Comprendre les dépenses du gouvernement fédéral américain en matière d’intelligence artificielle

Dans notre précédente série d’articles pour Brookings, nous avons exploré l’émergence de documents de stratégie nationale sur l’intelligence artificielle (IA) et cherché à comprendre ce que chaque pays essayait de faire et avec quelle efficacité ils le faisaient. Dans notre travail d’achèvement, nous nous sommes concentrés sur les points où les États-Unis étaient en retard et avons proposé des options pour remédier au retard. En particulier, nous recommandons trois options : 1) appliquer les leçons de la course spatiale américaine pour redynamiser le développement des talents, (2) adopter une approche de consortium multinational (similaire à l’OTAN) et (3) créer un partenariat solide avec un autre pays.

Suivant les conseils de “Gorge profonde” de la renommée du Watergate, dans cette nouvelle série d’articles, nous suivons la piste de l’argent fédéral pour comprendre le marché du travail fédéral pour l’IA, le matériel, les logiciels et les services en cours d’acquisition. Nous suivons également les acteurs clés qui allouent l’argent (législateurs), dépensent l’argent (gestionnaires de programmes) et reçoivent l’argent (fournisseurs). Ensemble, cette série fournit un aperçu complet des dépenses fédérales en TI, de leur orientation et de leurs principaux acteurs.

Données et méthodologie

Toutes les données de cette série sont tirées directement des contrats fédéraux et ont été consolidées et nous ont été fournies par Connexion de la direction. Leadership Connect dispose d’un vaste référentiel de contrats fédéraux et ses données constituent la base de cette série d’articles.

Dans ce premier article, nous examinons tous les contrats fédéraux des cinq dernières années qui comportaient le terme « intelligence artificielle » (ou « IA ») dans la description du contrat. Ainsi, notre ensemble de données comprenait 663 contrats, dont 652 identifiaient un organisme de financement, 556 identifiaient un code SCIAN et 504 identifiaient une valeur en dollars, avec des valeurs de contrat allant jusqu’à 192 millions de dollars.

découvertes

Sur les 15 catégories de codes SCIAN identifiées dans les contrats, les données montrent que plus de 95 % des dépenses étiquetées AI sont en SCIAN 54, qui concerne les services professionnels, scientifiques et techniques. Cette catégorie a enregistré plus d’un milliard de dollars de dépenses pour un total de 474 paires de récompenses uniques (agence-fournisseur) au cours des cinq dernières années. Cela n’est pas surprenant, car le gouvernement fédéral est généralement l’une des plus importantes sources de financement externe pour la recherche et le développement, qui est le service de base du SCIAN 54. Le deuxième code le plus utilisé était SCIAN 33 (fabrication), avec seulement 16 prix uniques d’une valeur inférieure à 7 millions de dollars (0,5 % des dépenses totales), il est donc clair que le SCIAN 54 domine. Les dépenses globales en recherche et développement (dont le SCIAN 54 fait partie) ont augmenté à un taux à deux chiffres depuis plusieurs années. Cette constatation suggère un marché immature, axé sur le développement de la recherche, plutôt qu’un marché plus mature, davantage axé sur les dispositifs matériels et logiciels.

Bien qu’il existe 15 organismes de financement différents dans le SCIAN 54, 53 % des contrats et 87 % de la valeur des contrats relèvent du ministère de la Défense (DoD). La santé et les services sociaux (HHS) et la NASA sont loin derrière le DoD en termes de nombre de contrats (à 17 % chacun). Ensemble, ces contrats ne représentent que 1,5 % du total des dépenses contractuelles pour ce code. Le commerce et l’administration des anciens combattants sont les deuxièmes dépenses les plus importantes par contrat, à environ 4 % chacune.

Il y a au total 307 fournisseurs différents avec 474 contrats. Aucun fournisseur ne traite avec plus de trois agences de financement, ce qui reflète une approche de niche de la communauté des fournisseurs. Trois fournisseurs (AI Solutions, AI Signal Research et United Solutions) gèrent trois agences, tandis que quatorze fournisseurs différents traitent avec deux agences et les 290 fournisseurs restants traitent avec une seule agence de financement. De plus, il n’y a que 62 entreprises avec plus d’un contrat, mais 245 avec un seul. Il n’y a qu’un seul fournisseur avec plus de 10 contrats (AI Solutions) et seulement deux autres avec plus de cinq (AI Signal Research et AI Biosciences).

Bien qu’il existe 15 organismes de financement différents dans le SCIAN 54, 53 % des contrats et 87 % de la valeur des contrats relèvent du ministère de la Défense (DoD).

Il existe 327 dyades bailleurs de fonds-fournisseurs. De toutes les dyades, AI Solutions est le seul fournisseur à avoir plus de cinq contrats avec une seule agence de financement – ​​56 avec la NASA et 10 avec le DoD. Il existe 267 dyades uniques où il n’y a qu’un seul contrat. Encore une fois, cela reflète une communauté de fournisseurs très fragmentée qui opère dans des créneaux très étroits.

Une analyse

Pris ensemble, nous voyons un marché très fragmenté dominé par de petits fournisseurs qui ont souvent un seul contrat pour les services liés à l’IA. Bon nombre de ces fournisseurs sont de petits fournisseurs et, pour ces fournisseurs, le travail lié à l’IA représente un pourcentage substantiel de leurs revenus annuels. Fait intéressant, la colocation occupe également une place importante. Autrement dit, bon nombre de ces fournisseurs sont situés à proximité de leur client fédéral et nous soupçonnons qu’il peut y avoir des relations antérieures – personnelles ou professionnelles. Nous considérons ces relations comme saines, car elles reflètent un écosystème de fournisseurs qui se développe en réponse à des besoins spécifiques.

Cela ne signifie pas que les plus grandes entreprises technologiques traditionnelles comme RAND, Northrop Grumman, Accenture, IBM, Booz Allen Hamilton et Raytheon sont absentes de ces contrats. Cependant, comme pour leurs homologues plus petites, ces grandes entreprises établissent toujours des références où l’IA pourrait s’intégrer. Si l’histoire se maintient, nous nous attendrions à ce que ces grandes entreprises explosent relativement rapidement dans leur présence contractuelle globale, compte tenu de leurs relations passées avec les décideurs fédéraux et de leur volonté historique d’acquérir de plus petites entreprises afin de se développer rapidement.

Du côté des clients, le nombre de contrats relativement petits montre que le gouvernement fédéral est encore dans une phase expérimentale d’achat d’IA et recherche probablement des cas d’utilisation spécifiques où l’IA est appropriée. Cela expliquerait l’accent mis sur les contrats basés sur la recherche par opposition aux contrats basés sur le matériel et les logiciels. Du point de vue de la gestion des risques, c’est une bonne idée. Avec un grand nombre de petits vendeurs ayant chacun un seul contrat, on se rend compte que le gouvernement adopte une stratégie de laisser fleurir mille fleurs, avec l’espoir que cela conduira à découvrir la meilleure approche de l’IA.

Cependant, il y a aussi un avenir plus sombre qui pourrait résulter si cette approche est adoptée. Comme indiqué précédemment, les États-Unis accusent un retard considérable dans le développement de l’IA et, en particulier, accusent un retard substantiel sur la Chine. Dans notre analyse du plan national d’IA de la Chine, il est clair que le gouvernement national chinois montre la voie dans l’élaboration de stratégies et de projets d’IA. Pendant ce temps, d’autres entités, telles que le secteur privé, sont de très petits acteurs du plan. Cela signifie que la Chine peut identifier rapidement les meilleures perspectives pour l’IA et orienter des fonds substantiels vers certains projets qui semblent avoir le plus haut degré de réussite.

D’un autre côté, le plan américain est en grande partie une approche collaborative, le gouvernement fédéral, les industries privées et les universités devant jouer un rôle actif. Bien que nous soyons convaincus que la stratégie américaine finira par donner de bons résultats, il s’agira probablement d’une stratégie qui évoluera plus lentement, car un traitement préférentiel n’est pas accordé aux idées les plus prometteuses. Au moins pour le moment, l’accent semble être mis sur la culture d’une grande variété de projets, plutôt que sur un ensemble plus restreint.

Le principal domaine d’intérêt des dépenses fédérales américaines en matière d’IA se situe au sein du DoD. Il semble que le DoD soit utilisé comme une sorte d’incubateur pour les projets d’IA, bien qu’il ne soit qu’une des nombreuses agences censées le faire au niveau national américain. Mais étant donné la volonté du DoD d’investir dans les nouvelles technologies, il n’est pas surprenant que ce soit le principal domaine d’intérêt. Nous nous attendrions à ce qu’au fil du temps, d’autres agences fédérales soient beaucoup plus disposées à investir dans l’IA.

Bien que l’approche large des États-Unis en matière d’IA soit susceptible d’avoir des avantages à l’avenir, il s’agira probablement d’une stratégie évoluant beaucoup plus lentement que celle adoptée par la Chine. De plus, la stratégie américaine plus diversifiée rend difficile pour les gestionnaires de projets/programmes fédéraux de partager les idées développées à partir de projets individuels. Cela signifie que le gouvernement fédéral réapprend en grande partie les mêmes leçons tirées de divers projets, ce qui n’est pas une stratégie efficace en termes de temps.

Le cadre actuel pour résoudre ce problème de coordination est le Bureau national de l’initiative d’intelligence artificielle (NAIIO), qui a été établi par la loi de 2020 sur l’initiative nationale sur l’intelligence artificielle. En vertu de cette loi, le NAIIO vise à :

maintenir un soutien constant pour la R et D en IA, soutenir l’éducation en IA… soutenir la recherche interdisciplinaire en IA… planifier et coordonner les activités fédérales interagences en IA… et soutenir les opportunités de coopération internationale avec l’IA stratégique… pour des systèmes d’IA crédibles.

Bien que l’intention de cette loi et sa structure formelle soient admirables, les dépenses fédérales actuelles ne semblent pas refléter ces nobles objectifs. Au lieu de cela, nous assistons à un marché fédéral qui semble beaucoup plus chaotique que souhaitable, surtout compte tenu de l’avance que la Chine a déjà sur les États-Unis dans les activités d’IA.

Sommaire

Le marché fédéral de l’IA en est à ses débuts, mais nous voyons déjà comment le marché est susceptible d’évoluer au cours des prochaines années. Bien que nous pensons que l’approche diversifiée adoptée par les États-Unis est susceptible de porter ses fruits, il est tout aussi probable qu’elle entraînera un retard encore plus important des États-Unis par rapport à la Chine dans les années à venir. Renforcer le pouvoir et la direction de NAIIO serait un excellent premier pas pour structurer ce marché chaotique.

S’appuyant sur les conclusions de cet article, d’autres articles de cette série exploreront les relations à multiples facettes entre les gestionnaires de programmes fédéraux, les sociétés de conseil en IA et les élus.

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