Comment fonctionne l'IA ? Cela aide de commencer par le début. En octobre 1950, le techno-visionnaire britannique Alan Turing a publié un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence » dans la revue MIND qui évoquait ce qui à l'époque devait ressembler à beaucoup comme un fantasme de science-fiction.
"Les machines ne peuvent-elles pas réaliser quelque chose qui devrait être décrit comme de la pensée, mais qui est très différent de ce que fait un homme ?" » demanda Turing.
Turing pensait qu’ils le pouvaient. De plus, pensait-il, il était possible de créer un logiciel pour un ordinateur numérique qui lui permettrait d'observer son environnement et d'apprendre de nouvelles choses, depuis jouer aux échecs jusqu'à comprendre et parler un langage humain. Et il pensait que les machines pourraient éventuellement développer la capacité de faire cela par elles-mêmes, sans l’aide de l’homme. "On peut espérer que les machines finiront par rivaliser avec les hommes dans tous les domaines purement intellectuels", prédit-il.
Près de 70 ans plus tard, la vision apparemment extravagante de Turing est devenue réalité, grâce aux progrès monumentaux réalisés dans le domaine de l’informatique et de la recherche en IA. L'intelligence artificielle, communément appelée IA, donne aux machines la capacité d'apprendre de l'expérience et d'effectuer des tâches cognitives, le genre de choses que l'on pensait autrefois réservées à l'intelligence humaine.
L'IA se répand rapidement dans toute la civilisation, où elle a la promesse de tout faire, depuis la possibilité pour les voitures autonomes de circuler dans les rues jusqu'à l'établissement de prévisions plus précises sur les ouragans. Au quotidien, l'IA détermine quelles publicités vous montrer sur le Web et alimente ces chatbots conviviaux qui apparaissent lorsque vous visitez un site Web de commerce électronique pour répondre à vos questions et fournir un service client. Et les assistants personnels alimentés par l'IA dans les appareils domestiques intelligents à commande vocale effectuent une myriade de tâches, depuis le contrôle de nos téléviseurs et de nos sonnettes jusqu'à la réponse à des questions triviales et nous aidant à trouver nos chansons préférées.
Mais nous ne faisons que commencer. À mesure que la technologie de l'IA devient plus sophistiquée et performante, elle devrait stimuler massivement l'économie mondiale, créant environ 13 000 milliards de dollars d'activité supplémentaire d'ici 2030, selon les prévisions du McKinsey Global Institute.
« L'IA en est encore à ses débuts, mais son adoption s'accélère et elle est utilisée dans tous les secteurs », déclare Sarah Gates, stratège en matière de plate-forme d'analyse chez SAS, une société mondiale de logiciels et de services qui se concentre sur la transformation des données en intelligence pour les clients.
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Il est peut-être encore plus étonnant que notre existence soit discrètement transformée par des algorithmes d'apprentissage profond que beaucoup d'entre nous comprennent à peine, voire pas du tout, quelque chose de si complexe que même les scientifiques ont du mal à l'expliquer.
"L'IA est une famille de technologies qui exécutent des tâches qui nécessitent de l'intelligence si elles sont exécutées par des humains", explique Vasant Honavar, professeur et directeur du laboratoire de recherche sur l'intelligence artificielle de la Penn State University. "Je dis "pensée", parce que personne ne sait vraiment ce qu'est l'intelligence."
Honavar décrit deux catégories principales d'intelligence. Il existe une IA étroite, qui permet d'acquérir des compétences dans un domaine étroitement défini, comme l'analyse d'images de rayons X et d'IRM en radiologie. L’intelligence artificielle générale, en revanche, décrit des processus de pensée beaucoup plus humains, comme la capacité d’apprendre n’importe quoi et d’en parler. "Une machine peut être efficace pour certains diagnostics en radiologie, mais si vous lui posez des questions sur le baseball, elle n'en aura aucune idée", explique Honavar. La polyvalence intellectuelle des humains "est encore hors de portée de l'IA à ce stade".
Selon Honavar, les modèles d’IA comportent deux éléments clés. L’un d’eux est la partie ingénierie, c’est-à-dire la construction d’un programme informatique et de systèmes informatiques qui utilisent l’intelligence d’une manière ou d’une autre. L’autre est la science de l’intelligence, ou plutôt comment permettre à une machine d’obtenir un résultat comparable à celui qu’un cerveau humain obtiendrait, même si la machine y parvient par un processus très différent. Pour utiliser une analogie, « les oiseaux volent et les avions volent, mais ils volent de manières complètement différentes », Honavar. "Même ainsi, ils utilisent tous deux l'aérodynamique et la physique. De la même manière, l'intelligence artificielle est basée sur l'idée qu'il existe des principes généraux sur le comportement des systèmes intelligents."
L'IA est "essentiellement le résultat de nos tentatives de comprendre et d'imiter le fonctionnement du cerveau et de son application pour donner des fonctions similaires à celles du cerveau à des systèmes autrement autonomes (par exemple, des drones, des robots et des agents)", Kurt Cagle, écrivain. , data scientist et futuriste et fondateur du cabinet de conseil Semantical, écrit dans un e-mail. Il est également rédacteur en chef de The Cagle Report, un bulletin d'information quotidien sur les technologies de l'information.
Et même si les humains ne pensent pas vraiment comme les ordinateurs, qui utilisent des circuits, des semi-conducteurs et des supports magnétiques au lieu de cellules biologiques pour stocker des informations, il existe des parallèles intrigants. "Une chose que nous commençons à découvrir est que les réseaux de graphes sont vraiment intéressants lorsque l'on commence à parler de milliards de nœuds, et que le cerveau est essentiellement un réseau de graphes, même s'il permet de contrôler la force des processus en faisant varier la résistance des neurones. avant qu'une étincelle capacitive ne se déclenche", explique Cagle. "Un seul neurone vous donne à lui seul une quantité très limitée d'informations, mais il active simultanément suffisamment de neurones de différentes forces, et vous obtenez un schéma qui n'est déclenché qu'en réponse à certains types de stimuli, généralement des signaux électriques modulés via les DSP. [c'est-à-dire le traitement du signal numérique] que nous appelons notre rétine et notre cochlée."
"La plupart des applications de l'IA concernent des domaines contenant de grandes quantités de données", explique Honavar. Pour reprendre l'exemple de la radiologie, l'existence de grandes bases de données de radiographies et d'IRM évaluées par des radiologues humains permet d'entraîner une machine à émuler cette activité.
Les systèmes d'IA fonctionnent en combinant de grandes quantités de données avec des algorithmes intelligents (séries d'instructions) qui permettent au logiciel d'apprendre à partir de modèles et de caractéristiques des données, comme l'explique cette introduction SAS sur l'intelligence artificielle.
En simulant le fonctionnement d'un cerveau, l'IA utilise un certain nombre de sous-domaines différents, comme le note le guide SAS.
Le concept d'IA remonte aux années 1940 et le terme « intelligence artificielle » a été introduit lors d'une conférence en 1956 au Dartmouth College. Au cours des deux décennies suivantes, les chercheurs ont développé des programmes permettant de jouer à des jeux, de faire de la reconnaissance de formes simples et de l'apprentissage automatique. Frank Rosenblatt, scientifique de l'Université Cornell, a développé le Perceptron, le premier réseau neuronal artificiel, qui fonctionnait sur un ordinateur IBM de 5 tonnes (4,5 tonnes) de la taille d'une pièce et alimenté par des cartes perforées.
Mais ce n'est qu'au milieu des années 1980 qu'une deuxième vague de réseaux neuronaux plus complexes et plus profonds a été développée pour s'attaquer à des tâches de plus haut niveau, selon Honavar. Au début des années 1990, une autre avancée a permis à l'IA de se généraliser au-delà de l'expérience de formation.
Dans les années 1990 et 2000, d’autres innovations technologiques – le Web et des ordinateurs de plus en plus puissants – ont contribué à accélérer le développement de l’IA. "Avec l'avènement du Web, de grandes quantités de données sont devenues disponibles sous forme numérique", explique Honavar. "Le séquençage du génome et d'autres projets ont commencé à générer d'énormes quantités de données d'entraînement, et les progrès de l'informatique ont permis de stocker et d'accéder à ces données. Nous pourrions entraîner les machines à effectuer des tâches plus complexes. Vous n'auriez pas pu avoir un modèle d'apprentissage en profondeur 30 il y a des années, parce que vous n'aviez ni les données ni la puissance de calcul."
Les systèmes d'IA sont différents, mais liés à la robotique, dans laquelle les machines détectent leur environnement, effectuent des calculs et effectuent des tâches physiques seules ou sous la direction de personnes, du travail en usine à la cuisine jusqu'à l'atterrissage sur d'autres planètes. Honavar dit que les deux domaines se croisent de plusieurs manières.
"Vous pouvez imaginer une robotique sans grande intelligence, des dispositifs purement mécaniques comme des métiers à tisser automatisés", explique Honavar. "Il existe des exemples de robots qui ne sont pas intelligents de manière significative." À l'inverse, il existe la robotique où l'intelligence fait partie intégrante, comme le guidage d'un véhicule autonome dans des rues remplies de voitures et de piétons conduits par des humains.
"C'est un argument raisonnable selon lequel pour réaliser l'intelligence générale, il faudrait la robotique dans une certaine mesure, car l'interaction avec le monde, dans une certaine mesure, est une partie importante de l'intelligence", selon Honavar. "Pour comprendre ce que signifie lancer une balle, il faut être capable de lancer une balle."
Les technologies d'IA sont devenues si omniprésentes qu'on les retrouve déjà dans de nombreux produits de consommation.
"Un grand nombre d'appareils appartenant à l'espace Internet des objets (IoT) utilisent facilement une sorte d'IA auto-renforcée, bien que très spécialisée", explique Cagle. "Le régulateur de vitesse était l'une des premières IA et est beaucoup plus sophistiqué lorsqu'il fonctionne que la plupart des gens ne le pensent. Des écouteurs antibruit. Tout ce qui a une capacité de reconnaissance vocale, comme la plupart des télécommandes de télévision contemporaines. Filtres de médias sociaux. Filtres anti-spam. Si vous développez l'IA pour couvrir l'apprentissage automatique, cela inclurait également les correcteurs orthographiques, les systèmes de recommandation de texte, vraiment n'importe quel système de recommandation, les laveuses et sécheuses, les micro-ondes, les lave-vaisselle, la plupart des appareils électroniques produits après 2017, les haut-parleurs, les téléviseurs, les systèmes de freinage antiblocage, tout appareil électrique. véhicule, des caméras de vidéosurveillance modernes. La plupart des jeux utilisent des réseaux d'IA à de nombreux niveaux différents."
Les outils d'IA peuvent surpasser les humains dans certains domaines restreints, tout comme « les avions peuvent parcourir de plus longues distances et transporter plus de personnes qu'un oiseau », explique Honavar. L'IA, par exemple, est capable de traiter des millions d'interactions sur les réseaux sociaux et d'obtenir des informations susceptibles d'influencer le comportement des utilisateurs – une capacité qui, selon l'expert en IA, pourrait avoir « des conséquences moins bonnes ».
Il est particulièrement efficace pour donner un sens à des quantités massives d'informations qui submergeraient un cerveau humain. Cette capacité permet aux sociétés Internet, par exemple, d'analyser les montagnes de données qu'elles collectent sur les utilisateurs et d'utiliser ces informations de diverses manières pour influencer notre comportement.
Étant donné le potentiel de l’IA à accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant des humains, il est facile de craindre que sa propagation ne mette la plupart d’entre nous au chômage. Mais certains experts estiment que même si la combinaison de l'IA et de la robotique pourrait supprimer certains postes, elle créerait encore davantage d'emplois pour les travailleurs férus de technologie.
"Les plus à risque sont ceux qui effectuent des tâches routinières et répétitives dans le commerce de détail, la finance et l'industrie manufacturière", explique Darrell West, vice-président et directeur fondateur du Center for Technology Innovation de la Brookings Institution, une organisation de politique publique basée à Washington. un email. "Mais les emplois de col blanc dans le secteur de la santé seront également affectés et il y aura une augmentation du taux de désabonnement, les gens passant plus fréquemment d'un emploi à l'autre.
De nouveaux emplois seront créés, mais de nombreuses personnes ne posséderont pas les compétences nécessaires pour occuper ces postes. Le risque est donc une inadéquation des emplois qui laisse les gens à la traîne dans la transition vers une économie numérique. Les pays devront investir davantage d’argent dans la reconversion professionnelle et le développement de la main-d’œuvre à mesure que la technologie se répand. Il faudra un apprentissage tout au long de la vie afin que les gens puissent régulièrement améliorer leurs compétences professionnelles."
Et au lieu de remplacer les travailleurs humains, l’IA pourrait être utilisée pour améliorer leurs capacités intellectuelles. L'inventeur et futuriste Ray Kurzweil a prédit que d'ici les années 2030, l'IA aura atteint les niveaux d'intelligence humaine et qu'il sera possible d'avoir une IA qui pénètre dans le cerveau humain pour stimuler la mémoire, transformant ainsi les utilisateurs en hybrides homme-machine. Comme Kurzweil l'a décrit :"Nous allons élargir notre esprit et illustrer ces qualités artistiques que nous apprécions."
Maintenant, c'est intéressantCagle faisait partie d'un panel lors d'une convention de science-fiction il y a plusieurs années avec l'auteur David Brin, qui a écrit sur le concept d'élévation, dans lequel l'IA serait utilisée pour améliorer les capacités intellectuelles des vies non-humaines sensibles telles que les dauphins et les singes au niveau humain. . "Sommes-nous éthiquement prêts à accueillir une nouvelle espèce intelligente dans l'univers ?" demande Cagle. "Sommes-nous suffisamment à l'aise avec notre propre existence pour en créer d'autres que nous aimerons, avec lesquels nous discuterons, dont nous apprendrons et que nous enseignerons ?"
