L’intelligence Artificielle est elle vraiment intelligente?

Le terme AI (ou IA en anglais) pour Intelligence Artificielle est aujourd’hui un des sujets préférés de notre actualité technologique, sociale, et même politique, au détriment du BIG DATA, qui subit une sorte de désintéressement ou de banalisation.

Ceci démontre une certaine confusion et un usage à mauvais escient de cette appellation d’intelligence artificielle. En effet, le BIG DATA est un constat appelant à des solutions pour retrouver et utiliser l’information qui se trouve de plus en plus noyée au milieu d’une masse de données à la croissance folle. La réponse se fait d’une part par des infrastructures de stockage de plus en plus grandes et rapides, et d’autre part au moyen d’outils d’analyse sémantique, statistique et prédictive, s’appuyant, notamment, sur de nouveaux concepts de gestion de bases de données.

L’intelligence artificielle

Ce terme assez ancien, décrit la capacité pour une  »machine » à réagir de manière dite intelligente, et autonome en répondant à un événement ou à fournir un résultat, fruit de calculs souvent complexes. L’IA inclut la capacité d’auto-apprentissage permettant d’augmenter le référentiel de connaissances de la machine et donc l’acuité de ses résultats et de ses décisions.

Je dis bien  »de manière dite intelligente », pour souligner que, de là à dire qu’un calculateur, un téléphone, ou une automobile est intelligent, il y a une marge importante. Certes les capacités cognitives des réseaux neuronaux ou du « deep learning » par exemple, permettent d’effectuer des calculs impossibles pour un humain notamment à cause des contraintes de volumétrie ou de vitesse; mais cela ne doit pas nous permettre de laisser croire que la ‘’machine’’ résonne, ou crée. L’usage du mot intelligence dans ‘’intelligence artificielle’’, est actuellement impropre.

Ce que l’on nomme donc ici, abusivement ou prématurément, intelligence n’est que la supériorité, en termes de puissance et de capacité de la machine. La nouveauté c’est que le phénomène  »BIG DATA » permet, maintenant, à ces supercalculateurs et super logiciels de travailler avec cette masse d’informations sans laquelle ils ne sauraient quoi faire…

En fait, nous sommes en face de technologies qui ne sont pas forcément nouvelles, mais qui permettent, aujourd’hui, de fournir rapidement des résultats précis et exactes au moyen de calculateurs s’appuyant sur des référentiels gigantesques. Ces résultats vont permettre de faire exécuter de nouveaux calculs ou de déclencher des processus ou script précis, en servant de bases de références pour des calculs ultérieurs encore plus complexes. Les Fintech, technologies dédiées à la finance, par exemple, utilisent de plus en plus ces performances pour anticiper les cours, en créant des modèles complexes à partir des historiques financiers et de référentiels économiques industriels et socio-économiques. De mon point de vue, la seule intelligence à ce niveau, réside dans le paramétrage de l’outil face aux variétés et spécificités de chaque type de valeur, ainsi qu’à la manière de programmer l’outil, avant de donner le travail au calculateur. 

Référentiels :

Avant de parler même d’intelligence, il n’y a pas de performance de recherche ou de traitement sans référentiel.

À titre d’exemple, dans le monde de la reconnaissance de mots, de formes de la parole ou de visages, les logiciels existent et sont performants depuis une quinzaine d’années. Le problème réside dans le nombre de références comparables. On parle de référentiel. Prenons le cas d’un outil de reconnaissance optique de caractères (OCR). Celui-ci va comparer ce qu’il ‘’voit’’ avec quelques centaines de formes de caractères, puis des dictionnaires de plusieurs milliers de termes, pour reconstituer le texte d’un document. Les références requises pour l’OCR, représentent finalement très peu de choses face aux volumétries d’informations concernées par le BIG DATA

En comparaison, pour reconnaître une forme, sur le web, il faut avoir suffisamment d’échantillons différents parmi les  »comparables », capables d’être discriminés parmi des milliards. Cependant, à partir de votre ordinateur, et avec un outil comme Google-images, il est assez facile de reconnaître les visages. À partir du moment où, depuis une image, on indique un nom, celui-ci sera progressivement affecté aux photos qui contiendront les principales caractéristiques d’un même visage, dans des situations et à des dates différentes. La raison en est ici que le nombre requis de personnes  »taguées » et celui des personnes à reconnaître ne dépassent pas quelques dizaines.

À l’inverse si je place ma photo photo-lkdindans la recherche de Google en mode image sur le web, le système va me fournir différentes photos ayant prioritairement la caractéristique générale la plus flagrante : Pour moi, la calvitie ou au moins un grand front…

google-image

test

Mais si vous faites maintenant l’exercice suivant:

Cherchez  »Tour Eiffel » sur Google / capturez l’image / enregistrez la sur votre ordinateur / dans Google en mode image déposez l’image de la Tour Eiffel enregistrée / et cliquez sur ‘’rechercher’’. Vous n’obtiendrez que des images de la Tour Eiffel, ni d’aucune autre tour. Pourquoi?

La Tour Eiffel est photographiée environ trois cent mille fois par jour et enregistrée sur internet des centaines de milliers de fois par mois. Ainsi le référentiel de la Tour française est devenu un des plus important en termes d’images. La reconnaissance est ainsi devenue la plus facile.

En revanche, si vous recherchiez une image de la Tour Eiffel sur votre ordinateur vous seriez probablement déçus. Votre ordinateur serait-il ‘’idiot’’?

Exemple d’utilisation impatiente de l’idée d’une intelligence artificielle :

Mark Zuckerberg de Facebook, se trompe (ou bien nous fait croire qu’il ne sait pas). Dans une vidéo, il veut nous convaincre de l’intelligence de son système Jarvis…Mais ce n’est pas encore très intelligent!

  • Jarvis le réveille (comme un réveil que Mark aurait réglé sur une heure choisie)
  • Bonjour (Jarvis parle au lieu de simplement sonner, comme mon GPS)
  • Jarvis lui indique qu’aujourd’hui il a cinq rendez-vous (transmission de ce qui est dans un agenda)
  • Jarvis lui annonce la météo (transmission de ce que la Météo lui fournit)
  • Jarvis lui dit que le café est prêt et Mark nous dit que Jarvis sait quand il faut faire son petit déjeuner… (on lui a donné l’heure du réveil et le délai pour que le café soit prêt à temps. De plus une cafetière programmable ça existe depuis plus de vingt ans.)
  • Jarvis propose les vêtements du jour en fonction de la météo et des goûts de Mark (Jarvis connait la météo puisqu’il l’a déjà utilisée pour en donner le contenu à Mark il y a une minute. Jarvis propose un T-shirt, probablement comme chaque jour pour un gars au comportement minimaliste qui habite la Californie, Bravo Jarvis!)
  • Jarvis prévient Mark pour lui dire que les toasts son prêts (probablement une caméra surveille le toaster avec une détection de mouvement par exemple, mais qui les a placé dans le toaste, Jarvis?)
  • Mark demande un renseignement pour sa conférence prochaine. Jarvis reconnait des mots et fournit des réponses inscrites dans l’agenda
  • Marc commande de la musique et Jarvis demande des précisions ou propose des alternatives car la musique demandée n’existe pas (ça ressemble au ‘’essaie encore’’ du jouet de Texas Instrument en 1988 lorsque l’enfant a choisi une mauvaise réponse)
  • Jarvis reconnait Mark quand il lui parle, et sa femme si c’est elle. (Reconnaissance vocale)
  • Jarvis reconnait les visages des visiteurs avec la camera (reconnaissance avec la base de connaissance des amis alors que les noms associés sont dans l’agenda) et il dit à Mark que les invités de ce soir sont arrivés
  • Jarvis surveille que l’enfant en bas âge sort de sa chambre. (Caméra de surveillance et détecteur de mouvement au niveau de la porte)
  • Jarvis reconnait des ordres et Mark lui dit que c’est le temps de regarder un film. Alors Jarvis propose un menu de film (Comme Netflix)

Mais où est donc l’intelligence?

Lorsqu’un système sera capable de composer comme Mozart ou Elton John, ou de peindre comme Cézanne; lorsqu’il pourra avoir une réflexion philosophique; et lorsqu’il fera de l’humour mieux que nos humoristes, ce sera plus proche de ce que je prends pour de l’intelligence. Bien sûr, pour cela il doit falloir avoir une pensée voire une âme…

Je ne nie pas que les technologies avancent sur des terrains qui sont sérieux alors que l’organisation de l’économie planétaire et du marché du travail, est au début d’un bouleversement majeur. Mais d’ici à ce que le pouvoir soit pris par les robots, il y a encore du chemin à faire, à moins que les hommes ne les programment justement pour cela…

Montaigne disait : ‘Mieux vaut une tête bien faite qu’une tête bien pleine’. Considérons que nous en sommes à une tête bien pleine.

Philippe Goupil

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Un avis sur « L’intelligence Artificielle est elle vraiment intelligente? »

  1. Excellent résumé!
    Moi-même ayant étudié en ingénierie linguistique, et ayant fait carrière en reconnaissance vocale, OCR, Traduction Automatique, Search Engine, Taxonomie & Ontologie, Big Data…, vous avez su exprimer simplement ma perception du BUZZ qui entoure cette expression mythique quelque peu galvaudée dans le monde des affaires et des TI!
    Bravo!

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