions et autres informations utiles sur leur région :

Bayo Adekanmbi | Ade Akin-Aina | Zainab Bawa | Adel Bibi | Valentine Goddard | Ian Goodfellow | Timnit Gebru | Ahmed Mamdouh A. Hassanien | Kiran Jonnalagadda | Jacques Ludik | Daniel McCormack | Michael James Milne | Shakir Mohamed | Anmol Mohan | Adeyemi Odeneye | Anita Pan | Rufina K. Park^[7] | Arjun Ram | Maged Shalaby | Yu Shao | Daniel Shinun | Ahmed Yousef

Et un remerciement particulier aux personnes d’ Element AI qui ont fourni de précieux commentaires :

Jeremy Barnes | Philippe Beaudoin | Nicolas Chapados | Wonchang Chung | Sébastien Paquet | Anqi Xu^[8]