Intelligence artificielle… et superficielle ?

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Début janvier, un quotidien d’information présentait sur Twitter les «humains artificiels particulièrement réalistes et censés avoir leur propre personnalité» fabriqués par Samsung. Réponse cinglante de Laurence Devillers, chercheuse mondialement reconnue pour ses travaux sur l’intelligence artificielle : «Non ! Juste des marionnettes douées de parole pouvant répondre à certains sujets et simuler des émotions avec une certaine “autonomie” – juste une image 3D vide de conscience et de personnalité […] Nous devons éduquer, pas bluffer !». Comme elle, de nombreux spécialistes dénoncent régulièrement les clichés et les fantasmes entourant l’IA.
Luc Julia, l’un des concepteurs chez Apple de l’application de commande vocale Siri, aujourd’hui vice-président de l’innovation chez Samsung, a publié un essai au titre éloquent : L’intelligence artificielle n’existe pas (First Editions, 2019). Selon lui, l’IA a émergé en 1956 pour désigner une nouvelle branche de l’informatique revenant à subdiviser l’intelligence humaine en fonctions élémentaires plus basiques. Celles-ci peuvent de ce fait être simulées ou remplies par des ordinateurs : au lieu de faire du calcul mental, par exemple, on applique quelques règles mathématiques de sorte qu’une machine puisse compter à notre place. Il n’est d’ailleurs pas absurde de considérer que le boulier était déjà une forme d’intelligence artificielle, certes primitive…
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Les vitesses de calcul ont explosé avec les progrès de l’informatique, permettant à des logiciels d’être plus performants que les humains dans des cadres spécifiques, comme les parties d’échecs ou le jeu de go. Mais peut-on parler d’intelligence pour autant ? Les humains seront toujours plus lents qu’une calculette pour trouver une racine carrée, mais sont-ils plus bêtes ? Luc Julia en doute et, comme de nombreux chercheurs, il plaide pour abandonner le lexique de l’«intelligence» dans l’IA…
Associer n’est pas penser
Le deep learning et le machine learning, aujourd’hui très en vogue, seraient également des expressions trompeuses. Pour l’informaticien et philosophe américain Judea Pearl*, lauréat du prix Turing 2011, l’une des plus hautes distinctions récompensant des travaux sur l’IA , il ne s’agit pas d’«apprentissage», au sens où on l’entendrait pour les humains. Un logiciel associe des courbes statistiques à des données brutes ; il les hiérarchise en fonction du nombre de corrélations entre les deux, mais il n’a aucune compréhension de ce qu’il fait.
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Un véritable apprentissage, souligne Judea Pearl, consiste à repérer des liens de cause à effet, à utiliser des intuitions, à replacer les éléments dans leur contexte ou en perspective, etc. Cette différence entre la machine et l’humain explique, par exemple, qu’un logiciel doit consulter des centaines de milliers d’images de voitures pour être capable d’en identifier une nouvelle, alors qu’un enfant de 5 ans y parvient après en avoir vu une ou deux. Le machine learning a certes l’avantage de pouvoir traiter d’immenses volumes de données, de repérer des régularités qui échapperaient à l’oeil humain, mais il reste incapable d’interpréter ou de critiquer ses résultats.
Pour Jean-Claude Heudin, l’IA est appelée à rester un outil de calcul, très systématique et logique. Bien utilisée, elle permet d’analyser d’importants volumes de données, d’en retirer différentes interprétations possibles et de hiérarchiser celles-ci. «L’intelligence humaine, pour résumer à gros traits, c’est un peu l’inverse : on prend une décision, généralement basée sur notre intuition ou nos émotions, et on rationalise dans un deuxième temps.»
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Les deux approches sont complémentaires. «La machine peut traiter des situations complexes qui nous dépasseraient, mais elle est limitée au set de données qu’on lui soumet. Nous, au contraire, sommes naturellement câblés pour prendre en compte un cadre plus large.» Autrement dit, une IA est spécialisée à l’excès, tandis que l’humain a davantage de compétences transversales – et considère notamment les dimensions éthiques, sociales et politiques d’un travail. Si les progrès technologiques continuent de suivre cette évolution, les soft skills seront demain plus que jamais plébiscitées en tant que complément d’outils d’intelligence artificielle.
À lire
(*) The Book of Why. The New Science of Cause and Effect, écrit avec Dana Mackenzie (Basic Book, 2018, non traduit). (**) Comprendre le deep learning. Une introduction aux réseaux de neurones (Science eBook, 2016). Intelligence artificielle. Manuel de survie (Science eBook, 2017). L’Art des chatbots. Concevoir et développer une intelligence artificielle conversationnelle (Science eBook, 2018).

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