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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et comment peut-elle nous aider ?

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On me demande souvent de répondre à la question suivante : « Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? » Face à une telle question, la tentation est grande de sombrer immédiatement dans une explication technique qui risque de perdre votre interlocuteur.
Dans l’article d’aujourd’hui, j’ai choisi de répondre à cette question difficile d’une manière simple. Pour atteindre cet objectif, j’ai d’abord choisi de définir l’intelligence humaine avant de caractériser l’intelligence artificielle. Mais même avec une approche aussi simple, la tâche n’est pas facile. Je finirai l’article avec une réflexion sur l’utilité de l’intelligence artificielle et introduirai le concept de « sérendipité informatique ». Assurez-vous donc de lire jusqu’au bout (ou si vous êtes impatient, cliquez sur le paragraphe 4 dans le sommaire ci-dessous).

Sommaire

  1. Qu’est-ce que l’intelligence ?
  2. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
  3. L’intelligence artificielle n’existe pas encore
  4. Quel est l’intérêt de l’intelligence artificielle ?

Qu’est-ce que l’intelligence ?

Pour débuter je propose de définir ce qu’est l’intelligence humaine. L’intelligence est

 » la capacité de penser, de raisonner et de comprendre au lieu de réagir automatiquement ou par instinct  » (source : collins dictionnary).

J’aime également cette autre définition de l’intelligence donnée par Jeff Schweitzer :

« L’intelligence peut être considérée comme la capacité d’apprendre à partir des expériences passées (acquérir et conserver de nouvelles connaissances) et d’appliquer par la suite ces nouvelles connaissances dans un contexte nouveau. L’intelligence peut aussi être définie comme la capacité à créer une pensée abstraite, au-delà de l’instinct ou des réactions provoques par un stimulus sensoriel. »

Neel Burton quant à lui propose de définir l’intelligence par son contraire, c’est-à-dire la démence. Il écrit :

« Dans la maladie d’Alzheimer, la forme la plus courante de démence, il y a une perturbation de multiples fonctions corticales supérieures, notamment la mémoire, la pensée, l’orientation, la compréhension, le calcul, la capacité d’apprentissage, le langage et le jugement. » L’intelligence serait donc le contraire de tout cela.

Pour synthétiser ces différentes définitions on pourrait donc que dire que l’intelligence correspond à la capacité de :

  • mémorisation et d’apprentissage sur la base de l’expérience
  • pensée (abstraite) et de création
  • langage
  • jugement et de prise de décisions

Il est bien évidemment que cette définition est aussi succincte qu’incomplète. L’intelligence va au-delà de « simples » capacités factuelles. Ressentir des émotions et entre en capacité de les interpréter est certainement aussi ce qui fait de nous des êtres intelligents (ne parle-t-on pas d' »intelligence émotionnelle » et de QI émotionnel ?). Toutefois, pour ne pas compliquer ma démonstration, je préfère rester volontairement superficiel dans ma définition et ne pas m’aventurer dans une définition trop complexe qui compliquerait encore mon raisonnement.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Pour définir l’intelligence artificielle il m’a semblé pertinent de toute d’abord rechercher le sens de l’adjectif « artificiel ».
Le dictionnaire Oxford définit l’adjectif « artificiel » comme suit : « Fabriqué ou produit par des êtres humains plutôt que naturel, avant tout une copie de quelque chose de naturel. » Je retiens en particulier une partie de cette définition : « une copie de quelque chose de naturel ».
L’intelligence artificielle serait donc une copie de l’intelligence humaine. Par là on entendrait donc que l’intelligence artificielle aurait pour but d’imiter les fonctions du cerveau humain. Ceci me conduit à formuler une définition de l’intelligence artificielle : « la capacité, conférée par les humains aux machines, de mémoriser et d’apprendre sur la base de l’expérience, de penser et de créer, de parler, de juger et de décider ».

L’imitation du fonctionnement du cerveau peut a priori sembler un défi insurmontable. Le cerveau humain, façonné par des millions d’années d’évolution, est une machine incroyablement efficace. Il est capable de traiter jusqu’à 10^17-10^18 opérations par seconde à un « coût » énergétique de 25W tandis que les meilleures cartes GPU du moment peuvent traiter 10^9 – 10^10 opérations pour un coût énergétique de 250W. C’est 100 millions de fois moins pour une dépense énergétique 10 fois supérieur. Quand Alpha Go a vaincu Lee Sedol, cette intelligence artificielle (basée sur 3 algorithmes principaux) avait été entraînée des millions de fois contre une copie d’elle-même, c’est-à-dire qu’elle avait joué plus de parties que l’humanité toute entière dans les 3000 dernières années. Et pourtant, Lee Sedol a réussi à gagner un match.

Le processus même de création d’une intelligence artificielle est ancré dans l’observation du fonctionnement du cerveau humain. Par exemple, les réseaux convolutifs (utilisés pour programmer Alpha Go) ont été inspirés par l’observation du fonctionnement du cortex visuel. Les réseaux neuronaux convolutifs existent depuis les années 90 mais n’ont trouvé d’applications réelles que lorsque le traitement (le « processing » en anglais) et le stockage sont devenus moins chers, c’est-à-dire dans les années 2000 et plus précisément ces 5 dernières années.

L’intelligence artificielle n’existe pas … encore

Le grand obstacle à la réalisation de l’intelligence artificielle est de combler le fossé entre la reconnaissance et la connaissance, en d’autres termes entre l’imitation et la cognition.
L’intelligence artificielle est aujourd’hui capable de reconnaître mais pas de connaître. Les machines fonctionnent dans les limites fixées par leurs concepteurs ou sont « bridées » par les limites des jeux de données dont elles se nourrissent. Voici quelques exemples auxquels je vous propose de réfléchir :

  • il faut 100 millions d’images pour qu’un algorithme de reconnaissance d’images atteigne une fiabilité de 98 % ; pourtant, il suffit de 2 images pour qu’un bébé comprenne et apprenne cette différence.
  • des ensembles de données biaisés conduisent à des résultats biaisés (voyez à cet effet l’excellent travail de Joy Buolamwini sur la reconnaissance faciale en fonction de la couleur de peau)
  • les réponses des assistants vocaux sont basées sur des scripts définis par les humains

En bref, des techniques algorithmiques telles que l’apprentissage profond (« deep learning« ) permet d’entraîner une machine à la reconnaissance. Mais il n’y a toujours pas de solution technique pour développer un « bon sens » artificiel, une capacité qui est une partie intégrante de notre nature humaine.  Alors que les tout-petits peuvent apprendre rapidement à partir de quelques exemples, il faut aux machines des bases de données massives pour obtenir des résultats imparfaits.

Lee Sedol lors de la conférence de presse avant le 1er des 5 matchs contre Alpha Go (Capture d’écran du film AlphaGo)

Quel est donc l’intérêt de l’intelligence artificielle ?

Si l’intelligence artificielle peut sembler purement imitative par nature, la technologie peut aussi servir de tremplin à la recherche fondamentale. Dans une interview accordée en 2017 à la radio française France Culture, Yann Le Cun (directeur de la recherche chez Facebook) expliquait que parfois une « invention technologique démarre un effort de recherche fondamental dans un domaine particulier ».  Il citait ainsi les exemples du télescope, inventé au XVIe siècle, qui a permis de lancer l’astronomie et l’optique ; ou l’aviation qui a donné une impulsion décision aux avancées dans le domaine de l’aérodynamique.
Au final (et je pense que c’est très important pour ceux qui craignent que les machines ne les remplacent), j’estime qu’il y a encore beaucoup de progrès à faire en misant sur une alliance de l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle.

Lors de la conférence de presse précédant le premier des 5 parties de Go, Lee Sedol déclarait vouloir « protéger l’intelligence humaine ». En d’autres termes, il considérait ce match de Go comme un combat entre l’homme et la machine. Après la 5ème partie (qu’il perdit contre Alpha Go), Lee Sedol déclarait qu’il avait beaucoup appris des parties perdues, notamment parce qu’Alpha Go avait « inventé » des mouvements qui n’avaient jamais été joués par des humains auparavant (par exemple le fameux « mouvement 37 » que les spécialistes ont trouvé si créatif).

C’est bien là que l’intelligence artificielle peut jouer un rôle décisif. Une machine, un programme informatique, peut explorer toutes les possibilités existantes sans se fatiguer, sans se lasser, permettant parfois de découvrir quelque chose de nouveau. Il s’agirait d’une sorte de sérendipité informatique, une capacité systématique qui nous serait donnée, grâce aux machines, de découvrir ces coins et recoins qui nous avaient échappé jusqu’à présent. Peut être que le mouvement 37 a été joué par quelqu’un il y a 2000 ans mais aucune trace n’en a été gardée. La période d’observation est trop longue et c’est là où les algorithmes peuvent s’avérer utiles, en explorant rapidement, sur une période temporelle à l’échelle d’une seule personne, l’ensemble des solutions à un problème donné.
La machine peut donc en un sens nous permettre de dépasser notre humanité.

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Auteur: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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