La littérature, le cinéma, ont ancré dans l’imaginaire collectif une représentation « robotisée » de l’Intelligence Artificielle, à l’image de Terminator. C’est pourquoi la plupart d’entre nous pense encore que l’IA fait partie du futur alors qu’elle nous accompagne déjà au quotidien, en touchant de nombreux domaines : l’informatique, l’automobile, la finance, la médecine, l’armée ou encore la domotique.
L’IA, ça ressemble à quoi ?
Pour concevoir ce qu’est l’IA, il faut s’éloigner des clichés SF et comprendre que l’Intelligence Artificielle est tout d’abord une science, la science qui traite de l’étude, du développement et de la mise en œuvre de machines intelligentes.
Par machine, on entend un système informatique capable de traiter de l’information. Nous sommes donc bien plus proches d’un programme informatique que d’un robot à l’apparence semi-humaine.
L’IA dans l’Histoire
L’Intelligence Artificielle est évoquée pour la première fois en 1950 par le mathématicien Alan Turing, qui est à l’origine du fameux test éponyme qui permet d’évaluer la faculté d’une machine à imiter la conversation humaine.
Ce n’est que 6 années plus tard que l’IA est définie par Marvin Lee Minsky qui la caractérise comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont […] accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique ».
Il faut attendre 1997 pour voir une machine passer avec succès le test de Turing. Il s’agit de Deep Blue qui bat le champion du monde d’échecs de l’époque, Garry Kasparov. Depuis ce jour, de nombreuses machines ont su surpasser l’humain au cours de parties de jeux divers.
L’IA aujourd’hui
Les questions sur l’Intelligence Artificielle ont très vite émergé avec l’apparition des premiers ordinateurs, mais l’impact de l’IA sur la société est très récent. On le voit naître grâce à un élan de recherches qui a réellement débuté dans les années 90 pour véritablement exploser à partir de 2010, porté notamment par la Big Data, la Data Science et le Deep Learning.
Actuellement, le marché est en plein essor, on assiste à une lutte permanente entre les GAFA qui investissent massivement pour être celui qui détiendra le premier la technologie innovante.
Et finalement, où est-ce qu’on trouve de l’IA ?
Aujourd’hui, on considère qu’une machine est intelligente face à une tâche complexe si son niveau de performance est égal à celui de l’humain.
On catégorise 4 types de tâches :
- Les tâches réalisables par la plupart des êtres humains
- Les tâches réalisables par les humains qualifiés
- Les tâches réalisables par des humains géniaux
- Les tâches non réalisables par l’être humain
La méthode actuelle consiste à créer une machine par tâche à réaliser. Si la machine est capable de traiter et de résoudre cette tâche de manière satisfaisante, mais qu’elle se limite à celle-ci, on qualifie son intelligence de « faible ». Il en est de même si elle ne sait exécuter qu’un ensemble de tâches prédéfinies.
C’est cette intelligence qu’on observe aujourd’hui et que l’on retrouve par exemple à travers les assistants personnels sur les Smartphones, les maisons connectées, qui offrent de plus en plus d’interactions entre les humains et les machines et qui sont considérés comme intelligents lorsqu’ils répondent correctement aux questions qui leurs sont posées.
L’IA du futur
On peut imaginer que les machines de demain seront dotées d’une intelligence « forte », qu’elles auront ainsi la capacité de résoudre n’importe quelle tâche qui peut l’être par un humain, y compris la capacité d’identifier une tâche à résoudre, sans qu’elle soit préalablement définie.
La ligne directrice pour parvenir à atteindre une intelligence forte, c’est l’apprentissage.
L’apprentissage permet à l’être humain d’acquérir de nouvelles compétences et capacités intellectuelles. Partant de ce constat, on peut tenter de transposer ce principe aux machines.
C’est à partir de là qu’a été développé le « machine learning », l’apprentissage automatique.
L’Intelligence Artificielle va évoluer rapidement dans les décennies à venir. À ce sujet, les avis divergent : certains craignent les conséquences d’un manque de contrôle sur les IA tandis que d’autres placent leurs espérances dans des perspectives positives pour l’être humain et la planète.
C’est pour cette raison que ceux qui travaillent actuellement sur l’IA étudient dans le même temps sa limitation et préparent ainsi la collaboration entre les Hommes et les machines.
Anne, Responsable Marketing chez Apsynet
