Intelligence Artificielle: opportunité ou menace? Mythe et réalité

Sujet tendance par excellence, pas un jour ne passe sans que l’on ne parle d’Intelligence Artificielle, de ses débouchés actuels ou à venir, réels ou supposés. Tantôt perçue comme une opportunité, tantôt regardée comme une menace, beaucoup ont un avis sur la question.  Pour autant, même si le sujet divise, il ne laisse personne réellement indifférent. Pourquoi ? Sans doute parce que de façon diffuse, comme le rire, l’intelligence restait jusqu’ici le propre de l’homme !

 

 En quoi l’Intelligence Artificielle est une rupture technologique singulière ?

Les récentes avancées scientifiques et techniques en matière d’Intelligence Artificielle sont spectaculaires et objectivement impressionnantes. De manière exhaustive, nous pouvons citer les véhicules autonomes, la reconnaissance d’image, l’ imagerie médicale prédictive et la mise au point de molécules (IBM Watson), la suprématie définitive dans des jeux de logique, notamment les échecs, le shogi, le jeu de Go (DeepMind), le Poker (Libratus)… Ces derniers restaient encore considérés comme chasse gardée de l’esprit humain, en raison de leur caractère incertain et intuitif.

Dans un article scientifique du 5 décembre 2017, la société deepmind (Filiale de Google) met en lumière l’évolution de son Intelligence Artificielle Alphazero en utilisant la technique dite « d’apprentissage autodidacte par renforcement”.  Sa caractéristique est d’être capable d’ apprendre en autonomie uniquement avec des règles de jeu et des positions.

 

Courbe d’apprentissage d’AlphaGo Zero qui n’a mis que trois jours « tabula rasa » à battre AlphaGo Lee et 40 jours pour s’imposer comme le meilleur joueur du monde. © DeepMind

Courbe d’apprentissage d’AlphaGo Zero qui n’a mis que trois jours « tabula rasa » à battre AlphaGo Lee et 40 jours pour s’imposer comme le meilleur joueur du monde. © DeepMind

 

Très concrètement ce programme apprend, en jouant des millions de parties contre le meilleur joueur du monde… c’est à dire lui même… pour atteindre un “niveau de jeu surhumain”.  Cet apprentissage constant basé sur l’ expérientiel lui permet ainsi de battre les meilleurs programmes existant dans ces trois disciplines.

Or, deux éléments sont particulièrement troublants dans ce mode de fonctionnement de l’Intelligence Artificielle. En effet, l’algorithme a besoin de s’entrainer et de se tromper pour apprendre. Ici, la vitesse d’apprentissage est sans rapport avec les temps d’apprentissage humain, comme le démontre la courbe ci-dessus.

Nous avons ainsi le sentiment d’entrer dans une forme de concurrence (inégale ?) avec la machine.  Ce sentiment est renforcé dans les langues latines car le mot intelligence fait directement référence à l’intellect alors que dans la culture anglo-saxonne le terme recouvre plutôt le sens d’information, de renseignement.

 

Intelligence Artificielle : où en est-on aujourd’hui ? 

En l’état actuel des choses, ces avancées remarquables et réellement prometteuses sont cependant limitées à des domaines particuliers.

En effet, Yann Lecun le résume ainsi, dans le cadre d’un rapport présenté au collège de France

 

« Malgré tous ces progrès, nous sommes encore bien loin de produire des machines aussi intelligentes que l’humain […] nous avons des systèmes qui peuvent conduire une voiture, jouer aux échecs et au Go, et accomplir d’autres tâches difficiles de manière plus fiable et rapide que la plupart des humains […] mais ces systèmes sont très spécialisés. Un gadget à 30 euros nous bat à plate couture aux échecs, mais il ne peut faire rien d’autre […] ce qui manque principalement aux machines, c’est le sens commun, et la capacité à l’intelligence générale qui permet d’acquérir de nouvelles compétences, quel qu’en soit le domaine

 

Ainsi, bien qu’il puisse évoluer en limitant l’intervention  humaine, un programme comme AlphaGo Zero a besoin de travailler sur un problème structuré avec des règles claires et un minimum d’imprévu. La prochaine étape pour s’approcher encore plus près du réel est paradoxalement… le jeu video !

 

Présentation du projet Intelligence Artificielle Starcraft 2 par DeepMind

Présentation du projet Intelligence Artificielle Starcraft 2 par DeepMind

 

Afin d’élargir les capacités de l’ Intelligence Artificielle, les chercheurs se sont attaqués à Starcraft où le nombre d’actions possibles et la gestion de la part d’incertitude est beaucoup plus forte notamment à cause d’informations limitées ou inconnues. Le choix de ce jeu qui regroupe une large communauté d’experts passionnés n’est pas le fruit du hasard. Pour mener à bien ce projet, les sociétés blizzard et Deepmind ont du créer un environnement de développement ouvert et collaboratif. Ceci dans le but que « la créativité, l’ingéniosité et le labeur [de la communauté] orientent le projet et ses résultats ».

Jeu de Go, Poker, Jeu vidéo… Quel intérêt tout cela peut présenter dans notre vie quotidienne ?  C’est justement là que tout prend du sens.  David Silver, chercheur en chef sur AlphaGo explique cela très simplement :

 

« Vous avez un agent [une Intelligence Artificielle] qui peut être transposé du jeu de go à n’importe quel autre domaine (…) Vous obtenez un algorithme qui devient si généraliste qu’il peut être appliqué n’importe où ».

 

Ainsi, ces projets spectaculaires ouvrent concrètement  des pistes prometteuses pour la création d’Intelligences Artificielles capables de travailler dans des domaines précis : Alimentation, santé, énergie, etc…

Bien que spécialisée, l’Intelligence Artificielle constitue un outil capable de nous “augmenter » pour nous aider à résoudre à court terme un certain nombre de problèmes au profit (ou au détriment ?) du bien commun.

 

Au fait, c’est quoi l’ Intelligence Artificielle ?

La définition d’un sujet aussi vaste ne fait bien sûr pas consensus mais nombre de scientifiques s’accordent sur le fait que :

 

« l’ Intelligence Artificielle est un ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains ».

 

De façon très simplifiée, on distingue la programmation “traditionnelle” arborescente, comparative, déductive qui trouve rapidement ses limites dans le traitement des données du monde réel complexe et variable et l’apprentissage machine (Machine learning) qui constitue le socle contemporain de l’Intelligence Artificielle.

L’apprentissage machine utilisé depuis le plus longtemps est de type “ Supervisé”. Il s’ agit  d’un système entrainable c’est à dire une boîte noire, avec en entrée, un « extracteur de caractéristique”, à qui l’on soumet la photo d’un objet (par exemple une voiture) et à qui l’on donne la sortie désirée (pour une voiture) via un « classifieur linéaire ». Après avoir ainsi analysé des milliers ou des millions d’images étiquetées, le système acquiert une « capacité de généralisation”. Il devient ainsi capable de distinguer seul une voiture sur des images qu’il n’a jamais vues auparavant.

 

 

Pour aller plus loin, l’apprentissage profond (Deep learning) constitue une évolution de cette technique. Il peut être vu comme un réseau neuronal multicouche d’éléments simples, (similaires aux classifieurs linéaires) mais interconnectés.

Le Deep Learning utilise une analyse par couches d’analyses successives, ayant la capacité d’apprendre à représenter le monde de manière hiérarchique. Les premières couches extrairont des caractéristiques simples telles que la présence de contours, et les couches suivantes se combineront pour former des concepts de plus en plus complexes et abstraits.

Assemblages de contours en motifs, de motifs en parties d’objets, de parties d’objets en objets, etc… On utilise ici le terme de « réseau neuronaux » : uniquement par référence fonctionnelle. En effet, « Le réseau neuronal » est inspiré du cerveau un peu comme l’avion est inspiré de l’oiseau.

Ces technologies, connues pourtant depuis la fin des années 80, ont pu révéler leur efficacité à partir de 2011 grâce notamment à la puissance de calcul des cartes graphiques devenues financièrement abordables. Elles ont ensuite pu être massivement adoptées et développées par les géants du web, ce qui a suscité le renouveau de l’Intelligence Artificielle que l’on connait aujourd’hui.

 

Et la singularité dans tout ça ?

« Nous avons tendance à surestimer l’incidence d’une nouvelle technologie à court terme et à la sous-estimer à long terme.”  Cet adage de Roy Amara ne fait pas exception en matière d’ Intelligence Artificielle.

La notion de singularité technologique sur fond de machine détruisant son créateur constitue le socle de la perception collective de l’Intelligence Artificielle.

Celle-ci est notamment liée aux travaux et théories de Raymond Curzweill, Directeur de l’ingénierie chez Google, qui prédit que l’augmentation de la puissance de calcul des machines permettra de “simuler” le cerveau humain à partir de 2025.

 

La frise chronologique de Ray Curzweill - Intelligence artificielle et singularité

La frise chronologique de Ray Curzweill – Intelligence Artificielle et singularité

 

Mais en pratique cette approche se croise avec la capacité réelle de mise en œuvre d’une Intelligence Artificielle à utiliser une technique d’apprentissage dite “non supervisée ». L’IA deviendrait pour ainsi dire capable d’apprendre d’elle – même en fonction des situations génériques rencontrées dans divers environnements.

Cette forme d’apprentissage constitue le chaînon manquant selon certains  spécialistes. Yann Lecun explique d’ailleurs :

 

« Tant que le problème de l’apprentissage non supervisé ne sera pas résolu, nous n’aurons pas de machine vraiment intelligente. C’est une question fondamentale scientifique et mathématique, pas une question de technologie. Résoudre ce problème pourra prendre de nombreuses années ou plusieurs décennies. En vérité, nous n’en savons rien”

 

Aussi, il semble légitime de se demander s’il y aura singularité dans un futur proche ? Rien n’est donc moins sûr.

Ce qui semble certain en revanche, c’est que dans des domaines clairement spécialisés, l’Intelligence Artificielle va faire des progrès et dépasser les capacités humaines de façon spectaculaires. Ce bond en avant aura sans doute des conséquences bien réelles sur le champ des possibilités. Cela accélérera la transformation digitale, déjà bien engagée. Les progrès seront donc mosaïques et progressifs, ouverts entre chercheurs, géants du web, start-up. Ils vont venir implémenter notre quotidien sur un plan personnel et professionnel.

Enfin, nous pouvons parier sans mal que ces avancées, en s’universalisant, vont devenir rapidement abordables, dans la mesure où ces innovations vont naturellement nous faciliter la vie, celle des entreprises et des institutions. Elles seront pourvoyeuses de solutions qui vont répondre de manières adaptées et pragmatiques à des besoins réels, dont nous sommes demandeurs, en qualité de consommateurs.

 

En résumé 

Il n’est pas trop hasardeux d’ affirmer que le véritable défi de l’Intelligence Artificielle réside dans l’utilisation que nous allons en faire et dans notre capacité à nous saisir des opportunités d’évolution que nous offre cette technologie émergente, tant elle est  déjà présente dans les esprits.

De façon certaine, l’Intelligence Artificielle va continuer à entrer naturellement dans notre quotidien pour nous assister (essor du Natural Language Processing), nous aider à traiter l’information, pour comprendre et interagir avec le réel.

Parions que cette nouvelle forme d’action deviendra rapidement le standard de référence, au même titre que le service client d’Amazon est devenu en quelques années le standard de référence en matière de service client.

C’est donc dans cette optique que nous devrions investir ce champ nouveau et prometteur. Et même si d’aucuns diront qu’il faut  se prémunir de ses éventuels effets pervers et délétères, il convient de s’approprier et de diffuser de manière pragmatique et éclairée ces technologies prometteuses à des fins d’amélioration de notre quotidien.

Aussi, si guerre de l’Intelligence il y a, il n’est pas audacieux de présager que pour les années à venir, elle sera de nature économique et commerciale.

 

 

Lire Aussi : Intelligence Artificielle quelles applications concrètes pour l’entreprise

 

Sources :

https://www.college-de-france.fr/media/yann-lecun/UPL4485925235409209505_Intelligence_Artificielle______Y._LeCun.pdf

https://news.microsoft.com/fr-fr/2017/05/10/build-2017-jour-1-signe-de-lintelligence-artificielle/

https://www.courrierinternational.com/article/pourquoi-lintelligence-artificielle-nous-fait-autant-fantasmer

http://bfmbusiness.bfmtv.com/hightech/pourquoi-l-intelligence-artificielle-fait-elle-si-peur-aux-francais-1311372.html

https://www2.deloitte.com/fr/fr/pages/services-financier/articles/pourquoi-il-ne-faut-pas-avoir-peur-de-lintelligence-artificielle.html#

https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/la-revolution-de-l-intelligence-artificielle-599157.html

https://www.futura-sciences.com/tech/actualites/technologie-alphazero-ia-google-deepmind-devient-imbattable-echecs-61409/

http://www.huffingtonpost.fr/2017/01/31/une-intelligence-artificielle-vient-de-battre-quatre-champions-d_a_21703279/https://www.futura-sciences.com/tech/actualites/technologie-deepmind-ia-google-declare-guerre-starcraft-ii-62044/

Par | 2018-09-23T17:35:20+00:00 vendredi, 9 mars, 2018|Catégories : Entrepreunariat & Startups, Tech|Mots-clés : , , , , |

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