Quel rôle peut jouer l’Intelligence Artificielle (IA) dans notre futur ?

Cet article est le premier d’une série de deux articles : le premier sur l’importance de l’Intelligence Artificielle, et le second sur le lien entre le déploiement de la 5G et le développement de l’Intelligence Artificielle.

Ce sont deux sujets dont on entend parler de plus en plus dans notre quotidien, et sur lesquels je vous propose de faire un point. Pour cet article, la documentation provient essentiellement des sites du Commissariat à l’Energie Atomique (CEA) et de Microsoft.

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

L’Intelligence Artificielle, ou encore IA, est un ensemble d’algorithmes conférant à une machine des capacités d’analyse et de décision lui permettant de s’adapter intelligemment aux situations en faisant des prédictions à partir de données déjà acquises.

Ce sont soit des ordinateurs ou des programmes capables de performances habituellement associées à l’intelligence humaine, et amplifiées par la technologie :

Capacité de raisonner.
Capacité de traiter de grandes quantités de données.
Faculté de discerner des processus et des modèles indétectables par un humain.
Aptitude à comprendre et analyser ces modèles.
Capacités à interagir avec l’homme.
Faculté d’apprendre progressivement.
Et d’améliorer continuellement ses performances.

En 2017, l’Intelligence Artificielle a franchi une étape décisive, parvenant à identifier les mots dans une conversation orale aussi bien qu’un être humain, ouvrant de nouvelles perspectives pour la reconnaissance vocale et la traduction automatique dans la vie courante.

En janvier 2018, nouvelle prouesse : l’IA dépasse les humains lors de différents exercices de lecture et de compréhension, dans le célèbre test de lecture de l’université de Stanford. Cela devrait permettre à l’intelligence artificielle, demain, d’interagir encore plus facilement avec les humains, pour leur apporter de l’information de manière plus naturelle.

Cependant les Intelligences Artificielles développées aujourd’hui sont dites « faibles » : elles savent au mieux imiter le raisonnement de l’être humain et appliquer des protocoles qui guident leurs décisions. Ces machines semblent agir comme si elles étaient intelligentes, mais elles montrent leurs limites quand on leur fait passer le test de Turing.

Ce test consiste à mettre en relation trois « individus » A, B et C via un ordinateur. A et B parlent tous deux à C qui est un humain et qui a pour mission de découvrir qui de A ou de B n’est pas humain. Si C n’arrive pas à se décider, le test de Turing sera réussi car la machine aura réussi à parfaitement imiter un humain. Ce test est plus un défi pour les sciences informatiques qu’un réel test. L’imitation de la pensée humaine par la machine a énormément évolué mais reste insuffisante, notamment en raison de l’absence de conscience de soi.

Si les intelligences artificielles actuelles sont loin d’égaler l’intelligence humaine, certains chercheurs estiment que la première Intelligence Artificielle dite « forte » (qui aurait les mêmes capacités intellectuelles qu’un être humain ainsi qu’une conscience propre) pourrait voir le jour dès 2045 si les recherches continuent à progresser à ce rythme.

Mais que deviendrait l’Homme si l’Intelligence Artificielle avait conscience de sa supériorité sur l’espèce humaine ? Cette question, digne d’un film de science-fiction, légitime la définition de limites éthiques et légales. C’est pourquoi l’encadrement législatif autour de l’Intelligence Artificielle est au cœur de nombreux débats, en France et dans le monde, afin de définir les responsabilités légales du comportement des Intelligences Artificielles.

A quoi sert l’Intelligence Artificielle ?

L’intelligence artificielle permet :

D’analyser des textes : qu’ils soient oraux ou écrits, l’Intelligence Artificielle arrive de mieux en mieux à comprendre et utiliser le langage pour répondre automatiquement à des requêtes variées. Aujourd’hui, elle est utilisée, par exemple, pour gérer les relations clients, sur Internet ou par téléphone. Les agents conversationnels (ou chatbot en anglais) sont des systèmes intelligents qui arrivent à entretenir une conversation en langage naturel. Ils se basent sur différentes briques technologiques : reconnaissance de texte, de la parole, d’expressions du visage…
De modéliser des connaissances pour aider à la prise de décisions : l’Intelligence Artificielle permet de coder un ensemble de connaissances, de reproduire un raisonnement type et d’utiliser ces informations pour prendre des décisions. Par exemple, il est aujourd’hui possible, à partir de données multiples et complexes, d’aider les médecins à proposer des traitements personnalisés du cancer de la prostate.
De produire des connaissances grâce au « machine learning » ou apprentissage automatique : grâce à l’Intelligence Artificielle, la machine devient capable de repérer des tendances ou des corrélations dans un très grand volume de données, en adaptant ses analyses et ses comportements, et ainsi de créer ses propres connaissances en fonction de l’expérience accumulée. Cela permet de proposer des prédictions très fines sur la consommation d’énergie, l’évolution du comportement d’une machine ou d’un bâtiment. Les règles prédictives qui en sont tirées ne sont que le résultat de ce qui a déjà eu lieu ; ce ne sont pas des lois générales.
D’analyser des images ou des scènes en temps réel : reconnaître des défauts de fabrication ou détecter des visages. Par exemple, certaines usines ont des robots qui détectent en temps réel les problèmes techniques, défauts et corrigent ou arrêtent la production. Pour parvenir à analyser une très grande quantité de données visuelles en simultané, les chercheurs développent des logiciels à base de réseaux de neurones profonds, qui permettent aux ordinateurs d’acquérir des capacités d’apprentissage. C’est ce qu’on appelle le « deep learning ».
De réaliser des actions : par exemple, l’Intelligence Artificielle permet d’imiter et reproduire à la perfection certains gestes humains comme celui d’administrer un vaccin via une main robotisée.

Comment fonctionne le deep learning ?

Les chercheurs montrent un très grand nombre d’images ou de données numériques à une machine qui fonctionne à base de réseaux de neurones profonds (c’est-à-dire avec un très grand nombre de couches) en lui fixant un objectif comme « reconnaître un visage » ou « comprendre des panneaux de signalisation » ou « reconnaître un bruit sonore ».

En indiquant à la machine quelles sont les données pertinentes pour la requête, les chercheurs lui « apprennent » petit à petit à reconnaître ces informations. L’Intelligence Artificielle se base sur des similitudes pour reconnaître l’objet recherché, mais également pour le différencier des autres. Par exemple, dans le cadre d’un apprentissage de la perception pour un véhicule autonome, on cherche à faire la différence entre les deux roues, les voitures, les piétons et l’environnement.

Conclusion

L’Intelligence Artificielle se retrouve dans tous les secteurs d’activité, des transports à la santé ou l’énergie, de la finance à l’administration et au commerce. Son développement impacte également l’organisation du travail, qui peut ainsi être facilitée (assistance à l’opérateur pour les tâches pénibles, comme par exemple l’automatisation des tâches répétitives).

L’intégration de plusieurs briques d’Intelligence Artificielle aboutit à des innovations de rupture comme le véhicule autonome. Pour des véhicules autonomes de niveau 4, c’est-à-dire capables de conduire et prendre toutes les décisions à la place du conducteur sur des portions de route de type autoroute, l’Intelligence Artificielle permettra à la fois d’analyser des textes (panneaux de signalisation) et des images (environnement de la voiture, type de panneaux), de prendre des décisions en fonction de l’environnement et du code de la route, et de conduire à la place de l’homme.

Ces véhicules sont actuellement au stade de prototype, et devraient être commercialisés dans la décennie 2020-2030. Cependant cette technologie a démontré qu’elle nécessitait des moyens de transmission des données plus puissants que ceux existants jusqu’à maintenant.

A suivre dans notre deuxième article sur le réseau 5G…