L'intelligence artificielle, aujourd’hui et demain.

Le 27 avril s’est tenue, chez Google France, une conférence autour de l’Intelligence artificielle regroupant des chercheurs du CNRS, de l’ENS, de Google ou encore d’Airbus. Le billet ci-dessous reflète les sujets abordés dans le cadre de cet événement.

Intelligence artificielle (IA), réseaux neuronaux, machine learning, apprentissage supervisé…. Autant de mots qui prennent de plus en plus de place dans nos sociétés, dans nos vies, et deviennent un sujet de discussion et de débat, alors même qu’ils demeurent largement méconnus.

Au fait c’est quoi l’IA ?

Il s’agit d’un terme générique qui désigne les programmes informatiques qui résolvent des problèmes faciles pour les humains, mais jusqu'ici difficiles pour les ordinateurs, comme par exemple décrire une scène dans une photo. Bien que ce terme soit entré dans le langage commun, 75% des Français que nous avons interrogés* déclarent avoir une compréhension parcellaire, voire nulle du sujet. Et c’est normal ! Le sujet peut être complexe et technique, et l’IA véhicule encore beaucoup de fantasmes et incompréhension.

Un domaine de recherche initié dans les années 1950

Dès 1956, les premiers projets académiques voient le jour, et Marvin Minsky propose d’adopter ce fameux terme d’”intelligence artificielle”. Mais ce n’est que très récemment que nous avons vraiment vu l’émergence de cette technologie. Aussi précurseurs qu’étaient les grands scientifiques de l’époque, ils ne disposaient que de peu de puissance de calcul ou des données limitées. Aujourd’hui, la puissance des ordinateurs permet de réaliser des tâches qui étaient impossibles il y a encore 10 ans.

Et cette technologie offre de nombreuses opportunités. Les Français en sont d'ailleurs bien conscients, et considèrent à 57% que la médecine pourrait capitaliser sur l’IA, au même titre que l’industrie ou les services (45%). Ils réalisent d’ailleurs qu’elle fait déjà partie de leur quotidien, particulièrement dans les application GPS (65% des sondés) ou encore dans les outils de traduction automatique (59%).

Le Machine learning, ou apprentissage automatique.

Pour apprendre, l’être humain se sert généralement de son expérience, basée sur son vécu et sur des exemples. Et c'est ce que les programmes de machine learning (apprentissage automatique) tentent de faire également : permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir d'exemples. Dans le cas de la reconnaissance d’image nous présentons des centaines de milliers de photos de chats à notre réseau de neurones, en lui expliquant qu’il s’agit d’un chat, et le système apprend par lui même au bout d’un certain temps à reconnaître l’animal.

Le machine learning est aujourd’hui aussi intégré dans des outils commes Google Traduction, et grâce à cette technologie, nous sommes en capacité de proposer des traductions de bien meilleur qualité.

Participer à la réflexion et au débat

Si les fantasmes liés à l’IA semblent petit à petit s'estomper - seul 11% des personnes interrogées disent avoir peur de l’IA -, certaines interrogations demeurent. En effet, 75% des sondés en ont une opinion positive mais ¾ d’entre eux pensent qu’il faut faire attention à son utilisation.

Nous considérons que nous devons avoir une approche ouverte de la recherche dans ce domaine, la soutenir, et ’échanger avec les experts des secteurs publics et privés pour faire avancer la réflexion autour de l’IA.

L’IA est un domaine de recherche prometteur, qui offre des perspectives incroyables, mais qui doit être étudié et mis en oeuvre de façon réfléchie. L’IA n’est pas une fin en soi, mais un moyen de développer des outils toujours plus efficaces, au service de l’homme, et non l’inverse, afin de nous simplifier la vie.

*Etude réalisée par VISIONCRITICAL du 24 au 31 mars 2017, sur un échantillon représentatif de 827 personnes

• Ainsi pour contribuer à l’avancée de l’état de l’art, nous publions régulièrement le fruit de nos recherches. A ce jour, plus de 150 publications ont été rendues disponibles
• Nous soutenons également la recherche en finançant des thèses. Cette année, nous avons avons attribué un Phd Fellowship Award à Aude Genevay, de la Fondation Sciences Mathématiques de Paris, pour son travail sur le Machine Learning, ou encore à Romain Gay, de l’Ecole Normal Supérieure, pour ses recherches dans le domaine de la confidentialité et de la sécurité.
• Nous sommes à l’initiative de Partnership on AI , une organisation à but non lucratif, regroupant des entreprises telles qu’Amazon, Apple, DeepMind, Facebook, IBM, Microsoft... et dont l’objectif est de formuler des bonnes pratiques, favoriser la compréhension de l’IA par le grand public et de servir de plate-forme ouverte de discussion sur les risques et opportunités de cette technologie, et ses influences potentielles sur les hommes et la société.