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Perspective Future Workplace

L’intelligence artificielle demande de l’entraînement

8 mai 2017

Artificial intelligence functions similar to the human brain: machines also add to their knowledge through practice.
Les meilleurs joueurs d’échecs, les experts en Go et les spécialistes en Jeopardy ont dû accepter la supériorité de l’intelligence artificielle des machines et programmes appelés Deep Blue, AlphaGo ou Watson. Ce n’est cependant pas cette raison que les analystes de Gartner ont mit le sujet de l’ « intelligence artificielle » (IA) et de l’auto-enseignement des machines au premier plan de leurs priorités pour 2017. De tels systèmes d’assistance ne sont plus limités à un rôle de cour de récréation. L’intelligence artificielle libère les savoirs de la mentalité à l’ancienne et des silos, faisant en sorte que l’expertise soit disponible partout et tout le temps, facilement et rapidement.
Les aires d’application de l’IA sont variées. L’IA peut traiter automatiquement des données non structurées telles que les images ou vidéos et en faire découler des observations. L’écriture manuelle, la reconnaissance vocale et faciale, sont basées sur l’intelligence artificielle tout comme la conduite autonome et la traduction automatique. Watson, AlphaGo et d’autres peuvent converser avec des interlocuteurs comme le ferait un employé de centre d’appels. Avec leur aide, les médecins peuvent accélérer leurs diagnostics tandis que les conseillers bancaires ont recours aux programmes intelligents pour évaluer la solvabilité de leurs clients. Bientôt, Watson prendra en charge les évaluations de dommages d’une compagnie d’assurances japonaise. Selon une étude de TNS Infratest, les dirigeants allemands estiment que le degré d’automatisation par le biais de machines intelligentes et autres robots utilisés dans les sociétés augmentera de 20% à 85% dans les dix années à venir. L’apprentissage automatique commence même à faire partie de notre quotidien, depuis que même les systèmes d’assistance tels que Siri (Apple) ou Now (Google) utilisent l’IA.

Seule la formation mène à l’intelligence

Sur quoi se basent les processus d’apprentissage des machines ? Comment leur quotient intellectuel peut-il être augmenté ? Quand peuvent-elles être véritablement considérées comme smarts ? Un des prérequis concernant l’intelligence artificielle est que les programmes doivent être capables d’apprendre et de résoudre des problèmes indépendamment. Il est ainsi insuffisant de programmer les ordinateurs pour une zone d’application concrète et unique. L’apprentissage automatique est inspiré par des processus intellectuels propres à l’humain. Ainsi, différentes couches de neurones artificiels sont reliées les unes aux autres. Aux yeux d’un non initié, tout ceci semble similaire au réseau de cellules nerveuses qui constitue notre cerveau. 
Nous qualifions donc cela de réseaux neuronaux artificiels. Beaucoup d’exercice est cela dit nécessaire avant de parvenir à donner de l’intelligence à de telles machines. Les ordinateurs sont nourris par d’immenses quantités de données. En conséquence, AlphaGo a d’abord analysé 100 000 jeux d’amateurs et joué des millions de fois contre lui-même avant qu’une machine ne soit en mesure de défier le meilleur joueur de Go au monde et le battre.

Des humains comme professeurs

Les hôpitaux et les pratiques médicales sont des aires d’application importantes pour l’IA. Là aussi, les humains peuvent être considérés comme les professeurs des machines. Des radiologues expérimentés montrent par exemple aux ordinateurs comment interpréter les IRM. À partir du moment où une machine a été suffisamment formée, elle est en mesure de déceler les tumeurs plus vite et plus précisément que n’importe quel médecin. En effet, la machine peut inclure plus de données pertinentes dans ses calculs. La véritable intelligence des machines dépend de leur capacité ou non à découvrir elles-mêmes de nouveaux liens, schémas ou solutions. 
Il est souvent difficile de comprendre les processus qu’impliquent les solutions des machines. Pourtant, nombreux sont ceux qui gardent et expriment certaines réserves vis-à-vis des machines intelligentes. Selon un article du journal allemand Die Zeit, même les précurseurs partagent les craintes de nombreux non initiés : « en réalité, des penseurs tels que le physicien Stephen Hawking préviennent des dangers potentiels que représenterait l’intelligence artificielle si elle devait être utilisée de manière incorrecte. Elon Musk, fondateur de Tesla, considère qu’un développement incontrôlé de l’intelligence artificielle serait « notre plus grande menace existentielle », tandis que Bill Gates dit en revanche ne pas comprendre ceux qui s’inquiètent du développement rapide de l’IA. Ajoutons que 58% des personnes interrogées dans le cadre d’un sondage TNS Infratest se déclarent favorables à l’imposition de limites nettes à la recherche et au développement de l’intelligence artificielle. 

Les robots vont-ils prendre notre travail ?

L’euphorie a longtemps été de rigueur lors des conversations sur ce qui serait rendu possible grâce aux progrès de la technique. Ce n’est que progressivement que l’impact de l’intelligence artificielle sur l’environnement social, culturel et politique a commencé à être pris en compte. Les peurs sont alimentées presque quotidiennement. Que ce soit dans les médias professionnels ou sur les réseaux sociaux, on se demande si ces robots viendront finalement faire main basse sur nos emplois. Pour ce qui est de la conduite autonome, de nombreuses personnes acceptent mal de voir un jour des décisions reposer sur des machines ou des systèmes d’assistance, d’autant plus que la responsabilité légale demeurera sur les épaules de l’automobiliste. D’un autre côté, vivre aux côtés des machines pourrait avoir des aspects positifs, pourrait aussi être tout bonnement plaisant.

L’intelligence artificielle peut, elle aussi, être partiale

Dans son article, Kate Crawford, professeur invité chez Microsoft Research, examine des risques d’une nature totalement différente. Contrairement à ce qu’on imagine communément, l’intelligence artificielle ne sera pas plus exempte de préjugés que l’intelligence humaine. Le fait que les données collectées et analysées de manière à prévoir le crime amènent la police à sur-contrôler certains groupes sociaux donne une idée du mécanisme à l’œuvre. Selon une étude menée par les journalistes d’investigation de ProPublica à compter de mai 2016, les algorithmes souvent utilisés – mais confidentiels – par les juges des Etats-Unis vont surévaluer la probabilité de récidive deux fois plus souvent lorsque le prévenu est noir que lorsqu’il est blanc. Kate Crawford commente ainsi le phénomène : « Les systèmes autonomes vont modifier le travail, les infrastructures et les écoles. Assurons-nous que de tels changements nous sont bénéfiques avant que leurs effets n’affectent plus encore notre quotidien. »