Et si on passait à présent à la transition cognitive ?
Vous avez aimé la transition numérique ? vous allez adorer la suite.
TL;DR: La transition numérique n’était que l’arbre qui cachait une forêt bien plus vaste et profonde : celle de la nécessaire transition cognitive, le passage de tous nos objets, nos usages, nos activités, notre quotidien et notre société vers des états où les intelligences artificielles augmenteront nos capacités intellectuelles individuelles et collectives.
Quelques nouvelles récentes du monde des IA pour planter le décor
Semaines intenses pour l’Intelligence Artificielle en ce moment. Voici quelques exemples sur les 15 derniers jours.
Le mois de septembre s’est terminé avec l’annonce de PartnerShip On AI, l’initiative conjointe des équipes de recherche en IA de Amazon, Facebook, Google, Microsoft, et IBM (et d’autres à venir) pour établir les bonnes pratiques en matière d’IA et les expliquer au plus grand nombre (origine de l’histoire : un échange entre Yann LeCun et Demis Hassabis). C’est le dernier épisode d’un travail de fond effectué par les chercheurs en IA du monde entier depuis quelques années pour prendre en compte les aspects sociaux liés aux IA, l’impact des IA sur l’économie, les questions d’éthique et d’acceptabilité, et surtout le faire savoir, le faire avec toutes les composantes de la société, et l’expliquer (cf. l’AI open letter).
Le 12 octobre est sorti un papier de l’équipe de DeepMind qui va certainement faire date : Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory. Il s’agit tout simplement d’un nouveau modèle d’apprentissage machine pour lequel une mémoire externe est associée à un réseau de neurones artificiels (RNA). Cela n’a l’air de rien, dit comme ça, et pourtant c’est un grand pas vers des RNA capables d’exploiter une mémoire à long terme comme on la connaît classiquement en informatique. Je reviendrai dessus un de ces quatre (avec un angle hybridation cognitivisme/connexionnisme). Voir aussi cet article chez DeepMind qui résume les résultats du papier en question.
Le 13, Yarin Gal a publié sa thèse Uncertainty in Deep Learning. Si le sujet est très intéressant en soi, plus intéressante encore est la mise en valeur de ces travaux (suivez le lien pour voir). De plus en plus de thèses sont publiées sous forme de blogs, montrant au fur et à mesure les progrès accomplis, et illustrés de figures interactives avec lesquelles on peut jouer pour mieux comprendre les problèmes étudiés. De quoi inspirer d’autres étudiant.es, et certainement des chercheurs déjà en place. (Side note: pour en savoir plus sur ce type de site qui donne à réfléchir et à expérimenter, prenez votre après-midi et explorez les explorable explanations, mouvement initié par Bret Victor)
Mais plus encore que ces travaux de recherche (et je n’en ai cités que deux ; on pourrait aussi parler de ce séminaire “éthique et IA” des 14 et 15 octobre, et plein d’autres), c’est la publication de l’entretien estival entre Barack Obama et Joi Ito dans Wired, à l’occasion de The White House Frontiers Conference, qui a été un choc / une agréable surprise pour beaucoup. On y voit un Président des États-Unis parfaitement au fait des enjeux de l’IA, discutant précisément d’aspects assez avancés, et ayant une véritable vision de ce que cela peut signifier pour l’avenir des américains (et au-delà). J’ai lu depuis des chercheurs de renom dire qu’ils n’auraient pas mieux expliqué ces enjeux, et admiratifs du niveau de compréhension qu’Obama.
Par contraste, et avec raison il me semble (il y a quelques jours nous observions avec ennui les sujets économiques débattus sans hauteur de vue dans une des trois joutes de la primaire droite/centre), nous avons été nombreux à nous dire que nous, ici en France, en étions très loin. Johan Hufnagel l’a bien exprimé dans son éditorial du 15 dans Libération, édito qui est d’ailleurs un bon point d’entrée en français sur cet échange Obama/Ito.
Mais que se passe-t-il ?
Pourquoi tant d’agitation ? Pourquoi tant de papiers à lire et de directs de séminaires à suivre, alors qu’il n’y a que 24h dans une journée ? Pour dire les choses rapidement, c’est qu’avec des avancées et des découvertes un peu plus étonnantes chaque jour, on commence à (oser) se dire qu’on est (probablement) dans un véritable Printemps de l’IA, où tout semblerait enfin sourire à la communauté scientifique (en référence à ces AI Winters, dans lesquels l’IA a été plongée plusieurs fois depuis 60 ans, la faute à des promesses trop vite énoncées ; alors depuis on était un peu super prudent). Cette fois, “ce serait vraiment différent”. Ayant vécu le dernier hiver IA, je ne fais pas ici que rapporter des propos, je pense qu’effectivement c’est très différent cette fois.
C’était du reste le sens d’une des présentations (par Jason Furman, Chairman, Council of Economic Advisers) en juillet dernier à New York, lors du séminaire The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term : Is This Time Different? The Opportunities and Challenges of Artificial Intelligence (vidéo, 33mn, PDF 17 pages sur le site de la Maison Blanche). Séminaire ouvert par Ed Felten, Deputy U.S Chief Technology Officer in the White House Office of Science and Technology Policy, qui est une mine d’informations à explorer et montre à quel point des gens prennent très au sérieux la transformation profonde de la société à l’ère des intelligences artificielles.
Aux États-Unis, toutes ces interventions, ces discours, ces recherches, qui proviennent aussi bien des universitaires, des industriels que du sommet de l’État, s’inscrivent dans un agenda de travail très riche en 2016 : 5 séminaires publics et 161 contributions reçues (Public Input and Next Steps on the Future of Artificial Intelligence), un rapport public à venir sur l’impact de l’automatisation sur l’économie américaine, et le 13 octobre la conférence Frontiers de la Maison Blanche, dont l’IA (programme et 3h30 de vidéo ici) était un des cinq thèmes (je vous laisse découvrir les autres…).
Et la transition cognitive dans tout ça ?
La “transition cognitive”, c’est la reconnaissance que tous les pans de notre société sont en train de se “cognitiser”, comme il y a un siècle ils se sont électrifiés, et l’affirmation qu’il faut s’y préparer comme on s’est préparé / adapté au numérique.
Cette “cognitisation”, c’est le fameux “Take X, Add AI” : prenez n’importe quel objet (processus, usage…), et ajoutez-lui de l’intelligence artificielle pour augmenter ses capacités (efficacité, portée…). Et c’est maintenant qu’il faut s’y préparer, qu’il faut s’en emparer, l’expliquer, l’expérimenter à travers ces fablabs/infolabs orientés IA que je voudrais voir fleurir (j’en parle ailleurs). Maintenant qu’il faut aider les entreprises, les administrations, l’éducation nationale, les professeurs, les élèves, et j’en oublie, à passer au cognitif comme on les a aidé (et on les aide encore…) à passer au numérique.
Utilisons ce terme de transition cognitive pour faire signifier qu’il s’agit d’autre chose que la transition numérique et souligner le rôle essentiel de l’Intelligence Artificielle dans cette transition.
Dans son livre blanc “Gouvernance de l’Intelligence Artificielle dans les entreprises”, paru fin septembre, le Cigref parle de “transition intelligente” pour décrire ce type de nouvelle transition nécessaire. Je préfère employer “transition cognitive”, le terme “intelligent” étant suffisamment galvaudé quand nous francisons les mots smartphones ou smart city. Il a aussi l’avantage de faire allusion à la transition cognitive en psychologie ou en pédagogie, ce qui pourrait nous inspirer pour en élargir le concept.
La transition cognitive s’appuie sur la transition numérique pour s’effectuer. Elle ne la remplace pas : elle en est à la fois l’étape suivante et le niveau supérieur. Elle ne concerne d’ailleurs pas que l’arrivée des intelligences artificielles, mais également la prise en compte de toutes les intelligences humaines, dans leur diversité et leur provenance et leur mobilité, et les intelligences tant individuelles que collectives. En englobant toutes ces intelligences -et on peut y ajouter la reconnaissance de la cognition animale-, là où la transition numérique actuelle est plus un substrat technique et socio-technique, la transition cognitive serait un moteur de l’évolution humaine.
Post-scriptum
Voilà ce à quoi j’ai immédiatement pensé en lisant tous les textes “White House” des 12–13 octobre : ce message de Dale Matthews en mai 93, publié entre autres dans comp.ai.neural-nets, annonçant un tour d’Europe pour discuter de choses et d’autres (lisez ces scenarii à l’occasion). On connaît la suite…
From: Dale Matthews
Executive Briefing System for the
National Science Highway to the White HouseAnd Other New Concepts for a Three-Screen
Digital Advanced Television Learning Environment
Utilizing Super-Saturated Communications Techniques[…]
After several meetings at the White House and Capitol Hill for
discussions related to EBS, I will be conveying European reactions
and potential willingness to cooperate on this high-technology project
to the Office of Technology Assessment for the United States Congress.For the policy-oriented, discussions involve:
An advanced international science and technology communications network;
the future of high-definition television; the virtual university,
distance learning and space bridges; and cooperation with American
universities, corporations, and the government of the United States in
the areas of multimedia and the future of communication.For the technically-oriented, discussions involve:
HDTV, compressed digital video, multimedia, wide aspect ratio large
flat displays, pattern recognition for head tracking, touch screens,
multiscreen video production techniques, audio annotation, group work
projects, new microprocessors, computer graphics, hypertext and
hypergraphics, storage and transmission, neural networks, machine
translation, cognitive studies, and biofeedback.[…]
