intelligence artificielle

Depuis quelques années, on entend beaucoup parler d’Intelligence Artificielle (IA) et ce dans tous les domaines. Les téléphones sont désormais « smart », les objets « connectés » et les voitures peuvent rouler de manière autonome en plein trafic. Cette année, le bestseller de Noël sera un petit robot à chenilles qui se comporte comme un animal de compagnie. Mais que désigne le terme « Intelligence Artificielle » ? Est-ce un assistant personnel qui sait faire une recherche sur le web, ou une machine digne des plus grands films de science-fiction ?

La réponse est simple : les deux. Le futur est déjà là, mais on ne distingue pour l’instant qu’une infime partie de l’iceberg. La différence entre les deux est plutôt à aller chercher dans l’horizon de commercialisation des fonctionnalités d’une IA.

Une Intelligence Artificielle…intelligente ?

Pour le moment, on appelle « intelligent » un appareil doté d’un processeur capable de calculer rapidement et donc d’analyser une importante quantité d’informations. Mais la notion d’intelligence est beaucoup plus complexe : ce n’est pas seulement analyser de l’information en masse, ni selon un contexte, c’est également créer quelque chose. D’une solution innovante à une œuvre d’art, la création ne dépend pas de la rapidité de calcul, mais bien de la capacité à façonner quelque chose de nouveau. Ainsi, à défaut de pouvoir donner la capacité de création à leur IA, les chercheurs essayent de leur enseigner une certaine logique via le machine learning et le deep learning.
Le machine learning est un modèle prédictif permettant d’estimer un résultat à partir d’un échantillon préalablement « appris ». Par exemple, si on apprend à l’IA que Léon a apprécié 100% des derniers films des studios Marvel, elle peut prédire que Léon va aimer le prochain Marvel. En revanche le deep learning, comme son nom l’indique, va beaucoup plus loin. Il est capable de faire le lien entre plusieurs exemples observés : si on montre à l’IA plusieurs photos de chats, elle sera capable de reconnaître un chat la prochaine fois qu’elle en verra un, sans qu’on ait précisé ce que c’était. Et cette technologie présente un bon nombre d’applications : de la reconnaissance faciale à l’analyse des flux migratoires en passant par la détection des tumeurs sur les radiographies.

Des limites encore nombreuses

Les processeurs actuels sont capables d’effectuer des calculs à une fréquence très élevée, et en constante évolution en suivant la loi de Moore. Mais ils restent 40 millions de fois inférieurs à un cerveau humain grâce à sa centaine de milliards de neurones. De plus, nos neurones fonctionnent en réseau particulièrement dense. Un processeur, lui, est binaire et doit donc lire un à un les successions de « 0 » et de « 1 ». Si cette complexité est déjà un avantage considérable au niveau des performances « pures », c’est sans compter la conscience de soi et les émotions de l’Homme. Comment apprendre à une Intelligence Artificielle de reconnaître une réelle émotion, et non simplement une grimace sur un visage ? Et encore plus difficile : comment lui faire ressentir quelque chose ? Cela reste à court et moyen terme un simple rêve de science-fiction.

Pour aller plus loin, l’Intelligence Artificielle dans la culture :

Quelques films de référence :

  • David dans AI de Steven Spielberg, (2001)
  • V.I.K.I dans le film I Robot d’Alex Proyas (2004)
  • Skynet dans la série de films Terminator de James Cameron (1984)
  • Samantha dans Her de Skipe Jonze (2014)
  • Jarvis dans la série de film Iron Man de Jon Favreau (2008)
  • AUTO, dans Wall-e d’Andrey Stanton (2008)

Quelques livres de référence :

  • La guerre des intelligences de Laurent Alexandre (2017)
  • La Neuromatrice dans Les racines du mal de Maurice G. Dantec (1995)
  • CARL 500 dans 2001 : L’odyssée de l’Espace d’Arthur C. Clarke(1968)
  • V.I.K.I dans I, Robot d’Isaac Asimov (1950)
  • Blaine le Mono, dans La Tour sombre de Stephen King (1991)

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