{"id":288,"date":"2018-05-14T14:02:01","date_gmt":"2018-05-14T12:02:01","guid":{"rendered":"http:\/\/lestempselectriques.net\/?p=288"},"modified":"2020-04-09T16:55:21","modified_gmt":"2020-04-09T14:55:21","slug":"lintelligence-artificielle-du-reenchantement-au-desenchantement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lestempselectriques.net\/index.php\/2018\/05\/14\/lintelligence-artificielle-du-reenchantement-au-desenchantement\/","title":{"rendered":"L\u2019intelligence artificielle : du r\u00e9enchantement au d\u00e9senchantement ?"},"content":{"rendered":"

De la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019une science avec conscience<\/strong><\/p>\n

\"\"Souvenons-nous des ann\u00e9es 80 et 90 : quelques mots \u00e9taient en capacit\u00e9 d’enchanter n’importe quel film, histoire ou livre d’une couleur d’avant-garde. Le nombre \u00ab\u00a02000\u00a0\u00bb, les ordinateurs personnels, \u00ab\u00a0l’\u00bb internet, les autoroutes de l’information, les syst\u00e8mes experts et… d\u00e9j\u00e0 l’intelligence artificielle (IA). A leur seule \u00e9vocation, ces termes arrivaient \u00e0 peupler les esprits de voitures volantes, de machines d\u00e9passant leurs concepteurs pour les an\u00e9antir, d’\u00eatres humains hybrid\u00e9s avec des robots.<\/p>\n

En ce qui concerne l\u2019IA, il semble d’ailleurs que la r\u00e9surgence de nouveaux espoirs r\u00e9ponde \u00e0 des cycles trentenaires (1950, 1980 et maintenant 2010) o\u00f9 a succ\u00e9d\u00e9 \u00e0 l\u2019enthousiasme des pionniers la d\u00e9ception des praticiens.<\/p>\n

Qu\u2019en dire en 2018\u00a0?<\/p>\n

Peut-\u00eatre que l\u2019IA a longtemps \u00e9t\u00e9 une science d’avenir, qu’elle l’est encore et qu’elle risque de le rester si l\u2019on \u00e9coute Yarden Katz. Ce jeune chercheur \u00e0 la Harvard Medical School estime en effet que l\u2019actuelle \u00ab\u00a0r\u00e9volution de l\u2019IA\u00a0\u00bb est fabriqu\u00e9e de toute pi\u00e8ce pour promouvoir en r\u00e9alit\u00e9 un projet de gouvernance global par les nombres. Il r\u00e9sume en une caract\u00e9ristique ce qu\u2019il consid\u00e8re comme une pr\u00e9tendue \u00ab\u00a0\u00e8re \u00bb\u00a0: le \u00ab\u00a0manque de conscience \u00bb (thoughtlessness<\/em>) \u00e0 ne r\u00e9duire l’humain qu’\u00e0 son seul comportement dans une soci\u00e9t\u00e9 quantifi\u00e9e[1]<\/a>.<\/p>\n

D\u2019autres auteurs en France ou \u00e0 l\u2019\u00e9tranger nous avertissent des m\u00eames dangers[2]<\/a>. Faut-il voir dans ces propos la r\u00e9sistance d\u2019un ancien monde contre la transformation en cours, une critique politique du projet n\u00e9o-lib\u00e9ral cach\u00e9e sous des atours technologiques ou une objectivation bienvenue dans cette nouvelle p\u00e9riode d\u2019enthousiasme (d\u2019exaltation\u00a0?).<\/p>\n

Tentons de revenir sur quelques constats factuels pour tenter de d\u00e9finir ce qui se cache derri\u00e8re la \u00ab\u00a0hype\u00a0de l\u2019IA \u00bb [3]<\/a> et \u00e9voquer le risque de total discr\u00e9dit si les promesses \u00e0 nouveau formul\u00e9es ne parviennent pas \u00e0 \u00eatre remplies. Au final, les approches transdisciplinaires souvent r\u00e9clam\u00e9es ne devraient-elles pas se concr\u00e9tiser au travers d\u2019une nouvelle formalisation des savoirs dot\u00e9e d’une solide conscience ?<\/p>\n

1\/ L\u2019IA\u00a0: de quoi parle-t-on exactement ?<\/h1>\n

La croissance exponentielle de l\u2019efficacit\u00e9 du traitement informatique des donn\u00e9es est \u00e0 distinguer\u00a0totalement\u00a0<\/span>des progr\u00e8s consid\u00e9rables restant \u00e0 r\u00e9aliser par la recherche fondamentale pour mod\u00e9liser une intelligence aussi agile que l\u2019intelligence humaine. Certains avaient cru pouvoir la r\u00e9duire \u00e0 \u00ab\u00a010 millions de r\u00e8gles<\/span>[4]<\/a>\u00a0\u00bb\u00a0: des chercheurs comme Yann LeCun affirment aujourd\u2019hui que l\u2019IA se heurte en r\u00e9alit\u00e9 \u00e0 une bonne repr\u00e9sentation du monde, qui est une question \u00ab\u00a0fondamentale scientifique et math\u00e9matique, pas une question de technologie<\/span>[5]<\/a> \u00bb. Une dichotomie est donc parfois r\u00e9alis\u00e9e entre l\u2019\u00ab\u00a0IA forte\u00a0\u00bb de science-fiction (g\u00e9n\u00e9raliste, auto-apprenante et adaptable de mani\u00e8re autonome \u00e0 des contextes tout \u00e0 fait diff\u00e9rents), et les IA \u00ab\u00a0faibles\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0mod\u00e9r\u00e9es\u00a0\u00bb actuelles, ultra-sp\u00e9cialis\u00e9es et non-adaptables de mani\u00e8re totalement autonome \u00e0 des changements complets de paradigme<\/span>[6]<\/a>. Cette distinction ne clarifie toutefois pas ce que l\u2019on entend par \u00ab\u00a0intelligence\u00a0\u00bb et alimente nombre de malentendus et de fantasmes, entretenus et v\u00e9hicul\u00e9s par les m\u00e9dias (qui peinent \u00e0 d\u00e9crypter les discours commerciaux et \u00e0 vulgariser des concepts complexes).<\/span><\/p>\n

Commen\u00e7ons par rappeler que les m\u00e9canismes\u00a0actuellement\u00a0<\/span>mis en \u0153uvre sous le terme \u00ab\u00a0IA\u00a0\u00bb sont pluriels et ne sont pas r\u00e9ellement nouveaux<\/span>[7]<\/a>. Ce qui l\u2019est, c\u2019est leur synergie et leur efficacit\u00e9 de traitement, rendues possibles par la performance des processeurs actuels et la baisse du co\u00fbt de stockage de quantit\u00e9 consid\u00e9rable de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Pour \u00eatre plus pr\u00e9cis, cet assemblage de sciences et techniques (mat\u00e9rialis\u00e9 par diff\u00e9rentes classes d\u2019algorithmes, en annexe) a contourn\u00e9 de mani\u00e8re extr\u00eamement astucieuse les limites des anciens syst\u00e8mes experts, qui exigeaient de programmer a priori<\/em> des r\u00e8gles logiques de traitement de donn\u00e9es pour imiter un raisonnement.\"\"Les approches actuelles sont inductives : l\u2019id\u00e9e est de r\u00e9unir un nombre suffisant de donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e et de r\u00e9sultats attendus en sortie afin de rechercher de mani\u00e8re (plus ou moins) automatis\u00e9e les r\u00e8gles pouvant les lier. Cette recherche automatis\u00e9e est ce que l\u2019on qualifie d\u2019apprentissage dans les algorithmes d\u2019\u00a0\u00ab\u00a0apprentissage machine\u00a0\u00bb (<\/span>machine learning<\/em>) et se trouve formalis\u00e9e dans un mod\u00e8le d\u00e9crivant math\u00e9matiquement les relations d\u00e9couvertes.\u00a0\u00a0\"\"<\/span><\/p>\n

L\u2019objectif pour les ing\u00e9nieurs n\u2019est pas de comprendre les r\u00e8gles ou mod\u00e8les automatiquement construits par l\u2019ordinateur mais de s\u2019assurer que la machine arrive \u00e0 reproduire de mieux en mieux les r\u00e9sultats attendus, si n\u00e9cessaire avec toujours plus de donn\u00e9es par des phases successives d\u2019\u00a0\u00ab\u00a0apprentissage\u00a0\u00bb.<\/p>\n

2\/ Les trois cl\u00e9s possibles de compr\u00e9hension de l\u2019IA<\/h1>\n

Tentons de reformuler les concepts esquiss\u00e9s pr\u00e9c\u00e9demment :<\/p>\n