Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Vous avez forcément entendu parler d'intelligence artificielle, sans pour autant savoir ce qu'il en était réellement. Cet article devrait vous aider à y voir plus clair !
Les plus grands spécialistes vous le confirmeront, parler d’intelligence artificielle (IA) en 2020, c’est commettre un abus de langage. On devrait plutôt faire référence à des modèles informatiques puissants qui sont créés par les données et non pas par programmation. Il n’empêche que ces techniques, inventées dans les années 50, offrent désormais à celles et ceux qui les utilisent des capacités d’analyse et de prédiction inconnues jusqu’à présent. Les progrès de ces technologies de rupture ont été foudroyants ces 5 dernières années. Qu’on se rassure la vraie intelligence artificielle, celle que l’on dit générale et humaine, n’est pas pour demain. Petit tour d’horizon… artificiel.
Des technologies basées sur les données
Les technologies de l’IA diffèrent totalement de celles de l’informatique traditionnelle. En effet, ces dernières reposent sur une programmation relativement figée pour résoudre des problèmes spécifiques. Ce n’est pas le cas de l’IA. Un programme d’intelligence artificielle ne fait que procurer un cadre généraliste. Il autorise une exploitation des données propres à résoudre le même problème, mais par l’exemple. Ses ressources sont des méthodes statistiques et des techniques plus exotiques comme les réseaux de neurones.
Ces derniers sont inspirés (partiellement) du fonctionnement du cerveau humain. Ils acceptent des données en entrée et doivent obtenir certains résultats. Les neurones artificiels subissent un processus d’apprentissage pour développer des capacités à produire les résultats attendus. La programmation traditionnelle essaye de traiter tous les cas de figure pour résoudre un problème spécifique. L’IA modélise ce problème pour être capable d’y apporter les meilleures réponses. La première prend en compte un nombre limité de cas avec précision. La seconde peut traiter de tous les aspects d’un problème avec plus ou moins de précision.
Différents types d’IA pour différentes applications
La gamme des types de méthodes d’IA est vaste, elle s’élargit au fur et à mesure de découvertes quasi-mensuelles. La plus connue est l’apprentissage machine (ML-Machine Learning). C’est celle qui est la plus proche de définition ci-dessus. On présente des données en exemple au modèle en lui fournissant les solutions qui doivent en résulter. Après entraînement il est capable d’en tirer des correspondances. Le modèle peut procéder à des inférences. On lui présente des informations inconnues et il est capable d’appliquer son apprentissage pour fournir des réponses. Par exemple, cette méthode est utilisée par les banques pour décider de l’attribution de prêts. Il suffit de fournir au modèle votre âge, votre statut marital, le nombre de vos enfants, vos revenus, etc. Avec peu de chances de se tromper, il se basera sur son apprentissage pour statuer sur l’attribution du prêt.
D’autres méthodes d’IA sont utilisées pour d’autres types d’applications. Le deep learning (apprentissage profond) est un réseau de neurones capable de reconnaître les objets. Il est utilisé pour la reconnaissance faciale ou pour que les véhicules automatiques détectent les passants. Le transfer learning permet, par exemple, d’apprendre à un modèle le style de Van Gogh. Dans un logiciel de retouche, il sera capable de l’appliquer à vos photos de famille. Le reinforcement learning (RL) s’inspire du vivant. Le modèle d’IA se voit gratifié d’une récompense lorsqu’il fournit la bonne solution. Si ce n’est pas le cas, il est pénalisé comme un enfant à l’école. Avec le RL, on peut apprendre à des robots à marcher sans qu’ils ne sachent qu’ils le peuvent. Un des domaines de l’IA les plus complexes et les plus prometteurs est le natural language processing (NLP), le traitement du langage naturel. C’est celui qu’utilisent Google, Amazon et Microsoft pour que leurs assistants vocaux entendent et comprennent ce que vous leur dite. Il autorise également la traduction entre plusieurs langages, la reconnaissance vocale et la lecture automatisée.
L’IA est déjà parmi nous
Sans qu’on ne le ressente vraiment l’IA fait déjà partie de notre quotidien. Les vendeurs en ligne comme Amazon ou Ali Express l’utilisent pour vous proposer des choix d’achat basés sur vos précédentes commandes. Dans les appareils photo numériques, l’IA vous assiste pour obtenir la meilleure mise au point. Dans nos téléphones portables, elle rend possible l’incrustation d’oreilles de lapin en temps réel dans vos vidéos. À l’aéroport la reconnaissance faciale s’est généralisée.
Comme toutes les nouvelles technologies, on peut s’attendre à des abus. Les deepfakes (vidéos retouchées par l’IA) et autres hate bots (messages désobligeants publiés automatiquement sur les réseaux sociaux) en sont les meilleurs exemples. Ils peuvent servir à compromettre des réputations en faisant voir ce qui n’existe pas ou en faisant entendre ce qui n’a jamais été dit. Cependant, on peut raisonnablement penser que l’apport de l’IA va être tel au cours des prochaines décennies que bien des garde-fous vont être érigés. Pour preuve, les spécialistes pensent que seule une IA spécialisée peut venir à bout du piratage informatique. Et puis le dernier film de Martin Scorcese n’utilise-t-il pas l’IA pour rajeunir ou vieillir des acteurs censés être filmés sur plusieurs décennies ?