5 informations à connaître sur l’intelligence artificielle

L’IA, kezaco ?

Le terme « intelligence artificielle » a été créé par l’Américain John McCarthy, considéré comme le pionnier de la discipline aux côtés de Marvin Lee Minsky, Claude Shannon et Nathan Rochester en 1956 au Dartmouth College du New Hampshire aux États-Unis. On peut la définir comme un concept visant à mettre sur pied des machines simulant l’intelligence humaine. Le terme est ambivalent car il désigne également une discipline, celle qui étudie l’intelligence grâce aux outils de traitement de l’information et qui, dans son prolongement, permet de créer une intelligence artificielle dans son sens premier.
Mais à partir de quel moment peut-on vraiment parler d’intelligence ? Il n’y a pas de critère objectif. Est intelligent ce qui nous paraît intelligent : tout dépend du contexte et de la subjectivité de chacun. La notion est d’autant plus floue que nous ne connaissons qu’une seule forme d’intelligence : celle des humains. Or, l’IA pourrait s’avérer différente. D’ailleurs, il est plus juste de parler d’intelligences artificielles au pluriel afin de refléter ses réalités multiples.

Alan Turing, l’inventeur ?

Le mathématicien et cryptologue britannique Alan Turing est considéré comme l’inventeur de l’intelligence artificielle. Pendant la Seconde Guerre Mondiale, il créé la machine Enigma qui permet de déchiffrer les communications des armées allemandes et contribue à la victoire des Alliés.
Puis, il est à l’origine d’un test, le jeu de l’imitation, qui pose la question de la différence entre l’intelligence humaine et celle de la machine. Initialement, il s’agit d’une mise en scène à travers laquelle une personne en interroge une seconde. Selon les réponses écrites (elles ne communiquent pas par la voix et ne se voient pas), elle va tenter de savoir si son interlocuteur est un homme ou une femme. Puis, Turing étend le test à l’IA. En 1950, il prédit qu’à l’orée des années 2 000, l’interrogateur aura moins de 70 % de chance de dévoiler l’identité réelle de son interlocuteur au cours de ce jeu sur une durée de cinq minutes. En réalité, cela s’est passé en 2014 quand le chatbot Eugene Goostman a trompé dix interrogateurs sur trente lors d’une compétition organisée à la Royal Society de Londres par Huma Shah, maître de conférence à l’université de Coventry et Kevin Warwick, professeur de cybernétique à l’université de Reading.
Toutefois, selon le spécialiste Jean-Gabriel Ganascia, parler d’inventeur est peut-être excessif en raison des insuffisances de son test. De plus, il n’a pas créé le terme. Toutefois, sa contribution est telle que l’on peut qualifier Turing de « précurseur le plus influent ».

L’IA, Reine des jeux

L’IA est connue du grand public pour ses victoires dans différents jeux face aux meilleurs de leur discipline. Ainsi, en 1997, l’ordinateur d’IBM Deep Blue battait pour la première fois le champion du monde des échecs Garry Kasparov. En 2016, c’est au tour du jeu de go de passer sous les fourches caudines de l’IA avec la victoire d’AlphaGo, programme de la société Google DeepMind, contre le Coréen Lee Sedol, un des meilleurs mondiaux. À noter que ce jeu de plateau d’origine chinoise a été considéré pendant longtemps comme hors de portée des IA, au moins pour un temps, en raison de sa complexité dû à son caractère intuitif là où les échecs sont animés par une logique mathématique.
En-dehors de ces deux événements médiatiques, l’IA s’est distinguée au jeu de dames et au morpion dans les années 1950-1960. Plus près de nous (de 2015 à 2017), elle s’est imposée face à l’humain au Jeopardy et au Poker. Là encore, il s’agit d’une prouesse car, contrairement aux échecs et au jeu de go, le Poker repose sur un système d’information imparfaite (toutes les informations ne sont pas visibles par chacun des joueurs).

Qu’est-ce que le deep learning ?

Nous parlons beaucoup en ce moment de « deep learning » ou « apprentissage profond ». C’est un système d’apprentissage et de classification qui fonctionne grâce à un réseau de neurones artificiels. Il est tellement puissant qu’il peut effectuer des tâches complexes comme la reconnaissance du contenu d’une image ou la compréhension du langage parlé et dépasser le cerveau humain sur ces points précis.
Le deep learning s’inspire d’ailleurs du fonctionnement de ce dernier. Il est composé de couches de neurones (numériques) qui réalisent chacun leur calcul. C’est l’agrégation de ces opérations qui fait la puissance de l’IA. On parle d’apprentissage « profond » car la puissance accrue de l’ordinateur ces dernières années permet d’aligner de nombreuses couches produisant des milliards de connexions.
Le père du deep learning est un Français : Yann LeCun. Il dirige aujourd’hui FAIR, le pôle de recherche fondamentale sur l’IA de Facebook.

IA faible, IA forte

On parle d’IA faible pour désigner celle dédiée à la simulation de fonctions cognitives spécifiques comme la reconnaissance d’image ou de la parole. Elle est opposée à l’IA forte qui serait l’étape suivante en la matière avec des robots doués de conscience. Il convient de préciser qu’à l’origine la notion d’IA forte est un concept critique du philosophe John Searle à l’égard des psychologues cognitivistes qui considéraient les machines comme des modèles de la conscience et de la pensée.
Le concept a été repris par un mouvement de pensée : le transhumanisme. Emmené par l’Américain Ray Kurzweil, directeur de l’ingénierie chez Google, ils pensent que l’IA dépassera celle de l’humain en raison de son développement rapide à un moment précis : celui de la Singularité datée à 2045.
Science ou fiction ? Pour le philosophe Jean-Gabriel Ganascia, la Singularité est un mythe qui relève plus de la profession de foi que de la prospective scientifique. Pourquoi ? Car si elles peuvent disposer d’une autonomie technique, les machines sont dans l’incapacité d’établir leurs propres lois et donner des finalités à leur comportement.
Ce débat sur l’IA forte agite des peurs entretenues par des années de cinéma de science-fiction (Terminator…). Il tend à occulter les progrès faramineux déjà accomplis par l’IA et les problèmes concrets qu’elle pose au quotidien comme les biais. La force actuelle de l’IA est cette combinaison entre l’ « auto apprentissage » (permise notamment par le Deep Learning) et le traitement de données de masse. Or, celle-ci sont produites par des humains qui sont eux-mêmes biaisés. Il y a donc un risque que l’IA le devienne aussi. À ce titre, on se souvient de Tay, l’IA conversationnelle de Microsoft qui publiait des messages racistes sur Twitter en 2016.
Pour autant, il convient de ne pas sous-estimer le rayonnement du transhumanisme qui compte nombre d’adeptes à la Silicon Valley. Or, ces derniers disposent des moyens de leur ambition au sein des GAFA et d’autres mastodontes des nouvelles technologies. D’ailleurs, pour prévenir des dangers d’une IA forte, ils préconisent une hybridation de l’Homme et de la machine comme en témoigne le projet Neuralink de l’entreprise du même nom et derrière laquelle on retrouve le patron star Elon Musk.
Son idée ? Augmenter nos cerveaux grâce à des implants électroniques, afin d’éviter la mise en esclavage des humains par l’IA.

Article rédigé Thierry Randretsa