L’intelligence artificielle est la discipline scientifique qui vise à donner à une machine la capacité de réaliser des tâches intellectuelles complexes qui étaient, jusqu’à récemment, dévolues à l’homme. L’intelligence artificielle met en relation des informations reçues pour en déduire une autre, dont la « forme » est connue : une décision choisie parmis plusieurs possibles, un mot reconnu à partir de la voix, etc. Elle révolutionne de nombreux domaines et enrichit des fonctionnalités telles que la reconnaissance visuelle, la reconnaissance d’émotions sur des visages, la traduction de textes ou encore la transcription d’enregistrements musicaux sous forme de partition. L’enthousiasme suscité par toutes ces réalisations doit être tempéré : nous sommes encore loins d’une intelligence artificielle qui « réfléchit ». Certaines intelligences artificielles sont capables d’une part de création (composer un morceau de musique dans le style de Mozart), mais ne sortent pas du cadre prédéfini.
Alors Buzz word ou vraies évolutions dans l’IA ?
L’apprentissage automatique maintenant au cœur de l’IA.
Il est possible de donner une capacité de type « IA » à une machine en la programmant intégralement, à l’instar de Deep Blue, le programme qui a pour la première fois battu le champion du monde d’échecs. Les « anciennes » IA étaient majoritairement basées sur ce modèle. L’IA d’aujourd’hui repose surtout sur les technologies d’Apprentissage Artificiel (Machine Learning) : on soumet des données à l’ordinateur, qui les examine et en déduit des traits caractéristiques déterminants pour la décision qu’il doit prendre. Les algorithmes de Machine Learning font mieux que de l’apprentissage par cœur, car ils savent généraliser à des nouvelles situations et fournissent des combinaisons inédites, de nouvelles représentations, de caractéristiques déjà connues. C’est ainsi que l’on peut traduire automatiquement des textes sans avoir à lister la totalité des phrases qui existent – ce qui serait d’ailleurs impossible.
Qu’y a-t-il de nouveau dans ce domaine ?
L’évolution de l’intelligence artificielle est favorisée par la quantité de données aujourd’hui disponibles. On trouve facilement des données sur une grande cariété de sujets : images, parole, …. Selon la septième édition du baromètre Digital Universe d’EMC, réalisé par IDC, la quantité annuelle de données en 2020 pèsera près de 44 000 milliards de gigaoctets. Ces « corpus » permettent la mise en place d’apprentissage automatique. Mais aussi, le Machine Learning a progressé. On entend souvent dire que ce sont encore et toujours les mêmes algorithmes qui sont utilisés depuis plusieurs décennies. Il est vrai que l’on utilise toujours des algorithmes anciens : nuées dynamiques (« k-means »), arbres de décision… mais il y a de véritables nouvelles avancées, telles que les statistiques computationnelles, qui ont fortement progressé avec les algorithmes de Monte Carlo Séquentiels, les techniques d’apprentissage par renforcement et les explorations d’arbres (branch and bound) – pour n’en citer que quelques-uns. La recherche sur le sujet est en pleine expansion et est rendue possible par la puissance de calcul permise, entre autres, par les processeurs multicœurs, les processeurs massivement parallèles (GPUs) et datacenters, l’intelligence artificielle se développe à une allure vertigineuse et permet d’adresser des problématiques nouvelles, sur des tâches spécialisées comme le traitement de la parole et de la musique, la traduction automatique, les véhicules autonomes – ces voitures qui se conduisent toutes seules en détectant les obstacles et en se géolocalisant par rapport à une carte comme la Google Car – ou encore les assistants personnels.
L’intelligence artificielle peut apparaître comme un buzz word si on l’analyse sous l’angle des attentes du public (« la machine réfléchit ou crée comme un être humain ») et semble parfois en décalage avec les capacités réelles (« la machine automatise des tâches répétitives dont la complexité grandit d’année en année »). Mais l’intelligence artificielle est une nouvelle réalité pour de nombreux sujets comme les véhicules autonomes, les assistants personnels, la médecine prédictive…. Elle a, par ailleurs, une marge d’évolution encore très importante et beaucoup de progrès sont encore à réaliser car, pour l’heure, la révolution porte sur les tâches spécialisées. Or, les systèmes multi-tâches, visant à prendre des décision complexes, sont l’une des branches les plus prometteuses de l’intelligence artificielle.
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