“Le Gouvernement vient de lancer son projet « France IA » avec l’intention de faire de la France une figure de proue de l’intelligence artificielle. Fantasmes, craintes fondées, promesses d’avenir, le moment est particulièrement propice pour faire le point sur cette technologie d’avenir et ses récentes évolutions, notamment le Deep Learning.” Une tribune de David Milot, vice-président Solutions chez Software AG.
L’intelligence artificielle (IA) recouvre de nombreuses réalités. A sa fondation, dans les années 1950, cette discipline scientifique vise à mettre en place des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique, étroitement corrélées avec les mathématiques et les automates de calculs et ordinateurs émergents.
Les espoirs et inquiétudes qu’elle suscite sont bien résumés par la question posée par Alan Turing : « La machine peut-elle « penser » ? ».
Aujourd’hui, elle désigne des dispositifs pouvant imiter ou remplacer l’humain dans la mise en œuvre de ses fonctions cognitives dans le cadre de tâches précisément identifiées. La récente mise sur le marché d’une pléthore d’assistants vocaux personnels de type Siri, MoneyPenny, Alexa ou Cortana en est un exemple d’application « parlant » pour tous. L’IA, c’est le robot du travail intellectuel.
Les succès récents de l’Intelligence Artificielle encouragent des spéculations allant de la crainte à l’enthousiasme.
IA : craintes et espoirs
Crainte, tout d’abord, car les développements futurs de cette technologie sont potentiellement liberticides et dangereux pour les humains. Quel impact aura-t-elle sur les emplois existants ? Va t’elle remettre en cause la place du travail dans la société ? Les machines vont-elle finir par remplacer l’homme ? En effet, l’inconscient collectif a une fascination de notre remplacement en tant qu’espèce. Littérature, cinéma, et débat politique récent font la part belle à ces angoisses mêlant de vrais questions (“Que faire des chauffeurs avec l’avènement des voitures autonomes ?”) et peurs de l’inconnu ou de « l’autre ». Le manifeste de personnalités via le MIT prévenant sur la « singularité », à savoir le moment ou l’une de ces intelligences va prendre conscience d’elle-même et de son rapport à l’humanité en est une bonne illustration.
Mais les espoirs suscités sont tout aussi nombreux car l’Intelligence Artificielle porte le potentiel d’une humanité augmentée : diagnostic médical pour sauver des vies, véhicules autonomes capables d’éviter les accidents, conseil avisé en patrimoine et investissement, maintenance prédictive pour assurer le fonctionnement sans interruption de machines vitales, agrégation de contenus permettant de gagner en temps de recherche dans les domaines journalistiques et juridiques… Autant d’applications quotidiennes, très concrètes, déjà possibles aujourd’hui.
L’humain reste indispensable car lui seul peut donner des arbitrages, informer des critères de choix et apporter une réponse émotionnelle appropriée. Ainsi, ce n’est pas parce qu’un véhicule autonome peut transporter un aveugle d’un point A à un point B qu’il n’y a plus besoin d’une personne pour l’accompagner. Il en va de même pour les personnes âgées qui ont besoin d’être écoutées et pas seulement d’être médicalisées.
Le Deep Learning ou les progrès récents de l’IA
L’apprentissage profond (en anglais : deep learning) est l’un des secteurs les plus dynamiques de l’Intelligence Artificielle à l’heure actuelle. C’est un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique capable de modéliser des données avec un haut niveau d’abstraction grâce à des architectures articulées de différentes transformations non-linéaires. Il a récemment permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l’analyse prédictive, de l’évaluation des risques et du signal sonore ou visuel : reconnaissance faciale et vocale, vision par ordinateur ou traitement automatisé du langage par exemple.
Voici un cas d’application de l’Intelligence Artificielle au quotidien. Imaginez une paire de gants de golf intelligente. Elle permettrait non seulement d’améliorer son swing en temps réel et en continu, mais aussi d’identifier les changements de rythme cardiaque liés au stress, à la compétition, ou à l’environnement climatique grâce à une fonction avancée de détection médicale et d’analyse. Elle orienterait ainsi le golfeur vers une meilleure respiration ou une pause dans son mouvement pour plus de précision. Et elle serait capable de déclencher une demande d’assistance médicale au besoin !
Le Deep Learning est une aide à la décision dans des environnements de plus en plus rapides et riches d’informations. Il laisse aux humains le soin de se focaliser sur l’essentiel des données appelant une prise de décision parmi la multitude de capteurs et d’objets interconnectés et la multiplicité des options découlant de ces interconnections. Le Deep Learning est aujourd’hui clé pour créer des applications IoT (Internet des Objets) de nouvelle génération, plus intelligentes.
A Davos, les participants du dernier Forum Economique Mondial se sont très sérieusement posés la question de l’évolution du travail, de la place de l’homme, de l’IA et des robots dans le cadre de la décennie à venir.
Demain, encore plus qu’aujourd’hui, la machine à café sera le lieu le plus stratégique de l’entreprise en tant que générateur d’idées créatives et de travail collaboratif où l’humain apporte toute sa valeur et laisse à la machine le soin d’effectuer les tâches répétitives et sources d’erreur. Oui, il est temps d’embrasser de manière lucide les progrès permis par l’intelligence artificielle et de préparer l’avenir : quand l’IA ne désignera plus un système « autre », externe et menaçant, mais un outil étendant pleinement les capacités humaines… Il sera dès lors question d’Intelligence Augmentée.
