Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ? Définitions
On entend tous les jours parler d’Intelligence Artificielle, mais le concept est flou pour la plupart d’entre nous. Et pour cause, il n’y a pas de définition qui fasse consensus : il existe presque autant de définitions que de personnes qui parlent d’IA. Alors qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
Vous avez dit intelligence ?
L’adjectif artificiel intervient pour caractériser une machine ou un robot. Mais cerner le concept d’intelligence est nettement moins aisé. On peut trouver de nombreuses définitions, parmi lesquelles :
- Ensemble des fonctions psychiques et psycho-physiologiques concourant à la connaissance, à la compréhension de la nature des choses et de la signification des faits ; faculté de connaître et de comprendre.
- Aptitude à la connaissance, développement des capacités intellectuelles.
- Acte d’appréhender quelque chose par l’intelligence, de le comprendre avec aisance, d’en avoir la connaissance approfondie ; résultat de cet acte.
Ces définitions de l’intelligence sous-entendent l’existence d’une forme de conscience…
Et c’est la notion de conscience qui permet de distinguer les notions d’Intelligence Artificielle faible et d’Intelligence Artificielle Forte, définies en opposition l’une de l’autre.
Le robot avec une conscience, un fantasme de science-fiction
L’IA forte désigne celle d’une machine qui aurait des performances
équivalentes à celles d’un humain, et surtout, qui aurait une conscience
propre. Par contraste, l’IA faible aurait des performances limitées à un
domaine de spécialisation (par exemple le traitement d’image) et serait
dépourvue de conscience.
On associe à l’IA forte la notion de singularité technologique, qui désigne le moment où le progrès technologique ne sera plus dû qu’aux découvertes effectuées par des IA fortes désormais autonomes. L’IA forte relève de la science-fiction, même si certains gourous médiatiques tentent de faire peur au grand public en annonçant sa venue imminente.
Luc de Brabandere a écrit qu’Alpha Go a certes battu le champion du
monde du jeu de go, mais qu’il n’a pas célébré sa victoire… et pour cause : il
ne savait même pas qu’il jouait ! Luc de Brabandere compare l’intelligence
artificielle à une fleur artificielle : elle ressemble bien à une fleur, mais
on sait bien que ce n’en est pas une.
Pourquoi alors employer le mot « intelligence » ?
Le perceptron, un des premiers algorithmes d’apprentissage machine, prétendait simuler les fonctions d’un neurone biologique. L’analogie
avec le neurone et donc avec le cerveau humain a amené à parler l’intelligence, mais a aussi contribué à la confusion autour de ce qu’est l’IA.
Descendants du Perceptron, les réseaux de neurones (Neural Network) constituent aujourd’hui des algorithmes phares du Machine Learning, et en particulier du Deep Learning. Pourtant, les réseaux de neurones ne constituent qu’un ensemble de traitements statistiques et n’ont rien de comparable avec la complexité d’un cerveau humain… dont nous ne connaissons toujours pas bien le fonctionnement aujourd’hui.
L’IA d’hier n’est déjà plus de l’IA aujourd’hui
Marvin Lee Minsky, l’un des pères fondateurs de la discipline, définissait l’intelligence artificielle comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains ».
Il en était de même pour John McCarthy, pour qui, « dès lors que ça fonctionne, plus personne n’appelle ça de l’IA ». De même, chez Google, Andrew Moore définit l’Intelligence Artificielle comme « la science et
l’ingénierie qui font que des ordinateurs se comportent d’une façon pour
laquelle, jusqu’à récemment, nous pensions que seule l’intelligence humaine le permettait ». Ces définitions indiquent que dès lors que la tâche est accomplie par la machine, il n’est plus question de parler d’IA.
Deep Blue, l’ordinateur qui a battu Gary Kasparov aux échecs en 1997, n’est plus considéré aujourd’hui comme une IA, mais seulement comme un supercalculateur, soit un ordinateur aux performances de calcul particulièrement élevées pour l’époque.
L’IA correspondrait donc à la tentative d’imiter l’intelligence humaine par des
machines sur certaines tâches spécifiques… jusqu’à ce que la technologie le
permette parfaitement.
Pour toutes ces raisons, certains spécialistes évitent l’expression IA, qu’ils trouvent ambiguë. Ils préfèrent des expressions plus précises : Machine Learning pour désigner une machine capable d’apprentissage, ou bien Intelligence Augmentée (Luc Julia, “L’Intelligence Artificielle n’existe pas”, FIRST), pour désigner l’intelligence humaine aidée par le traitement d’information fait par une machine.
Qu’est-ce que l’IA aujourd’hui et que peut-elle pour moi ?
Chez AMASAI, nous appelons IA un système informatique, exécutant une tâche spécifique, qui peut améliorer ses performances en fonction de données et grâce un apprentissage.
Concrètement, l’IA est déjà partout : dans nos téléphones, dans nos
maisons, les publicités que nous voyons, nos montres et même nos voitures. Loin des représentations apocalyptiques à la Terminator ou Matrix, l’IA fournit des services utiles au quotidien, aux particuliers comme aux entreprises.
Comme le dit Chris Duffey, Head of Strategy & Innovation chez Adobe : « la technologie n’est ni bonne ni mauvaise en soi, elle est plutôt le reflet de l’humain qui l’utilise ». Il est donc important de comprendre comment fonctionne les IA, quels bénéfices et quels problèmes elles peuvent apporter,
de façon à en favoriser des usages sécurisés et justes.
AMASAI vous propose une offre d’acculturation à l’IA, à destination des dirigeants et des opérationnels. Cet accompagnement vous permettra de démystifier l’IA, comprendre les enjeux technologiques et faire les meilleurs choix pour votre business.
Car nous partageons l’opinion pragmatique de Gideon Lewis-Krause dans son article du New York Times : « L’Intelligence Artificielle ne consiste pas à construire des esprits ; elle consiste à améliorer des outils pour résoudre des problèmes. ».
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