Intelligence artificielle

Ces machines qui nous veulent du bien

- par Edith

De Siri au robot aspirateur en passant par les objets connectés, l'IA est partout ! Mais au fait, qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? A quoi sert-elle vraiment ? Finira-t-elle par rendre l'humanité obsolète ?...

C’est il y a tout juste 60 ans, lors de la conférence de Dartmouth, que naît l’expression « intelligence artificielle ». Après des débuts enthousiasmants, la recherche a fini par mettre de côté cette discipline, face à la difficulté colossale de la tâche. Depuis, l’IA a parcouru beaucoup de chemin : grâce à de nouvelles technologies d’apprentissage automatique, des moyens de calculs plus puissants, et l’accès à des données massives,  elle fait désormais entièrement partie de notre quotidien : des assistants personnels au robot aspirateur, en passant par les algorithmes de guidage des voitures et autres objets connectés, elle est partout !

  1. Pour y voir plus clair
  2. Evolutions et enjeux
  3. Faut-il avoir peur de l’intelligence artificielle ?
  4. Quelques applications concrètes aujourd’hui

1- Pour y voir plus clair

Commençons par le commencement : qu’entend-on précisément par « intelligence artificielle » ? Les experts eux-mêmes ont du mal à se mettre d’accord sur une définition… De fait, il existe presque autant de définitions de l’IA que de spécialistes (nous exagérons à peine).

Quelques exemples de définitions :

« L’IA est la partie de l’informatique consacrée à la conception de systèmes informatiques intelligents. »

Feigenbaum.

« L’IA est la science de programmer les ordinateurs pour qu’ils réalisent des tâches qui nécessitent de l’intelligence lorsqu’elles sont réalisées par des êtres humains. »

Marvin Minsky.

« L’automatisation d’activités que nous associons à la pensée humaine, comme la prise de décision, la résolution de problème ou l’apprentissage. »

Bellman.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/aa/Marvin_Minsky.jpg/240px-Marvin_Minsky.jpg

Marvin Minsky, un des « pères » de l’intelligence artificielle

On distingue deux types d’IA : l’IA faible et l’IA forte.

L’IA faible désigne une machine capable de simuler l’intelligence, de tenir une conversation, de rechercher des informations dans une masse de données avant de les traiter en vue d’un objectif précis. C’est l’IA telle qu’elle existe aujourd’hui.

L’IA forte, c’est l’intelligence artificielle consciente, capable d’éprouver des émotions et des sentiments. Pour l’instant, elle n’existe que dans la science-fiction…

Big Data et Data Mining

Pour mener à bien sa tâche, une IA s’appuie sur d’immenses réservoirs de données, le Big Data. Grâce aux techniques du Data Mining ou fouille de données, elle analyse ces données pour trouver la solution au problème posé. Pour prendre un exemple précis, l’intelligence artificielle Watson est un ordinateur analytique qui s’est illustré dans le jeu télévisé Jeopardy : il lui fallait moins de trois secondes pour analyser la question posée, identifier ce qui était demandé, et chercher dans les 200 millions de pages stockées dans sa mémoire pour trouver la réponse exacte. Mais Watson est surtout utile dans le domaine de la santé, où il est capable d’effectuer un diagnostic et de déterminer les traitements adaptés en analysant toutes les données rassemblées autour d’un patient… et d’en discuter avec le médecin, en langage naturel.

Réseaux de neurones et apprentissage

Concrètement, comment rend-on une machine intelligente ? En… imitant le cerveau. C’est ainsi que sont nés les réseaux de neurones, des réseaux fortement connectés de processeurs élémentaires fonctionnant en parallèle. Grâce à ces neurones artificiels, l’IA est capable d’apprendre, par exemple, à reconnaître des mots, des formes, ou encore le sens d’une question. Les applications sont diverses : perception de l’environnement (robotique), communication homme-machine, moteurs de recherche, traduction, détection de fraude, analyse financière, aide au diagnostic comme vu précédemment avec Watson, etc.

L’ « apprentissage automatique » (machine learning), permet à un algorithme de se modifier de façon autonome à partir de l’analyse de données (c’est-à-dire, apprendre…). Plusieurs approches sont possibles :

  • l’apprentissage supervisé, où l’on fournit au programme un ensemble d’exemples pré-calculés, avec les entrées du système et la sortie que l’on souhaite obtenir. Le programme peut ainsi apprendre de ces cas complets en les généralisant pour améliorer son fonctionnement et fournir ainsi ensuite des sorties cohérentes lors de la présentation de nouvelles entrées.
  • L’apprentissage non-supervisé, où le logiciel doit diviser un groupe hétérogène de données, en sous-groupes de manière que les données considérées comme les plus similaires soient associées au sein d’un groupe homogène et qu’au contraire les données considérées comme différentes se retrouvent dans d’autres groupes distincts ; l’objectif étant de permettre une extraction de connaissance organisée à partir de ces données.

Si tout cela est un peu abstrait, on trouve des cas d’applications concrètes ici : Le « machine learning » – quand les données remplacent les algorithmes.

L’apprentissage profond (deep learning) constitue une évolution importante de l’apprentissage automatique : en augmentant le nombre de couches dans le réseau neuronal, on accède à un apprentissage hiérarchisé à plusieurs niveaux.  Contrairement au machine learning classique, le deep learning permet de résoudre de nombreux problèmes, plutôt qu’un problème précis pour lequel le programme est spécifiquement entraîné. Il est surtout utilisé pour la reconnaissance des images, mais c’est aussi sur le deep learning que reposent des services tels que Siri, Cortana, ou encore Google Now.

Pour aller plus loin :

Livre L'intelligence artificielle, Jean-Gabriel Ganascia

Retrace l’histoire de l’intelligence artificielle, des premiers automates aux robots intelligents, et réfute les principales idées reçues sur les techniques automatisées, les robots…

 

Livre Apprentissage machine : de la théorie à la pratique, Massih-Reza Amini

L’apprentissage machine est l’un des domaines phares de l’intelligence artificielle. Il concerne l’étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d’accomplir des tâches sans qu’il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, la complexité pour y arriver réside dans le fait que l’ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage machine ont par conséquent été conçus dans le but d’acquérir de la connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées issues de ce problème.

 

Livre Big Data et Machine Learning, Pirmin Lemberger...

Guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big data. Combine la présentation des concepts théoriques : traitement statistique des données, calcul distribué, etc., la description des outils : Hadoop, Storm, Elastic search, etc., et des retours d’expérience sur des projets en entreprise.

2- Evolutions et enjeux

D’Alan Turing à AlphaGo, les progrès de l’intelligence artificielle

De tous temps l’humanité a imaginé des machines intelligentes. Avant même la naissance de l’intelligence artificielle comme discipline, le mathématicien Alan Turing imaginait son fameux jeu de l’imitation, motivé par la question : « une machine est-elle capable de penser ? ».

En 1943, McCulloch et Pitts introduisent un premier modèle de neurones artificiels. En 1957 Frank Rosenblatt invente le Perceptron, réseau de neurones simple.

Dès les années 60, les chercheurs en IA réalisent que pour apprendre et comprendre quelque chose, un ordinateur doit pouvoir se représenter la connaissance : ce qui, à l’époque, n’est pas techniquement réalisable…

En revanche c’est la décennie qui voit apparaître les systèmes experts capables de dialoguer avec l’utilisateur en langage naturel. Mais ces systèmes ont leurs limites : une traduction de la phrase « l’esprit est fort mais la chair est faible » devient en russe « La vodka est bonne mais la viande est pourrie »…

Pour permettre aux machines d’acquérir le « sens commun », les chercheurs comprennent que c’est sur des exemples, plutôt que sur des règles, qu’elles doivent se baser.

A partir des années 80, le manque de mémoire n’est plus un obstacle à l’apprentissage des machines.

En 1997, Deeper Blue remporte la victoire aux échecs contre Garry Kasparov.

En mars 2016, l’IA AlphaGo remporte une victoire historique au jeu de Go contre Lee Sedol, le meilleur joueur au monde.

Image: South Korean professional Go player Lee Sedol, right, shakes hands with CEO of Google DeepMind Demis Hassabis

Lee Sedol serre la main de Demis Hassabis, président de Google DeepMind

Mais les progrès spectaculaires de l’IA s’accompagnent aussi de quelques ratés : Tay, robot conversationnel de Microsoft sur Twitter, a vite montré ses limites, et a dû être mis hors ligne au bout de 8 heures seulement suite à de nombreux dérapages, dûs aux efforts d’internautes pour lui faire répéter des affirmations racistes et négationnistes… Tay reviendra (peut-être) sur la toile après quelques réajustements.

A quoi sert l’intelligence artificielle ?

L’intérêt de l’intelligence artificielle n’est pas tant de simuler l’intelligence et le comportement humain au point de s’y tromper (même si cela peut avoir son utilité, selon l’objectif poursuivi), mais de nous assister en effectuant des tâches qui, lorsqu’elles sont accomplies par un humain, requièrent de l’intelligence, voire du discernement (par exemple pour de la traduction). Aujourd’hui, il s’agit aussi d’analyser très rapidement des masses de données dont le volume est tel que la tâche serait longue et difficile (sinon impossible !) pour un humain, et d’en tirer les bonnes prédictions pour un usage immédiat. L’IA a donc pour vocation d’ « assister » l’humain, de l’aider à prendre des décisions en corrélant des masses d’information, de lui permettre de libérer son temps et sa créativité pour des tâches plus importantes… ou tout simplement des occupations plus agréables.

Pour aller plus loin :

Livre L'Ere des automates, Alois Rutz

Cet essai est le fruit de réflexions sur l’avenir de l’homme et de la Terre. L’auteur s’est intéressé toute sa vie à la théorie de l’évolution, la structure du cerveau et à l’intelligence artificielle. Il en est arrivé à la conclusion que l’évolution de l’homme est parvenue à sa fin. L’évolution sur Terre se poursuivra plutôt par le développement d’automates de plus en plus sophistiqués et intelligents. Avec ces automates, le savoir de l’homme et sa capacité de recherche seront, grâce à des matériaux plus résistants, mieux préservés et développés que dans les cerveaux humains. L’homme, libéré des peines du travail, pourrait alors se consacrer aux aspects les plus beaux de la vie.

Livre Complexités : aux limites des mathématiques et de l'informatique, Jean-Paul Delahaye

On doit aux mathématiques et à l’informatique la maîtrise des complexités rencontrées dans toutes les sciences, car elles fabriquent les outils pour les penser et en créer de nouvelles, à notre service : les ordinateurs sont les objets artificiels les plus complexes jamais créés par l’homme.Cependant mathématiques et informatique flirtent avec les limites de l’intelligence. Quelle est la mémoire totale de l’humanité actuelle et comment évolue-t-elle ? Quels sont les plus grands calculs envisageables avec notre technologie ? Qu’est-ce qu’un très grand nombre, et comment le noter ? L’intelligence humaine est-elle rattrapée par celle des machines ? Les objets mathématiques existent-ils vraiment ? La simulation informatique nous plonge-t-elle dans un monde d’illusions ? Quelles sont les caractéristiques de l’ordinateur ultime, et l’univers entier est-il lui-même un immense ordinateur ? Cet ouvrage est fondé sur l’actualité scientifique et les spéculations théoriques qu’elle a suscité ces dernières années en mathématiques et en informatique. Il invite à partager le troublant vertige que les chercheurs ressentent en construisant notre avenir.

3- Faut-il avoir peur de l’intelligence artificielle ?

L’IA a toujours véhiculé un certain nombre de fantasmes, certains optimistes, et d’autres… apocalyptiques. L’intelligence artificielle se prépare-t-elle à détruire l’humanité ?

Sophie la robot a peut-être son idée sur la question :

On peut être d’autant plus alarmé quand ce sont les experts et les scientifiques qui prédisent la fin du monde : quand ce n’est pas Stephen Hawking qui annonce la fin prochaine de l’humanité, dépassée par les machines, c’est Elon Musk qui lance un centre de recherche et finance 37 projets de recherche contre les dangers de l’IA.

Aux côtés d’autres personnalités, ils sont les signataires d’une lettre ouverte publiée par le Future of Life Institute, ainsi que d’une pétition contre les armes autonomes.

Le but de ces initiatives est de prévenir les dérives potentielles d’une technologie en plein développement, et d’anticiper la singularité technologique, point (hypothétique) à partir duquel les intelligences artificielles dépasseraient les capacités du cerveau humain et seraient capables de construire de nouvelles IA plus évoluées qu’elles-mêmes. Cette situation creuserait un écart toujours plus grand avec les humains, limités par une évolution plus lente… et donc voués à disparaître au profit de cette nouvelle forme d’intelligence supérieure ?

Mais il ne s’agit pas pour autant de renoncer aux bienfaits que l’IA peut apporter à l’humanité :

« Il existe désormais un large consensus selon lequel les recherches dans l’intelligence artificielle continuent à progresser et que l’impact sur la société va probablement s’accroître », estiment-ils, citant la possibilité « d’éradiquer des maladies et la pauvreté ». « Etant donné le grand potentiel de l’intelligence artificielle il est important d’étudier comment la société peut profiter de ses bienfaits, mais aussi comment éviter ses pièges », insistent-ils.

Source : Des scientifiques américains s’inquiètent de l’évolution de l’intelligence artificielle, lemonde.fr

Sans aller jusqu’au « soulèvement des machines », l’IA à son stade actuel de développement suscite aussi des inquiétudes un peu plus proches de nous quant à la collecte et la protection des données, par exemple…

Pour aller plus loin :

Livre L'intelligence artificielle, Jean-Noël Lafargue, Marion Montaigne

Jamais une science n’aura fait autant débat : alors que les « transhumanistes » comptent sur l’intelligence artificielle pour sauver l’espèce voire abolir la mort, Bill Gates ou Stephen Hawking affirment que l’avènement d’une entité informatique intelligente signera la perte de l’humanité ! Cette bande dessinée se penche à la fois sur l’histoire, la réalité et le fantasme de l’intelligence artificielle.

 

Livre Le Robot pensant, Marie-Noëlle Himbert

Un voyage en terre humanoïde à travers les différents territoires de la science où les concepteurs de robots rivalisent d’ingéniosité pour humaniser des machines. Offre une réflexion éthique sur notre condition d’être humain face aux machines sophistiquées futures.

4- Quelques applications concrètes aujourd’hui

L’IA trouve des applications dans de nombreux domaines comme nous l’évoquions plus haut :

Pour les particuliers :

  • les assistants personnels continuent d’évoluer : après Siri, Cortana, Now et Alexa, la nouvelle génération d’assistants s’appelle Viv, Hound
  • la maison intelligente
  • la voiture autonome : les premiers véhicules ont déjà commencé à circuler, et la Convention de Vienne a déjà été révisée pour autoriser les systèmes de conduite automatisée sur la route, à condition qu’ils soient conformes aux règlements des Nations unies sur les véhicules, ou qu’ils puissent être contrôlés voire désactivés par le conducteur.

Pour finir, l’IA évolue aussi… dans la fiction :

Caleb, vingt-quatre ans, est programmeur de l’une des plus importantes entreprises d’informatique au monde. Lorsqu’il gagne un concours pour passer une semaine dans un lieu retiré en montagne appartenant à Nathan, le PDG solitaire de son entreprise, il découvre qu’il va en fait devoir participer à une étrange et fascinante expérience dans laquelle il devra interagir avec la première intelligence artificielle au monde qui prend la forme d’un superbe robot féminin.

  • Her (2014), film de Spike Jonze

Los Angeles, dans un futur proche. Theodore Twombly, un homme sensible au caractère complexe, est inconsolable suite à une rupture difficile. Il fait alors l’acquisition d’un nouvel OS ultramoderne… En lançant le système, il fait la connaissance de Samantha, une voix féminine intelligente, intuitive et étonnamment drôle. Les besoins et les désirs de Samantha grandissent et évoluent, tout comme ceux de Theodore, et peu à peu, ils tombent amoureux…

Dans un monde parallèle, les robots humanoïdes (Hubots) sont devenus des machines courantes dans la société. S’adaptant à tous les besoins humains, allant de la simple tâche ménagère aux activités plus dangereuses, voire illégales, la société semble dépendre des Hubots…

  • Matrix (1999), film des frères Wachowski

Dans un avenir proche, un pirate informatique du nom de Neo découvre que la réalité n’est qu’une immense simulation créée par la Matrice, réduisant l’espèce humaine en esclavage. Pour Morpheus, Neo est « l’élu », capable de mettre en échec la Matrice et ses féroces agents.

Au XXIe siècle, dans une société régie par l’informatique, la police fait appel à une femme flic au QI incommensurable pour traquer un virus informatique devenu un être virtuel…

(adapté du manga de Masamune Shirow)

En 2029, des ordinateurs super puissants dominent la planète et ont pour but l’extermination pure et simple de la race humaine ! Pour anéantir l’avenir de l’homme, ils décident de modifier le passé et pour cela, ils envoient un cyborg indestructible, le Terminator, dans un voyage dans le temps. Sa mission est de tuer Sarah Connor, le femme dont l’enfant à venir deviendra le seul espoir de l’espèce humaine…

Dans une société hypertechnologique où l’ordinateur règne en maître, Case est un pirate de génie au cerveau directement branché sur la matrice, le monde des données et programmes, où il évolue comme dans un univers réel.

Dans les dernières années du 20ème siècle, des milliers d’hommes et de femmes partent à la conquête de l’espace, fuyant les mégalopoles devenues insalubres. Sur les colonies, une nouvelle race d’esclaves voit le jour : les répliquants, des androïdes que rien ne peut distinguer de l’être humain. Mais suite à une révolte, ces derniers sont peu à peu retirés. Quatre d’entre eux parviennent cependant à s’échapper et à s’introduire dans Los Angeles. Un agent spécial, un blade-runner est chargé de les exterminer…

(adapté du roman de Philip K. Dick)

Quelque part du côté d’un satellite de Jupiter, une source de radiation extraordinairement puissante a été localisée. Un vaisseau y est envoyé en mission ultra secrète, emportant à son bord un équipage dont une partie est en état d’hibernation et aussi Carl 9000, l’ordinateur qui est tout à la fois le navigateur, l’interlocuteur, voire le partenaire aux échecs des hommes.

Des ouvriers travaillent dans les souterrains d’une fabuleuse métropole de l’an 2000. Ils assurent le bonheur des nantis qui vivent dans les jardins suspendus de la ville. Un androïde mène les ouvriers vers la révolte…

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