Indice de Préparation à l'IA (AIPI)

L'AIPI utilise une gamme diversifiée de données sources, y compris des statistiques officielles, des enquêtes de données concrètes et des perceptions compilées par huit institutions réputées : l'Institut Fraser, l'Organisation Internationale du Travail, l'Union Internationale des Télécommunications, les Nations Unies, la Conférence des Nations Unies sur le Commerce et le Développement, l'Union Postale Universelle, la Banque Mondiale et le Forum Économique Mondial. Cette approche multifacette garantit que l'indice reflète à la fois des mesures objectives et des évaluations subjectives de la préparation à l'IA.

L'indice est structuré autour de quatre dimensions clés : l'infrastructure numérique, le capital humain, l'innovation technologique et les cadres juridiques. Chacune de ces dimensions est cruciale pour faciliter une adoption fluide de l'IA au sein des économies. L'AIPI calcule ces dimensions en normalisant et en moyennant un ensemble complet de sous-indicateurs. Ceux-ci incluent la disponibilité d'une infrastructure numérique pertinente, des investissements soutenus dans le capital humain, une éducation STEM inclusive, la mobilité du travail et du capital, un écosystème de recherche et développement dynamique, et l'adaptabilité des cadres juridiques pour accueillir les modèles commerciaux numériques.

Pour utiliser efficacement l'AIPI, les utilisateurs doivent être conscients qu'il intègre plusieurs indicateurs basés sur des perceptions, qui reflètent des évaluations et des expériences subjectives individuelles. Par conséquent, l'indice sert de mesure indicative, guidant les décideurs dans l'identification des domaines à améliorer plutôt que de fournir un classement strict des pays. De plus, l'accent mis sur la préparation à l'adoption de l'IA, plutôt que sur le leadership en matière d'invention, permet une comparabilité entre différentes économies. Il est important de reconnaître que mesurer la préparation à l'IA présente des défis, car les exigences institutionnelles pour l'intégration de l'IA à l'échelle de l'économie restent incertaines.