Version(2( ! Objectif!Inria!2020!

Version 2 Objectif Inria 2020

1


2


3

Objectif Inria 2020 Version 2

Inria conduit régulièrement un exercice de prospective et de stratégie, initialisé en 1994 sous l’impulsion d’Alain Bensoussan, qui s'est notamment traduit par la mise en place des plans stratégiques en 1994, 1999, 2004 et 2008. Le plan courant, initialisé en 2008 viendra à échéance fin 2012. Nous travaillons maintenant à l’élaboration du plan stratégique 2013-‐2017 appelé dans la suite « Objectif Inria 2020 ».

Une première version de travail (V1) de ce nouveau plan, largement inspirée des travaux du groupe de travail « Inria 2020 » et complétée par des propositions de la direction a été soumise pour commentaires et réactions à l'ensemble des personnels de l'institut ainsi qu’aux instances d'Inria.

Cette nouvelle version (V2) prend en compte les nombreux retours tant internes que des conseils scientifique et d’administration d’Inria. L’objectif est maintenant de présenter nos orientations stratégiques à tous nos partenaires et à l'extérieur de l'institut. La version finale tiendra compte de leurs suggestions éventuelles puis sera soumise aux instances d'Inria, avant validation par le Conseil d'Administration lors de sa séance de décembre 2012.

Je suis convaincu de l'importance du plan stratégique d'Inria pour orienter nos activités et permettre de faire des choix dans nos priorités. Ce plan a aussi une grande influence en dehors d'Inria et en premier lieu pour nos partenaires que nous souhaitons associer à sa conception. Mais je pense que son élaboration est un moment privilégié pour que chacun d'entre nous réfléchisse à notre avenir commun que ce soit pour définir les orientations scientifiques de l’institut, pour envisager de nouveaux modes de travail et d'organisation ou pour améliorer notre fonctionnement. Bien entendu, il faudra établir des priorités mais je vous invite à faire preuve d'inventivité pour enrichir la palette des possibles et éclairer ces choix de vos connaissances et de votre vision.

Michel Cosnard Président directeur général d’Inria


4

Table des matières MISSION ET IDENTITÉ ......................................................................................................... 6

A. PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE ........................................................................................... 8 1. Des défis des sciences du numérique ....................................................................................... 8

1.1 Les systèmes .............................................................................................................................. 8 1.2 Les données ............................................................................................................................ 10 1.3 Les interactions et les usages .................................................................................................. 11 1.4. Les modèles ............................................................................................................................ 12

2. Les défis posés au numérique par les autres domaines scientifiques ou sociétaux ................. 13 2.1. La santé et le bien-‐être .......................................................................................................... 14 2.2. L’énergie et les ressources naturelles .................................................................................... 15 2.3. L’environnement et le développement durable .................................................................... 15 2.4. La société et l’éducation ........................................................................................................ 16

B. OBJECTIFS STRATÉGIQUES D’INRIA ............................................................................... 18 1. Stratégie scientifique .......................................................................................................... 18

1.1. Le positionnement de la stratégie scientifique ...................................................................... 18 1.2. Les principes d’implication scientifique ................................................................................. 18 1.3. Des sciences utiles à l’humain, à la société et la connaissance .............................................. 19

a-‐ L’humain en tant que tel : santé et bien-‐être ...................................................................................... 19 b-‐ L’humain et ses environnements : de l’individu à la société, de l’habitat à la planète ....................... 20 c-‐ L’humain et la connaissance : émergence, médiation et éducation .................................................... 20

1.4. Les recherches prioritaires au cœur de nos sciences ............................................................. 20 a-‐ Calculer le futur : modèles, logiciels et calculs .................................................................................... 20

Le défi de la modélisation multi-‐échelle intégrant les incertitudes .................................................. 21 Le défi des très grands systèmes numériques, embarqués ou enfouis et des systèmes de systèmes ............................................................................................................................................................. 21 Le défi de la programmation des très grands logiciels prenant en compte les impératifs de fiabilité, de sûreté et de sécurité ...................................................................................................................... 22

b-‐ Maîtriser la complexité : données, réseaux et flux .............................................................................. 23 Le défi de la transformation du déluge de données en bibliothèques de connaissances dignes de confiance ............................................................................................................................................. 23 Le défi d’une cyber-‐communication généralisée, sûre et respectueuse de la vie privée ................. 23

c-‐ Interagir avec les mondes réels et numériques : interactions, usages et apprentissage ..................... 24 Le défi de l’apprentissage non supervisé ........................................................................................... 24 Le défi d’une interaction transparente entre l’homme et son environnement numérique ............. 25

2. Stratégies de transfert et de développement ......................................................................... 26 2.1. Inria dans un système français en pleine mutation ............................................................... 26 2.2. Partenariats industriels .......................................................................................................... 27 2.3. Transfert technologique ......................................................................................................... 27 2.4 Développement technologique ............................................................................................... 27

3. Stratégie européenne et internationale ................................................................................. 28 3.1. L’Europe : priorité stratégique d’Inria .................................................................................... 28 3.2. L’international : renforcer l’impact de nos collaborations ..................................................... 28

4. Stratégie de déploiement territorial ....................................................................................... 29


5

C. MISE EN ŒUVRE DE LA STRATÉGIE ............................................................................... 34 1. Impliquer les équipes-‐projets dans de nouveaux défis avec les Inria Labs .............................. 34 2. Faire d’Inria et de ses centres de recherche une référence en sciences du numérique ............ 35 3. Faire d’Inria un catalyseur du développement de l’économie numérique ............................... 37

Augmenter la performance de l’institut pour les partenariats industriels et le transfert ............ 37 Accompagner la croissance des PME/ETI de l’édition logicielle .................................................... 37 Augmenter les interactions avec les leaders mondiaux ................................................................ 37 Assumer le rôle de leader français du transfert technologique dans le domaine logiciel ............ 37

4. Développer et expérimenter .................................................................................................. 38 5. Faire savoir ............................................................................................................................ 38 6. Consolider les leaderships européen et mondial .................................................................... 39 7. Développer le capital humain : compétences et potentiels .................................................... 40

Rester attractif .............................................................................................................................. 40 Développer et capitaliser les compétences .................................................................................. 41 Cultiver le sens du collectif ........................................................................................................... 41

8. Développer la qualité et l’efficience des services de soutien à la recherche et de support ...... 42 Améliorer le pilotage et mettre en place des méthodes et des processus adaptés ..................... 42 Structurer l’offre de service et améliorer sa qualité ..................................................................... 42 Bâtir un système d’information plus complet et plus agile ........................................................... 42 Faire évoluer l’information scientifique et technique et l’organisation des manifestations scientifiques .................................................................................................................................. 43

9. Dynamiser veille, prospective et stratégie .............................................................................. 43

Version 2 Objectif Inria 2020 – Mission et identité

6

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 ses 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 mis 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.

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.

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.

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

Version 2 Objectif Inria 2020 – Mission et identité

7

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.

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.

Sciences du numérique et sciences numériques

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.

Version 2 Objectif Inria 2020 – Prospective scientifique

8

A. PROSPECTIVE SCIENTIFIQUE

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 pourront le plus souvent être instanciées et influencer 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.

1. Des défis des sciences du numérique

1.1 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,…). A brève échéance, des dizaines de milliards d'objets très divers communiqueront. La gestion (au sens large, c.à.d. 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 d’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, ils ont vocation à être disséminés de façon aléatoire. Il devient alors nécessaire de développer des systèmes s’adaptant dynamiquement à ces organisations non connues avec précision et qui devront, au fil du


9

temps, faire face aux extensions mais aussi aux défauts de fonctionnement tels que des arrêts ou des pannes.

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 exaflopiques1, probablement vers 2018. 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 technologiques 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.

Une des questions-‐clés à résoudre est la prise en compte du caractère dynamique des nouveaux matériels. Que ce soit au sein d’une machine parallèle, d’un nuage (Cloud) ou bien d’un réseau de capteurs, l’augmentation du nombre d’unités de traitement 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 également 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 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 est un problème difficile. Les conséquences d’erreurs en cascade ne sont pas réellement appréhendées et la réaction, en cas de crise, difficilement adaptée.

1 C’est à dire capable d’effectuer 1018 opérations par seconde (1015 opérations pour un petaflop).


10

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.

1.2 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.

Un déluge de données scientifiques

Au cours de l'histoire, quelques dizaines de millions de livres ont été publiés, la littérature mondiale représente donc quelques dizaines de Téraoctets. A lui tout seul, le LHC (Large Hadron Collider, accélérateur de particules du CERN à Genève, où trente millions de croisements entre les paquets de protons de l’accélérateur sont collectés chaque seconde par les ordinateurs) produit chaque année quelques dizaines de petaoctets, soit 1000 fois la taille de la littérature mondiale. C'est aussi la quantité d'information traitée par les grands moteurs de recherche en une seule journée !

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 semi structurés, d’images, de sons, 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 majeur. 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 et même erronées, sont en particulier indispensables. L’analyse de données constitue également un enjeu majeur. 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 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 une confiance indispensable, il importe de combiner différentes approches complémentaires, allant de l’encryptage 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.

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 et d’interopérabilité mais également de législation et droit.


11

Un déluge de données télévisuelles

Le marché de la télévision connaît des bouleversements profonds : au côté des acteurs classiques (chaînes de télévision) apparaissent maintenant les géants numériques via Internet. Déjà leaders des marchés de la vidéo à la demande (Apple avec ITunes store), de la télévision par abonnement (Amazon avec Netflix), le prochain bouleversement vient de Google avec You Tube pour la télévision gratuite.

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 YouTube. En 2012, ce site met chaque seconde une nouvelle heure de vidéo en ligne ; en d’autres termes, une année de production de YouTube correspond en durée à 36 siècles de production d’une chaîne de télévision classique. Autre constat : en 5 ans, YouTube 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 vues 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.

De façon complémentaire, les initiatives de type OpenData (et Linked Open Data) devraient elles aussi 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.

1.3 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 numériques 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 ou pour glisser son doigt sur un écran. Tout en conservant 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 images mentales).

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


12

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 plate-‐forme 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 culture numérique, les capacités physiques et mentales, en 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 les 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 en particulier une activité cérébrale, et la création de nouvelles métaphores exploitant ces dispositifs (comment 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 CAO).

Symétriquement, de nouveaux équipements produisant un phénomène « réel » tel qu’une force ou une sensation vont continuer à se développer pour un nombre croissant de 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 plates-‐formes 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 (voiture, 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’interaction avec des humains en situation individuelle ou collective.

1.4. Les modèles

La démarche des chercheurs pour avancer dans la compréhension et pour 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


13

à tous les niveaux qui s’est renforcée de manière très importante avec l’augmentation vertigineuse des moyens actuels de calcul et de la quantité de données expérimentales disponibles.

Les modèles

Le développement de l'informatique a profondément renouvelé une activité qui, depuis le début du XVIIe 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. Par exemple les équations de Newton ou les équations de Maxwell modélisent 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.

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. Ils s’appuient sur le concept fondamental de calcul, lui-‐même sujet de modélisations faisant l’objet de recherches : 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. A noter 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. A noter que 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.

2. 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,


14

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 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 encadré Sciences du numérique et sciences numériques) 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.

2.1. La santé et le bien-‐être

Les modèles numériques sont désormais cruciaux pour la biologie et les sciences du vivant : après une période marquée par la production de très grandes masses de données brutes dites « en omique » (génomique, protéomique, …), il faut progresser dans leur pleine exploitation, c’est-‐à-‐dire parvenir à les intégrer à travers des modèles numériques (réseaux de régulation géniques, réseaux métaboliques) mais également mieux piloter leur production future. On assiste ainsi à une véritable explosion des données produites par les séquenceurs dits « de nouvelle génération » (NGS) qui posent des questions difficiles, tant en raison de la volumétrie des données produites que de leur mise en relation sémantique avec d’autres données biologiques et, partant, de la définition de modèles numériques multi-‐échelles, biologiquement pertinents.

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.

Les neurosciences et les sciences cognitives se sont elles aussi rapprochées du monde numérique, en développant des modèles du fonctionnement de parties du cerveau humain. Les objectifs sont d’une part de mieux détecter, puis soigner certaines pathologies (maladies neuro-‐dégénératives par exemple) et d’autre part de mieux prendre en compte les handicaps de patients cérébro-‐lésés, notamment suite à un accident (AVC, traumatisme). En retour, cette meilleure compréhension devrait nous permettre de développer de « meilleurs » systèmes numériques, mieux adaptés aux capacités cognitives des utilisateurs.

Dans le domaine de la Santé toujours, mais à une échelle planétaire, il convient également d'évoquer l'importance grandissante des pandémies dans un contexte de mobilité humaine croissante. L'enjeu du numérique est ici considérable car il ne s'agit plus de modéliser un phénomène biologique ou physiologique circonscrit mais d'intégrer, dans des modèles épidémiologiques globaux, des données biologiques (médicales, vétérinaires), géographiques (pluies, hydrologie) et économiques (implantation et mouvement des populations) avec l'objectif de prédire ou, au moins, de détecter l'apparition de nouveaux foyers, de simuler leur propagation, d'évaluer des moyens efficaces de les enrayer et de limiter leurs conséquences humaines mais aussi économiques.

La prise en compte des handicaps (physiques/mentaux, génétiques/accidentels) est un champ d’applications particulièrement important. En relation étroite avec les acteurs de terrain (praticiens,


15

familles, associations) et en suivant scrupuleusement des principes éthiques de respect de la vie privée, le monde numérique peut et doit proposer des aides (à la déambulation, au changement de position, à la mise en activité) voire simplement faciliter l’accessibilité numérique.

Dans ce contexte général, il faut insister sur l’importance du vieillissement massif de la population, pour l’heure dans les pays à hauts revenus, qui conduit dès à présent à des problématiques sociétales majeures (en termes de confort et aussi de coûts) ; il s’agit notamment de favoriser, dans de bonnes conditions, le maintien à domicile des personnes âgées. Dans ce cadre, mais aussi pour des personnes sans handicap, l’augmentation numérique des capacités physiques voire mentales va poser dans la prochaine décennie des questions scientifiques et éthiques relatives à l’humain augmenté.

2.2. L’énergie et les ressources naturelles

Face au caractère fini des ressources énergétiques fossiles, la maîtrise des productions des gaz à effet de serre, l’essor de la production des énergies renouvelables, la problématique des Réseaux Intelligents (Smart Grids) ou celle des énergies nucléaires produites par fission ou par fusion sont des défis universels.

Dans tous ces contextes, l’élaboration de modèles informatiques et mathématiques, leur simulation efficace et le traitement des masses de données en entrée comme en sortie de ces systèmes s’avèrent cruciaux.

Il faut comprendre comment produire et distribuer les énergies nécessaires au développement humain : qu’il s’agisse de contrôler un aérogénérateur, d’optimiser la production d’électricité ou d’imaginer de nouveaux combustibles ou carburants plus respectueux de l’environnement, les modèles numériques jouent un rôle majeur. Ceci concerne, par exemple, la mise en œuvre de méthodes issues du contrôle et de l’optimisation pour la production de biocarburants ou de modèles numériques pour la fusion thermonucléaire contrôlée qui permettront la mise en œuvre de tokamak. De nouvelles problématiques basées sur la production d’électricité décentralisée et ubiquitaire, sur l’optimisation de l’acheminement ou de la consommation électrique aboutissent au concept de Smart Grids.

Le numérique soulève par ailleurs ses propres questions liées à la consommation d’énergie. Les coûts énergétiques de la mise en œuvre des systèmes numériques tels que les centres de données, les calculateurs péta puis exaflopiques, les milliards de dispositifs d’acquisition et de traitement de l’information, depuis les capteurs et actionneurs jusqu’aux téléphones, tablettes et PC totalisent à l’échelle mondiale une consommation électrique actuellement proche de celle des États-‐Unis. Ceci impose une prise en compte de ces éléments dans la conception même des machines, dans les algorithmes et les programmes, le critère d’optimisation énergétique devenant central. Par ailleurs les travaux sur la thermodynamique des calculs et sur l’informatique à coût énergétique nul sont prometteurs.

Ces éléments, sont très souvent en lien avec des modèles des sciences physiques ou chimiques dont plusieurs aspects méritent d’être mentionnés : la possibilité récente de décrire des phénomènes à l’aide de nouveaux langages formels, les recherches sur l’informatique quantique ainsi que celles sur les nanomatériaux.

2.3. L’environnement et le développement durable

La préservation de l’environnement constitue un défi fondamental posé à l'ensemble de l’humanité, dans lequel les sciences numériques ont un rôle clef à jouer, à la fois pour comprendre les évolutions en cours et prévoir leurs conséquences, mais aussi pour imaginer des scénarios d’inflexion, puis ensuite – et ceci est relativement nouveau – convaincre les politiques et les citoyens de leur pertinence afin d’en favoriser l’adoption. Cette problématique très transversale se décline en


16

questions plus précises sur la biodiversité, le climat, les risques naturels et industriels, l'alimentation durable, entre autres exemples.

L'Homme, à l'instar de tout organisme vivant, s'inscrit dans un écosystème complexe qu'il modifie par ses activités (industrielles ou agricoles par exemple). L'étude de l'impact de nos activités sur l'environnement et la biodiversité est devenu un sujet sociétal majeur de notre époque. Du point de vue scientifique, l'objectif est de comprendre les relations entre la biodiversité et la dynamique des écosystèmes afin d'anticiper leur réponse à un changement, de restaurer un état viable et, plus généralement, d'en préserver la valeur patrimoniale pour les générations futures.

La recherche dans ce domaine est essentiellement pluridisciplinaire et vise au développement de modèles numériques prédictifs sur de larges échelles de temps et d'espace et – ceci constitue une des difficultés majeures – incluant des niveaux de description très variés, allant de la molécule (diversité génétique) aux populations (diversité fonctionnelle).

La problématique du changement climatique et, plus généralement, des "aléas" naturels (inondations, sécheresses, incendies, séismes, etc.) est ancienne mais l'impact sur l'Homme des catastrophes naturelles s'est trouvé amplifié, dans la période moderne, par l'expansion urbaine et industrielle. Si le risque naturel est, par définition, inévitable, il est important de tenter d'en réduire le caractère aléatoire (prédictions) et d'en limiter les conséquences sur les personnes et leur environnement (gestion du risque). Ceci passe nécessairement par l'élaboration de modèles prédictifs et de simulations numériques à l'échelle de la géosphère (océans, terre, atmosphère) ou locale (glissement de terrains, inondations, écoulements géophysiques complexes), mettant généralement en œuvre d'importants moyens de calcul.

La question des nuisances engendrées par les activités humaines (pollution, risques industriels) tant du point de vue de leur production que de leur impact sur la santé, l'environnement et sur la biodiversité en particulier, reste une préoccupation majeure, bien au-‐delà des seuls pays industrialisés. La lutte contre ces nuisances s’effectue à la fois en aval de leur production (dépollution des sols et des eaux, stockage des déchets) et en amont (mise en place de procédés de production plus propres, moins dangereux ou sur des sites mieux contrôlés). L'objectif est ici de modéliser des phénomènes comme la diffusion de polluants dans l'atmosphère (ozone, aérosols), l'eau ou les sols, éventuellement couplée à des réactions chimiques ou biochimiques.

Enfin, l'enjeu mondial de la production alimentaire, avec en perspective une population mondiale de 9 milliards d'humains à l'horizon 2050, génère des conséquences cruciales dans le domaine de l'environnement puisqu'une des questions majeures est de nourrir l’humanité sans épuiser les ressources naturelles et en maîtrisant l’impact sur l’environnement. Là encore, le numérique apporte une contribution centrale, qu’il s’agisse, par exemple, de déterminer des quotas de pêche par des approches de contrôle optimal, de modéliser la croissance végétale pour optimiser la ressource, d’utiliser des micro-‐algues pour produire des protéines alimentaires ou même de contrôler le développement de ravageurs par la lutte biologique.

2.4. La société et l’éducation

L’ouverture relativement récente des sciences du numérique vers les sciences humaines et sociales est susceptible de générer une rupture majeure : historiquement, la collaboration a été initiée avec les linguistes autour du traitement automatique des langues et avec les archéologues autour de reconstitutions 3D de monuments détruits ; plus récemment, elle s’est engagée avec les économistes, les artistes, etc. La rupture va maintenant venir de la modélisation des aspects psychologiques et sociologiques du vivant, incluant l’homme bien entendu. Ces modèles viseront à s’adapter aux individus et à prendre en compte les comportements collectifs ; ils permettront aussi de mieux comprendre, concevoir, exploiter et contrôler les réseaux sociaux à des niveaux de précision dont les conséquences, en particulier éthiques, sont des champs extraordinaires de


17

recherche pluridisciplinaire. Le couplage des modèles bio inspirés, en particulier issus des neurosciences avec les modèles psychologiques et sociologiques, devrait aboutir à des simulations réalistes des comportements individuels et collectifs.

Les sciences juridiques seront également profondément influencées, tant dans leur portée (de l’individu à l’international) que dans leur objet (prise en compte du numérique, voire modélisation aboutissant à l’étude de la cohérence des textes juridiques entre eux), en prenant garde à d’éventuelles déviances.

Finalement, et c’est essentiel, une grande attention devra être portée à l’éducation. Les méthodes et usages d’enseignement vont changer radicalement, mettant en œuvre des outils et approches numériques basés sur des médias numériques faisant intervenir le réel et le virtuel, utilisant des supports de cours et de communication numériques et s’appuyant sur des techniques que la recherche en numérique continue à enrichir : réseaux sociaux, simulations de type jeux sérieux… Les recherches dans ce domaine vont générer une approche radicalement nouvelle de la transmission du savoir et des pratiques, permettre également une adaptation fine aux besoins des entreprises et de la société et bien sûr aux individus, à leurs centres d’intérêts et à leurs capacités.

Version 2 Objectif Inria 2020 – Objectifs stratégiques

18

B. OBJECTIFS STRATÉGIQUES D’INRIA

Comme le décrit la première partie, les défis des sciences du numérique sont multiples dans un contexte en constante rupture technologique. Ils concernent principalement les sciences informatiques et mathématiques, en interaction avec les autres disciplines scientifiques. Ils proviennent également de questions prégnantes, posées par la société dans toutes ses composantes, en particulier économiques et organisationnelles. Ils sont enfin au cœur des impératifs de compétitivité, d’adaptativité constante, de la culture 2.0 et des enjeux de collaboration pour encore mieux innover.

Dans ce contexte, nous précisons ici nos objectifs stratégiques, scientifiques, de transfert, de développement et de relations européennes et internationales.

1. Stratégie scientifique

La stratégie scientifique d’Inria est construite autour de deux axes complémentaires, sur lesquels s’articulera la contribution de l’institut:

• Les sciences et technologies du numérique utiles à l’humain, à la société et la connaissance ; • Les développements scientifiques prioritaires au cœur de nos sciences.

La mise en place d’une cellule de prospective et de stratégie (voir section C.9), facilitera le suivi de l’évolution des thématiques abordées et leur mise à jour sur une base annuelle.

1.1. Le positionnement de la stratégie scientifique

Dans le contexte de transformation profonde et générale de notre société, Inria a pour stratégie de développer les recherches en sciences informatiques et mathématiques lui permettant de jouer un rôle majeur dans la résolution des défis scientifiques, de transfert et d’innovation. Etablissement public national, Inria entend placer l'humain au cœur de l’impact de ses recherches pour, d’une part, créer et accompagner les ruptures technologiques, et d’autre part, résoudre les questions issues de domaines critiques pour les citoyens, la société, l'économie, l’emploi et l’environnement, tout en restant particulièrement vigilant sur les questions d'éthique de la recherche et des usages qui en résultent.

Dans ce contexte, les principes qui guident l’action d’Inria sont les suivants :

• Les activités d’Inria doivent contribuer dans une large majorité à au moins un objectif stratégique et Inria doit leur consacrer prioritairement ses ressources.

• Une part significative des activités d’Inria doit porter sur des sujets scientifiques qui ne relèvent pas des objectifs stratégiques actuels mais dont l’originalité et la qualité sont estimées excellentes.

• L’expérimentation et le développement de plateformes et de services au profit de la recherche publique dans un cadre sociétal ouvert et au meilleur niveau de la compétition internationale doivent bénéficier de moyens renforcés.

1.2. Les principes d’implication scientifique

Il est plus que jamais indispensable pour la recherche publique de prendre en compte les interrogations et les problèmes majeurs posés par la société et, en particulier, son évolution numérique. Il convient par exemple de réfléchir aux imbrications multiples des systèmes numériques et surtout à leurs comportements en cas d’erreurs en cascade, de traiter les questions liées à la


19

confidentialité des données ou encore de contribuer à la résolution des questions soulevées par le vieillissement de la population. Les recherches à entreprendre découlent directement de ces questions qui sont souvent des défis scientifiques et technologiques, mais aussi des problèmes aux conséquences importantes ou majeures : par exemple les numérisques (les risques issus du monde numérique) ou la propagation des épidémies, questions auxquelles Inria souhaite apporter des contributions de premier plan en collaboration étroite avec l’ensemble des acteurs concernés.

Par ailleurs, en tant qu’organisme de recherche, Inria doit aussi être sa propre source de questionnements et de développements, en rupture avec l’existant. L’institut doit jouer un rôle moteur pour entreprendre des recherches dont on ne sait pas a priori mesurer l’impact en termes d’application ou de transfert, mais qui pourront irriguer les innovations futures. Il est stratégique de continuer à développer des recherches fondamentales à très haut niveau de qualité. Cela s’inscrit dans la volonté de contribuer au progrès des connaissances, de manière originale et en visant à créer à terme de véritables ruptures technologiques.

Le rôle joué par les expérimentations et les développements est devenu crucial en sciences du numérique. Comme pour les autres sciences, il s’agit de valider des hypothèses, de comprendre en pratique les théories développées. Expérimentation et développement constituent deux éléments fondamentaux de l’avancement des sciences informatiques et mathématiques, en lien avec le transfert et l’innovation. Fortement dynamisés depuis cinq ans, ils continueront à être encouragés et structurés. Ils constitueront une partie identifiée de nos travaux.

1.3. Des sciences utiles à l’humain, à la société et la connaissance

Comme le soulignent les principes rappelés plus haut, nos recherches sont directement (mais pas uniquement) stimulées par les contextes sociétaux, économiques et environnementaux. Les chantiers majeurs sur lesquels Inria s’engage mettent l’humain au cœur des problématiques du numérique.

a-‐ L’humain en tant que tel : santé et bien-‐être La modélisation du vivant et son application à la santé, a conduit à des avancées remarquables. Le défi majeur est maintenant d’intégrer les différentes échelles du vivant, de la cellule à l’organe pour les organismes pluricellulaires (humains, animaux ou végétaux) ou de l’individu à la communauté d’individus pour les organismes unicellulaires comme les bactéries. Les modèles multi-‐échelles peuvent ensuite être paramétrés d’une manière individu-‐spécifique par couplage à des signaux 1D (monitoring biochimique ou cardio-‐vasculaire, etc) ou 2, voire 3D (modalités d’imagerie médicale) acquis sur un mode dynamique ou même en temps-‐réel.

Par ailleurs, la modélisation numérique de mécanismes psychologiques, depuis les animaux jusqu’aux humains à toutes les étapes de leur développement, constitue un champ de recherche pluridisciplinaire en rupture. La numérisation de la médecine qui a pris son essor au début des années 2000 a apporté aujourd’hui des résultats remarquables et il faut s’attendre à une évolution au moins aussi importante en ce qui concerne la modélisation de phénomènes psychologiques. Inria, en étant particulièrement attentif aux questions d’éthique sous-‐jacentes, développera significativement, sur ce sujet, ses partenariats scientifiques avec les sciences humaines et sociales.

Le couplage de modèles physiologique, psychologique et sociologique (abordés dans le paragraphe suivant) sera porteur de questions de recherche dont la résolution permettra de mieux comprendre en particulier la notion de bien-‐être. Le numérique permettra de mieux maîtriser le suivi individuel des personnes et de privilégier la prévention.

Ces éléments combinés pourront conduire à l’élaboration raisonnée d’entités naturelles augmentées numériquement, comme par exemple des régulateurs cardiaques adaptatifs et auto programmables jusqu’à des dispositifs de gestion du stress et du bien-‐être. L’aide à la compensation de déficiences résultant de l’âge ou de maladies sera également l'objet de recherches spécifiques.


20

Les sciences et technologies numériques ont aussi un rôle à jouer auprès des personnes en bonne santé pour prévenir ou retarder l’apparition de maladies ou de handicap. C’est tout l’enjeu du maintien en bonne forme ou du bien-‐être lié au monitoring d’activités (sportives par exemple), à des dispositifs de conseil ou de recommandations (alimentaires par exemple) ou à des alertes préventives (en cas de dérives de certains indicateurs).

b-‐ L’humain et ses environnements : de l’individu à la société, de l’habitat à la planète Les défis posés par les relations entre l’humain et ses environnements sont omniprésents. Il s’agira là de s’attaquer à la problématique des systèmes cyber physiques et cyber sociaux comme par exemple les systèmes de transports, les systèmes de sécurité ou les questions d’habitat intelligent, villes intelligentes, tant dans leur consommation ou leur production d’énergie, que dans leur organisation sociale et leur adaptation fine aux besoins des individus et des organisations.

L’intérêt d’Inria portera sur les questions relatives à l’impact de l’humain sur la planète, dans ses dimensions climatique et environnementale et l’institut collaborera là aussi avec les scientifiques des domaines idoines.

Enfin les aspects sociaux feront l’objet d’une attention toute particulière. D’une part le phénomène des réseaux sociaux va continuer à s’étendre et à se raffiner. Les conséquences pourront être particulièrement profondes sur l’évolution de nos sociétés avec, par exemple, des applications économiques comme les monnaies virtuelles ou des conséquences politiques sur l’organisation et la souveraineté des états. L’étude des réseaux sociaux et leur exploitation s’appuieront sur des modélisations psychologiques et sociologiques beaucoup plus avancées, ainsi que sur des modèles informatiques et mathématiques (théorie des graphes, modèles stochastiques de grands ensembles d’individus, etc.) existants, à adapter ou à concevoir.

c-‐ L’humain et la connaissance : émergence, médiation et éducation L’élaboration même de la connaissance devient numérique. En particulier l’extraction d’informations pertinentes des énormes masses de données disponibles est une question scientifique fondamentale à laquelle il faut apporter des éléments de réponse. En lien avec le calcul très haute performance, ces travaux se situent clairement au-‐delà des connaissances actuelles.

Formation, transfert et diffusion des connaissances et du savoir-‐faire font partie des missions d’Inria depuis sa création. La révolution numérique bouleverse ces éléments. On assiste à des modifications majeures des modalités de transmission, d’assimilation, d’appropriation des connaissances et du savoir : Wikipedia et les expériences d’enseignement mondialisés (MIT, Berkeley, Stanford, etc.) en sont des premiers exemples. Inria sera non seulement moteur dans les initiatives pour l’enseignement de l’informatique et dans la médiation des sciences du numérique, mais veillera aussi à s’associer aux recherches et aux initiatives de ces domaines.

1.4. Les recherches prioritaires au cœur de nos sciences

a-‐ Calculer le futur : modèles, logiciels et calculs La maîtrise des systèmes numériques dont la complexité et l’interdépendance ne cesse de croître repose sur la combinaison de la conception de modèles informatiques et mathématiques, de logiciels et de processeurs capables d’exécuter les calculs. Leur mise en œuvre nous permet en particulier de mieux comprendre et planifier et donne lieu aux défis suivants.

Statut épistémologique des modèles

Nous sommes aujourd’hui confrontés au problème de la compréhension par chaque citoyen du statut épistémologique de ces modèles, utilisés par exemple en finance ou en météorologie. Comme les théories scientifiques, ces modèles sont avant tout des hypothèses réfutables. Ce ne sont pas des oracles qui permettent de prédire l'avenir, mais des connaissances conjecturales, qui peuvent être réfutées si leurs prédictions ne sont pas


21

en accord avec le résultat des observations et des hypothèses. Une meilleure compréhension de ces processus de modélisation et de simulation est le seul moyen d'éviter ce « fétichisme des modèles ».

Le défi de la modélisation multi-‐échelle intégrant les incertitudes Inria s’implique dans une réflexion approfondie à tous les niveaux de la démarche de simulation car, du fait de la très forte augmentation de la taille des problèmes, on ne sait en général pas effectuer un calcul complet avec une finesse suffisante pour observer les phénomènes sur l’ensemble des données. L’approche multi-‐échelle avec une démarche hiérarchique permettant de simuler finement « là où il faut » et avec une modélisation judicieusement adaptée à chaque niveau d’échelle (de temps et/ou d’espace) est un enjeu majeur pour le succès des futures grandes simulations. Ces modélisations devront donc être de natures différentes (discrète ou continue, déterministe ou stochastique) et la pertinence des données nécessaires à chaque échelle sera aussi un point critique. La capacité à interpréter finement la dynamique des systèmes simulés et à permettre à terme leur contrôle passe nécessairement par une intégration forte de la prise en compte des incertitudes dès la modélisation ; elles sont en effet omniprésentes, tant au niveau des données que des calculs eux-‐mêmes ou encore des communications.

La conception de tels modèles hiérarchiques, hybrides, multi-‐échelles intégrant le traitement des incertitudes, et bien sûr avec la conception des algorithmes et des logiciels associés, est cruciale pour les divers défis scientifiques étudiés au sein de l’Institut, qu’ils soient de nature strictement scientifique ou de nature sociétale. A noter que cette démarche hiérarchique de modélisation et de réalisation d’algorithmes et de codes pourra naturellement tirer parti de la structure elle aussi hiérarchique des systèmes matériels sur lesquels seront réalisées ces simulations.

Les travaux sur les incertitudes sont déterminants depuis la caractérisation des incertitudes (de mesure, de transmission, de traitement, humaines, etc.) jusqu’à leur intégration dans la conception même des modèles, des systèmes et des langages. Une autre source d’incertitude est liée à la précision des calculs, cela conduira par exemple nos recherches à prendre en compte la capacité de de certains processeurs à effectuer des calculs plus précis si on leur délivre davantage d’énergie.

Par ailleurs et de manière complémentaire aux modèles de description, de nouveaux modèles de calcul, quantique, biologique, chimique (pour citer les principaux) se développent. Leur impact scientifique et technologique est difficile à évaluer aujourd’hui. Mais ils apportent des visions alternatives importantes qu’Inria entend accompagner dans leur phase d’émergence, d’étude et de mise en œuvre.

Le défi des très grands systèmes numériques, embarqués ou enfouis et des systèmes de systèmes Les très grands systèmes socio-‐technologiques reposent de manière majeure sur les sciences et technologies du numérique et se caractérisent par des interactions profondes et souvent en temps réel avec les systèmes physiques. Que ce soit les systèmes de réseaux électriques à l’échelle d’un pays ou d’un continent, les réseaux téléphoniques, le système de gestion du trafic aérien mondial, ou la gestion plus modeste d’une ville, d’un immeuble ou d’une maison, ces systèmes sont souvent critiques, particulièrement complexes, politiquement sensibles, et nous posent des questions techniques allant des systèmes embarqués aux systèmes de systèmes. Leur mise en place reposant sur un nombre croissant de systèmes embarqués et enfouis va encore s’accélérer.

Comme pour les architectures, il est devenu indispensable de considérer les applications dès la conception de ces systèmes et c’est une des raisons pour lesquelles nous sommes en mesure d’avoir un impact sur ce déploiement massif. Il faut alors prendre en compte la très grande complexité de ces systèmes, l'interaction avec des environnements asynchrones, dynamiques et distribués, les communications par exemple dans les réseaux de capteurs, la fusion de données souvent


22

hétérogènes, les contraintes énergétiques, la composition de services et l'exigence de sûreté critique.

Des modèles complexes

La modélisation du vol d'un avion demande de simuler à la fois la physique de ses réacteurs, son système de navigation, et la physique de l'air qui s'écoule autour de l’appareil. Autre exemple : la modélisation du cœur, demande de modéliser à la fois un muscle, le mouvement d'un liquide, un champ électrique, et parfois un simulateur cardiaque.

L’interconnexion de la plupart des systèmes numériques est en elle-‐même une cause supplémentaire de problèmes majeurs si les dysfonctionnements se cumulent. Il est donc fondamental de prendre en compte ces enchaînements dès leur conception. Nous pourrons agir à deux niveaux, soit directement dans un système numérique spécialisé dans un secteur d’activité (médecine, énergie, etc.), soit en tant que spécialistes de modélisation, d’analyse et de simulation en considérant l’ensemble des systèmes génériquement.

Quelle que soit la qualité des résultats observés dans la conception de nouveaux systèmes numériques, il est indispensable de développer des méthodes de prévention et de gestion de risques pour les systèmes numériques existants. Cette démarche ne peut être exclusivement réservée à des chercheurs en Sciences du numérique. Notre objectif sera donc d’établir des relations étroites avec les sciences humaines et sociales (sociologie, économie, droit,…) pour mener à bien ces travaux.

Le défi de la programmation des très grands logiciels prenant en compte les impératifs de fiabilité, de sûreté et de sécurité L’institut possède une très longue expérience dans le développement de logiciels qui sont au cœur de son histoire. Conjointement aux implications dans la conception de nouvelles architectures, Inria contribuera au développement de modèles de programmation exploitant au mieux les nouvelles capacités de traitement que ce soit pour les réseaux, le calcul haute performance, les architectures multi-‐cœurs ou bien les systèmes embarqués. La prise en compte des propriétés des programmes dès la conception (by design), telles que la correction, la sûreté, la confidentialité, la parcimonie énergétique, dans des contextes faisant intervenir des systèmes massivement distribués et incertains, sera au cœur de nos recherches.

La multiplication des composants de base dans les grands systèmes numériques pose crucialement le problème de la tolérance aux pannes. Que ce soit au niveau de la conception des algorithmes ou dans la réalisation d’environnements de programmation, la capacité à prendre en compte les défaillances dans des environnement fortement distribués et incertains sera pris en compte. La programmation des milliards de processeurs qui équipent tous nos objets et qui doivent prendre en compte des processeurs très bon marché mais peu sur, devant par exemple développer des algorithmes de cryptographie faible, constitue un défi que les concepteurs d’environnement de programmation doivent relever. S’agissant d’autre part de grandes simulations, les équipes d’Inria intensifieront leurs travaux aussi bien sur les protocoles de sauvegarde de l’état de l’exécution en limitant au maximum le surcoût d’une telle opération, qu’au niveau algorithmique où il s’agira par exemple de concevoir des algorithmes « naturellement » tolérants aux pannes, dès lors qu’il est possible de détecter une panne.

L’utilisation croissante des systèmes numériques a été accompagnée par la prise de conscience de l’importance des erreurs de conception et de leurs conséquences parfois dramatiques. Les systèmes embarqués ou enfouis fournissent un cadre particulièrement complexe puisqu’il est souvent difficile, parfois impossible de reconfigurer dynamiquement suite à une défaillance un logiciel en cours d’exécution. Il est donc fondamental de continuer à développer des approches amont ou aval


23

permettant de minimiser ces erreurs en évoluant de la vérification et de la preuve vers la certification.

Globalement, nous combinerons les recherches en sécurité et celles sur la sûreté, les systèmes numériques étant maintenant sujet à des attaques mettant en cause des enjeux allant de la vie privée individuelle à la souveraineté des états ou la consistance même de systèmes globaux tels que le système financier.

b-‐ Maîtriser la complexité : données, réseaux et flux

Le défi de la transformation du déluge de données en bibliothèques de connaissances dignes de confiance Le déluge de données impose de concevoir des approches complètes pour espérer pouvoir les capturer, les partager, les retrouver et les exploiter. En particulier, les méthodes transformant les données en informations structurées et intégrées, puis en connaissances sont au cœur de cette priorité. Pour transformer les données, il faut d’abord les comprendre. Deux approches complémentaires se révèlent prometteuses : l’exploitation des méta-‐données pour extraire leur sémantique, par exemple en lien avec des ontologies, et l’apprentissage à grande échelle de modèles, modèles visuels par exemple, à partir de grandes masses de données en ligne. D’autre part, l’incertitude ou l’imprécision des données ne peut être simplement ignorée, mais au contraire doit être supportée dans les différentes étapes de gestion de données, par des approches par intervalles, probabilistes ou ensemblistes parmi d’autres. L’intégration à grande échelle et en continu de données hétérogènes, avec sémantiques diverses, nécessite aussi de nouvelles techniques de classification automatique. Enfin, les relations sociales entre utilisateurs doivent pouvoir être exploitées avantageusement pour améliorer la qualité des recherches, notamment avec des techniques de recommandation.

Naturellement, l’exploitation des données à caractère privé exige que leur confidentialité soit assurée. La protection de la vie privée est un élément à intégrer dès la conception d’un système en appliquant le principe de privacy by design. Deux approches seront à poursuivre, d’une part en fournissant des techniques respectant le caractère privé des données (cryptographie, protocoles de sécurité) et d’autre part, en concevant des modèles alternatifs aux data centers centralisés, notamment distribués assurant de facto un contrôle décentralisé des données. Comment s’assurer que ces nouvelles architectures passent à l’échelle ? Comment convaincre les fournisseurs de service qu’elles sont préférables ? Autant de défis à relever pour Inria qui devra, au-‐delà des activités de recherche habituelles, participer au développement de systèmes (réseaux sociaux, nuages, …) respectueux de ces principes

Le défi d’une cyber-‐communication généralisée, sûre et respectueuse de la vie privée Les réseaux sont au cœur des systèmes numériques. D'ici à 2020, plusieurs dizaines de milliards d'objets communiqueront entre eux via des réseaux filaires ou sans-‐fil ce qui va nécessiter une profonde évolution des réseaux tant au niveau matériel que logiciel. D’une part, la possibilité de programmer des éléments du réseau à travers des interfaces ouvertes pourra permettre l’expérimentation et le déploiement rapide de nouveaux protocoles et services, tout en s’affranchissant des spécificités des équipementiers. D’autre part, la généralisation du stockage de données dans le réseau et la conception de nouveaux algorithmes de routage et de contrôle de transmission orientés contenu rendra aux utilisateurs mobiles l’accès transparent aux données et services. Un défi majeur deviendra alors de pouvoir s’affranchir de la localisation des données tout en assurant l’interfonctionnement entre les services implantés dans différentes plateformes hétérogènes. Le défi de l’observabilité des réseaux et en particulier d’internet qui est devenu l’un des systèmes les plus complexes développé par l’homme, se pose de manière centrale. Pour in fine pouvoir prendre les meilleures décisions tant techniques que politiques, Inria sera moteur dans la proposition de nouvelles méthodes passant à l'échelle pour l’observation, la modélisation et l’analyse


24

du comportement de toutes les couches constituant les réseaux et concernant tant les services que les utilisateurs. Enfin, pouvoir maîtriser la consommation de l'énergie à tous les niveaux des réseaux sera un autre défi important à relever (déjà près de 5 % de la consommation d'énergie dans le monde est imputable aux ordinateurs et à leurs communications).

Le développement de l'informatique dans des domaines tels la santé, l'énergie, le transport ou la maison, est clairement source de progrès. Ce développement peut toutefois avoir des effets néfastes pour la société, notamment si la protection de la vie privée et la sécurité ne sont pas assurées. En effet, l'Internet et les systèmes embarqués peuvent permettent de tracer, surveiller et profiler les utilisateurs. Les failles de sécurité des réseaux de communication et des systèmes déployés dans les voitures, implants médicaux, smart grids peuvent être exploitées à des fins malveillantes. Les informations concernant les flux d’information constituent des données qu’il convient de protéger au même titre que les données personnelles évoquées plus haut. Il s'agit d'assurer la confidentialité de l’ensemble de ces données tout en concevant et développant de nouvelles architectures qui distribuent les données. Il convient également de rendre le contrôle des données aux utilisateurs, et de développer la transparence. Les citoyens doivent être conscients des données qui sont collectées, ainsi que de leur traitement. Le rôle d'un centre de recherche publique en informatique, comme Inria, Il est de concevoir et développer des systèmes qui par conception protègent la sécurité et la vie privée des citoyens. Il est aussi de suivre les développements en cours et futurs, et d'informer ou d’alerter la société en cas de dérive ou de danger.

c-‐ Interagir avec les mondes réels et numériques : interactions, usages et apprentissage

Le défi de l’apprentissage non supervisé Les problèmes pris en charge par le monde numérique sont, à l’image du « monde réel », particulièrement complexes. Il sera de plus en plus souvent indispensable de les résoudre par des mécanismes automatisés où la machine permettra de résoudre des problèmes jusqu’alors inatteignable aux humains. L’idée principale est de permettre à un système logiciel de s’adapter à son contexte en fonction d’expériences passées. Les techniques d’apprentissage (Machine learning), notamment statistique pour prendre en charge les incertitudes souvent rencontrées dans les systèmes numériques, sont une des illustrations de ce principe qu’il convient d’améliorer et d’étendre.

Les efforts de recherche récents ont permis aux techniques d’apprentissage dit « supervisé » de réaliser des progrès dans beaucoup de disciplines scientifiques, dans les sciences de l’ingénieur et du vivant notamment. Cependant, le cadre supervisé ne s’applique que dans les situations dans lesquelles la machine a été exposée à un nombre suffisant d’exemples de bons comportements ou de bonnes prédictions. Or, dans la plupart des applications à venir, d’énormes jeux de données seront disponibles et l’information intéressante est le plus souvent cachée et peu voire aucun exemple de supervision n’est disponible. C’est un des enjeux majeurs du « big data ». Dans ce cadre « non supervisé », une grande quantité de données est alors observée par la machine et les algorithmes d’apprentissage doivent trouver ``seuls’’ les taches potentiellement intéressantes. Ils doivent aussi développer des représentations internes compactes (comme par exemple la création d’un dictionnaire de « profils-‐type » dans les approches basées sur la factorisation de matrices) permettant ensuite soit à une machine de compléter une tache précise une fois obtenu un petit nombre d’exemples, soit à un humain de pouvoir interpréter et tirer parti de cette grande base de données jusqu’alors trop complexe.

Les difficultés et les enjeux de l’apprentissage non-‐supervisé résident dans l’extrême hétérogénéité des données, leur caractère massif et souvent incomplet, et la nécessaire interaction avec l’humain, permettant ainsi d’aboutir à un apprentissage « semi-‐supervisé » à grande échelle, qui doit tirer au mieux parti à la fois des grands jeux de données disponibles et de l’expertise humaine. Parmi les différents cadres algorithmiques existants, les techniques basées sur l’optimisation convexe doivent


25

permettre de satisfaire les pré-‐requis de robustesse et de scalabilité. Aussi, afin d’aboutir aux performances pratiques et garanties théoriques attendues, il sera nécessaire de prendre en compte les connaissances a priori, en particulier à l’aide d’une modélisation probabiliste et statistique fine de la structure des processus mis en jeu.

Inria poursuivra donc et amplifiera ses efforts pour analyser et comprendre ces outils d’apprentissage statistique.

Le défi d’une interaction transparente entre l’homme et son environnement numérique À mesure que le champ du numérique s’étend, l’utilisateur ne doit plus être intégré après coup mais placé dès le départ au centre du processus de conception des systèmes interactifs. Indépendamment de leur qualité technique, ces systèmes doivent devenir accessibles et utilisables2. Pour cela ils doivent être adaptés à leurs contextes d’usage afin d’exploiter au mieux la complémentarité entre humains et machines. Les recherches d’Inria dans ce domaine portent sur la conception de nouvelles interfaces, c’est-‐à-‐dire d’éléments matériels ou logiciels permettant l’échange d’informations entre les deux mondes. Elles portent également sur l’interaction homme-‐machine résultant de leur utilisation. Ces recherches visent à comprendre le phénomène (l’observer, le décrire, l’évaluer, l’expliquer) et à l’améliorer en fournissant les connaissances, méthodes et outils nécessaires pour enrichir la palette d’interactions possibles et permettre aux concepteurs de systèmes de faire des choix informés.

Deux visions de la machine se sont longtemps opposées, l’une la considérant comme un partenaire intelligent et l’autre comme un outil. La frontière entre ces modèles est aujourd’hui difficile à établir et leur hybridation s’accentuera dans le futur, les systèmes permettant par exemple de déléguer certaines tâches (opératoires ou répétitives) pour se concentrer sur d’autres (plus créatives). Pour permettre le passage à l’échelle, qu’il s’agisse de superviser des tâches déléguées ou d’en contrôler d’autres, l’interaction devra être transparente. Non pas au sens propre (il ne s’agit pas de supprimer les interfaces), mais au sens figuré : l’effort physique et mental devra être suffisamment faible pour que l’utilisateur puisse se concentrer sur ce qu’il fait et non sur la manière de le faire.

Concernant les interfaces, des recherches doivent être menées pour améliorer, diversifier ou adapter les moyens d’action de l’utilisateur. Elles pourront viser à rendre plus rapides et robustes les méthodes d’interprétation de son comportement ou de son environnement par l’analyse de données visuelles ou physiologiques, par exemple. Elles permettront également d’explorer de nouveaux concepts de périphériques matériels à l’aide d’outils de prototypage (imprimantes 3D et microcontrôleurs programmables), ou encore d’adapter des interfaces existantes, pour des personnes en situation de handicap. Des recherches doivent similairement être menées pour améliorer, diversifier ou adapter les retours d’information produits par les systèmes, notamment dans le cas d’interactions implicites, en exploitant les modalités sonores et haptiques par exemple.

Les robots systèmes de systèmes en interaction et apprentissage

Les dispositifs robotiques sont des systèmes numériques sophistiqués embarquant capteurs, actionneurs et logiciels. Ils permettent notamment de concevoir des dispositifs d’aide à la personne et reposent sur l’intégration de formes d’apprentissage et de raisonnement élaborés, souvent inspirés des mécanismes humains.

De nouvelles techniques d’interaction combinant moyens d’entrée et retours d’information doivent être inventées pour mieux répondre aux nouveaux besoins des utilisateurs. Ainsi, si les terminaux mobiles permettent un accès rapide et simple à certains types d’informations, ils demeurent très inférieurs aux systèmes fixes pour la gestion, la manipulation et la création de données. Les 2 L’utilisabilité est définie par la norme ISO 9241 comme "le degré selon lequel un produit peut être utilisé, par des utilisateurs identifiés, pour atteindre des buts définis avec efficacité, efficience et satisfaction, dans un contexte d’utilisation spécifié".


26

recherches devront également s’intéresser à l’utilisation coordonnée de multiples terminaux fixes ou mobiles par une ou plusieurs personnes, pratique qui relève encore trop souvent de l’exploit. Face aux besoins identifiés, il conviendra de proposer des vocabulaires d’interaction et des métaphores appropriés, réduisant l’effort cognitif. Lorsque l’approche outil semblera pertinente, les techniques d’interaction proposées devront assurer un fort couplage entre perception et action, celui-‐ci jouant un rôle essentiel dans le sentiment d’engagement direct (« enaction »). Lorsque l’approche du partenaire intelligent sera privilégiée, le traitement des erreurs et ambigüités de l’un ou l’autre des partenaires devra être particulièrement étudié pour permettre un usage en conditions réelles.

2. Stratégies de transfert et de développement

2.1. Inria dans un système français en pleine mutation

Le système français de recherche et d’innovation a connu lors de la décennie écoulée une évolution profonde de l’ensemble des dispositifs dédiés aux partenariats industriels et au transfert technologique, en particulier dans le cadre du Programme Investissements d’Avenir (2010-‐2012).

Inria s’est ainsi engagé de manière délibérée dans la dynamique des pôles de compétitivité, en contribuant à l’animation de l’inter-‐pôles numérique. Inria a fait évoluer son implication dans les pôles en recherchant en priorité l’identification des PME/ETI innovantes, cibles potentielles du transfert, comme l’illustre la signature d’un accord stratégique avec OSEO en 2010.

Transfert technologique et partenariats industriels

Le transfert désigne l’ensemble des actions permettant d’augmenter l’impact socio-‐économique d’Inria, au bénéfice de la société et de la compétitivité industrielle nationale et européenne.

Les partenariats industriels s’incarnent en pratique par des projets de recherche conjoints avec un acteur industriel, effectués soit en direct (en bilatéral), soit dans le cadre d’un projet collaboratif subventionné par la puissance publique (France, Europe).

Le transfert technologique est le processus qui permet de passer d’un résultat scientifique (connaissance, technologie) à un produit ou à un service opérés par un acteur économique ; en pratique, le transfert se réalise par la création d’entreprises, la valorisation d’actifs technologiques, des relations avec une PME, l’édition d’un logiciel open source à destination d’une communauté industrielle ou la participation à une action de standardisation en lien étroit avec un ou des partenaires.

Les partenariats industriels et le transfert technologique sont à envisager de manière cohérente afin d’avoir une vision consolidée des interactions avec le monde économique. Ils sont néanmoins à différencier de manière fine car les objectifs, les acteurs et les mécanismes en œuvre sont bien distincts.

La politique de mutualisation du transfert entre les divers acteurs de la recherche publique, amorcée au sein des pôles universitaires dès 2006, doit se renforcer au travers des SATT (Société d’Accélération de Transfert de Technologie) au niveau régional ou des CVT (Consortium de Valorisation Thématique) au niveau national/thématique. Ces outils ont vocation à structurer le paysage du transfert dans la décennie à venir, indépendamment de l’évolution possible de leur statut. Inria s’est positionné comme l’acteur national du transfert dans le logiciel, en concevant et portant le projet CVSTENE dédié au numérique, dans le cadre d’un consortium avec les autres acteurs de l’Alliance Allistene. CVSTENE a vocation, sur la période 2012-‐2021, à mutualiser au niveau national de nombreuses actions et à apporter aux acteurs régionaux du transfert une expertise dédiée au logiciel.


27

Au niveau européen, Inria joue un rôle moteur dans la construction de la Communauté de la connaissance et de l’innovation (CIC) EIT ICT Labs, dont l’ambition est « d’aller au-‐delà de la R&D » et de doter l’Europe d’un dispositif dédié au transfert et à l’innovation dans le numérique, même si la mise en place d’un outil en rupture avec la logique de financement de la R&D est un défi.

Le paysage de la recherche partenariale entre acteurs de la recherche publique et acteurs de la recherche privée a été également profondément remodelé. La labellisation de l’Institut Carnot Inria en 2011 (pour la période 2011-‐2015) a consacré la priorité accordée par l’institut aux partenariats bilatéraux avec des acteurs industriels. En parallèle, la participation d’Inria à la conception de deux projets d’Instituts de recherche technologiques, les IRT BCom (Rennes, Bretagne) et SystemX (Saclay), ainsi qu’à un IEED (Green Stars) illustre la volonté d’Inria de rester un acteur-‐clé des partenariats industriels de la recherche publique.

Une politique de partenariats industriels et a fortiori de transfert est une politique de long terme, fondée essentiellement sur des dispositifs appropriés. Inria mettra en œuvre l’ensemble de ces dispositifs, les développera et les fera évoluer en fonction des résultats obtenus.

2.2. Partenariats industriels

En matière de partenariats industriels, Inria mettra la priorité sur des partenariats stratégiques bilatéraux avec des départements R&D de grands groupes avec une base de R&D française existante ou ayant vocation à se développer. Ces partenariats stratégiques, fondés sur un engagement fort des deux partenaires, une mobilisation de moyens et la définition d’une feuille de route pluriannuelle conjointe, voire l’implication d’un nombre significatif d’équipes, sont indispensables pour accompagner le positionnement de l’institut sur des sujets de recherche identifiés comme stratégiques par des leaders industriels, avec une granularité de projet à laquelle l’institut ne peut avoir accès de manière autonome.

2.3. Transfert technologique

Dans la continuité de la politique historique de l’établissement, l’institut réaffirme son rôle d’acteur national du transfert dans le domaine numérique, porteur de dispositifs de transfert pour son propre bénéfice et celui de l’ensemble du système national de recherche et d’innovation.

Le lancement de fonds dédiés au capital-‐risque (I Source) puis au pré-‐amorçage (IT2I) par le biais d’IT Translation afin de soutenir le transfert technologique par la création d’entreprises, la conception et le portage d’un Consortium de Valorisation Thématique dédié au numérique (CVSTENE) sont des illustrations de ce positionnement.

La priorité d’Inria pour le transfert technologique issu de ses équipes est donnée aux PME/ETI innovantes du secteur logiciel. Cette priorité stratégique s’accompagne du soutien à des dispositifs appropriés pour les PME/ETI du logiciel (Projet Ambition logicielle, porté par Inria avec le CNRS, OSEO, l’AFDEL et le Syntec, associant les cinq pôles de compétitivité du domaine) et de l’implication dans des outils de financement de l’innovation (I Source, IT2/IT2I).

2.4 Développement technologique Technologies et logiciels jouent un double rôle au sein d’Inria : objets de recherche mais aussi moyens d’apporter validité, robustesse, confiance ou réfutabilité aux résultats scientifiques. Inria a pour cela mis en place des Services d’expérimentation et de développement technologique (SED), animés par une direction nationale, avec le double objectif d’augmenter l’impact et la qualité des productions technologiques de l’institut. Par ailleurs, le rôle des plateformes numériques de recherche est de plus en plus important pour mener à bien les expérimentations à large échelle dans les sciences du numérique, sur des sujets variés allant de l’observation de l’Internet aux nouveaux modèles d’interactions issues de la réalité virtuelle et augmentée. Pour ces plateformes, Inria sera présent au stade des choix scientifiques et technologiques et prêt à prendre en charge leur


28

hébergement et leur gestion. Cette stratégie sera poursuivie avec à l’esprit une ouverture de ces équipements à des communautés de recherche larges, voire aux entreprises.

3. Stratégie européenne et internationale

Inria entend se situer au premier plan de la recherche européenne et mondiale en sciences du numérique, tout en menant une politique d’excellence en matière de transfert technologique.

3.1. L’Europe : priorité stratégique d’Inria

Inria entend donner une nouvelle impulsion à son engagement européen par l’établissement de relations privilégiées avec des acteurs majeurs pour mieux coordonner et accroître l’impact des programmes de recherche nationaux et de la Commission européenne. Ainsi, l’institut renforcera sa politique de mise en place de partenariats ciblés en liaison avec ses grands partenaires « académiques » comme le CWI aux Pays-‐Bas, le MPI ou la Fraunhofer Gesellschaft en Allemagne. Des relations privilégiées et une concertation programmatique étroite seront développées sur quelques domaines thématiques prioritaires, porteurs d’enjeux économiques et de souveraineté et de nature à contribuer plus visiblement encore à la reconnaissance d’une priorité numérique en Europe.

Inria s’engagera résolument dans Horizon 2020, futur programme-‐cadre pour la période 2014-‐2020, en phase avec les orientations stratégiques de l’institut ; il s’agira de combiner l’excellence scientifique avec une prise en compte plus affirmée des grands enjeux sociétaux européens et mondiaux, pour lesquels Inria peut apporter une contribution essentielle. L’institut s’impliquera fortement dans les programmes destinés à faire émerger des problématiques de recherche ou des technologies de rupture, ERC (European Research Council), initiative Flagships, FET (Future and Emerging Technologies), HPC (High Performance Computing) et Exascale Computing.

Le programme Horizon 2020 de l’Union européenne

On estime qu’environ 30% des moyens consacrés aux technologies de l’information et de la communication dans le programme Horizon 2020 devront répondre aux défis de la société (Santé, évolution démographique et bien-‐être ; énergies sûres, propres et efficaces ; transports intelligents, verts et intégrés ; lutte contre le changement climatique, utilisation efficace des ressources et matières premières ; sociétés inclusives, novatrices et sûres).

Inria entend assurer aussi un rôle moteur sur les questions liées au transfert et à l’innovation, en participant activement aux programmes d’Horizon 2020 pour élargir son champ d’action à l’échelon européen, en particulier la Communauté de la Connaissance et de l’Innovation EIT ICT Labs. En parallèle, des actions spécifiques bilatérales seront mises en place pour structurer les relations de l’institut avec les industriels majeurs de nos domaines.

Initiatives et réseaux européens

Inria est actuellement engagé dans de nombreuses initiatives et réseaux européens : Initiatives Technologiques Conjointes, Plateformes Technologiques Européennes, Partenariats Publics Privés, réseau Science Europe, Informatics Europe, ERCIM, EIT ICT Labs. Les rôles respectifs et objectifs de ces structures sont parfois complémentaires et parfois redondants. Une évaluation s’impose et des choix devront être opérés, après en avoir examiné l’impact sur les politiques de l’institut.

3.2. L’international : renforcer l’impact de nos collaborations

A l’échelon international, Inria est attentif au contexte de diversification des collaborations Nord-‐Sud engendrant de nouveaux flux de circulation des compétences et de nouveaux pôles d’attraction. Il restera réceptif aux opportunités permettant de construire des relations privilégiées directes avec de


29

grands acteurs internationaux du numérique, et préserver sa faculté d’adaptation à un contexte scientifique extérieur en évolution très rapide.

L'objectif de l'institut est de renforcer son impact en s'alliant avec les meilleurs partenaires pour choisir d'attaquer conjointement certains défis scientifiques ou problèmes globaux.

Des partenariats gagnant-‐gagnant sur des priorités internationales

-‐ Les thématiques globales sont des enjeux reconnus dans les pays industrialisés comme les USA, le Canada, le Japon : il est pertinent de travailler avec eux pour aborder par exemple le traitement des données et calculs massifs, les neurosciences et l'homme augmenté, l'évolution du climat…

-‐ Les pays émergents ont défini également des priorités sur lesquelles ils sont prêts à investir et qui offrent des opportunités de partage équilibré de compétences et de moyens. C'est le cas par exemple de l'Inde (innovations pour les masses), de la Chine (santé et vieillissement, ville numérique), du Brésil (ressources environnementales), du Chili (développement des e-‐technologies) ou des pays d'Afrique (réseaux intelligents et économes en énergie, épidémiologie).

Cet objectif se concrétisera au travers d'un soutien prioritaire à des partenariats forts et équilibrés, dans un nombre limité de pays, et s'appuyant sur des échanges accrus de chercheurs via les différents programmes de mobilité d’Inria (équipes associées, séjours sabbatiques, séjours exploratoires, accueils internships, doctorants, post-‐doctorants et chercheurs invités).

Chaque fois que possible, partenaires français et européens seront associés, car il convient de s’appuyer sur l’Europe pour amplifier la politique d’alliance, de visibilité et d’attractivité de l’institut.

Le développement des relations internationales ne pourra néanmoins se faire que si certaines conditions indispensables sont réalisées : des frontières ouvertes pour permettre les échanges académiques et la mobilité ; le soutien budgétaire et politique de l’État et de l’Europe ; des structures de recherche collaboratives ; la confiance entre scientifiques, l’éthique et le respect de la propriété intellectuelle.

4. Stratégie de déploiement territorial

Les huit centres de recherche d’Inria (Bordeaux -‐ Sud – Ouest, Grenoble – Rhône Alpes, Lille – Nord Europe, Nancy – Grand Est, Paris – Rocquencourt, Rennes – Bretagne Atlantique, Saclay – Ile-‐de-‐France, Sophia Antipolis – Méditerranée) sont des composantes essentielles de l’organisation de l’institut.

Inria a l’ambition que chaque centre joue un rôle de catalyseur dans son écosystème d’enseignement supérieur, de recherche et d’innovation, en le faisant en particulier bénéficier de la vision nationale de l’institut. Les centres doivent donc se situer au cœur de ces écosystèmes et les aider à y développer les sciences du numérique, en visant à amplifier leur impact scientifique, économique et sociétal. La valeur ajoutée d’un centre Inria passe aussi par une politique volontariste de partenariats avec tous les acteurs, académiques, industriels et des collectivités territoriales, de son écosystème. A ce titre, le positionnement du directeur de centre Inria, membre du comité de direction de l’institut et bénéficiant d’une forte délégation du PDG d’Inria, est un élément important dans la capacité des centres à développer au meilleur niveau des partenariats forts et pérennes.

Chaque centre Inria affiche des thématiques de recherche pour lesquelles il dispose d’une masse critique de grande qualité. La politique suivie depuis des années par l’institut conduit naturellement à ce que ces domaines thématiques privilégiés résultent de la conjugaison entre les grandes orientations stratégiques scientifiques de l’institut et les thématiques dominantes des sites et


30

régions où le centre est implanté. Ainsi, ces principales thématiques de recherche ont vocation à n’évoluer que lentement au cours des années.

En sus, chaque centre définit régulièrement ses priorités scientifiques, sur lesquelles il souhaite faire porter un effort particulier. Ces priorités peuvent être de nature diverse, être purement internes au centre ou impliquer des partenariats, relever des sciences informatiques et mathématiques, ou comporter une dimension pluridisciplinaire. Elles peuvent porter sur des actions de recherche, de développement ou de transfert. Il est entendu que ces priorités peuvent ne concerner qu’une partie seulement des nombreuses activités scientifiques d’un centre. Inria et ses centres, doivent continuer à savoir pleinement profiter d’opportunités scientifiques inattendues, par exemple celles apportées par le recrutement de chercheurs talentueux, en particulier sur des sujets novateurs.

Inria Bordeaux -‐ Sud-‐Ouest

Le Centre de Recherche Inria Bordeaux – Sud-‐Ouest a été créé en 2008 et est implanté à Talence et Pau. En 2012, il implique 344 personnes (dont 290 scientifiques), 172 rémunérées par Inria (dont 118 scientifiques) et 21 équipes-‐projets y sont développées.

Les partenaires académiques du centre sont le CNRS, l'Université Bordeaux 1, Bordeaux-‐Segalen, l'Institut Polytechnique de Bordeaux, l'Université de Pau et Pays de l'Adour, l'ENSTA-‐ParisTech, l’Institut d’Optique Graduate School, l'Institut des maladies neurodégénératives.

Le centre travaille en collaboration étroite avec les pôles de compétitivité : Aerospace Valley, Avenia (Ecotechnologies-‐Energie) et Route des Lasers.

Ses principaux partenaires industriels sont Total, Thales, Rhodia, Sagem, Snecma, EDF, Airbus, France Télécom, Valeol, Immersion…

Principaux thèmes de recherche

-‐ Modélisation / Simulation numérique / HPC ;

-‐ Santé et sciences de la vie ;

-‐ Interaction et adaptation à l'environnement humain et physique.

Priorités scientifiques

-‐ Calcul intensif sur nouvelles architectures – passage à l’échelle et prise en compte des incertitudes pour une conception robuste ;

-‐ Modélisation et simulation pour la santé : cancérologie, cardiologie…

-‐ Systèmes adaptatifs : interaction entre monde réel et monde numérique, aide à la personne, acquisition et visualisation de données…

Inria Grenoble Rhône-‐Alpes

Le Centre de Recherche Inria Grenoble Rhône-‐Alpes a été créé en 1992 et est implanté à Grenoble et à Lyon. En 2012, il implique 608 personnes (dont 532 scientifiques), 326 rémunérées par Inria (dont 255 scientifiques) et 35 équipes-‐projets y sont développées.

Les principaux partenaires académiques du centre sont le CNRS, l'Université Joseph Fourier Grenoble-‐I, Grenoble-‐INP, l’ENS Lyon, l'Université Claude Bernard Lyon-‐I et l’INSA de Lyon.

Le centre travaille en collaboration étroite avec les pôles de compétitivité Minalogic et Imaginove, et est membre des pôles Lyon-‐Biopôle et Tennerdis.

Ses principaux partenaires industriels sont ST Microelectronics, Samsung, Toyota,, Thales, Microsoft, FT R&D, Alcatel-‐Lucent, L’Oréal, Xerox, Staubli, Expway, Edengames…


-‐ Systèmes répartis et réseaux mobiles ; -‐ Logiciels sûrs et systèmes embarqués pour l’informatique ambiante ; -‐ Modélisation et simulation de phénomènes multi-‐échelles et multi-‐composants ; -‐ Perception et interaction avec les mondes réels et virtuels. Priorités scientifiques

-‐ Des robots partageant notre espace de vie et de travail ; -‐ Internet des objets ; -‐ Modélisation des interactions en biologie ; -‐ Formes, apparences et mouvements pour les mondes virtuels ; -‐ Interface matériel – logiciel ; -‐ Apprentissage et optimisation distribuée pour systèmes à grande échelle.


31

Inria Lille – Nord Europe

Le centre de recherche Inria de Lille a été crée en 2008 et est implanté à Lille et Amsterdam. En 2012, il implique 290 personnes (dont 245 scientifiques), 148 rémunérées par Inria (dont 103 scientifiques) et 12 équipes-‐projets y sont développées.

Les partenaires académiques du centre sont le CWI, l'Université Lille1, l'Université Lille 2, l'Université Lille 3, l'Ecole Centrale Lille et le CNRS. Le centre travaille en collaboration étroite avec les pôles de compétitivité Picom et MAUD. Ses principaux partenaires industriels sont Auchan, Alcatel Lucent, Etinéo, Atos Worldline France Telecom, Idées-‐3COM, Oxylane, SAP, Thalès.


-‐ Intelligence des données ;

-‐ Systèmes logiciels adaptatifs.


-‐ Internet des données et internet des objets ;

-‐ Génie logiciel pour les systèmes éternels ;

-‐ Modèle patient dynamique ;

-‐ Couplage perception/action pour l'interaction homme-‐machine.

Inria Nancy – Grand-‐Est

Le centre de recherche Inria Nancy -‐-‐ Grand Est a été créé en 1986 et est implanté à Nancy, Strasbourg, Metz, Besançon et Sarrebruck. En 2012, il implique 426 personnes (dont 392 scientifiques), 203 rémunérées par Inria (dont 107 scientifiques) et 22 équipes-‐projets y sont développées.

Les partenaires académiques du centre sont l'Université de Lorraine, l'Université de Strasbourg, l'Université de Franche-‐Comté, le CNRS et le Max-‐Planck-‐Institut für Informatik

Le centre travaille en collaboration étroite avec les pôles de compétitivité Materalia, Pôle Fibres, Hydreos, Alsace Biovalley, Véhicule du Futur (en Région) et System@TIC, Minalogic (hors Région).

Ses principaux partenaires industriels sont Alcatel-‐Lucent, Crédit Agricole, EADS, EDF, France Télécom, GDF Suez, General Electric, IBM, PSA, Siemens, Thales (grands groupes) et Acapela, Allegorithmic, ARC Informatique, Artefacto, Diatélic, eRocca, Fireflies, Smartesting, XWiki SAS (PME-‐PMI).


-‐ Modélisation et simulation de systèmes complexes pour les sciences de l’ingénieur et les sciences du vivant ;

-‐ Sécurité et sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques ;

-‐ Compréhension et émulation des mécanismes de la cognition et de la perception humaines.


-‐ Impact dans la vie quotidienne des enjeux de la sécurité informatique

-‐ Image, robotique et instrumentation pour la santé et l’aide à la dépendance

-‐ Couplage et intégration de méthodes pour la résolution avancée en ingénierie numérique

-‐ Modélisation de connaissances pour la construction de logiciels éducatifs adaptés à l'apprenant.


32

Inria Paris – Rocquencourt Le centre de recherche Inria Paris – Rocquencourt a été créé en 1967 et est implanté à Rocquencourt et Paris. En 2012, il implique 620 personnes (dont 520 scientifiques), 400 rémunérées par Inria (dont 300 scientifiques) et 39 équipes-‐projets y sont développées. Les partenaires académiques du centre sont l’ENPC, l’ENS, UPMC, l’université Paris-‐Diderot, UMLV, l’UVSQ et l’UTT. Le centre travaille en collaboration étroite avec les pôles de compétitivité pôles Systematic, Cap Digital, Advancit, Medicen et Move’o. Ses principaux partenaires industriels sont France Télécom, Dassault Av., Gemalto, Thales, Siemens, EDF, EADS, Renault pour les grands groupes et de nombreuses PME – PMI dont Distene, LK2, Numtech, CryptoExpert, IPSIS, KLS Optim, Vera, Kwaga, Spring Technologie, Mandriva, WebSourcing, Helios Biosciences.


-‐ Réseaux et systèmes de communication ;

-‐ Logiciels fiables et sécurité ;

-‐ Modélisation du vivant et de l'environnement ;

-‐ Simulation & Apprentissage. Priorités scientifiques

-‐ Vers l'ordinateur quantique ;

-‐ Mieux comprendre les maladies neurologiques ;

-‐ Auto-‐organisation des réseaux et des systèmes ;

-‐ Risques environnementaux et systémiques ;

-‐ Sciences du numérique pour les arts et les lettres ;

-‐ Confiance dans les systèmes distribués.

Inria Rennes – Bretagne Atlantique

Le centre de recherche Inria de Rennes-‐Bretagne Atlantique a été créé en 1980 et est implanté à Rennes, Nantes et Lannion. En 2012, il implique 655 personnes (dont 566 scientifiques), 328 rémunérées par Inria (dont 250 scientifiques) et 33 équipes-‐projets y sont développées.

Les partenaires académiques du centre sont l’Université de Rennes 1, l’Université de Rennes 2, l’Université de Nantes, le CNRS, l’ENS Cachan Bretagne, l’INSA de Rennes, l’École des Mines de Nantes, l’IRSTEA, l’INSERM, Supélec, et bientôt l’Institut Curie et l’IFSTTAR.

Le centre travaille en collaboration étroite avec les pôles de compétitivité Images et Réseaux, et ID4CAR.

Ses principaux partenaires industriels sont Alcatel-‐Lucent, France Telecom, Technicolor, Thalès, EDF, EADS, Airbus, Intel, Microsoft, Canon, Siemens (Grands Groupes) ; BA Systèmes, Artefacto, GenomeQuest, Kereval, CAPS Entreprise, SenseYou, Golaem, Powedia, Syneika et de nombreuses autres PME et start-‐ups.


-‐ Logiciel et matériel pour les systèmes et les réseaux avec des exigences de fiabilité, de sécurité et de performance ;

-‐ Données et interaction : données multimédias, gestion des grands volumes de données, interaction entre systèmes, mondes réels ou virtuels et utilisateurs ;

-‐ Modélisation mathématique et symbolique pour l'environnement, le climat, l'énergie et l'ingénierie ;

-‐ STIC pour les sciences de la vie, de la santé : robotique, bio-‐informatique, imagerie. Priorités scientifiques

-‐ Fiabilité du logiciel : du déterminisme au stochastique ;

-‐ Bio-‐imagerie à haute résolution et à haut débit et biologie numérique à grande échelle ;

-‐ Humain virtuel : simulation de la performance motrice humaine ;

-‐ Anges gardiens intelligents connectés ;

-‐ Stockage et exploitation de données massives distribuées.


33

Inria Saclay – Île-‐de-‐France

Le centre de recherche Inria Saclay Île-‐de-‐France a été inauguré en 2008 au coeur d’un tissu d'acteurs scientifiques de premier plan. Il compte aujourd’hui de 453 personnes (dont 395 scientifiques), 245 personnes étant rémunérées directement par Inria (dont 188 scientifiques) et 27 équipes, pour la plupart communes avec des partenaires de l'écosystème scientifique.

Le Centre entend être un acteur essentiel pour le développement des sciences du numérique dans cet environnement hautement concurrentiel, et l'a montré en participant activement aux initiatives liées au programme Investissements d’Avenir : IdEx Université Paris Saclay, LabEx DigiWorlds (STIC) et Hadamard (mathématiques), EquipEx Digiscope et FIT, IRT Systemix. Les principaux thèmes de recherche du centre se retrouvent dans les axes de développement scientifiques de ces objets d'excellence inter-‐établissements, et les priorités du centre pour les prochaines années prennent en compte, outre la continuation et l’amplification de la position du Centre dans certains domaines, les réalisations prévues dans le cadre des initiatives en cours sur le plateau de Saclay, et en particulier les initiatives interdisciplinaires.


-‐ Sûreté, sécurité et fiabilité pour les architectures, les logiciels et les données ;

-‐ Données et Connaissances ;

-‐ Modélisation, contrôle et optimisation.


-‐ Sécurité et fiabilité des systèmes ;

-‐ Analyse de données et modélisation pour les sciences du vivant ;

-‐ Energie et réseaux.

Inria Sophia Antipolis – Méditerranée

Le centre de recherche Inria Sophia Antipolis – Méditerranée a été inauguré en 1983 et il est implanté à Sophia-‐Antipolis/Nice, à Montpellier, à Marseille et à Bologne (Italie). En 2012, il implique 576 personnes (dont 491 scientifiques), 413 rémunérées par Inria (dont 329 scientifiques) et 38 équipes-‐projets y sont développées.

Les partenaires académiques du centre sont l’université Nice Sophia Antipolis (UNS), l’université Montpellier 2 (UM2), Aix Marseille université (AMU), l’université de Bologne, l’université Paris 6, le CNRS, l’INRA, le Cirad, l’Inserm, partenaires avec lesquels le centre a des équipes-‐projets communes ainsi que l’université d’Avignon et des pays du Vaucluse (UAPV), l’université du Sud Toulon Var (USTV), le CSTB et le Centre International de Valbonne (CIV) avec lesquels le centre a des accords de collaborations.

Le centre travaille en collaboration étroite avec les pôles de compétitivité Solutions Communicantes Sécurisées, Pégase, Optitec, les associations Incubateur Paca-‐Est, Plate-‐Forme Telecom (Com4Innov) et Telecom Valley ainsi que présent dans EIT ICT Labs. Ses principaux partenaires industriels sont, coté Grands Groupes, France Telecom, Thales, General Electric, AlcatelLucent, Galderma, Microsoft Labs, Arcelor Mittal, Airbus, Calyon, EADS, EIF, Finrisk SAP, Siemens, SNECMA, Technicolor et coté PME Bertin Technologies, Ipernity, Keeneo, Lemma, Mumiscaphe, Mauna Kea Technologies, MXM, Quantaflow.


-‐ Communication et Calcul omniprésent ;

-‐ Médecine et biologie computationnelles ;

-‐ Modélisation, simulation et interaction avec le monde réel.


-‐ Sciences du Numérique pour l’assistance à la personne et la santé à domicile ;

-‐ Neurosciences computationnelles et expérimentales ;

-‐ Modélisation et simulation pour la production et la gestion d’énergie ;

-‐ Traitement des données massives et hétérogènes ;

-‐ Internet centré utilisateur.

Version 2 Objectif Inria 2020 – Mise en œuvre

34

C. MISE EN ŒUVRE DE LA STRATÉGIE

1. Impliquer les équipes-‐projets dans de nouveaux défis avec les Inria Labs

Le paysage français de l’enseignement supérieur et de la recherche a beaucoup évolué depuis quelques années, et a conduit notamment à la création de nombreux dispositifs et structures. Dans ce cadre général, Inria réaffirme avec force sa conviction que le modèle d’équipe-‐projet est particulièrement adapté aux enjeux des sciences du numérique, tout en étant complémentaire des structures plus pérennes, de type UMR, proposées par ses partenaires académiques. Qu’elles soient propres ou communes, les équipes-‐projets continueront donc à être les cellules de base de l’organisation scientifique de l’institut.

L’existence d’un réel projet focalisé, commun à l’ensemble des membres de l’équipe-‐projet, est fondamentale dans la manière dont Inria souhaite aborder les enjeux des sciences du numérique. Chaque équipe-‐projet doit veiller à contribuer à l’ensemble des activités d’Inria, la recherche et le transfert en premier lieu, mais également la formation par la recherche, le développement technologique et la médiation scientifique – la part consacrée à chacune de ces activités dépendant bien sûr de la nature des recherches et des collaborations de chaque équipe-‐projet. L’évaluation de ses équipes-‐projets fait partie des fondamentaux d’Inria, tant, ex ante, au moment de leur création que, ex post, lors de leur renouvellement ou de leur arrêt. Cette évaluation sera bien entendu maintenue, avec le souhait d’amplifier, pour les équipes-‐projets pour lesquelles cela est pertinent, la prise en compte des activités d’expérimentation, de développement technologique ou de transfert. Inria souhaite de plus développer la notion d’équipe exploratoire permettant à un chercheur déjà reconnu de s’engager dans une recherche particulièrement originale et d’explorer pendant un à trois ans des directions de recherche nouvelles et incertaines avant de proposer éventuellement la création d’une équipe-‐projet.

Inria tient à donner à chaque équipe-‐projet un environnement de travail de qualité et à lui fournir le soutien nécessaire à la réalisation de ses activités. Ainsi, en l’absence d’une augmentation significative de ses moyens, et en particulier du nombre de chercheurs permanents, l’institut considère que le nombre d’équipes-‐projets doit rester inférieur à 200.

De manière additionnelle, Inria a l’ambition de renforcer les dispositions permettant à des équipes-‐projets de collaborer de manière pérenne, éventuellement avec d’autres partenaires, académiques ou industriels, sur des projets ambitieux nécessitant des compétences variées. L’institut se propose ainsi de créer la notion d’Inria Lab, qui unifie et renforce un certain nombre d’outils existants. Seront en particulier distinguées les entités suivantes :

• les « Inria Project Labs » (nouvelle appellation pour les « actions d’envergure ») qui visent à faire collaborer plusieurs équipes-‐projets, éventuellement avec d’autres équipes académiques (françaises ou européennes), avec l’objectif de s’attaquer ensemble à un verrou scientifique ou technologique, via un projet de recherche commun clairement défini. En régime permanent, le nombre d’Inria Project Labs actifs pourrait être de l’ordre de 15 à 20.

• les « Inria Joint Labs », structures communes entre Inria et un partenaire privé (par exemple un grand industriel), sur la base d’une feuille de route partagée autour de problèmes issus de la R&D de l’entreprise et auxquels Inria ne pourrait avoir accès seul. Les laboratoires communs existants avec Alcatel Lucent ou Microsoft Research, ou encore le Cerfacs, en sont des exemples. A terme, un Inria Joint Lab pourrait être constitué avec chacun des grands partenaires industriels de l’institut, soit une dizaine.

• les « Inria Innovation Labs » qui associent une équipe-‐projet et une PME, autour d’un programme de travail commun, avec l’objectif de conforter la capacité d’innovation de la PME.


35

Une dizaine de laboratoires de ce type ont déjà été créés à titre expérimental, sous le nom d’i-‐Lab. L’ambition est d'impliquer un grand nombre d'équipes-‐projets pour avoir, à l’horizon 2020, un nombre d’Inria Innovation Labs en forte augmentation.

• les « Inria International Labs », qui organisent la présence d’Inria dans une région du monde, associent des équipes de l’institut et celles d’un ou plusieurs partenaires académiques étrangers. Le JLPC aux États-‐Unis, le LIAMA en Chine, le LIRIMA en Afrique, le CIRIC au Chili en sont des exemples. Une dizaine d’Inria International Labs pourraient exister en 2020.

Les Inria Labs seront créés et évalués en tenant compte de leurs spécificités. Chacun d’eux aura vocation à recevoir des moyens humains ou financiers dédiés, s’ajoutant à ceux des équipes-‐projets participantes, les personnels Inria restant affectés dans des équipes-‐projets.

L’institut attend de ces structures, équipe-‐projet ou Inria Lab, qu’elles visent à avoir un impact fort dans leur domaine. Particulièrement exigeant sur leur création, il affectera en priorité des moyens aux projets ambitieux et originaux, qu’ils soient au cœur des disciplines de base ou pluridisciplinaires.

L’évaluation : une étape essentielle dans la vie des équipes-‐projets et une composante fondamentale des Inria labs

Toutes les actions d’Inria font l’objet d’évaluations régulières et indépendantes. Elles sont réalisées par des évaluateurs extérieurs à Inria, personnalités académiques ou du monde de l’entreprise, françaises ou étrangères. Les évaluations sont communiquées aux structures évaluées afin qu’elles puissent les prendre en compte et y répondre le cas échéant. L’ensemble de ces éléments est communiqué à la Commission d’évaluation puis au Conseil scientifique d’Inria dans lesquels siègent des personnalités extérieures à l’Institut et des représentants des personnels. In fine, le président d’Inria prend les décisions de poursuite, arrêt ou évolution des structures évaluées au vu de ces différents éléments.

Ce processus s’applique aussi bien aux équipes-‐projets qu’aux Inria labs. Pour ces derniers, les éléments d’évaluation des équipes-‐projets impliquées seront pris en compte pour permettre de focaliser sur des critères spécifiques à chaque action ou structure (ex. réalité de l’intégration des équipes, réalité du travail collectif, visions communes développées en tant que plus-‐value de l’action évaluée, …)

2. Faire d’Inria et de ses centres de recherche une référence en sciences du numérique

L’ambition, déjà affirmée, d’être institut référent dans le domaine des sciences du numérique s’accompagne de la conviction qu’Inria jouera efficacement ce rôle en développant l’ensemble de ses partenariats, académiques et industriels, mais aussi avec les collectivités territoriales et d’autres acteurs de la société civile. Seul organisme de recherche spécialisé sur les champs informatiques et mathématiques des sciences du numérique, Inria est co-‐fondateur avec le CEA, le CNRS, la CPU, l’Institut Telecom et la CDEFI de l’Alliance Allistene. Dans une logique de complémentarité et non de redondance, il souhaite continuer à jouer un rôle moteur dans la coordination des principaux acteurs nationaux des sciences du numérique et aussi être un membre actif des coordinations des autres secteurs dans lesquels la place du numérique se développe, par exemple dans l’Alliance Aviesan pour les sciences du vivant et la santé. Concernant plus spécifiquement les sciences informatiques, Inria renforcera ses interactions avec l’institut INS2I du CNRS, notamment à travers la structure de coordination mise en place en 2010, afin de conduire des stratégies concertées et de démultiplier leur rôle d’animation et d’entraînement de la communauté nationale.

Au niveau régional, Inria se donne comme objectif majeur de participer à la construction de pôles académiques d’excellence de rang international, fortement ancrés territorialement, par le biais de


36

partenariats contractualisés avec les établissements de recherche et d’enseignement supérieur (ou les structures fédératives qu’ils mettront en place).

À l’instar de ce qui se fait à travers le monde, les sciences du numérique sont appelées à jouer un rôle-‐clé dans ces pôles. En s’appuyant sur ses centres de recherche, et en tirant profit de la forte délégation dont bénéficient les directeurs de centre, membres de l’équipe de direction de l’institut, Inria s’efforcera de jouer un rôle moteur pour le développement des sciences du numérique dans ces pôles. Dans cet esprit, Inria a déjà proposé en 2011, avec le CNRS et la CPU, la création sur chaque grand site universitaire, d’un comité de site rassemblant l’ensemble des acteurs académiques et en charge de définir une stratégie coordonnée d’actions et de développement du site dans le domaine des sciences du numérique. Inria œuvrera à la mise en place de ces comités sur tous les sites où il est présent.

Par ailleurs, l’institut proposera aux conseils régionaux des sites où ses centres sont implantés, de signer des contrats pluriannuels Région -‐ Inria. Le contenu précis de ces contrats dépendra évidemment de la politique et des priorités de chaque région et pourra prendre en compte la nouvelle programmation pour les fonds structurels européens. Mais un tel contrat a vocation à inclure des actions de développement économique et de l’innovation dans le domaine du logiciel, et en particulier la mise en place d’un volet régional du programme Ambition logicielle (cf. section C3 infra), avec des modalités de soutien aux Inria Labs impliquant des industriels de la région, notamment les PME. De manière à renforcer la visibilité et le rayonnement du site, le contrat pourra aussi prévoir le soutien à l’accueil de chercheurs de haut niveau, par exemple via la création de chaires Région -‐ Inria, ou le financement de l’accueil de doctorants et post doctorants. Il pourra également être pertinent d’inclure dans ces contrats des initiatives visant au développement des enseignements d’informatique dans les lycées, en lien avec les rectorats concernés, ou encore la participation d’Inria à des initiatives régionales de médiation scientifique. Le cas échéant, ces contrats pourraient comporter une dimension d’investissement (équipements ou infrastructure immobilière).

Politique patrimoniale

Un schéma pluriannuel de stratégie immobilière a été approuvé par le Conseil d’administration d’Inria pour la période 2011-‐2017. Il est essentiel dans ce domaine d’offrir à tous les personnels, permanents ou temporaires, des conditions d’hébergement et de travail de qualité, sûres et propices à la bonne réalisation de leurs missions. Ceci est un élément primordial pour l’attractivité de l’institut.

Avec la mise en service de cinq bâtiments en 2011-‐2012, la situation – relativement précaire jusque là – s’est fortement améliorée pour les nouveaux centres de recherche de Bordeaux, Lille et Saclay. Mais elle est loin d’être optimale pour le site « historique » de Rocquencourt, et il est important qu’elle ne se dégrade pas pour les autres centres anciens.

Deux projets majeurs devront être menés à terme sur la période du présent plan stratégique :

-‐ la réalisation d’un nouvel ensemble immobilier pour une partie du centre de Paris-‐Rocquencourt et pour le siège (restructuration complète du site actuel de Rocquencourt ou nouvelle implantation) ;

-‐ la concrétisation du transfert de l’actuelle antenne parisienne du centre (location transitoire dans le 13e arrondissement) vers le « Campus Jourdan » de l’École normale supérieure.

Sont programmés par ailleurs la consolidation des antennes du centre de Grenoble à Lyon et du centre de Sophia Antipolis à Montpellier ainsi que des travaux de rénovation ou de remise à niveau technique sur les sites anciens, notamment à Sophia Antipolis.

Au-‐delà de ces réalisations, l’institut se dotera d’un schéma directeur Patrimoine et logistique encadrant une évolution d’organisation et une démarche emplois – compétences pour la « ligne métier » des services généraux des centres de recherche et la composante patrimoniale de la direction des affaires financières.


37

3. Faire d’Inria un catalyseur du développement de l’économie numérique

Augmenter la performance de l’institut pour les partenariats industriels et le transfert Inria a formalisé l’ensemble de ses actions en matière de partenariats industriels et de transfert. Ces programmes donnent un référentiel des pratiques, des processus et des objectifs communs à l’ensemble des acteurs de l’institut. Ces programmes sont essentiellement à destination des équipes de recherche et sont structurés autour de cinq axes :

-‐ le développement des compétences métiers partenariats industriels et transfert, -‐ la stimulation des opportunités de partenariats industriels et de transfert, -‐ le suivi de l’activité partenariale des équipes pour garantir les conditions d’un transfert

possible, -‐ le montage et le suivi des projets de transfert (au sein du Programme de suivi des actions de

transfert technologique depuis 2009), -‐ le développement des relations structurées avec les grands groupes.

Accompagner la croissance des PME/ETI de l’édition logicielle L’objectif du projet « Ambition logicielle » est de renforcer et d’accélérer la croissance par l’innovation des acteurs du logiciel, avec un accent mis sur les éditeurs. Les indicateurs de performance sont liés à la création de valeur économique et non à une intensité de R&D ou à un volume de transfert.

Le programme s’incarnera par des dispositifs régionaux (Grenoble, Sophia Antipolis, Paris, Bordeaux, Lille, dans une phase initiale), insérés dans les écosystèmes innovants, autour d’une coordination spécifique au territoire concerné (un pôle de compétitivité ou/et un cluster, OSEO, les acteurs du financement public et privé, des acteurs de référence de la recherche publique). Un dispositif régional opère comme un catalyseur dont l’objectif est de renforcer et d’accélérer l’efficacité et l’impact de dispositifs existants au bénéfice des acteurs du logiciel, auxquels il ne se substitue pas. Chaque dispositif régional accompagnera et suivra les projets de croissance d’acteurs du logiciel en s’appuyant sur un ensemble cohérent de dispositifs.

Inria mettra en œuvre ce programme et fera une évaluation des résultats et de l’impact à l’issue d’une première phase.

Augmenter les interactions avec les leaders mondiaux Inria utilisera deux outils pour l’implémentation de cette politique.

Le premier outil est la conclusion de partenariats stratégiques de R&D avec des grands groupes à forte intensité de R&D dans les domaines d’intérêt d’Inria, les relations bilatérales étant privilégiées. Le second outil a pour objectif d’amplifier et d’accélérer l’accès aux « atouts d’Inria » (recherche, capital humain, transfert) à des grands groupes engagés dans une démarche d’innovation ouverte. Il s’incarne par le programme Open Inria, qui est complémentaire des partenariats de R&D et s’apparente à un programme d’affiliés.

Ces actions sont cohérentes avec l’engagement de l’Institut Carnot Inria d’augmenter de 40 % le volume de ses partenariats bilatéraux sur la période 2011-‐2015.

Assumer le rôle de leader français du transfert technologique dans le domaine logiciel Inria a l’ambition de soutenir des dispositifs au bénéfice de l’ensemble du système français et mettra en œuvre le projet de CVT CVSTENE, qu’il porte au titre de l’ensemble des membres de l’Alliance Allistene. Les bénéficiaires de CVSTENE seront les SATT et, de manière générale, l’ensemble des acteurs du transfert dans les pôles universitaires, les membres de l’Alliance Allistene dans une démarche de mutualisation, et les donneurs d’ordre publics via la fonction d’observatoire de CVSTENE.


38

Le consortium de valorisation thématique CVSTENE

CVSTENE proposera un ensemble de sept programmes : la montée en compétences des personnels de transfert, la promotion de l’offre de la recherche publique et l’identification de la demande auprès des entreprises, l’analyse stratégique des marchés à fort potentiel, la mobilisation d’une veille internationale, l’apport d’une expertise haut niveau pour les projets de transfert dans le domaine numérique, la standardisation et la constitution d’un observatoire du transfert dans les sciences et technologies numériques.

4. Développer et expérimenter

La politique de développement technologique est construite en accompagnement des défis scientifiques définis dans le plan stratégique. Chaque « action de développement technologique » y fera référence et devra être évaluée, en fonction de trois critères : créativité (nouveauté, originalité), valeur (d'estime, d'usage, économique, sociale), socialisation (acceptation par les acteurs, sociétés, marchés, etc.). En y associant encore plus qu’aujourd’hui les ingénieurs des services d’expérimentation et de développement, des développements d’envergure sur un nombre limité de sujets devront être privilégiés, dans le but de développer de véritables plateformes d’intégration logicielle, assemblant des composants logiciels servant de support à une large base de travaux de recherche. Ceci garantira l’interopérabilité des codes développés de façon à enrichir les possibilités d'expérimentation scientifique et de transfert, de factoriser les codes pour en augmenter la robustesse et de conférer aux développements la pérennité requise.

Cette « socialisation » sera accompagnée par une politique de création et d’animation de communautés autour des développements logiciels. L’objectif est d’associer de manière structurée différents contributeurs afin de traiter de manière efficiente le problème posé tout en réduisant le coût des développements et en mettant la solution à disposition des communautés intéressées.

Les grands thèmes technologiques feront l’objet d’une veille organisée et partagée : moyens de calcul et plateformes d’exécution, gestion des grands volumes de données et visualisation, Internet et sécurité, réalité virtuelle et augmentée, intergiciel et interopérabilité, sans oublier les méthodes de développement et d’analyse de codes.

Les actions de sensibilisation de l’ensemble des acteurs du développement technologique –chercheurs, doctorants et post doctorants et ingénieurs – prendront une autre dimension par la mise en place d’une École du développement logiciel regroupant des moyens de formation (internes et externes) et mettant en œuvre à la fois une stratégie pluriannuelle et des modalités de fonctionnement capables de favoriser une adaptation rapide aux besoins. Cela permettra en particulier de maintenir et d’étoffer un environnement de développement de qualité et d’offrir de façon mutualisée, éventuellement au sein de l’Alliance Allistene, des outils communs. Enfin, l’attractivité des postes d’ingénieurs proposés par l’institut devra être amplifiée, en collaborant avec les formations d’ingénieurs (écoles et universités) ainsi qu’avec les communautés technologiques (développeurs du monde Open source, clubs de développement) au moyen d’outils de communication adaptés, comme le concours annuel de développement logiciel (Boost Your Code) récemment mis en place.

5. Faire savoir

Depuis sa création, Inria s’est toujours beaucoup impliqué dans le transfert et dans la diffusion des connaissances et savoir-‐faire, qui font partie de ses missions originelles. La révolution numérique a modifié en profondeur les modalités de création, de propagation, d’assimilation et d’appropriation des savoirs – quiconque ayant accès à Internet peut s’informer, contribuer et se cultiver en direct et


39

à son rythme. La formation et la médiation scientifique, dans toutes leurs composantes, prennent un tour nouveau, plus collectif, créatif et plus interactif, et une dimension mondiale. Inria considère comme essentiel de développer une culture numérique auprès de tous, collégiens, lycéens, étudiants, grand public et aussi décideurs. L’institut jouera dans ce développement un rôle de catalyseur et de référent, comme il le fait depuis des années.

Inria va ainsi développer, en partenariat, une plateforme de médiation scientifique sur les recherches, les développements logiciels et les usages des sciences informatiques et mathématiques. Cette plateforme aura vocation à offrir des initiations, des éclairages et des points de vue à destination du grand public, donnant à chacun les clés pour mieux comprendre la société numérique dans laquelle il vit. Elle inclura le site Inriality destiné au grand public et en cours d’élaboration et le site Interstices (http://interstices.info), destiné aux curieux de sciences (lycéens, étudiants, professeurs et scientifiques d’autres domaines), qu’Inria porte très largement depuis plusieurs années.

Par ailleurs Inria souhaite contribuer à la production de cours en ligne massivement ouverts (CELMO, venant de l’anglais MOOC : Massively Open Online Courses) dans le prolongement de l’expérimentation Fuscia (http://fuscia.info). Inria s’associera d’une part à des sites de cours en ligne, portés par les grandes universités étrangères (MIT, Stanford, Berkeley, etc.). D’autre part, et compte tenu de son intérêt scientifique, technologique, sociétal et stratégique d’accès à la connaissance et à la formation, en collaboration avec de grandes universités françaises ou européennes, Inria veillera à maîtriser ces technologies et sera moteur dans la constitution d’une plateforme étendue au niveau européen. Cette plateforme contribuera en particulier au développement des enseignements de l’informatique à l’école, au collège, au lycée et dans les classes préparatoires, mais aussi dans les formations universitaires ou des grandes écoles, développement qu’Inria considère comme indispensable. Elle alimentera la réflexion et les propositions d’actions sur le bon usage de l’informatique dans l’enseignement, à tous les niveaux. Elle pourra aussi comporter un volet destiné à la formation continue, si importante pour le développement économique.

Inria intensifiera son rôle d’expert sur les problématiques technologiques et scientifiques de la société numérique. Il convient en effet d’éclairer les choix politiques sur les questions d’éthique, liés par exemple au risque d’atteinte à des données privées pour de bonnes raisons (lutte contre la cybercriminalité ou la pédophilie) ou de mauvaises raisons (e-‐commerce et publicités envahissants), ou encore les questions économiques liées au droit d’auteur. À cet égard, Inria a promu la mise en place d’une commission de réflexion sur l’éthique de la recherche au sein de l’Alliance Allistene, et s’engage à la faire vivre et à y impliquer ses experts. Comme il le fait régulièrement depuis des années, Inria continuera à produire des notes blanches et à répondre aux sollicitations du gouvernement, des parlementaires (par exemple ceux de l’OPCEST), des entités publiques (comme le Conseil économique, social et environnemental) ou des syndicats professionnels (CIGREF, SYNTEC, AFDEL), et s’organisera pour répondre aux questionnements toujours plus nombreux et exigeants de la société numérique.

6. Consolider les leaderships européen et mondial

L’institut encouragera la présence de ses équipes-‐projets dans les appels à projets du programme cadre de recherche et développement Horizon 2020 en lien avec ses orientations stratégiques de recherche et pour faire émerger des technologies de rupture. En particulier, Inria entend rester très mobilisé sur le programme ERC (European Research Council) afin de renforcer sa position en tête du classement des établissements européens dans ses domaines de compétence et d’augmenter son attractivité pour l’accueil de scientifiques de très haut niveau. Pour cela l’institut mobilisera des moyens permettant de créer des chaires juniors et seniors, dans le cadre des « Inria Research Positions ». L’institut renforcera sa présence dans les thèmes en rupture du programme Future and Emerging Technologies, en soutenant les équipes-‐projets impliquées. Enfin des Inria Project Labs


40

pourront être créés pour organiser sa participation à des projets de l’initiative Flagships, et dans des programmes prioritaires de programmation conjointe comme le HPC et l’Exascale.

Les « Inria International Labs », fondés sur des principes de projets de recherche conjoints, de co-‐évaluation et de cofinancement, constituent un levier essentiel pour augmenter la présence et la visibilité d’Inria à l’international. Ils sont par ailleurs un élément essentiel pour fertiliser la réflexion scientifique et aborder conjointement des thématiques de recherche partagées, en s’appuyant sur la complémentarité des partenaires et l’échange d’idées dans des conditions privilégiées de proximité.

Les échanges scientifiques et humains entre la France et des partenaires étrangers seront accrus au travers de ces structures grâce à des moyens fléchés sur les programmes Équipes associées et Sabbatiques ainsi qu’à des échanges de stagiaires, doctorants et post doctorants. Le modèle Recherche-‐Transfert-‐Innovation expérimenté au Chili pourra être proposé dans d'autres pays, pour renforcer les interactions avec d’autres écosystèmes de recherche et d’innovation.

Les programmes « Inria@XX » – coordonnant des équipes associées sur des pôles géographiques ou avec des UMI du CNRS auxquelles Inria est associé – ont vocation à évoluer vers une organisation de type Inria International Lab. Pour construire ces implantations Inria à l’étranger, l’incitation aux séjours longs (type Sabbatiques) et prospectifs (type Exploratoires) sera renforcée en veillant au retour scientifique, humain et technologique pour l’institut.

Pour accroître les échanges internationaux d’étudiants et de chercheurs, Inria s’impliquera, aux côtés des universités, dans le développement de formations en masters et PhD internationaux. Les programmes doctoraux et post doctoraux d’Inria resteront largement ouverts à l’accueil d’étrangers et encourageront par ailleurs des séjours longs à l’étranger. Un dispositif global sera mis en place au niveau de l’institut pour développer l’accueil de chercheurs invités en amplifiant leur nombre et en encadrant ces séjours.

Chaque fois que possible, des partenaires français et européens seront associés pour amplifier la politique d’alliances, de visibilité et d’attractivité de l’institut.

7. Développer le capital humain : compétences et potentiels

Dans une organisation de la recherche en mutation, Inria doit anticiper et accompagner les évolutions des métiers et des personnes pour s’adapter aux défis à venir. Cela vaut pour les métiers scientifiques mais aussi pour les métiers de soutien et de support à la recherche avec, en fonction des personnels, des réponses adaptées : intégration, accompagnement des carrières, des mobilités et des projets professionnels, préparation des parcours à venir.

Rester attractif L’attractivité pour les meilleurs scientifiques, venant de tous les horizons, doit rester au cœur de la politique de l’institut. Dans une compétition internationale très vive, accroître la capacité à accueillir et/ou recruter des chercheurs, des ingénieurs et des étudiants particulièrement brillants et désireux de participer à des projets originaux est un atout fondamental.

Deux voies de recrutement des chercheurs seront conduites en parallèle : celle du concours statutaire pour les chercheurs permanents, et celle de l’accueil sur des « Research Positions » non pérennes selon des modalités variées : séjour post doctoral, délégations d’enseignants-‐chercheurs, chercheurs confirmés, « chaires communes Inria-‐Université », accueil en détachement de fonctionnaires de corps d’enseignants-‐chercheurs ou de grands corps techniques de l’État, voire de chercheurs titulaires d’autres établissement et/ou d’autres disciplines. Cette diversification des voies de recrutement, facteur d’ouverture considérable pour l’institut, lui permet aussi de s’adapter à la diversité des parcours professionnels des chercheurs.

Sur un registre différent – et pour des activités n’ayant pas un caractère pérenne –, l’institut poursuivra la politique de recrutement d’ingénieurs contractuels qu’il a mise en œuvre depuis de


41

nombreuses années et qui s’est révélée très positive en termes de débouchés pour les ingénieurs qui en ont bénéficié. Ceux-‐ci effectuent des missions d’appui temporaire à la réalisation d’une opération de recherche, de développement ou de transfert ; un programme particulier concerne des jeunes diplômés accueillis avec un objectif de complément de formation par la recherche, pour un ou deux ans, dans le cadre d’une action de développement technologique.

La politique de rémunération, notamment concernant l’attribution de primes, est une composante importante – mais certainement pas la seule – de l’attractivité. Si les évolutions réglementaires – dont Inria n’a pas la maîtrise mais qu’il s’efforcera de susciter – le permettent, les grilles de rémunération statutaire seront revalorisées pour les chercheurs et notamment les jeunes chercheurs.

Par la reconnaissance de la qualité des recherches et de l’engagement dans la formation (« prime d’excellence scientifique », notamment pour les lauréats de « Grants ERC »), par la prise en compte de l’exercice de responsabilités managériales (« indemnité spécifique pour fonction d’intérêt collectif »), par l’intéressement aux résultats transférables (logiciels et brevets, voire collaborations industrielles), et par la poursuite d’une politique indemnitaire (PPRS) reconnaissant et promouvant l’engagement et l’investissement des personnels ingénieurs, techniciens ou administratifs, Inria souhaite poursuivre son action dans ce domaine.

Développer et capitaliser les compétences Pour tous, scientifiques ou personnels d’appui, collaborateurs permanents ou temporaires, apporter sa compétence, contribuer à la réalisation des missions de l’institut (sur une période plus ou moins longue) est et doit rester un enrichissement. Pour l’institut, savoir, pour ses missions et ambitions de recherche, rassembler, mobiliser et développer des compétences scientifiques de haut niveau est un enjeu majeur. Cela est également vrai pour toutes les fonctions de soutien et de support à la recherche. L’objectif de réussir l’intégration des nouveaux recrutés et de proposer une offre de formation professionnelle riche et adaptée restera essentiel, tant pour les personnels de « coproduction » de la recherche (ingénieurs des services d’expérimentation et de développement), pour les personnels d’accompagnement (assistanat des équipes, partenariat industriel et transfert, expertise internationale, assistance juridique, information et communication scientifiques) que pour les personnels des fonctions de support administratif et technique.

Dans cette perspective, Inria poursuivra l’élaboration de son référentiel des emplois et produira une cartographie des compétences. Les dispositifs de gestion prévisionnelle des emplois et des compétences seront étendus et renforcés. L’institut s’efforcera d’anticiper les évolutions – en identifiant en particulier des compétences « stratégiques » (en termes de spécialité scientifique par exemple) et/ou des compétences « critiques » (du fait par exemple de leur rareté en interne ou sur le marché du travail) – et d’adapter en conséquences ses modes de recrutement pour assurer la continuité de son action.

Les parcours d’accueil et d’intégration des nouveaux entrants et le suivi des souhaits d’évolution professionnelle des personnels seront renforcés.

Cultiver le sens du collectif Il est primordial que tous les acteurs internes, qu’ils soient chercheurs, ingénieurs, personnels de soutien à la recherche ou de support administratif et technique, et, bien sûr, cadres dirigeants, partagent les valeurs du « modèle Inria » : la recherche de l’excellence, l'éthique, l'autonomie et la responsabilisation, la diversité, l’apprentissage collectif – qui fait que « chacun, en grandissant personnellement, fait grandir Inria ».

Permettre à chaque agent de comprendre et de s’approprier la politique de l’institut constitue donc un enjeu majeur. La communication interne devra être renforcée, en particulier par des actions transverses entre scientifiques et non scientifiques.


42

Cet enjeu conduit aussi à promouvoir un style de management adapté aux valeurs et ambitions de l’institut, chacun participant à l’atteinte des objectifs stratégiques en positionnant son action selon des repères partagés, en veillant à encourager et reconnaître la motivation et l’efficacité de ses collaborateurs. La créativité et l’initiative individuelle seront ainsi stimulées au bénéfice de la réussite collective. Afin de développer le sentiment d’appartenance et de solidarité, l’institut favorisera la mise en place ou le renforcement de réseaux ou lieux d’échanges de pratiques entre les personnes partageant un projet (d’équipe, de service, de « ligne métier », etc.).

Le développement de la « politique handicap » initiée ces dernières années et la mise en place d’un cadre d’actions sur l’amélioration du bien-‐être et de la santé au travail seront aussi des composants important de cette dynamique.

Ces démarches devront s’appuyer sur un dialogue ouvert et de qualité avec les partenaires sociaux au sein des instances représentatives de l’institut. Les enjeux structurels et organisationnels auxquels l’institut est confronté (gestion des effectifs, mobilité, aménagement d’activité, etc.) induisent des transformations qui seront d’autant mieux intégrées dans le temps qu’elles auront fait l’objet d’une large concertation avec le corps social.

8. Développer la qualité et l’efficience des services de soutien à la recherche et de support

Institut de recherche national, Inria doit mettre en œuvre sa stratégie en s’appuyant sur un schéma matriciel permettant de croiser de façon pertinente et efficace les dimensions régionales des centres de recherche et les orientations générales portées par les directions scientifiques et administratives.

Améliorer le pilotage et mettre en place des méthodes et des processus adaptés Les équipes de soutien à la recherche et de support administratif ou technique sont au service de la stratégie d’Inria. Il faut donner plus de sens au travail quotidien de ces services de façon à ce qu’ils aient une pleine conscience des enjeux de performance et de création de valeur auxquels ils sont associés. Des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre l’activité et l’efficience seront mis en place dans les directions et services de soutien et de support de l’institut. Le « pilotage par la maturité » sera progressivement mis en place dans les différentes lignes métier – et des benchmarks entre services permettront de mieux partager collectivement les meilleures pratiques identifiées.

Structurer l’offre de service et améliorer sa qualité La bonne marche d’Inria passe aussi par l’étendue et la qualité de l’offre de ses fonctions de soutien à la recherche et de support administratif et technique. Inria se fait une exigence que chacun de ses centres puisse offrir aux chercheurs des services de support et de soutien de proximité efficients, appuyés par les directions scientifiques et administratives transverses. Ainsi, toutes les lignes de soutien et de support proposeront un catalogue de prestations qui permettra de préciser leur offre de services. Ce catalogue évoluera au fil des ans et permettra de gérer le cycle de vie des services offerts. La qualité du service rendu par les entités de soutien et de support sera régulièrement mesurée en interne.

Bâtir un système d’information plus complet et plus agile Une priorité forte sera donnée au système d’information qui joue un rôle essentiel pour l’ensemble des activités d’Inria. La réorganisation de la ligne SI doit permettre d’aboutir à la mise en place d’un centre de service national avec une offre de proximité homogène sur l’ensemble des sites de l’institut. Le catalogue de services de la ligne SI qui sera mis en place dès 2013 permettra de préciser les contours de l’offre, en cohérence avec ses ressources. Ce catalogue évoluera au fil des ans, avec l’enjeu fort pour l’institut d’améliorer les outils mis à disposition des utilisateurs. L’accès aux services applicatifs doit être progressivement automatisé via la mise en place d’un portail de services. Les maîtrises d’ouvrage travailleront en étroite synergie avec les maîtrises d’œuvre pour répondre à trois


43

défis majeurs sur la durée du plan stratégique : la construction d’un « SI Ressources humaines » nouveau, la réalisation d’un « SI Transfert & innovation », et la montée en version du « SI Financier et comptable ».

L’intranet Inria doit également évoluer pour permettre aux équipes d’accéder facilement aux données dont elles ont besoin, et pas seulement par ligne métier. La mise en place d’un réseau social d’entreprise sera proposée.

Les assistant(e)s d’équipe de recherche Du fait d’un choix d’organisation conduisant à mutualiser les fonctions de soutien et de support dans des services d’appui distincts des équipes de recherche, un métier est devenu essentiel pour le bon fonctionnement collectif de l’institut : c’est celui des AER (assistant(e)s d’équipe de recherche). L'AER apporte un soutien de proximité à l'équipe-‐projet. Il (elle) assure un rôle crucial d'interface avec les services et aussi avec les partenaires extérieurs. Extrêmement polyvalent(e), il (elle) apporte notamment conseil et aide au pilotage dans les domaines RH, budgétaire, contractuel, en garantissant le respect des procédures, ainsi qu’en matière de communication ou « d’événementiel ». En ligne avec le référentiel métier qui a été élaboré, cette fonction a vocation à être renforcée tant sur le plan quantitatif que, par des actions de formation et de promotion, sur le plan des compétences.

Faire évoluer l’information scientifique et technique et l’organisation des manifestations scientifiques Une « cellule » nationale sera chargée de l’ensemble des abonnements scientifiques numériques d’Inria et une politique volontariste de mutualisation des fonds documentaires sera conduite sur chacun des sites universitaires où l’institut est présent. Inria s’est engagé depuis longtemps dans la diffusion de ses productions scientifiques via des archives ouvertes, avec un effort tout particulier pour promouvoir l’archive ouverte HAL, en liaison avec le CNRS. L’institut poursuivra la mise en place d’outils autour de HAL pour interagir avec son système d’information scientifique, rendre encore plus fluide les liens avec ArXiv et faciliter les études bibliométriques nécessaires à l’institut pour répondre à des sollicitations externes ou des questions internes de pilotage ou de suivi. En sus, l’institut se dotera des moyens nécessaires à une réflexion continue sur la question des méta-‐données et des mécanismes d’indexation.

Par ailleurs, Inria se dotera d’une cellule d’organisation de grandes manifestions scientifiques pour aider ses chercheurs à organiser les meilleures conférences internationales de ses domaines, au bénéfice du rayonnement de l’ensemble de la recherche française dans les sciences du numérique.

9. Dynamiser veille, prospective et stratégie

Dans le domaine scientifique et technologique du numérique, qui évolue très rapidement et a un impact très fort sur la société, la recherche a besoin d’un système d’observation très réactif. Inria mettra en place une cellule clairement identifiée pour assurer la continuité de sa réflexion prospective et stratégique.

Cette cellule s’appuiera bien entendu sur l’ensemble des compétences de l’institut, en particulier sur les différentes directions scientifiques, mais aussi sur la Commission d’évaluation et le Conseil scientifique. Elle travaillera en lien étroit avec les cellules de réflexion de même type des autres établissements de recherche, français ou étrangers.

Cette cellule jouera un rôle moteur pour que le plan stratégique d’Inria soit un exercice vivant et dynamique tout au long de son exécution. Elle aura également en charge la production de notes ou de documents, rédigés par des scientifiques d’Inria, tant à destination interne que, le cas échéant, pour répondre à des sollicitations extérieures. Pour assurer la cohérence de ses vues et recommandations, elle s’appuiera aussi sur l’Observatoire des activités d’Inria.


44

Documents

Version(2( ! Objectif!Inria!2020!