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.
David Milot, Vice-Président Solutions chez Software AG
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
oeuvre 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’ellemême
et de son rapport à l’humanité en est une bonne illustration.
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.
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