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Démystifions l’Intelligence Artificielle

Alexandre Huraut, and Anna Centeno

L’Intelligence Artificielle également connue sous l’abréviation « IA » fait partie des sujets majeurs de notre époque. L’IA alimente toutes les conversations : du simple citoyen à l’élite scientifique, politique, économique et intellectuelle.

Elle suscite l’espoir et l’enthousiasme chez certains qui y voient un moyen de changer le monde pour le meilleur de l’Homme. Chez d’autres l’IA est un nouvel Eldorado dans lequel ils investissent massivement (Notamment aux Etats Unis et en Chine) avec de gros profits en vue. L’IA suscite la prudence et la vigilance notamment chez les politiques et philosophes en Europe qui insistent sur la nécessité d’encadrer l’IA sur le plan éthique. L’IA alimente également de nombreux fantasmes de la promesse du SurHomme triomphant de la mort, à la peur de l’asservissement sinon la fin de l’Humanité par l’IA. L’IA pose avant tout de nombreuses interrogations.

« Et si une voiture autonome heurtait une autre voiture autonome et qu'on se blessait ? »
« Est-ce qu'on va avoir des robots professeurs ? »
« Les ordinateurs vont-ils devenir si intelligents qu'ils pourront prendre le pouvoir ? »
« Si les robots s’occupent de tout, alors qu'allons-nous faire ? »

L’IA s’inscrit dans le prolongement de la révolution numérique et aura sans aucun doute un impact majeur sur l’industrie et en particulier sur l’industrie des services (le secteur tertiaire) et par conséquent sur notre société et notre vie de tous les jours.

Mais pour bien comprendre cet impact, sortons du mythe et des fantasmes et essayons :

  • De bien comprendre de quoi on parle quand on parle d’IA
  • D’explorer concrètement les cas d’usage et d’application de l’IA
  • Et de ne pas oublier la place de l’Humain dans tout cela

De quoi parle-t-on lorsqu’on parle d’IA ?

Le terme Intelligence Artificielle est utilisé communément pour décrire presque tous les types d'analyse informatisée ou d'automatisation. Afin d’éviter toute confusion, les experts techniques dans le domaine de l'IA préfèrent utiliser le terme Intelligence Artificielle Générale (AGI) pour désigner des machines à intelligence humaine ou supérieure, capables d'élaborer des concepts abstraits à partir d'une expérience limitée et de transférer des connaissances d’un domaine à l’autre. L’AGI est également appelée l’« IA forte » et se distingue de l’« IA faible », qui fait référence à des systèmes conçus pour une tâche spécifique et dont les capacités ne sont pas facilement transférables à d'autres domaines.

Malgré les résultats impressionnants de Deep Blue, qui a battu le champion du monde d'échecs en 1997, et Alpha Go, qui a fait de même pour le jeu de Go en 2016, tous nos systèmes d'intelligence artificielle actuels sont des « IA faibles ». Ces programmes faiblement intelligents peuvent surpasser les humains dans des tâches spécifiques, mais ils ne peuvent pas appliquer leur expertise à des tâches transdomaine telle que la création artistique ou la conduite de véhicule. La résolution des tâches en dehors des paramètres initiaux du programme nécessite la création de programmes supplémentaires aussi faiblement intelligent. En somme, Alpha Go le super champion du jeu de Go programmé tel quel serait inopérant pour jouer au Poker. « Nous sommes loin d'avoir des machines capables d'apprendre les choses les plus élémentaires sur le monde de la même manière que les humains et les animaux », selon Yann Lecun, responsable de l'intelligence artificielle chez Facebook. L'AGI relève encore de la science-fiction et ses perspectives ne sont pas bien claires. Les approches actuelles fonctionnent bien pour résoudre des problèmes spécifiques mais ne se généralisent pas bien à des tâches telles que le raisonnement abstrait et la formulation de concepts - des capacités que les tout-petits possèdent mais non les ordinateurs.

Quand on parle d'IA, on parle donc d’IA « faible » : c’est-à-dire de supers experts dans un domaine précis et s’appuyant sur des techniques informatiques basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique tel que :

  • Le Machine Learning : contrairement à la programmation traditionnelle, c’est le système qui écrit le programme de réalisation à l’aide des données avec leur résultat souhaité, les règles et les contraintes fourni par l’homme. On distingue différents types de machine learning : Supervised Learning, Non Supervised Learning, Reinforcement Learning.
  • Le Deep Learning : Système de réseaux neuronaux d'apprentissage utilisant une cascade de couches de traitement, chaque couche transformant les données d'entrée en représentations plus abstraites. Utilisé pour la reconnaissance faciale et vocale, le traitement du langage naturel.

Mais quels sont concrètement les cas d’application que nous réservons à nos futurs supers experts ? Réponse pour le domaine de la santé dans le prochain numéro.

Voir ou revoir
Intelligence artificielle dans les ressources humaines : pourquoi ne pas se laisser tenter ?

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