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Intitulé du sujet : Intelligence  artificielle et  territoires. Elaboration d’une grille  de  diagnostic  prospectif  pour évaluer l’impact des développements de l’intelligence artificielle sur la spatialité des territoires et leur capacité d’adaptation Directeur de thèse : Cyrille Genre-Grandpierre (PR Géographie-Aménagement, Avignon Université)Co-direction : Christine Voiron-Canicio (PR Géographie, Université de Nice)  Mots-clés :  intelligence artificielle, diagnostic prospectif, spatialité, adaptation  Structure d’accueil et financement : Le.la doctorant.e sera membre du laboratoire UMR CNRS 7300 ESPACE et localisé(e) à Avignon Université : https://www.umrespace.org/Le  sujet s’inscrit dans  le  cadre  des  travaux  de la  Fédération  de  Recherche Agorantic d’Avignon Université : https://agorantic.univ-avignon.fr/Le sujet fait l’objet d’une allocation doctorale pendant 3 ans et débutera en octobre 2020 Mots-clés :  intelligence artificielle, diagnostic prospectif, spatialité, adaptation Objectif :Évaluer dans quelle mesure l’Intelligence artificielle (IA) peut être un facteur disruptif dans les pratiques spatiales et sociales et donc in fine pour la construction territoriale. Analyser  les  changements  possibles  de  spatialité  consécutifs  au  développement  de l’IA pour, dans un second temps, bâtir une grille de diagnostic prospectif permettant de hiérarchiser les territoires, à différentes échelles,selon leur sensibilité aux transformations induites par l’IA et selon leurs facultés à s’en saisir pour en faire un levier de développement ou d’aménagement.Candidature à envoyer avant le 19 mai 2020 à : cyrille.genre-grandpierre@univ-avignon.frLe dossier de candidature doit comporter :Le diplôme   de   master (ou un   courrier   attestant   de son   obtention   prochaine) en géographie,  en  aménagement  du  territoire,  développement  territorial ou  dans une autre discipline des sciences socialesUne lettre de motivation précisant l’intérêt pour la thèse et pour le sujetUn curriculum vitae détaillé présentant à la fois le parcours d’études, les compétences et les expériences en termes de recherche et/ou professionnellesLes relevés de notes en masterLes  candidat.e.s  sélectionné.e.s sur  dossier  et  après  un entretien  qui  pourra  être  effectué  en visioconférence seront auditionné.e.s le 8  juin à  l’école  doctorale  d’Avignon  Université, Campus Hannah Arendt, 74 rue Louis Pasteur, 84000 Avignon  Présentation détaillée du sujet :« L’intelligence artificielle peut être entendue comme l’ensemble des technologies visant à réaliser via l’informatique des tâches cognitives traditionnellement effectuées par l’humain » . Depuis son origine dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) s’est développée par cycles successifs dans une relation de  dépendance  à la puissance  de calcul et aux  volumes  de données disponibles. Après l’automatisation des débuts, s’est ensuite développé dans les années 1980 l’apprentissage automatique (« machine  learning »),  qui  permet à  une  machine de déduire une « règle à suivre » uniquement à partir de l’analyse de données (pour jouer aux échecs  par  exemple),  puis  dans  les années  2000  le  deep  learning,  qui  permet  aux  machines d’apprendre par elles-mêmes, pour  possiblement  surpasser les  performances  des  meilleurs experts  humains  dans  des  domaines  comme  la  reconnaissance  visuelle  ou  l’analyse documentaire. Si pour l’heure, malgré de nombreux succès, l’immense majorité des tâches de compréhension et  de  décision  réalisées  par  les  humains, notamment parce qu’elles sont « non apprises », restent  hors  de  portée  des  systèmes  actuels  en  intelligence  artificielle,  les  développements sont tellement rapides et dans des domaines si variés, que la présence et l’impact de l’IA sur le quotidien ne peuvent qu’aller croissants. L’IA se trouve ainsi d’ores et déjà dans de nombreux aspects de notre quotidien par exemple lors d’une simple requête sur un moteur de recherche, pour  de  la  recommandation  culturelle  en  ligne  ou  dans  le  pilotage  «  intelligent  »  de la production et de la consommation d’énergie d’un bâtiment.Assurément le développement de l’IA, qui peut permettre (et permet déjà) de réaliser  plus vite, mieux et moins cher de nombreuses tâches jusqu’ici dévolues à l’humain,  ne  peut qu’impacter fortement  nos  sociétés,  en  particulier  à  relativement  court  terme  le  marché  de l’emploi. Aussi, de nombreuses études et rapports tentent d’estimer cet impact potentiel. Par exemple le rapport du Conseil d’Orientation pour l’Emploi « Automatisation,  numérisation et emploi » (2017) estime que  bien que «les machines soient capables de  reproduire des tâches et  non  de  mobiliser  des  compétences,  autrement  dit, d’exercer des métiers, ce ne sont pas moins de 10% des emplois actuels qui sont menacés dans leur existence par l’IA et une large majorité  qui  verront  leur  contenu  se  transformer  profondément  »  avec  notamment  une augmentation  du  niveau  de  qualification (créant  à  terme  une  possible  pénurie  de  main d’œuvre qualifiée), mais aussi une transformation des modes d’organisation  du  travail  et  des situations des personnes au travail. Ces études, à l’image du rapport Villani (2017), cherchent aussi  à  sonder  les  opportunités économiques qu’offrent l’IA en ciblant des domaines où les impacts  serontpossiblement  les  plus  importants  (santé,  mobilité,  énergie).  Ils  visent  aussi  à voir quelles sont les actions à conduire, en termes de formation, d’investissements dans les infrastructures etc., pour le pas manquer ce qui semble être un « tournant » économique, une «4ème révolution industrielle » (Ministère de la Cohésion des Territoires, 2019). Toutefois, si les rapports prospectifs sur l’IA sont nombreux, rares sont en revanche  ceux  qui s’intéressent aux impacts spatiaux et territoriaux de l’IA au-delà de la question de l’emploi. On se contente le plus souvent de dire que « les impacts seront différents selon les territoires, en opposant  souvent  les  espaces  métropolitains et  les  espaces  plus  périphériques,  ou  «  que chaque  territoire  a  à  développer  sa  propre  stratégie  avec  le  développement de l’IA », mais sans autre précision (Verteego, 2017 ; Banque des territoires, 2019). Or   explorer   les   relations   IA –Territoire   est   une   nécessité   si   on   souhaite   différencier spatialement  les  impacts  potentiels  de  l’IA  surles  modes  de  vie  et  sur  la forme  et  le fonctionnement des territoires. En d’autres termes, évaluer dans quelle mesure l’IA peut être un facteur disruptif dans les pratiques spatiales et sociales et donc in fine pour la construction territoriale.  Il  parait donc  stratégique  de  savoir,en premier lieu, si et comment l’IA sous ses formes  actuelles  et  futures  peut  transformer  la  spatialité  et  maitriser  la  différenciation territoriale et spatiale de ces transformations et, en second lieu, d’évaluer les possibilités  qui s’offrent aux territoires pour s’adapter à ces transformations, ou même dans une perspective plus proactive, en faire des leviers de développement ou d’aménagement. L’objectif de cette thèse consiste donc à analyser les changements possibles de spatialité consécutifs  au  développement de l’IA, pour dans un deuxième temps bâtir une grille de diagnostic  prospectif  permettant  de  hiérarchiser  les  territoires  à  différentes échelles  selon leur sensibilité à ces transformations et leurs facultés à s’en saisir pour en faire un levier de développement ou d’aménagement. Il s’agit donc de faire de la « veille anticipative » (Voiron-Canicio, Dutozia, 2017)  car,  comme  pour  la  gestion  des  risques,  la  stratégie  qui doit  prévaloir est  de  «  préparer  sur  le  long  terme  les processus d’adaptation qui favorisent  les  meilleures réponses sur le court terme (Lhomme, 2012). Il s’agit bien ici d’une stratégie de résilience territoriale. Celle-ci n’est pas seulement la capacité à faire face à un évènement majeur. C’est aussi « la capacité du territoire à serenouveler en permanence et à assimiler les perturbations et crises récurrentes ou à venir en s’adaptant et en anticipant ces évènements » (Laganier, 2013, Dutozia, Voiron 2018). La première phase du travail consistera à réfléchir aux changements de spatialité que peuvent induire les technologies de l’IA actuelles et futures. Si assurément l’IA n’est pas, au moins à court  terme,  la  télétransportation  qui  bouleverserait  de  fond  en  comble  les  logiques  de l’interaction spatiale en abolissant totalement la distance, il n’en demeure pas moins que l’on peut raisonnablement penser qu’elle ne sera pas neutre en termes de spatialité (Leszczynski, 2019). Or, pour l’heure l’ancrage de l’IA dans le spatial et le territorial est très faible. Quand il existe, il vise principalement à étudier les effets de l’IA telle qu’on la connait ou l’imagine sur la localisation et la nature de l’emploi, effets variables selon  profil  économique  du  territoire, (Graham M., Amir Anwar M., 2019), sur les services (l’IA qui permet des services innovants de e-santé peut-elle être  un moyen pour un meilleur accès aux  soins dans certains territoires ?), ou encore à analyser la facilité avec laquelle un territoire pourra développer des activités liés à l’IA eu égard à la  localisation  des  infrastructures  (fibre,  data  center  etc.)  et  au  profil  de  sa population plus ou moins aptes à adopter l’innovation selon son âge, ses compétences actuelles etc.,  ce  qui  peut  poser  des  questions d’équité  sociale  (qui  risque  d’être  lésé, disqualifié, exclu, par certaines formes de développement de l’IA ?).Cette territorialisation est importante, mais pas suffisante car elle n’aborde pas en propre l’impact de l’IA actuelle ou future sur les pratiques spatiales et sociales et la spatialité conséquente. Parmi les questions à traiter, on peut par exemple explorer :   dans  quelle  mesure  l’IA  peut  assouplir  certaines  contraintes  qui  pèsent  sur  la construction  territoriale, et donc in fine donner des marges pour l’aménagement, par exemple  en  relâchant  le  besoin  de  proximité entre  les  lieux  de  domicile  et  travail.  Ainsi, on peut penser que la voiture autonome va permettre d’habiter le temps de transport et ainsi  rendre  possible  son  augmentation  pour  une  plus  grande  liberté  dans  les  choix  de localisation (Orfeuil, Leriche, 2019 ; Chaze, 2015)dans quelle mesure les algorithmes d’IA implantés dans diverses applications (mobiles ou pas), peuvent modifier les pratiques spatiales et indurer ou pas les structures actuelles ?  Un  focus  particulier  peut être  fait  sur  les  algorithmes de  recommandation  qui  invitent, souvent  en  temps  réel,  les  touristes  à visiter  tel ou  tel  quartier,  les  citoyens  à utiliser  tel ou tel service public en fonction de  la fréquentation, les chalands à se  diriger vers  tel ou tel   magasins   ou   restaurant   etc.   Ces   algorithmes   vont-ils   modifier   les   perceptions, l’attractivité et les fréquentations relatives des lieux (avec un inévitable effet performatif) ? Peuvent-ils, si on les conçoit dans cette perspective, être des instruments pour favoriser telle ou telle politique, par exemple favoriser un retour à des fréquentations basées sur la proximité physique plutôt que temporelle si les recommandations sont faites en ce sens ? Peuvent-ils  favoriser  le  vivre  ensemble selon  leur  logique  interne ?  (des travaux  ont  par exemple montré qu’à Tel Aviv une recherche internet de restaurants donne des résultats totalement  différents  selon  la  langue  utilisée  pour  la  formuler  (Graham  M.,  Zook  M., 2013).dans   quelle   mesure   les   représentations   implicites  de  l’espace  utilisées  dans les algorithmes   (espace   continu   vs   un   espace   discret,   plus   commode   en   termes   de programmation)  peuvent impacter la spatialité, en particulier les découpages  spatiaux  et in fine les sentiments d’appartenance et par là possiblement  heurter  les  structures actuelles  et  héritées  (sur  LinkedIn  Avignon  est  par  exemple  située  dans  «  la  région  de Nîmes »)  Cette  première  phase  doit  donc  permettre  de  bâtir  des  scenarii  crédibles  expliquant  les changements   possibles   de   spatialité   induit   par  l’IA.  Après  cette  première phase   de construction de scenarii basée sur de l’analyse bibliographique, des entretiens et des retours d’expérimentations, une deuxième phase consistera à bâtir une grille de diagnostic prospectif des territoires, à l’image de  celle  proposée  pour  approcher  la  résilience  des  territoires  par Ashan-Leygonie (2000). Cette grille doit permettre d’estimer l’intensité de l’impact potentiel sur  différents types de territoires des changements de spatialité dus à l’IA, eu égard à leurs caractéristiques   de   forme-fonctionnement   et   aux   acteurs   en   présence.   Elle   doit   aussi  incidemment permettre de cerner l’opportunité que peut représenter l’IA pour en faire un levier  de  développement  et  d’aménagement  et  d’estimer  la  capacité  d’adaptation  des territoires.  On  analysera  ici  comment  la  spatialité  peut  être  impactée  mais  aussi  comme  elle peut limiter ou favoriser le changement spatial, qui est un des changements concernés par l’IA.   Des exemples de questions permettant d’orienter l’analyse sont :  Quelle  dissonance  entre  les spatialités  actuelles  et  celles  possiblement  véhiculée  par l’IA?Où les possibles marges de manœuvre en termes d’aménagement produites par l’IA pourront-elles effectivement être mobilisées ?Quelle   sélectivité   territoriale   et à   quelle   échelle,   pour le   développement   et   la mobilisation de l’IA, qui peut se faire de façon autonome ou dans des logiques de complémentarité-concurrence avec d’autres territoires ? Ici les éléments à prendre en compte sont : la présence d’infrastructures (fibre, data center, centre de calcul)la disponibilité de compétences-la  capacité  à  générer,  organiser,  sécuriser  et  diffuser  des  données  massives  de façon  autonome et  pertinente.  Les  collectivités  sont  en  effet  amenées  à  être  des interfaces  entre les  données  générées  par  certains  et  les  données  nécessaires  à d’autres  (développeurs  d’applications)  ainsi  que  des  terrains  pour  des expérimentations concrètes (Verteego, 2017). la  sensibilité  des  acteurs  au  changement,  leur  capacité  à  en  avoir  une  vision partagéeComment  l’IA  peut-elle  impacter  la  gestion  des  territoires  ? Le  rôle  des  données massives collectées et à partir desquelles les algorithmes travaillent doit ici être interrogé. Quelle qualité des données, quels biais d’analyse, quid des phénomènes socio-spatiaux « hors radar » ? (Devisme et al., 2020).Sur quels leviers du système spatial agir pour atténuer, s’adapter augmenter impact de l’IA (Dutozia, Voiron 2018) et en faire un levier de développement et d’aménagement plus durable (dans la ligne  de  propos de  Villani (2017) qui souhaite « donner un sens à l’IA », ou  encore  du  réseau  de  recherche  Humania  «  Études  et  recherches  humanistes  et multidisciplinaires sur l’intelligence artificielle » de Université du Québec à Montréal (UQAM)  qui vise à une « appropriation sociale harmonieuse, juste et respectueuse de l’IA pour orienter ses développements vers le bien commun ». Pour conduire ce diagnostic prospectif et structurer la réflexion on pourra s’inspirer et adapter le cadre d’analyse TRUST proposé  par  Orfeuil  et  Leriche  (2019)  pour  étudier  le  futur  du véhicule   autonome  et  ses  impacts,  mais  qui  peut  s’adapter  à  n’importe  quel  progrès technologique :  quelles sont les opportunités offertes par les progrès technologiques (Technologies) ?  quelles applications concrètes peut-on en attendre en fonction de ce que les différentes règles qui seront édictées permettront ou non d’en faire (Règles) ?quels  bénéfices pour  les  individus  ?  Comment  vont-ils  se   saisir  des  opportunités offertes? Avec quels usages (Usages)Quelles en  seront  les  conséquences  sur  le  domaine  concerné  (sur  le  système  de mobilité) (Systèmes et services) ?Quels en  seront  les  impacts  sur  les territoires et  par effets  rebond  sur  (la mobilité)  nos vies (Territoires) ? Pour passer de l’analyse à l’action, les auteurs proposent d’employer TRUST en sens inverse. Il s’agit alors de partir des territoires (dans quels territoires souhaitons-nous  vivre?)  pour  voir quels agencements spatiaux, mais aussi quelles règles et technologies peuvent le permettre ? (Genre-Grandpierre, et al. 2020).Ainsi,  les  deux  grandes  étapes  du  travail  de  thèse  consisteront  à  élaborer  des  scenarii  « narratifs » sur ce que l’IA permet et permettra de faire en termes de changement de spatialité. Puis, ces scenarii seront appliqués à des territoires à différentes échelles pour voir dans quelle mesure leur structure et fonctionnement leur permet de s’adapter ou profiter des évolutions décrites  dans  les  scenarii.  Le  diagnostic  prospectif  doit  donc  permettre  de  différentier  les territoires   à   différentes   échelles   (de   la   commune   à   la   région)  selon  l’intensité  de  la perturbation que peut y produire l’IA et selon leur propension à s’y adapter. Dans la mesure du possible  un  (des)  indice(s)  synthétique(s)  seront  produits pour  décrire  la  sensibilité  d’un territoire à l’IA et sa capacité à en faire un levier de développement et d’aménagement.La  méthodologie  employée,  qualitative  et  quantitative,  reposera  sur  une  large  revue  de  la production académique et professionnelle, la réalisation d’entretiens auprès d’acteurs-clés de l’IA et l’analyse spatiale de données statistiques disponibles afin d’illustrer le propos ou pour traiter de cas d’étude qui seront choisis en Région SUD-PACA.  BibliographieAschan-Leygonie  C.,  2000:  « Vers  une  analyse  de  la  résilience  des  systèmes  spatiaux », L'Espace Géographique, vol.29, n°1, pp.64-78Banque des Territoires, 2019 : Guide Intelligence Artificielle et Collectivités, 28 p.Chase   R.,   2015 : Peers   Inc: Comment   les   gens   et   les   plateformes   inventent   l'économie collaborative et réinventent le capitalisme, Ed. Public Affairs, 304 p. Conseil d’orientation pour l’emploi, 2017 : Automatisation, numérisation et emploi, tomes 1, 2, 3. https://www.strategie.gouv.fr/reseau-france-strategie/conseil-dorientation-lemploi-coeDevisme  L.,  Guérin-Pace  F.,  Voiron-Canicio  C.,  (à  paraitre)  « Big  cities,  smart  data  ?  Les conséquences épistémologiques et pratiques de la généralisation des univers numériques pour la recherche urbaine », Pour la Recherche Urbaine, Editions du CNRSDutozia  J., Voiron-Canicio  C.,  2018 :  La  résilience  urbaine  face  aux  risques,  en  contexte  de changement climatique, https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02099289/document  Genre-Grandpierre   C.,   Melnikava   A.,   Gueye   S.,   Michelon   P.,   2020 : « OPTIDENS:   An optimization  model  to  explore  the  conditions  of  possibility  of  slow  but  accessible  urban areas», Environment and PlanningB. https://doi.org/10.1177/2399808320913034Graham  M.,  Amir  Anwar  M.,  2019 :  «Labor»,  in  Ash  J.,  Kitchin  R.,  Leszczynski  A.  (ed) Digital Geographies, Sage, pp. 177-188Graham  M.,  Zook  M.,  2013 :  «Augmented  realities  and  uneven  geographies:  Exploring  the geo-linguistic contours of the web», Environment and Planning A, 45(1): 77-99.Laganier, R., 2013 : « Améliorer les conditions de la résilience urbaine dans un monde pluriel : des   défis   et une   stratégie   sous   contrainte   ». Annales  des  Mines  ‐  Responsabilité et environnement, 72,(4), 65‐71.Ministère de la cohésion des territoires, Ministère de l’économie et des finances:  2019 : Intelligence artificielle -État de l’art et perspectives pour la France, 333 p. Leszczynski   A.,   2019 :   « Spatialities », in Ash   J.,   Kitchin   R.,   Leszczynski   A.   (ed) Digital Geographies, Sage  pp. 13 –24Lhomme  S.,  2012 :  Les  réseaux  techniques  comme  vecteur  de  propagation  des  risques  en milieu  urbain.  Une  contribution théorique et pratique à l’analyse de la  résilience  urbaine, Thèse de doctorat, Université Paris-Diderot, 365 p.Orfeuil J.-P., Leriche Y., 2019 : Piloter le véhicule autonome, au service de la ville, Ed. Descartes &#38; Cie.Voiron-Canicio C., Dutozia J., 2017 : « Anticiper et simuler les dynamiques de changement pour diagnostiquer et améliorer la résilience d’un système territorial urbain », Revue en ligne Risques urbains, DOI : 10.21494/ISTE.OP.2018.0200Verteego, 2017 : Les territoires : futurs terrains de jeu de l’intelligence artificielle. Livre blanc, 20 p. Villani C., 2017 : Donner un sens à l’intelligence artificielle, rapport de mission parlementaire, 235 p. AppelACanditature_These_ESPACE-Avignon_2020-2023Télécharger