L’Intelligence Artificielle : mythes et superstitions

L’accélération de la digitalisation de nos économies, la révolution de nos modes de vie ont été si rapides au cours de la décennie qui s’achève, qu’elles génèrent autant d’enthousiasme que d’inquiétudes. Ces réactions sont tout à fait justifiées, de par l’ampleur du changement à l’oeuvre.

Plus que n’importe quelle technologie, l’Intelligence Artificielle fait l’objet de nombreux questionnements dans la sphère publique et médiatique. Aussi, cet article me semblait indispensable pour lever certains mythes, clarifier certaines notions, dont l’usage désabusé ont affaibli le sens.

Les IA actuelles sont loin d’avoir rattrapé l’intelligence humaine

Si « le bon sens est la chose du monde la mieux partagée » comme l’écrivait le philosophe René Descartes, les technologies d’Intelligence Artificielle actuellement à l’oeuvre sont encore bien loin d’atteindre ce sens commun propre à l’intelligence humaine. Comme le confie Yann Le Cun dans son ouvrage Quand la machine apprend (O.Jacob, 2019), les IAs actuelles sont ultra-performantes mais dans des domaines ultra-spécialisés : elles ne peuvent pas rattacher leur apprentissage à un quelconque raisonnement. Ce qui par essence les éloigne de la notion même d’intelligence. Bien sûr, ce qui rend si impressionnante la capacité de l’ordinateur DeepBlue à battre Kasparov aux échecs, par exemple, repose sur l’étendue de la mémoire de l’IA, sur sa rapidité inégalable à mobiliser les connaissances nécessaires. De nombreux challenges restent à relever dans ce domaine pour rendre la machine « intelligente ».

Des Intelligences Artificielles faillibles et artisanales

Globalement, les technologies développées au cours des dernières années ont certes dépassé toutes les espérances du XXème siècle, elles n’en sont pas moins très faillibles et limitées. Si aux yeux du grand public, l’IA envahit toutes les sphères de la vie individuelle et collective, les applications à l’oeuvre comportent une part importante de support humain. Elles sont composées d’apprentissage profond appelé Deep Learning (ce qui constitue la révolution la plus marquante de cette dernière décennie), mélangé d’informatique assez classique. Les premières voitures autonomes testées se sont révélées assez dangereuses, ne prenant pas encore en compte certains paramètres cruciaux à la sécurité humaine : les connaissances à acquérir pour leurs permettre de conduire en toute sécurité sont loin d’être réunies pour le moment.

Il s’avère évident que l’IA n’en est qu’à ses débuts, et les enjeux pour créer une intelligence aussi fonctionnelle et polyvalente que l’intelligence humaine pour l’assister dans sa vie quotidienne s’avèrent immenses. Le temps où les robots « remplaceront l’homme » au travail est encore bien loin et relève de la pure science fiction.

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