Notre définition de l’IA, le regard expert de Neovision

On la tutoie sans vraiment la connaître. L’IA ! Exit les visions apocalyptiques de type Terminator, l’intelligence artificielle en est à ses prémices et s’avère encore assez mal définie tant elle ouvre le champs des possibles. Brisons les mythes et embarquons pour une expérience inédite, l’exploration de ce qu’est l’IA aujourd’hui !

Définir ce qu’est l’IA reviendrait à signifier ce qu’est être intelligent. Un débat hautement philosophique, sans fin du fait des multiples critères à prendre en compte et de leur pertinence. Leibniz s’y est cassé les dents, en tentant de décrire dans un essai le processus de la pensée humaine. Difficile, même à l’heure actuelle de comprendre précisément le fonctionnement du cerveau humain.

Parler d’intelligence artificielle relève plus d’une appellation marketing. Ce qu’elle est, puisque John MacCarthy (1) proposa ce terme lors d’un summer camp à l’été 1956… Plus de soixante-dix ans plus tard, accompagnée par l’évolution de l’informatique, l’IA reste particulièrement complexe à définir. Et elle se veut bien éloignée de ce que nous décrivent les ouvrages et films de Science-Fiction. On pourrait la voir comme un ensemble de techniques et de méthodes mathématiques et informatiques visant à simuler un aspect spécifique du fonctionnement du cerveau humain.

Par ailleurs, et s’il est difficile de donner un définition de l’IA, nous utilisons déjà des intelligences artificielles au quotidien. Nous pouvons penser à notre GPS (Google Maps, Waze, etc), nos assistants vocaux (Siri, Google Assistant, etc) ou encore les applications de reconnaissance faciale comme FaceID. Toutes utilisent des techniques d’IA (computer vision, machine learning ou deep learning) pour nous offrir ses fonctionnalités. L’utilisant donc au quotidien sans réellement savoir ce qu’elle est, il est grand temps de démystifier l’IA !

Soixante-dix ans de travaux, de concepts et de théories et l’aventure de l’IA ne fait que débuter. Actuellement, bien qu’ouvrant de nombreuses applications dans quasiment tous les domaines, elle a besoin de l’humain. Exit les IAs indépendantes, conscientes ! Bienvenue dans le réel ! Les algorithmes d’apprentissage nécessitent des bases de données qualifiées, exhaustives, des schémas itératifs pour pouvoir être pleinement efficients.

Inspiré par le fonctionnement des neurones de notre cerveau, le deep learning (ou apprentissage profond) est né de la volonté de chercheurs comme le Canadien Geoffrey Hinton ou encore le français Yann le Cun. Ces derniers ont fait évoluer l’IA dès les années 90 (2) en appliquant les réseaux neuronaux à la reconnaissance vocale et linguistique. Yann Le Cun trouvant un usage concret avec la lecture automatique des chèques et des adresses postales. Toutefois, si l’IA simule le fonctionnement physique de notre cerveau, « il lui manque le sens commun », explique Yann le Cun. Un enfant comprend que lorsque sa mère se cache derrière un rideau, elle existe toujours. La machine, non.

L’IA tend à exécuter des instructions spécifiques, définies en amont par l’Homme. Elle s’avère être un amplificateur d’une partie du raisonnement humain. Google l’a démontré avec son programme AlphaGo. L’IA est capable d’apprendre elle-même et de trouver des solutions auxquelles un être humain, en l’occurrence ici, un joueur de Go, n’avait pas pensé. Cependant, son usage est cantonné à n’être qu’un super joueur de Go. Elle ne sait rien faire d’autre que l’objectif qu’on lui a fixé au départ.

Même si elle excelle dans les tâches répétitives, l’IA pénètre dans des milieux bien plus sensibles. C’est notamment le cas du domaine du diagnostic médical. L’agence du médicament américaine (FDA) a autorisé, en avril 2018, la mise sur le marché d’un robot doté d’une IA. Ce dispositif permet de diagnostiquer une déficience visuelle particulière, la rétinopathie diabétique à partir d’une photo. Une première ! (3)

L’IA est accessible à tous

L’IA au service de l’humain

Aucun jour ne passe sans que l’IA ne fasse l’objet d’une brève. La plupart du temps, et dans la course aux clics, les journalistes s’adonnent au sensationnel. L’IA annonce la fin de l’humanité pour les plus fatalistes, tandis que pour les moins extrémistes, IA rime avec chômage. En effet, nombreux sont ceux à s’inquiéter de l’impact qu’aura l’IA sur le travail. Et il serait mentir de dire que cette dernière n’entraînera aucun changement.

Toutefois, penser que l’IA viendra se substituer à l’humain n’est que fiction. A l’heure actuelle, la technologie peut remplacer l’humain sur une tâche très précise, qui peut être répétitive et/ou fastidieuse, sans avoir la possibilité de réaliser une autre tâche connexe.

La reconnaissance : elle peut se faire sur des images (photos, vidéo, etc) et permet de reconnaître un visage, une silhouette humaine, des objets divers, comme une fleur, un texte ou encore un logo.

La reconnaissance peut également se faire via une source audio, comme ce que font les assistants vocaux ou encore une application capable d’identifier une espèce par son chant.

L’automatisation : l’IA trouve de nombreuses applications permettant d’automatiser un processus. Parmi ces dernières, nous pouvons citer la production automatique de contenu textuel et visuel, le contrôle qualité sur ligne de production, le véhicule autonome et de nombreuses actions marketing comme l’e-mailing.

L’analyse prédictive : si nous avions l’habitude de nous contenter d’analyses statistiques, l’IA nous permet de tirer plus d’informations de ces mêmes données. En créant des modèles prédictifs basés sur des données historiques, elles sont capables de prédire certains événements. Des IAs sont aujourd’hui capables de proposer des actions de maintenance prédictive, de faire des prédictions des ventes ou bien de proposer un produit spécifique à un internaute ciblé.