L’intelligence Artificielle et l’avenir de notre monde [Partie 1/2] 💻
Première Partie. Tout ce qui va suivre n’est que le fruit de la réflexion des plus grands experts mondiaux.
Le monde est en train de changer en profondeur, silencieusement, sans que l’on ne s’en rende réellement compte. Toutes les choses que nous pensions comme définitivement acquises, tous les mécanismes traditionnels de notre économie globalisée et la façon dont nous, les humains, nous insérons dans celle-ci est en train d’être bouleversé profondément.
Les hommes les plus brillants de cette planète (Elon Musk, Bill Gates ou encore Stephen Hawking) s’inquiètent très fortement de l’émergence des Intelligences Artificielles, et je pense que nous devons tous nous y intéresser de plus près pour en être, au moins, conscient des enjeux.
L’histoire du progrès humain ressemble globalement à cette courbe :
Et ce qui nous attend s’apparente à ça :
Qu’est ce qu’une Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle est la science dont le but est de faire faire par une machine des tâches que l’homme accomplit en utilisant son intelligence. Ce n’est pas qu’un simple concept de sciences fictions associé à Terminator ou Star Wars. Elles sont déjà partout autour de nous, et elles se développent à une vitesse exponentielle. On peut les classer en 3 grandes catégories en fonction de leur niveau d’intelligence :
- Artificial Narrow Intelligence (ANI) : Il s’agit d’IA spécialisées et limitées dans des tâches/domaines bien précis. Elles rythment déjà notre quotidien. Siri sur iPhone est une Artificial Narrow Intelligence, tous les systèmes informatiques de nos voitures ou encore les systèmes de recommandations personnalisés sur Amazon ou Facebook le sont aussi.
- Artificial General Intelligence (AGI) : Il s’agit d’intelligences artificielles qui auraient globalement le même niveau d’intelligence que les humains. Elles auraient la capacité de résonner, prévoir, résoudre des problèmes penser de manière abstraite ou encore apprendre vite, de ses propres expériences. Tout comme nous.
- Artificial Superintelligence (ASI) : “une intelligence bien plus intelligente que les meilleurs cerveaux humains dans tous les domaines, y compris en termes de créativité, de sagesse et de capacités de sociabilité.” Ces IA atteindront très certainement un niveau d’intelligence inimaginable (et potentiellement infini) à notre niveau. On sait ce que sont des Quotients Intellectuels de 85 ou de 160 (celui d’Einstein), mais pouvons-nous réellement imaginer ce que donnerait un QI de 12 500 ?
Pour l’instant nous ne “maîtrisons” et n’utilisons uniquement que les ANI : les intelligences artificielles sont globalement capables d’effectuer des taches qui requièrent des raisonnements rationnels mais sont incapables de gérer tout ce nous faisons (nous ou les animaux) de non-réfléchi, de manière instinctive.
Le Deep learning : les machines apprennent par elles-mêmes
La compréhension des processus de fonctionnement de notre cerveau s’améliore d’années en années. Et tout ce que nous comprenons à ce sujet, nous essayons de le transmettre et de l’appliquer directement aux machines.
Ces évolutions se matérialisent par le Deep learning, à savoir l’ensemble des méthodes d’apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données. Pour faire simple, on donne la possibilité à la machine d’apprendre à apprendre.
« Avant, il fallait le faire à la main, expliquer à l’outil comment transformer une image afin de la classifier. Avec le deep learning, la machine apprend à le faire elle-même. Et elle le fait beaucoup mieux que les ingénieurs, c’est presque humiliant ». Yann LeCun
Le Deep Learning n’est pas la simple conséquence de l’augmentation de la puissance de calcul des machines et de l’expansion de nos connaissances en neurosciences : c’est également une résultante de la très forte croissance des données, des Big data. Ces big data ne sont ni plus ni moins que des informations, que nous créons chaque jour, et nous en créons toujours plus. En 2013, 90% des données et informations disponibles dans le monde dataient d’il y a moins de 2 ans. Tout ce que nous faisons, les 4.2 millions de choses que nous likons sur Facebook et les 500 000 photos que nous partageons sur Snapchat chaque minutes dans le monde, viennent alimenter ces intelligences. Et c’est grâce à cela qu’elles se nourrissent, qu’elles apprennent à apprendre.
Comment bien de temps cela prendra t-il avant l’émergence des AGI, puis des ASI ?
“Il y a près de deux millénaires, en 77, Pline l’Ancien avait rassemblé toute la connaissance de son temps dans ses 37 livres de son Histoire Naturelle. Après, la civilisation a mis 1500 ans à doubler son savoir, à la Renaissance. Aujourd’hui, la connaissance humaine double tous les 18 mois ! Selon Nick Bostrom, gourou de l’intelligence artificielle de l’université d’Oxford, les machines apprendront à apprendre d’elles-mêmes dans les prochaines années, il nous faudra donc vivre dans un monde géré par les machines, avec des machines qui deviennent d’elles-mêmes de plus en plus intelligentes. L’intelligence artificielle est donc là… Et son avènement ira de plus en plus vite !” Extrait de cet article.
Pour faire simple, plus le progrès avance, plus il accélère : en anglais, cela s’appelle the Law of accelerating returns.
En Mars 2016, l’Intelligence Artificielle développée par Google, Alpha Go, a battu le meilleur joueur du monde au jeu de Go. On a tous plus ou moins entendu parler de cette nouvelle, sans comprendre réellement ce que celle-ci impliquait. Cette victoire, anecdotique en apparence, est une étape supplémentaire vers les formes d’intelligences plus évoluées, vers les Artificial General Intelligence et les Artificial Superintelligence. Si l’on interrogeait les experts mondiaux quelques mois auparavant en leur demandant quand est-ce qu’une IA battra le meilleur joueur de Go du monde, leur réponse aurait été “environ une dizaine d’année”. Cela s’est finalement produit en quelques mois.
Le Go est un jeu infiniment plus complexe que les Échecs qui nécessite des techniques de réflexion beaucoup plus élaborées de la part des IA. A titre d’indication, il y a environ 10⁸⁰ atomes dans l’univers, et 10¹⁷⁰ combinaisons possibles au Go. Comment AlphaGo a t-il fait pour gagner ? En analysant des millions de parties professionnelles et en y jouant lui mêmes des millions de fois. Le Deep Learning. (Si vous souhaitez comprendre comment cette prouesse a pu être possible, je vous invite à aller regarder cette vidéo).
Les experts affirment ainsi que nous atteindrons probablement les AGI d’ici 2030 et les ASI devraient suivre vers 2045. Nous serons donc amené à cohabiter avec une nouvelle espèce, au moins aussi développée et intelligente que la notre, d’ici une quinzaine d’années. Et l’Histoire de notre monde nous a bien appris une chose : en parvenant à dominer son environnement, l’espèce la plus intelligente devient toujours l’espèce dominante. Tout comme l’Homme domine actuellement le monde animal. Vision du future assez inquiétante, logiquement c’est là qu’on commencetous à flipper. Qui sait de quoi seront capables ces machines lorsqu’elles seront 10 fois, 100 fois, 1 000 fois plus intelligentes que nous ? Probablement de progrès jamais vu à notre si petite échelle.
A Court Terme, une autre problématique se pose : celle de nos emplois
Que feront les chauffeurs de taxi quand les voitures rouleront toutes seules ? Que feront les employés de bureaux moyens quand les IA seront capables de répondre au téléphone ? Que feront les médecins quand les IA feront des diagnostics plus efficaces et pertinents ? Que ferons-nous des avocats qui, en soit, ne font que lire et interpréter des textes de lois ? Toutes ces choses là ne concernent que des tâches bien précises. C’est à dire des ANI, que nous maîtrisons déjà !
Ces questions ne sont pas des fantaisies. Ces évolutions arrivent, très vite, beaucoup plus vite qu’on le pense. Certaines sont mêmes déjà là. La preuve ?
- Au Japon, l’agence de publicité McCann recrute son premier robot Directeur de la Création. Mars 2016
- l’Europe vient d’autoriser légalement les voitures sans pilote (voitures autonomes). Mars 2016
- Un site britannique de services de santé en ligne sur abonnement lancera d’ici la fin de l’année une application basée sur l’intelligence artificielle pour le diagnostic médical. 150 000 utilisateurs inscrit à ce jour. Mars 2016
- Twitter a lancé une IA nommé Tay pour répondre directement aux internautes. Résultat : 96 000 tweets envoyés en 8 Heures et quelques petits dérapages. Plus d’explications ici. Mars 2016
- Amelia est une IA développée depuis maintenant près de 16 ans par la société IPsoft. Son rôle est de remplacer à terme les employés des call centers. Elle est capable d’apprendre en quelques secondes les techniques que les humains mettent plusieurs mois à maîtriser et est capable de tenir une conversation en 20 langues différentes. Pendant sa première semaine de mise en service elle a pris avec succès 1 appel sur 10, au bout du deuxième mois elle assurait 6 appels sur 10. Elle peut potentiellement détruire 250 millions de jobs à travers le monde. Début 2016.
- IBM développe des IA pour le milieu bancaire capable de lire les mails des conseillers et d’y répondre. Elles ont également la capacité de placements les plus adaptés aux clients. Mai 2016.
Bon, vous voyez le problème arriver ? Essayons de le chiffrer.
> Selon WEF, d’ici 2020, nous devrons faire face à une destruction nette de 5 millions d’emplois aux USA.
> Selon l’Université d’Oxford, d’ici 2033, la moitié des jobs seront automatisés.
> Un récent rapport du Congrès Américain à la Maison Blanche annonçait que 83% des jobs payés moins de 20$ de l’heure étaient directement menacés. Les travailleurs qui gagnent moins de 40$ sont également menacés, à hauteur de 31%.
> En France, 3 millions d’emplois seront détruits d’ici à 2025, précise une étude du cabinet Roland Berger.
Shits are getting serious …
Et maintenant on fait quoi ?
Ce sera l’objet de la seconde partie de cette article.
Source / Pour aller plus loin :
