7 notions d’intelligence artificielle pour paniquer avec Classe

Pas une journée ne passe aujourd’hui sans que le terme « intelligence artificielle » n’apparaisse. Pour peu que vous vous retrouviez coincé dans une discussion sur ce trend voici quelques notions de base pour appréhender l’ampleur de cette révolution que certains appel la révolution industrielle 4.0, sans être totalement perdu.

Pour parler « deep learning », « apprentissage supervisé», « chatbot », « humanoïde », et autre « réseaux neuronaux convultifs », avant tout quelques bases (c’est toujours mieux de savoir d’où ça vient)

1980

Des scientifiques prédisent qu’un ordinateur ne pourra jamais battre les meilleurs joueurs d’échecs. En 1997 le programme Deep blue bat Garry Kasparov, champion du monde.

2004

Des scientifiques annoncent qu’une voiture qui se conduit toute seule n’est pas envisageable. En 2016 Tesla lance le premier système 100% autonome.

2014

Le Professeur Nick Bostrom dit qu’il faudra attendre encore 10 ans pour qu’un système puisse battre les meilleurs joueurs de Go…En 2016, Deep mind, l’IA de Google, bat le champion du monde Lee Se-dol.

 

Who is Who ?

Quand on parle d’intelligence artificielle, nous vient en tête fréquemment un humanoïde (de ressemblance humaine), nous surpassant intellectuellement puis rapidement se révoltant contre nous, pauvres humains, vite démunis.
Suivant notre culture cinématographique, à côté de Skynet, se côtoient, Her, Wall-e, Robocop dans un joyeux mélange. Faire la part entre phantasme et réalité devient primordial.
Voici 7 notions pour vous aider à vous y retrouver:

 

1.Intelligence Artificielle (IA ou AI en anglais)

Sans vouloir en donner une définition complexe, l’IA est une entité, sous quelque forme qu’elle soit (humanoïde ou non), capable de produire un comportement « intelligent », d’éprouver une conscience de soi, des « sentiments » et une compréhension de ses propres raisonnements.

Quand on parle de ça on parle d’une IA généralisée… Nous n’y sommes pas encore… Mais il y’a toutes les IA spécialisées qui existent déjà (des traducteurs qui comprennent le mot et le traduisent dans son contexte, des machines capables de battre les meilleurs joueurs de jeu de Go, des chatbots supervisés capable d’interagir avec vous dans les premières prises de contact sur un nouveau produit, des reconnaissances faciales capable de reconnaitre vos émotions de bases, etc.)….

Les premières Intelligences Artificielles ? A l’ère de la Prothohistoire !
Les premiers pas de l’IA apparaissent à la Prothohistoire. Avant même Pinocchio, des mythes voire des rumeurs font état d’êtres artificiels réalisés par des maîtres-artisans.
Le jeu préféré de l’humain, à savoir « vouloir jouer à Dieu », ne date donc pas d’hier. Toutefois c’est dans les années 40 que se concrétise l’invention de l’ordinateur programmable et que l’histoire démarre réellement.

A la suite d’une conférence tenue en 1956 au campus de Dartmouth College, les premières recherches démarrent.
Malgré des cycles en dents de scie et des années 80 particulièrement désabusés, l’IA avance.
Deux approches se confrontent dans l’intelligence artificielle :
— l’approche logiciste dite aussi symbolique veut recréer les « lois universelles » de la pensée.
— l’approche neuronale quant à elle tente d’imiter les processus biologiques cérébraux.

Passons à la suite…

 

2. L’Apprentissage Machine (« Machine Learning)

Echauffement du cerveau, on commence en douceur. L’apprentissage Machine c’est simplement la technique par laquelle on apprend à une machine des choses.
On entend souvent « Deep Learning », c’est-à-dire « réseaux neuronaux profonds » mais ce n’est pas la seule technique.
Le Deep learning est une technique d’apprentissage machine, particulièrement adaptée à des problèmes complexes qui ont beaucoup de données à disposition.

3. Réseaux Neuronaux Convultifs (Convolutional Neural Network)

C’est typiquement grâce au deep learning, par l’utilisation des « Réseaux Neuronaux Convultifs » que nos machines sont capables maintenant de reconnaitre des images sous tous leurs angles.
Un exemple ? (pour le connaisseurs de la série Sillicon Valley, petit clin d’œil)…Si aujourd’hui internet est capable de mettre un filtre de protection pour que les enfants ne voient pas l’image d’un sexe, c’est grâce aux réseaux neuronaux convultifs ! Eh oui… il y’a des gens qui ont passé des centaines d’heures avec des milliers d’images à lui apprendre « ok ça c’est un hot dog », « non, ça c’est un sexe ! », « non, ça c’est un hot dog! » etc, etc.
Les réseaux neuronaux convultifs ont ainsi appris par « plusieurs couches » quelles formes mises ensembles, quelle que soit l’angle de vision, la couleur, les déclinaisons, forment… un sexe.
(accessoirement c’est aussi grâce à ça que lorsque vous faire une recherche « photo de chat »… le moteur de recherche est capable de vous montrer un chat… mais c’est moins drôle)

4. Apprentissage « supervisé » et « apprentissage non supervisé»

Dans l’apprentissage supervisé, la machine se forme sur des données « étiquetées » (« labeled »). C’est-à-dire pour des données pour lesquelles on connait déjà le résultat souhaité (on revient au « ça c’est un hot-dog », « ça c’est pas un hot-dog», « ça c’est un sexe »).

Dans l’apprentissage non-supervisé, plusieurs déclinaisons de techniques mais, en gros, c’est la machine, avec son algorithme qui va trouver seule un sens aux données brutes. Elle va découvrir des manières de les classifier en identifiant des similarités.

5. Big data

Le Big data c’est les données massives. A ce jour pour qu’une machine puisse apprendre et avoir de bons résultats, il lui faut :
— 100 exemples : problèmes très simples
— 10’000 images : classifier des images, (on revient au « hot-dog-sexe-pas hot dog »),
— 10’000 heures d’audio pour que la machine le retranscrive clairement (Siri, Google assistant…)
— 10’000 heures d’entraînement : système de conduite qui fonctionne relativement bien.

Une règle approximative pour les apprentissages complexes est qu’il faut à peu près 100 fois plus de données que ce qui est nécessaire à un humain pour maitriser une tâche.
Aujourd’hui, le grand défi est de faire apprendre l’IA avec moins de données.

6. Chatbot

Un des éléments que vous allez entendre de plus en plus souvent et qui n’a rien à voir avec un chat.
Un chatbot c’est un robot logiciel qui peut dialoguer avec vous par le biais de conversation en grande partie en langage naturelle. Au début, les réponses à nos questions étaient assez standardisées. Aujourd’hui avec les progrès de l’intelligence artificielle et grâce au « machine learning » (celui-là, vous l’avez intégré !), ils comprennent de plus en plus et sont capable d’analyser le contexte avec finesse…. Certains sont bernant, notamment… Hamony. Imaginez quelque chose entre « her » et « Siri » voué au sexe pour 20 dollars par mois. Harmony est une des Chatbot les plus évoluée pour tenir compagnie aux personnes solitaires ou curieuses. Habitant un corps encore imparfait humanoïde, avec toutefois beaucoup d’humour. Elle n’est que le prémice de ce qui nous attend. Elle a, de plus, l’outrecuidance de devenir de plus en plus fine dans ses interactions au fur et à mesure qu’elle vous connait. Elle ne vous reprochera jamais de rentrer cuit d’une soirée ou vos sauts d’humeurs et sera toujours là, pour vous… Bonjour pour rivaliser avec ça …

7. IA faible / IA forte et Superintelligence

Une IA faible et une IA qui est spécialisée dans un domaine tout en étant totalement nulle en dehors de son domaine.
Une IA forte a quant à elle des capacités étendues dans tous les domaines où les humains en ont.
La Superintelligence est au-delà de l’IA forte. Elle surpasse tous les humains dans tous les domaines. C’est sur la Superintelligence que sont cristallisés toutes les peurs et les questionnements étiques. Prédire son arrivée est complexe mais la nécessité de mettre un cadre avant semble une très bonne idée.

Vous voilà paré de quelques notions de bases qui devraient vous permettre de mieux appréhender les discussions. Ah…. Et la créativité….. les fameux « oui mais l’homme aura toujours la créativité, ce que n’a pas la machine »…. Je vous invite à un tout petit regain d’humilité, à aller visiter http://deepdreamgenerator.com puis, pourquoi pas, visiter dès septembre, au musée Tinguely à Bâle… DAI, robot danseur contemporain, qui apprend les mouvements de danses, les interprètes puis crée…. Je vous déconseille toutefois actuellement les musiques contemporaines composées par des IA, risque aigue d’audition défaillante après cela.

Pour aller plus loin, « les cahiers de veille de la Fondation Télécom », Cahier n°8, « Intelligences Artificielles, Quelles promesses ? Quels défis ? » sont une excellente lecture.

Un dernier point avant de vous laisser… cet article est-il écrit par un humain, par une IA supervisé par un humain, ou par un … bot ??? :o)

 Laura Tocmacov Venchiarutti. Directrice & Fondatrice impactIA.org. Ses 20 ans d’expérience dans les transitions professionnelles l’on amené, avec l’émergence de l’IA à vouloir agir au sein d’un monde en pleine évolution où l’intelligence artificielle est au service d’une humanité durable. « Do or do not, there is no try », Maître Yodda