Singapour utilise DataCamp pour bâtir une nation à l’aise avec l’IA

Nous vivons dans un monde qui génère chaque jour 2,5 quintillions d’octets de données, et ce volume ne cesse d’augmenter. Le nombre d’appareils mobiles dépasse celui des habitants de la planète, et l’on répète depuis des années que 90 % des données mondiales ont été produites au cours des deux dernières années. La quantité de données inexploitées dans tous les secteurs est vertigineuse. Concevoir des infrastructures et des outils pour transformer ces données en insights, puis les utiliser pour éclairer la prise de décision, représente un défi permanent et grandissant pour chaque industrie. Il en va de même pour l’enjeu d’équiper les collaborateurs des compétences essentielles à la gestion et à l’analyse de ces données. Chez DataCamp, nous voyons nos clients, partenaires et collaborateurs adopter diverses approches pour relever ces défis.

Je me suis récemment enthousiasmé pour la stratégie d’AI Singapore lors d’un échange avec Laurence Liew, Director of AI Industry Innovation chez AI Singapore, pour notre podcast DataFramed. Cette interview, que je prévois de publier au retour de DataFramed, offre un tour d’horizon du paysage technologique et de l’IA à Singapour, et explique comment AI Singapore collabore avec DataCamp pour rendre le pays aussi axé sur l’IA que possible, entre autres sujets.

La mission affichée d’AI Singapore est la suivante :

Asseoir des capacités nationales de pointe en intelligence artificielle afin de générer un impact social et économique, développer les talents locaux, bâtir un écosystème d’IA et placer Singapour sur la carte mondiale grâce aux trois piliers que sont la recherche en IA, la technologie IA et l’innovation en IA.

Ce qui me séduit dans leur approche, c’est qu’ils prennent la mesure de deux défis majeurs : (i) faire en sorte que la recherche de pointe parvienne entre les mains des praticiens en entreprise et (ii) former l’ensemble de la main-d’œuvre actuelle (et future) aux outils et techniques de data science, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.

Plongeons dans les trois piliers — recherche en IA, technologie IA et innovation en IA — pour voir comment AI Singapore envisage de combler les écarts entre (i) la recherche et l’industrie et (ii) les compétences data indispensables aux entreprises du XXIe siècle et la main-d’œuvre.

Recherche en IA : faire émerger l’excellence

L’objectif du pilier Recherche en IA est de faire émerger des travaux de haute qualité qui développent des techniques, des algorithmes et des technologies connexes à la fois fondamentaux et inédits — des efforts qui contribueront fortement, à terme, aux autres piliers d’AI Singapore. Le programme de recherche d’AI Singapore favorise également les collaborations nationales et accompagne l’essor des talents locaux en IA.

Les priorités de recherche incluent :

• IA explicable
• IA pour la conception
• IA pour l’analyse et la compréhension
• Collaboration humain-IA
• Apprentissage sur de petits jeux de données

Ce dernier point est particulièrement crucial pour Singapour. Pays de petite taille, ses jeux de données générés par l’humain sont plus réduits que ceux de pays plus peuplés ; il est donc essentiel que ses chercheurs fassent progresser ce champ. En bref, ce pilier pose les bases des travaux futurs en IA en reconnaissant l’importance d’une recherche continue pour développer des technologies qui seront ensuite adoptées par l’industrie.

Technologie IA : s’attaquer aux grands défis

Ce pilier traite ce qu’AI Singapore appelle les « grands défis » — des problèmes particulièrement ardus pour lesquels l’IA peut constituer l’une des technologies mobilisées afin d’y apporter des réponses. Ces grands défis doivent (i) avoir un impact réel, (ii) concerner chaque habitant de Singapour et (iii) être mesurables.

Dans ce cadre, AI Singapore a priorisé quatre verticales : la santé, l’éducation, les villes et nations intelligentes, et la finance. Voyez-les comme quatre grands énoncés de problèmes qu’ils souhaitent résoudre.

À titre d’avant-goût, explorons la première verticale, la santé (il faudra patienter pour la suite, le temps du lancement des trois autres). Le grand défi Santé pose la question : « Comment réduire de 20 % en cinq ans les trois “highs” : l’hypertension, l’hypercholestérolémie et l’hyperglycémie (ou diabète) ? » Ce défi a été lancé et, deux semaines avant mon entretien avec Laurence, une cérémonie a récompensé les trois équipes lauréates d’une première subvention pour relever ce défi.

« Les trois “highs” — hypertension, cholestérol élevé et diabète — sont une grande, grande préoccupation pour le gouvernement de Singapour. Ils pèsent sur le système de santé et le budget. Nous espérons qu’avec l’IA, nous pourrons au moins atténuer une partie de l’impact. » Ce pilier entend démontrer l’impact durable que l’IA moderne peut avoir sur ces grands défis.

Innovation en IA : résoudre des problèmes concrets

Le pilier Innovation en IA regroupe des programmes et des stratégies visant à mettre des techniques de recherche de pointe en IA entre les mains des partenaires industriels pour résoudre des problèmes réels.

Le programme phare de ce pilier est « 100 Experiments ». Les entreprises y soumettent à AI Singapore un problème ou défi métier qu’elles pensent pouvoir résoudre grâce à la data science, au machine learning ou à l’IA. AI Singapore réalise un examen systématique de chaque proposition. Si le problème est jugé intéressant et qu’il n’existe pas de solution commerciale disponible ni de partenaire technologique pertinent, AI Singapore intervient et cofinance le projet (plus de détails et le processus de candidature ici).

Concrètement ? AI Singapore apporte 250 000 SGD (180 000 USD) par projet, que l’entreprise abonde à 1 pour 1. Laurence a pour indicateur de piloter 100 projets — d’où le nom 100 Experiments — pour un financement total de 25 millions SGD.

Depuis leur démarrage en juin 2017, 40 projets ont été approuvés et, fort du succès du programme, un second financement public a été obtenu pour porter ce nombre à 200. Des projets sont déjà en cours dans la santé, l’industrie manufacturière, l’IoT, la détection d’anomalies, les achats et la finance, entre autres.

L’objectif de chaque expérimentation est de produire un produit minimum viable (MVP) en 9 à 18 mois. Cela suppose une coopération étroite pour développer le MVP, que l’entreprise pourra ensuite déployer en interne. Le financement soutient une équipe projet incluant des chercheurs d’universités singapouriennes et des ressources d’ingénierie d’AI Singapore, dont des « AI Apprentices ». Laurence m’a confié qu’il est relativement simple de mobiliser des professeurs, mais qu’il faut aussi des ingénieurs IA pour travailler sur le MVP. C’est là qu’entre en jeu la formation à l’écosystème, en évolution rapide, de la data science, du machine learning et de l’IA : techniques, outils et cas d’usage en entreprise.

AI Apprenticeship Program : former les leaders de demain

Pour constituer le vivier de talents nécessaire à la réponse aux besoins actuels et futurs en IA des entreprises, AI Singapore a créé l’AI Apprenticeship Program. Il offre aux Singapouriens ayant des bases la possibilité d’approfondir considérablement leurs compétences. Le programme marie l’apprentissage via les cours DataCamp et d’autres ressources à une expérience de terrain au travers de projets du programme 100 Experiments.

Ce programme d’apprentissage a rapidement pris son essor. C’est l’un des piliers d’AI Singapore, en tandem avec 100 Experiments (chaque expérimentation impliquant deux apprentis).

Le programme est à temps plein, rémunéré, sur neuf mois. AI Singapore verse à chaque apprenti une allocation mensuelle de 3 000 à 5 000 SGD (sans frais de participation). Laurence m’a indiqué que ce programme contribue à résoudre leur besoin en ingénierie IA pour les dix prochaines années. Toutefois, la montée en compétences, la requalification et l’approfondissement des compétences à l’échelle d’une nation ne s’arrêtent pas là. Il faut aussi élever le niveau technique de l’ensemble des professionnels ; c’est ainsi qu’est née l’idée d’AI for Industry.

AI for Industry : démocratiser les compétences

L’objectif d’AI for Industry est de renforcer les compétences techniques des professionnels de tous secteurs. AI Singapore s’associe étroitement à DataCamp pour ce programme. Il s’appuie sur leur AI for Everyone, un atelier de 3 heures qui initie tout public aux technologies et applications modernes de l’IA afin d’en devenir des utilisateurs avertis. Dans AI for Everyone, les participants apprennent à identifier des opportunités et des cas d’usage potentiels dans leur travail et leur vie quotidienne. Ils construisent aussi un modèle d’IA simple avec des outils en ligne ! L’un des mandats d’AI Singapore est de préparer non seulement les entreprises, mais aussi les professionnels et l’ensemble de la population, à l’IA. AI for Everyone est l’incarnation évolutive de ce mandat.

AI for Industry combine AI for Everyone avec le Data Scientist with Python track de DataCamp, un ensemble de cours d’environ 100 heures couvrant les fondamentaux de Python, l’import, le nettoyage et la préparation des données, les statistiques, le machine learning, SQL, la gestion de packages, la visualisation de données, et bien plus. Les participants suivent ce parcours sur 12 mois. AI Singapore édite une newsletter mensuelle alignée sur les cours du parcours et anime un atelier pratique de trois heures sur le machine learning. Laurence explique avoir retenu le Data Scientist with Python track de DataCamp comme colonne vertébrale du programme car « la philosophie qui le sous-tend correspond à la manière dont la formation devrait être conçue ».

Mais l’apprentissage ne s’arrête pas là. Qu’en est-il des étudiants qui ne sont pas encore en entreprise ? C’est tout l’objet d’AI for Students.

AI for Students : donner à la nouvelle génération la maîtrise de l’IA

Lorsque Laurence a découvert que DataCamp offrait un accès gratuit à sa plateforme pour les universités, professeurs et étudiants, il s’est demandé s’ils pouvaient capitaliser sur cette offre et formaliser un programme permettant à AI Singapore d’embarquer davantage d’étudiants.

« Pourquoi s’arrêter aux étudiants d’université ? Ne pourrait-on pas l’ouvrir jusqu’aux collégiens ? »

À Singapour, les élèves du primaire et du secondaire apprennent déjà Python : pourquoi attendre l’université pour structurer une formation en Python ? Pour tester sa théorie, Laurence a demandé à son fils de suivre sur DataCamp le Data Scientist with Python track.

Le verdict de Laurence : « Il l’a terminé. Il a réussi. Il travaille sur des projets à l’école. Le plus étonnant, c’est qu’il avait 13 ans. Un enfant brillant qui adore programmer. Nous en avons beaucoup à Singapour. Ils peuvent suivre ces modules. Je me suis dit : s’il peut le faire, beaucoup d’autres enfants le peuvent aussi. »

Après ce pilote familial, Laurence a travaillé étroitement avec DataCamp, et nous avons annoncé et lancé le programme en novembre dernier. Au moment de notre échange, 7 000 étudiants s’étaient inscrits à AI for Students, provenant non seulement des universités, mais aussi des écoles polytechniques et des établissements secondaires, entre autres. Quelques mois plus tard, ils en comptent 11 000 ! Laurence m’a indiqué que le programme suscite un vif intérêt chez les enseignants qui souhaitent former leurs élèves en dehors des heures de cours sur la plateforme, en Python, data science, IA et machine learning.

Laurence précise que le programme AI for Students repose essentiellement sur DataCamp. Le rôle d’AI Singapore est d’aller sur le terrain pour dire : "Hey, nous avons cette plateforme. Elle est gratuite. Vous, en tant qu’enseignant, venez nous voir en disant : 'J’ai parcouru la plateforme DataCamp. Elle me plaît beaucoup. Je veux faire les modules 1 à 10.'" AI Singapore se coordonne ensuite avec DataCamp en back-office pour fournir cet accès à l’enseignant.

Sur un plan plus personnel, cette nouvelle me tient particulièrement à cœur. Mon premier rôle chez DataCamp a été de construire le socle du programme de formation en data science avec Python ; j’ai consacré l’essentiel de mes 18 premiers mois au Data Scientist with Python track. Nous y avons mis beaucoup d’énergie, alors que l’entreprise passait de 10 à 50 personnes (aujourd’hui, nous sommes plus de 140 !). Ce parcours a mobilisé un formidable effort de nos formateurs externes et de nos équipes internes contenus, ingénierie, produit et marketing. Savoir qu’il sert aujourd’hui, gratuitement, à former 11 000 étudiants singapouriens, dont des enfants, me comble de joie.

Regarder vers l’avenir

Plus enthousiasmant encore : DataCamp s’est récemment engagé à soutenir 100 000 étudiants en contexte scolaire, et la nouvelle collaboration AI for Industry vise désormais à permettre à 25 000 professionnels à Singapour d’acquérir une maîtrise opérationnelle de l’IA. AI Singapore continuera de s’appuyer largement sur le Data Scientist with Python track de DataCamp pour fournir aux participants les compétences et connaissances de base afin de développer une véritable culture des données et une aisance avec l’IA. Une collaboration à suivre de près.