L’histoire de l’intelligence artificielle (IA) commence réellement avec Alan Turing, connu notamment pour son rôle dans la Seconde Guerre Mondiale avec l’invention de la machine de Turing (1936), première conceptualisation d’un ordinateur. Dans les années 1960, le domaine de l’IA, perçu comme une science naissante, reçoit de gros investissements. Mais pourtant la recherche plafonne : à cette époque, les modèles et langages de programmation dominants sont des modèles logiques, c’est-à-dire que les règles sont codifiées de manière explicite et déterministe.
L’importance de l’IA aujourd’hui est en fait principalement due à la progression de la puissance de calcul. Ainsi, en 2012, un problème bien connu dans l’informatique, la détection d’images (ImageNet), a été résolu de manière nettement supérieure à ce qui existait avant. Tout ceci en utilisant une technique d’algorithmes développée dans les années 1990, qu’il a été possible de réaliser grâce à une immense force de calcul. Sans rentrer dans les détails, ces algorithmes sont simplement une optimisation de fonction rendue possible par un jeu sur des milliards de paramètres. Ce sont les fameux réseaux neuronaux.
En quoi ces algorithmes sont-ils fondamentalement différents de ce qui pouvait exister ?
La première raison est qu’il est souvent impossible pour l’humain de suivre le raisonnement effectué par la machine, à l’opposé du cas « classique » où il suffit de suivre le code ligne par ligne.
La deuxième raison est que l’apprentissage est très similaire au nôtre : la machine se rapproche du mode « essai-erreur » pour l’apprentissage supervisé et se retrouve complètement calée sur mode pour le reinforcement learning (apprentissage par récompense).
La troisième raison est que le modèle n’est pas entraîné pour être exact. On s’intéresse seulement à s’approcher de la réalité sans pour autant vouloir être parfait, contrairement au modèle logique « classique ».
Qu’en est-il des applications de l’IA ? En fait, quand on fait référence à elle, on parle principalement des techniques qui la composent, comme le machine learning. Les applications sont multiples : en médecine, dans les transports (voiture autonome), la publicité (ciblage des profils), pour l’industrie des objets connectés (reconnaissance vocale et faciale, prédiction de la saisie de texte, chatbox, etc.) ou encore le jeu… Jeu qui a toujours été l’une des premières motivations de la recherche en IA, que ce soit pour le backgammon, les échecs, le go, ou plus récemment LoL. Dans cette quête d’un adversaire qui puisse rivaliser avec l’Homme, nous avons été surpassés systématiquement. Plus intéressant encore, ce dernier s’inspire maintenant lui aussi des techniques inédites développées par les IA…
Les possibilités induites par l’intelligence artificielle sont nombreuses et révolutionnent déjà de nombreux secteurs. La possibilité d’une « super intelligence », une intelligence globale qui puisse dépasser complètement l’humain semble encore lointaine, car les applications de l’IA sont encore très focalisées sur des tâches précises. Pourtant, nous sommes déjà capables de concevoir des systèmes apprenant d’une manière similaire aux humains, alors à quand la suite ?
Jules BAYET
Illustration : Rolando CRUZ