Objectif Inria 2020 Plan stratégique

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1 Objectif Inria 2020 Plan stratégique

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3 introduction Objectif Inria 2020 Michel Cosnard Président directeur général d Inria Depuis 1994 Inria conduit régulièrement un exercice de prospective et de stratégie qui se traduit par la rédaction d un plan stratégique pluriannuel pour l institut. La réflexion pour ce nouveau plan stratégique, couvrant la période , a été marquée par une rupture encore plus fondamentale que les précédentes, car ce sont aujourd hui la société dans son ensemble, et tous nos concitoyens, qui doivent faire face à une véritable révolution numérique. Les sciences informatiques et mathématiques, au cœur de nos activités, jouent un rôle central dans cette révolution qui impacte ainsi particulièrement notre institut. Le présent plan stratégique vise à positionner nos recherches et les innovations qui en sont issues, afin qu elles contribuent à cette révolution, mais aussi qu elles aident nos concitoyens à la comprendre et à y participer pleinement. Pour nous accompagner et nous aider à réfléchir à notre futur, nous avons fait appel aux compétences et à la vision de personnalités aux profils très différents : nos personnels bien sûr mais aussi des prospectivistes, des industriels, des entrepreneurs, des chercheurs de toutes disciplines, des penseurs et des philosophes. Ces témoignages, ces opinions parfois radicales, ont été des éléments essentiels de notre réflexion. Parmi ces grands penseurs, nous avons à plusieurs reprises pu échanger avec Michel Serres. Sa vision de l évolution des sciences humaines et sociales suscitée par la lecture de notre plan stratégique et que nous reproduisons ci-dessous illustre parfaitement les questions difficiles, portant parfois leurs propres contradictions, que collectivement nous ne pouvons et nous ne devons pas ignorer. Son propos personnel, visionnaire et incisif illustre les profondes réflexions et évolutions qui sont en cours et que nos sciences ont pour devoir de contribuer à éclairer. Dans un contexte scientifique extrêmement concurrentiel et pour contribuer au meilleur niveau mondial, nous devons faire des choix, résultats d une élaboration concertée au cœur de l institut, et savoir les expliquer à nos partenaires nationaux et internationaux. Ce plan stratégique nous permet d expliciter nos choix et de nous organiser pour contribuer à résoudre les défis, nombreux et difficiles qui se posent à nos sciences et à la société numérique. La dynamique de cette révolution est telle que, tout en avançant dans la résolution des défis que nous nous sommes donnés, nous aurons bien entendu à adapter régulièrement ce plan à des évolutions et sollicitations particulièrement rapides. Ces défis nécessiteront de rassembler toutes les compétences et les collaborations nécessaires à leur résolution tant en interne qu en externe, nationalement et internationalement. Comme nous le faisons depuis longtemps avec les chercheurs des sciences de la matière et ceux des sciences de la vie et de la santé, nous souhaitons travailler en partenariat avec les chercheurs et experts des sciences humaines et sociales. Nous avons besoin de collaborer avec eux pour mieux comprendre les évolutions de la société, pour les analyser conjointement et y contribuer, et relever ainsi les défis exaltants qui se posent aux sciences du numérique. 3

4 Objectif Inria 2020 Plan stratégique La vision d un grand témoin de notre temps vers de nouvelles sciences humaines? Michel Serres Philosophe, historien des sciences Le langage sculpta l homme. Avec l écriture, commença l histoire. L imprimerie relança tout cela, au point que nous nommons Renaissance le temps de son avènement. Ces trois transformations majeures du couple support-message corps-parole, papier-texte, livres imprimés induisirent des changements globaux plus décisifs dans l humanité, les collectifs, le droit, la politique, les villes, les sciences et les religions que ceux, souvent cités mais mille fois moins efficaces, causés par des choses dures, pierre taillée ou polie, âge du bronze, révolution industrielle. L informatique opère aujourd hui une quatrième coupure qui ouvre, une fois encore, un monde nouveau, celui dont le programme d Inria fait le bilan et prépare les renouvellements, parfois difficiles à prévoir. Scientifique, ce nouveau monde mobilise plusieurs disciplines, puisqu il déploie l éventail qui sépare et unit les méthodes numériques aux sciences de la vie et de la Terre, en passant par la physique et la chimie. Technique, il se peuple de réseaux et de machines. Il transforme enfin de fond en comble nos conduites et préoccupations sociales, économiques, politiques, environnementales, pédagogiques, médicales, personnelles, éthiques Nous vivons le moment de bascule entre un ancien monde et le nouveau. L informatique crée le monde dans lequel nous travaillons, vivons et pensons. Qu elle s occupe des conséquences et du suivi de ses propres inventions, quoi de plus normal? Qu elle prolonge ses exploits scientifiques et techniques, voilà le programme et ses projets. Qu elle s occupe, de plus, des conduites humaines induites par ces technologies, voilà des obligations inattendues, mais rendues nécessaires par le fait même que toute recherche, tout projet, tout développement concernant le numérique touchent aujourd hui, je l ai dit, l ensemble de la société, l enseignement, la santé, la politique, bref nos relations et nos institutions. Or ces conduites humaines se trouvent, jusqu à présent et, compte tenu des inerties collectives, sans doute encore pour longtemps, formatées dans et par le monde issu des précédentes révolutions, celles du langage oral, de l écriture et de l imprimerie même l ordinateur s ouvre comme un livre, dont l écran reste encore une page qui se lit souvent ligne à ligne! Donc le moment de bascule se double d un changement auquel la société n est pas toujours prête et résiste parfois. Ce changement de phase provoque des crises. D où la seconde question concernant l interdisciplinarité. Autant la première, fédérant les sciences dures, peut ne trouver d obstacle que la bonne ou mauvaise volonté de ses participants, autant celle qui cherche à lier les sciences dures aux «douces» ne va pas de soi. Voici pourquoi. Je le répète, les révolutions précédentes, celles de l écriture et de l imprimerie, ont si longuement et profondément sculpté, modelé, formaté nos politiques, notre droit, nos mœurs, idées, relations, bref nos vies personnelles et sociales que nous ne nous rendons plus compte de

5 l action profonde qu exercent sur nous les anciens modèles issus de la parole, de l écrit, de l imprimé si profonde même que certains d entre nous pensent que l état précédent celui d aujourd hui constitue notre «nature». Évoqué à plusieurs reprises dans le rapport, le couplage pluridisciplinaire des sciences numériques avec les savoirs sociaux et humains se heurte donc à autre chose qu à de la bonne volonté. Ces derniers, en effet, décrivent les collectifs et les individus qui forment actuellement nos sociétés occidentales, ou ceux des collectifs historiques, voire préhistoriques. Or, je le répète encore, tous et toutes furent, depuis des siècles et même des millénaires, longuement modelées, puissamment formatées ou par l état uniquement oral ou par les révolutions successives de l écriture et de l imprimerie ; les réseaux divers de relations humaines, les institutions de pouvoir, de santé, d enseignement et de recherche, les organisations collectives, mieux encore, le fond cognitif qu expriment la littérature, les arts et les philosophies dépendent étroitement de ces pratiques séculaires et même millénaires. Du coup, aussi précises, aussi rigoureuses qu elles soient, les descriptions qu en dessinent les sciences humaines et sociales en dépendent, ainsi que les méthodes qu elles utilisent. Heurtées de plein fouet par la nouvelle donne, elles peuvent, outillées par l état qui la précède, la recevoir et la comprendre mal. Comment ces savoirs-là, conditionnés par ces formats, aideront-ils à comprendre le monde nouveau et à en prévoir les développements, issus des techniques numériques? Reflétant donc le changement de phase dont je parlais tantôt, l interface entre les disciplines dures et humaines entre en crise aussitôt. Autrement dit, l informatique produit des réseaux de relations inédites et des institutions à l état naissant, des individus originaux et des collectifs insolites. Comme la plupart des recherches scientifiques et techniques d aujourd hui, elle pose, de surcroît, des questions d éthique, concernant la vie privée des individus et publique des collectifs. Seul, un renouvellement parallèle des sciences humaines les rendrait capables de comprendre et de décrire ces nouveautés-là, mêlant avantages incontestables et risques imprévus. Non seulement pour l avenir des recherches propres à Inria, mais aussi pour le futur de nos sociétés, peut-être vaudrait-il mieux que les artisans de l informatique forment leurs propres chercheurs aux sciences sociales et aux questions éthiques, quitte à les remodeler, plutôt que d aller chercher dans ces disciplines telles qu elles existent aujourd hui, des chercheurs autrement formatés. Quitte à les remodeler? Exemple : que la masse énorme des données mondiales concernant la démographie, les transports, l économie, agriculture, industrie, finance et commerce, l enseignement et la recherche, l état de santé des populations, celui de la planète devienne accessible au plus grand nombre, alors qu hier même le plus puissant des tyrans ou le plus savant des législateurs n en disposaient pas, voilà un fait propre à faire bifurquer, peut-être plus vite qu on ne s y attend, les institutions politiques et les sciences qui en parlent, l expertise se déplaçant brutalement du sommet de quelque pouvoir ou des analyses de rares spécialistes, aux anciens sujets dans leur quasi totalité. Cela renverse la forme même, séquentielle, de la société. Tout se passe alors comme dans un jeu où l informatique, prenant l initiative et jouant les premiers coups, en remodèlerait les règles et la forme même de l échiquier. Allégée soudain par ces innovations mobilisatrices, l inertie socio-politique, massive, peut fondre ou se liquéfier. J ajoute un doute à ce pari, trop dynamique et peut-être forcé : cette inertie collective, le frein issu des soupçons, le refus de nouveauté, bref les conservatismes ne jouent pas toujours négativement, car ils peuvent servir aux décideurs et même aux inventeurs de halte réflexive et de ralentissement sapiential. Je persiste cependant : l avenir politique de nos collectivités est une chose trop sérieuse pour être laissée aux mains et aux réflexions des hommes et des sciences politiques ; et leur destin humain et social est une chose trop sérieuse pour que nous la laissions dépendre des sciences sociales ou humaines actuelles. 5

6 Objectif Inria 2020 Plan stratégique Introduction Objectif Inria La vision d un grand témoin de notre temps Vers de nouvelles sciences humaines? 8 Mission et identité PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE 13 Des défis des sciences du numérique Les systèmes Les données Les interactions et les usages Les modèles 20 Les défis posés au numérique par les autres domaines scientifiques ou sociétaux La santé et le bien- être L énergie et les ressources naturelles L environnement et le développement durable La société et l éducation objectifs STRATÉGIQUES d INRIA 29 Stratégie scientifique Le positionnement de la stratégie scientifique Les principes d implication scientifique Des sciences utiles à l humain, à la société et la connaissance L humain en tant que tel : santé et bien- être L humain et ses environnements : de l individu à la société, de l habitat à la planète L humain et la connaissance : émergence, médiation et éducation Les recherches prioritaires au cœur de nos sciences Calculer le futur : modèles, logiciels et systèmes numériques > Le défi de la modélisation multi- échelle intégrant les incertitudes > Le défi des très grands systèmes numériques, embarqués ou enfouis et des systèmes de systèmes > Le défi de la programmation des très grands logiciels prenant en compte les impératifs de fiabilité, de sûreté et de sécurité Maîtriser la complexité : données, réseaux et flux > Le défi de la transformation du déluge de données en bibliothèques de connaissances dignes de confiance > Le défi d une cyber- communication généralisée, sûre et respectueuse de la vie privée interagir avec les mondes réels et numériques : interactions, usages et apprentissage > Le défi de l apprentissage non supervisé > Le défi d une interaction transparente entre l homme et son environnement numérique

7 39 Stratégie de transfert Inria dans un système français en pleine mutation Partenariats industriels Transfert technologique 42 Stratégie de développement technologique et d expérimentation 43 Stratégie européenne et internationale L Europe : une priorité stratégique d Inria L international : conforter l impact de nos collaborations 45 Stratégie de déploiement territorial MISE EN ŒUVRE de LA STRATÉGIE TABLE DES MATIÈRES 7 52 Impliquer les équipes- projets dans de nouveaux défis avec les Inria Labs 54 Faire d Inria et de ses centres de recherche une référence en sciences du numérique 55 Faire d Inria un catalyseur du développement de l économie numérique augmenter la performance de l institut pour les partenariats industriels et le transfert accompagner la croissance des PME / ETI de l édition logicielle Augmenter les interactions avec les leaders mondiaux assumer le rôle de leader français du transfert technologique dans le domaine logiciel 58 Faire savoir 59 Consolider les leaderships européen et mondial 60 Développer le capital humain : compétences et potentiels Rester attractif Développer et capitaliser les compétences Cultiver le sens du collectif 63 Développer la qualité et l efficience des services de soutien à la recherche et de support améliorer le pilotage et mettre en place des méthodes et des processus adaptés Structurer l offre de service et améliorer sa qualité Bâtir un système d information plus complet et plus agile faire évoluer l information scientifique et technique et l organisation des manifestations scientifiques 65 Dynamiser veille, prospective et stratégie

8 Objectif Inria 2020 Plan stratégique MISSION ET IDENTITÉ Dans le cadre de son décret fondateur d EPST national sous double tutelle des ministères en charge de la recherche et de l industrie, Inria a pour missions de produire une recherche d excellence dans les champs informatiques et mathématiques des sciences du numérique (voir l encadré «Sciences du numérique et sciences numériques»), et de garantir l impact, notamment économique et sociétal, de cette recherche. Inria couvre l ensemble du spectre des recherches au cœur de ces domaines d activités, et intervient sur les questions, en lien avec le numérique, posées par les autres sciences et par les acteurs économiques et sociétaux. La société vit une «transformation numérique» dont les conséquences sur l ensemble des activités humaines sont encore extrêmement loin d être comprises et maîtrisées et qui met en jeu de nombreux acteurs au-delà du monde de la recherche. Le rôle fondamental de la recherche en numérique et d Inria est de construire des connaissances et d inventer des solutions et des technologies pour la société numérique. La valeur ajoutée d Inria est dès lors sa capacité à amplifier et accélérer les impacts scientifique, technologique, économique et sociétal de la recherche académique française dans le domaine du numérique, en tirant parti de l assemblage unique de compétences mises en œuvre, de ses savoir-faire et de sa notoriété internationale, au bénéfice du développement économique et social de la France et de l Europe. Mission statutaire d Inria Créé en 1967 dans le cadre du plan calcul, l IRIA est devenu institut national en 1979 et a pris le statut d EPST en 1985, comme Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria), sous double tutelle des ministères en charge de la recherche et de l industrie. Ses missions sont : 1 d entreprendre des recherches fondamentales et appliquées ; 2 de réaliser des systèmes expérimentaux ; 3 d organiser des échanges scientifiques internationaux ; 4 d assurer le transfert et la diffusion des connaissances et du savoir-faire ; 5 de contribuer à la valorisation des résultats des recherches ; 6 de contribuer, notamment par la formation, à des programmes de coopération pour le développement ; 7 d effectuer des expertises scientifiques ; 8 de contribuer à la normalisation.

9 Équipes-projets, Inria Labs et centres de recherche Inria Pour conduire ses recherches, Inria s appuie sur des équipes-projets combinant des compétences au cœur des sciences informatiques et mathématiques. Pour permettre la réalisation d objectifs particulièrement ambitieux, éventuellement pluridisciplinaires, la structuration en équipes-projets est complétée par la mise en place d Inria Labs donnant la possibilité à plusieurs équipes-projets et à des partenaires extérieurs à Inria de collaborer dans le cadre d une organisation et d une direction affirmées, s articulant avec celles des équipes-projets sous-jacentes. Les équipes-projets, souvent communes avec d autres acteurs de la recherche, sont déployées au sein de huit centres de recherche. Inria est donc un institut national avec une très forte implication territoriale, qui lui permet de mettre en œuvre des priorités nationales et européennes en s appuyant sur les spécificités et les dynamiques locales. INTRODUCTION 9 Sciences du numérique et sciences numériques La stratégie d Inria est fondée sur : une politique scientifique définie au niveau national, basée sur une programmation stratégique et sur la mise en place de dispositifs opérationnels de soutien à la recherche ; une politique de transfert au bénéfice de l ensemble du système de recherche et d innovation français ; une politique d attractivité, d originalité et de culture de talents, fondée aussi sur l accueil de personnels en mobilité ; un ancrage régional au cœur des pôles universitaires et des écosystèmes économiques et sociaux innovants ; un déploiement européen et international à même de donner un effet de levier aux acteurs français ; une implication dans les dispositifs d enseignement, de médiation scientifique et de formation. Acteur européen et international, Inria est opérateur national de recherches en sciences du numérique et est un interlocuteur privilégié de l État pour les questions du numérique. Il est membre fondateur d Allistene, l Alliance des sciences et technologies du numérique. L institut déploie sa politique nationale via ses centres de recherche, en se positionnant comme acteur et partenaire des politiques régionales menées par les entités académiques, économiques et sociétales. Au-delà des structures, ce qui fait l identité et la force d Inria c est sa capacité à développer une culture de l innovation scientifique, à stimuler la créativité de la recherche en numérique en se donnant les moyens de comprendre l environnement dans lequel nous évoluons, d anticiper les tendances lourdes qui affectent ses domaines par une veille et une ouverture au monde extérieur fortes, de soutenir les recherches dans lesquelles il croit, en sachant en assumer les risques scientifiques. Dans son accord-cadre fondateur, le périmètre de l Alliance des sciences et technologies du numérique (Allistene) est défini comme l ensemble des STIC (Sciences et Technologies de l Information et de la Communication), sur leurs volets logiciels et matériels. C est cette définition qui sera prise par la suite pour Sciences du numérique, au sein desquelles Inria concentre son action dans le domaine des sciences informatiques et mathématiques : informatique, automatique, robotique, traitement du signal, réseaux et communication numérique, modélisation, simulation et calcul intensif. Par ailleurs, chaque discipline scientifique a développé au cours des dernières années un volet numérique. Les Sciences numériques (Computational sciences) désignent cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation : ingénierie numérique, médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique en sont des exemples.

10 Objectif Inria 2020 Plan stratégique Prospective scientifique

11 Géométrie algorithmique : intersection de quadriques. Équipe VEGAS. PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE

12 Objectif Inria 2020 Plan stratégique Le monde est devenu numérique! Toutes les activités humaines, économiques, scientifiques ou industrielles présentent aujourd hui des enjeux liés, de manière plus ou moins importante, aux progrès scientifiques et technologiques des champs informatiques et mathématiques des sciences du numérique. Bien entendu, et c est aussi ce qui fait leur richesse et leur intérêt, les sciences du numérique interagissent fortement avec les autres disciplines. Il est courant que les avancées d un autre domaine scientifique irriguent les sciences du numérique, ou qu une question applicative débouche sur un problème fondamental inédit à résoudre. Des défis majeurs auxquels les champs informatiques et mathématiques des sciences du numérique vont devoir faire face sont présentés ci-après à travers quatre concepts essentiels : les systèmes, les données, les usages et les modèles. Les avancées résultant des travaux sur ces défis influenceront en retour de nombreux domaines applicatifs. Quelques enjeux jugés essentiels sont ensuite examinés synthétiquement. Ils sont issus de problématiques soulevées par la société ou par d autres disciplines scientifiques. Les sciences du numérique contribuent à les appréhender, le plus souvent dans des approches pluridisciplinaires.

13 1 des défis des sciences du numérique Les systèmes Les systèmes numériques sont aujourd hui composés de matériels, de réseaux et de logiciels dont les tailles se chiffrent en milliards de transistors, en millions de lignes de code et en millions de connexions, dépassant maintenant la complexité de tous les autres systèmes conçus par l homme. En évolution constante, ces systèmes vont encore connaître des ruptures majeures dans les années à venir : d une part avec l apparition de calculateurs «partout» autour de nous, souvent de façon imperceptible, quasiment toujours connectés via un réseau ; d autre part avec la construction de machines dotées d un très grand nombre de processeurs. Ces ruptures généreront des défis scientifiques et technologiques de très grande ampleur. Nous continuerons à être environnés d un nombre croissant de calculateurs dans les situations de notre vie courante (domicile, voiture, ville ). À brève échéance, des dizaines de milliards d objets très divers communiqueront. La gestion (au sens large, c.à.d. gestion des accès aux données, de la sécurité, des performances...) de milliards de communications simultanées pose des problèmes considérables allant bien au-delà de ce que les mécanismes de gestion actuels peuvent prendre en compte. Un défi, parmi d autres, est la capacité à programmer ces réseaux. Ceci est lié à leur virtualisation permettant, sur une même infrastructure physique, de déployer des réseaux virtuels gérés de façon étanche et paramétrable. L évolution de l Internet devra par ailleurs permettre de prendre en compte de manière plus fondamentale l information (Information Centric Networking) et va entraîner l évolution (voire la refonte) de son architecture qui pourra passer du paradigme de recherche d une machine à celui de la recherche d une information dans le contexte du web sémantique prenant en compte la signification même des informations stockées ou transportées. Dans ce contexte, les réseaux de capteurs enfouis au sein des objets, voire des personnes, vont se déployer encore plus massivement. Le changement le plus significatif réside dans le caractère incertain de leur organisation. Initialement parfaitement structurés dans des réseaux, les capteurs ont vocation à être disséminés de façon non supervisée. Il devient alors nécessaire de développer des systèmes s adaptant dynamiquement à ces organisations non planifiées et qui devront, au fil du temps, faire face aux extensions mais aussi aux défauts de fonctionnement tels que des arrêts ou des défaillances. Par ailleurs, les matériels vont continuer à évoluer en intégrant un nombre croissant de processeurs à la fois génériques et spécialisés, et conduire à des machines exaflopiques 1, probablement vers Il faut accompagner ainsi trois ruptures consécutives, le passage aux multi-cœurs, la diversification des accélérateurs spécialisés et, du fait de la densité d intégration et des limites induites par les contraintes énergétiques, la capacité à s adapter aux erreurs des processeurs. Le développement de matériels offrant un potentiel de traitement de plus en plus important ne conduit plus automatiquement à une augmentation des performances. Il est désormais impératif de s interroger sur leur exploitation et donc sur leur programmation. Ces évolutions techno- des dizaines de milliards d objets communiqueront 1. C est-à-dire capable d effectuer opérations par seconde (10 15 opérations pour un pétaflop). PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE 13

14 Objectif Inria 2020 Plan stratégique logiques entraînent la création de nouveaux paradigmes permettant de s adapter à toute la gamme des matériels disponibles : systèmes embarqués, architectures multi-cœurs, machines massivement parallèles, ou distribuées. La prise en compte du caractère dynamique des nouveaux matériels est une des questions-clés. Que ce soit au sein d une machine parallèle, d un nuage (Cloud) ou d un réseau de capteurs, l augmentation du nombre d unités de traitement ou d acquisition augmente la probabilité qu un ensemble de composants devienne indisponible en cours d exécution. Il est donc devenu indispensable d intégrer la gestion de cette incertitude dans le logiciel. Cela amène à la conception de langages adaptés et au développement de techniques de compilation prenant en compte, outre les incertitudes de disponibilité des composants, leur distribution et leur réactivité potentielle. L empreinte écologique est un des défis majeurs communs à tous ces matériels (GreenIT) ; il est par exemple fondamental de déterminer un compromis entre performance et dépense énergétique tout en maîtrisant la dissipation calorifique, en diversifiant les énergies utilisées et récupérées. L omniprésence de ces systèmes numériques dans la plupart des activités humaines, professionnelles ou personnelles, pose avec acuité les questions centrales de la sûreté et de la sécurité de ces systèmes. Il importe de poursuivre les efforts déjà entrepris pour vérifier, dès la conception, le bon fonctionnement d un système numérique. Les méthodes de preuve ou de vérification de programmes devront évoluer vers des certifications garantissant que le logiciel fournit les services attendus et définis par les utilisateurs, prenant en compte le cas échéant la dimension «temps-réel» des systèmes, en particulier embarqués. Mais, quels que soient les progrès réalisés, il n est pas raisonnable de prédire la disparition d erreurs, notamment humaines. Ainsi, il est impératif de continuer à travailler sur l amélioration de la fiabilité des systèmes numériques, de façon à garantir une résilience accrue aux pannes. La notion «d adaptation», tant du logiciel que du matériel, à ces défauts s affirme clairement comme une direction de recherche importante. La sécurité doit impérativement être prise en compte dès la conception des systèmes pour anticiper les malveillances, de plus en plus nombreuses, sophistiquées et souvent conduites automatiquement. Les «numérisques» (les risques liés au numérique) doivent faire l objet d une attention spécifique tant dans leur numérisques : objets d une attention spécifique analyse scientifique que dans le cadre d initiatives de transfert et d innovation. Les systèmes numériques sont souvent constitués de briques hétérogènes assemblées de manière dynamique, et forment donc en fait des systèmes de systèmes. Comme il n existe généralement pas de conception globale, la maîtrise des interrelations entre toutes ces structures demeure un problème difficile. Les conséquences d erreurs en cascade ne sont pas réellement appréhendées et la réaction, en cas de crise, difficilement adaptée. Il convient donc de travailler sur la modélisation et la simulation de ces systèmes complexes afin de mieux les concevoir et de mieux les comprendre. Il faut aussi développer des méthodes de prévision et de gestion des risques afin de faire face aux inévitables erreurs résiduelles.

15 Les données Dans les systèmes constitués par les matériels, les réseaux et les systèmes que nous avons évoqués au paragraphe précédent circulent de très grandes masses de données (Big data) de provenances diverses : données résultant de calculs, issues de capteurs ou bien produites par des saisies humaines. Le stockage, l échange, l organisation, l exploitation et la manipulation de ces données soulèvent des défis majeurs. Selon leur origine, les données ont des structures, types et formats très variés : il peut s agir de textes, d images, de parole, de musique, de contenus audio, de vidéos, mais aussi de données avec une structure particulière (tableau, liste, etc.). Trouver le bon compromis entre généricité et efficacité pour gérer de grandes masses de données variées reste un verrou essentiel. Repérer les données dans les espaces de stockage ou les flux de transfert requiert souvent d établir un compromis entre vitesse de traitement et pertinence des données. Des réflexions sur des critères de mesure de la qualité des données, dont certaines peuvent être incertaines voire erronées, sont indispensables. L analyse de ces données constitue également un enjeu fondamental. Il convient de distinguer les données brutes existant dans le monde numérique des informations que nous en extrayons et des connaissances que nous pouvons construire à partir d elles. La création d une chaîne de traitement Données Informations Connaissances est ainsi au cœur de cette problématique et l utilisation croissante de méta-données, si possible en lien avec des ontologies adaptées à leur sémantique, est un des facteurs de gérer de grandes masses de données variées succès. Par ailleurs, les approches basées sur les représentations visuelles, sonores, olfactives ou tactiles sont des sources majeures d amélioration pour mieux comprendre ces informations. Parmi toutes ces données figurent des informations confidentielles (pour un individu, une entreprise, une organisation, etc.). La croissance conjuguée des volumes d information et de l intérêt porté par des industries ou des gouvernements à leur exploitation appelle une vigilance accrue et la mise en place de principes et d outils garantissant respect de la vie privée, droit à l oubli ou encore protection de la confidentialité. Pour établir cette confiance indispensable, il importe de combiner différentes approches complémentaires, allant du chiffrement des données élémentaires jusqu à la mise en œuvre d un véritable droit d inventaire et d oubli sur nos informations personnelles, en passant par la conception et l adoption de protocoles sûrs. sommaire PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE 15 Géopolitique des données Les services du web 2.0 ne cessent de se développer. Les moteurs de recherche et les encyclopédies participatives ont complètement modifié notre accès au savoir. Les réseaux sociaux et les blogs révolutionnent nos interactions avec le monde et de nouveaux systèmes ne cessent d émerger, remettant en question par exemple la manière d enseigner, et à terme, notre système éducatif. Tous ces services sont d accès libre. Leur modèle économique repose sur la valeur marchande des données fournies par les utilisateurs, bien souvent à leur insu. Des inquiétudes se font jour sur le respect des personnes, de leur vie privée. Aujourd hui, ces données servent essentiellement à profiler les utilisateurs pour cibler efficacement la publicité. Demain, la valeur ajoutée proviendra d un spectre d applications bien plus étendu et subtil. Les données sociales sont aujourd hui une ressource pour la société numérique que l on peut comparer aux matières premières pour l industrie traditionnelle. Capturer les données sociales est donc un enjeu stratégique pour la société, pour l économie mais aussi pour la sécurité. Les États-Unis dominent plus des deux tiers des plus grandes sociétés de la toile. L Asie, et tout particulièrement la Chine, est très active, alors que l Europe demeure en retrait. Réussir dans la société de l information s avère pourtant un des enjeux majeurs du développement économique de notre continent.

16 Objectif Inria 2020 Plan stratégique La majorité des données, en particulier personnelles, est aujourd hui stockée dans de grandes centrales numériques (Data centers), essentiellement centralisées par quelques acteurs majeurs (centrales d achat, moteurs de recherche, réseaux sociaux, etc.). De manière alternative, des solutions parallèles ou distribuées se développent, tant pour le stockage que pour le traitement de ces données. Ces solutions appellent de nouveaux paradigmes et algorithmes, pour les moteurs de recherche comme pour les réseaux sociaux, tout en posant de nouvelles questions d hétérogénéité, d interopérabilité mais également de législation et droit. De façon complémentaire, les initiatives de type Open Data (et Linked Open Data) donnant librement accès aux données, en particulier collectives, devraient à leur tour se généraliser et concerner de nombreuses facettes du monde numérique, notamment en ouvrant de nouvelles perspectives pour produire des informations à forte valeur ajoutée par intégration de diverses sources de données ouvertes. Les interactions et les usages Réservés à l origine à des spécialistes informaticiens, les systèmes numériques se sont progressivement ouverts à des professionnels non informaticiens, puis au grand public. Originellement consacrés à des calculs n impliquant que la saisie de valeurs numériques via un clavier ou un support magnétique, ces systèmes numériques se sont diversifiés et offrent aujourd hui une très vaste palette d applications. Cette expansion s est accompagnée de l apparition de nouveaux périphériques de saisie comme la souris ou le joystick, et plus récemment de surfaces tactiles popularisées par l iphone d Apple, ou encore d accessoires issus du monde du jeu, depuis l Eye Toy de Sony jusqu à la Kinect de Microsoft. La quasi-totalité de ces applications requiert une action motrice explicite de l utilisateur, par exemple pour saisir un texte sur un clavier, interagir vocalement ou pour glisser son doigt sur un écran. Tout en conservant et en améliorant la robustesse de ce type d interaction, les années futures verront l augmentation des usages pilotés par un comportement implicite de l utilisateur : qu il s agisse d applications impliquant une reconnaissance automatique de personnes, ou bien des systèmes nécessitant la capture du comportement de l utilisateur tant externe (ses gestes physiques) qu interne (ses états mentaux). Un autre axe de développement des usages repose sur l interconnexion entre les systèmes numériques, qui permet une réutilisation de données produites dans une application à l intérieur d un autre logiciel. Issue du monde professionnel autour du concept d interopérabilité, cette tendance s est progressivement étendue au domaine du web et des réseaux sociaux principalement dans des buts commerciaux. Ainsi plus personne n est surpris de se voir proposer des offres correspondant à ses centres d intérêt dans une application de géolocalisation sur son smartphone. Cette évolution va certainement encore s amplifier et nécessitera bien entendu des réflexions et des démarches pour s assurer que ces échanges d information respectent les principes de vie privée et de confidentialité. Un troisième axe de développement des usages dérive directement de l apparition des systèmes distribués et des terminaux mobiles. Aujourd hui, nous sommes tous habitués à lire nos courriels sur n importe quelle plateforme et donc dans n importe quel environnement : domicile, bureau, transports. De plus en plus de logiciels seront développés de façon à être utilisables sur des équipements différents. Du smartphone et de la tablette à l ordinateur de bureau ou au nuage, il faudra rendre ces capacités multi plateformes toujours plus transparentes à l utilisateur. Cette augmentation considérable du nombre d utilisateurs a entraîné la multiplication d usages différents, et nécessite la conception d interfaces Homme Machine (IHM) beaucoup plus ouvertes. Il convient en particulier de prendre en compte le degré de spécialisation, l âge, la langue, la culture numérique, les capacités physiques et mentales, en Un déluge de données télévisuelles Le marché de la télévision connaît de profonds bouleversements : au côté des acteurs traditionnels (chaînes de télévision) apparaissent maintenant les géants numériques via Internet. Si Apple (avec itunes store) est déjà le leader des marchés de la vidéo à la demande et Amazon (avec Netflix) celui de la télévision par abonnement, Google pourrait révolutionner la télévision gratuite avec You Tube. Google TV propose un programme varié composé d émissions, de jeux, d applications à télécharger, d un accès aux réseaux sociaux mais aussi des flux You Tube. En 2012, ce site met chaque seconde une nouvelle heure de vidéo en ligne ; en d autres termes, une année de production de You Tube correspond en durée à 36 siècles de production d une chaîne de télévision classique. Autre constat : en 5 ans, You Tube a mis en ligne plus de vidéos que les 3 principaux réseaux de télévision américains en 60 ans. En 2011, le site a ainsi comptabilisé plus de 1000 milliards de vues, soit une moyenne de 140 par habitant. Ces chiffres illustrent le changement d échelle de la création actuelle de contenus numériques par rapport à la production de contenus «conventionnels». Cette explosion ne se résume pas simplement à une augmentation mais induit des problèmes de mise en œuvre totalement inédits (stockage, mise en ligne pour des millions d utilisateurs, recherche de l information souhaitée ) et d une telle complexité que seules des avancées scientifiques permettent de les résoudre.

17 particulier les handicaps, des utilisateurs. Plus globalement, il importe maintenant d envisager des utilisateurs aux «caractéristiques» inconnues rejoignant ainsi la notion d incertitude déjà évoquée pour les systèmes et les données. L acceptabilité par les utilisateurs, liée en particulier au plaisir d utilisation, s impose aujourd hui comme un critère supplémentaire que doivent prendre en compte les IHM, s ajoutant aux concepts plus classiques de précision, de facilités d apprentissage et d emploi. L étude de cette acceptabilité passe aussi par des recherches pluridisciplinaires avec des spécialistes de sciences humaines et sociales (ergonomes, psychologues, sociologues ). D un point de vue plus technique, les années futures verront la progression des interfaces incluant des dispositifs de capture d une activité humaine externe, un geste ou une posture, et interne, un état physiologique et interfaces homme-machine plus ouvertes en particulier une activité cérébrale, et la création de nouvelles métaphores exploitant ces dispositifs. Il s agira par exemple de dépasser l exploitation actuelle des surfaces tactiles cantonnée à des tâches 2D simples, telles que le défilement des listes de contacts ou bien le redimensionnement d une photo, pour les transformer en interface avec des espaces 3D comme ceux d un jeu ou d une application de conception assistée. Symétriquement, de nouveaux équipements produisant un phénomène «réel» tel qu une force ou une sensation vont continuer à se développer dans de nombreux domaines d application. Un défi global sera de combiner diverses modalités d interaction (tactile, capture de mouvement, de parole) et de restitution (image relief, son spatialisé, forces, vibrations) avec la contrainte d un coût maîtrisé. Les jeux vidéo et leur extension sous forme de «jeux sérieux» (Serious games) continueront de jouer un rôle moteur dans la mise au point de ces plateformes qui vont vraisemblablement faire évoluer la notion même de relations humaines, comme ont déjà commencé à le faire les réseaux sociaux. Dans ce contexte, les systèmes robotiques constituent un enjeu majeur de recherches et de technologies. Depuis les robots industriels évolués, l automatisation des moyens de locomotion (voitures, trains, avions) jusqu aux compagnons humanoïdes pour le jeu ou pour l assistance, les développements en robotique mettent en jeu des recherches combinant les techniques évoluées de perception de commande et d apprentissage, la fiabilité, les modélisations du comportement humain incluant par exemple la notion de curiosité. Les robots constituent des plateformes d intégration complexes des recherches et technologies de tous les domaines du numérique. Ils sont également des champs d investigation particulièrement riches quant à la modélisation et la gestion des comportements sociaux avec d autres robots ou d interactions avec des humains en situation individuelle ou collective. PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE 17

18 Inria Rapport stratégique Robot humanoïde Acroban, plateforme expérimentale d apprentissage des robots. Équipe FLOWERS. Maillage 3D adapté à l écoulement d air à l arrière d un avion supersonique. Équipe GAMMA 3.

19 Les modèles La démarche des chercheurs pour progresser dans la compréhension et aller vers une résolution numérique efficace des grands défis scientifiques et sociétaux s appuie sur le triangle vertueux «modélisation simulation expérimentation», avec une contrainte centrale de passage à l échelle à tous les niveaux qui s est considérablement renforcée avec l augmentation vertigineuse des moyens actuels de calcul et de la quantité de données expérimentales disponibles. Les modèles sont des représentations mathématiques ou informatiques issues de l abstraction plus ou moins importante d une situation concrète ou virtuelle donnée. Les modèles qui sont au cœur du numérique peuvent être continus ou discrets, déterministes, probabilistes ou non déterministes. Leur simulation numérique s appuie sur d autres types de modèles, objets de recherches les plus fondamentales en informatique : les modèles de calcul, depuis des modèles classiques basés sur l architecture de von Neumann jusqu à des modèles de calcul et de communication quantiques en passant par des modèles biologiques, membranaires ou encore chimiques. Leur étude, leur extension et leur utilisation au sein de dispositifs physiques de traitement effectif de l information sont au cœur de recherches multiples et pluridisciplinaires. L augmentation de la complexité physique des systèmes à observer et à comprendre, l explosion combinatoire des coûts de calcul associés à leurs simulations en vraie grandeur et la gestion des données nécessaires à ces simulations impliquent maintenant une démarche appropriée hiérarchique dès l étape de modélisation. Le caractère naturellement multi physique et multi échelle des phénomènes étudiés renforce ce besoin. Ainsi, les modèles seront conçus pour capturer la bonne information à la bonne échelle en décomposant le système complexe global étudié en une combinaison judicieuse de sous-systèmes plus canoniques et/ou plus réduits pour lesquels on pourra utiliser une modélisation appropriée et finement analysée. Cette approche de type couplage de modèles permettra d avoir une démarche hybride permettant des combinaisons variées entre modélisations discrètes et continues, déterministes et probabilistes ou stochastiques, et naturellement multi échelles. Les aspects optimisation et contrôle de la dynamique des phénomènes à observer, ainsi que les besoins en analyse de sensibilité et de résolution de problèmes inverses seront naturellement intégrés à cette démarche. On soulignera également l indispensable et délicate prise en compte, dès la modélisation, de la dimension incertaine des très grandes masses de données issues des dispositifs expérimentaux. Cette approche hiérarchique de la modélisation devra se traduire de manière calculatoire en une conception et une mise en œuvre haute performance elle aussi hiérarchique, voire multi résolution, des algorithmes et des codes numériques de simulation à partir d une approche couplant judicieusement des bibliothèques de codes. Le traitement informatique des grandes masses de données constitue dans ce cadre un axe majeur de recherche. La structure physique elle aussi hiérarchique des grandes plateformes de calcul, calculateurs péta/exaflopiques avec différents niveaux de parallélisme ou grilles ou nuages dans une approche plus distribuée, sera naturellement favorable à cette approche hiérarchique globale. Les modèles Le développement de l informatique a profondément renouvelé une activité qui, depuis le début du XVII e siècle, est à la base de la démarche scientifique : la construction de modèles. Un modèle est simplement la description dans un langage donné d un phénomène naturel ou d un objet construit par les hommes. Les équations de Newton ou les équations de Maxwell modélisent ainsi des phénomènes mécaniques ou électromagnétiques dans le langage des équations différentielles. Pour qu ils puissent être confrontés à la réalité expérimentale, il est important que ces modèles soient prédictifs, c est-à-dire qu ils permettent une simulation des phénomènes décrits et donc la prédiction du résultat d observations ou d expériences. capturer la bonne information à la bonne échelle sommaire PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE 19

20 Objectif Inria 2020 Plan stratégique Les défis posés au numérique par les autres domaines scientifiques ou sociétaux Les avancées réalisées autour des défis présentés dans la section précédente auront le plus souvent des applications directes en dehors de nos propres sciences. Pour ne prendre que deux exemples, des machines exaflopiques «faciles» d utilisation pourront aussi bien être employées pour effectuer des prévisions plus précises et à plus long terme en météorologie que pour traiter de nouveaux modèles issus des neurosciences computationnelles. De même, les progrès dans le traitement des grandes masses de données, par exemple par des méthodes d apprentissage statistique, auront des conséquences sur le traitement des informations provenant aussi bien des réseaux sociaux que des champs de télescopes numériques. Nous abordons donc maintenant des questions-clés posées par d autres sciences ou par de grands domaines d application, auxquelles les sciences informatiques et mathématiques devront contribuer. Le recours toujours grandissant à des modèles et les possibilités accrues de simulation ont conduit la plupart des sciences à développer une facette numérique (voir l encadré «Sciences du numérique et sciences numériques» p. 7) ainsi que des interactions plus importantes avec les sciences informatiques et mathématiques, au bénéfice de recherches pluridisciplinaires aujourd hui requises pour tous les domaines scientifiques et technologiques. La santé et le bien-être Les modèles numériques sont devenus cruciaux pour les sciences du vivant : après une période où s est multipliée la production de très grandes masses de données brutes (génome, protéome, métabolome...), celles-ci posent désormais de nombreux défis liés à leur hétérogénéité. Il faut, en effet, intégrer des données multi-échelles, à la fois temporellement et dans leur représentation spatiale (1D-3D, atomecellule-organe-organisme) afin d étudier et modéliser des systèmes biologiques complexes. La modélisation des interactions entre ces données est également indispensable pour les exploiter et mieux piloter leur production future. On assiste par exemple aujourd hui à une explosion des données produites par les séquenceurs dits de «nouvelle génération» (NGS) qui posent des questions difficiles, tant pour le traitement des masses de données produites que pour la mise au point de modèles numériques pertinents et personnalisables. Dans le domaine de la santé, l approche numérique complète l expérimentation et permet un éclairage différent sur les mécanismes biologiques ou biophysiques en jeu. Il faut évoquer en premier lieu la contribution au traitement de pathologies (cancer, maladies cardio-vasculaires, diabètes ), depuis l amélioration du diagnostic, plus précoce, plus précis, notamment grâce aux progrès de l imagerie, jusqu à l optimisation du geste chirurgical (planification en réalité virtuelle, assistance sur le plateau en réalité augmentée, robotique chirurgicale) en passant par une meilleure compréhension du fonctionnement des traitements, de façon à minimiser leurs effets secondaires et à les personnaliser pour prendre en compte les variabilités individuelles.