“Explique-moi la méthode Kanban en me parlant comme si j’avais 10
ans.” Si vous rentrez cet énoncé sur ChatGPT, vous obtiendrez en une minute
les résultats… impressionnants ! Cette application, de même que toutes les
autres à base d’intelligence artificielle sont au cœur de l’actualité numérique
du début de la décennie 2020. Et comme pour toute innovation,
l’émerveillement laisse rapidement place à la défiance. Mais ces inquiétudes
sont-elles fondées ?

L’intelligence artificielle à travers le temps
Les prémices de l’IA
Jeu d’imitation et naissance du concept d’IA
L’IA en application
Deep Learning & Machine Learning
ChatGPT et l’essor des IA génératives
L’IA : vecteur de grand remplacement ?
Les IA génératives… d’angoisse !
IA : encadrer la révolution
Source :

L’intelligence artificielle à travers le temps

Les prémices de l’IA

Avant de se faire une opinion solide sur le sujet, il est primordial de bien comprendre ce qu’est véritablement l’IA. Si les plus profanes d’entre nous l’ont découverte par le biais de la science-fiction ou des trends Tik Tok, l’IA existe en réalité depuis les années 40. La discipline s’est formée dans le sillage de l’informatique, avec la problématique suivante : les capacités des ordinateurs pourraient-elles se rapprocher de l’intelligence humaine ?

Pour tenter d’y répondre, Warren McCulloch et Walter Pitts vont mettre au point en 1943 le premier réseau neuronal artificiel. Ce projet est considéré comme le point de départ des travaux sur l’intelligence des machines et pose les bases de ce que sera 70 ans plus tard, le Deep Learning.

Jeu d’imitation et naissance du concept d’IA

Imaginez-vous dans une conversation avec un ordinateur ! Vous lui posez des questions et devez apprécier la qualité de ses réponses. Nous sommes en 1950 et ce test est proposé par Alan Turing dans son ouvrage Computing Machinery and Intelligence. La manœuvre vise à vérifier l’aptitude d’une machine à imiter les capacités cognitives de l’homme, d’où son nom “le jeu d’imitation”.

Si le travail de Turing est considéré comme le texte fondateur sur les intelligences artificielles, le terme va officiellement intégrer le domaine scientifique quelques années plus tard. Plus précisément en 1956 lors de la Conférence de Dartmouth. Le ton est donné pour toutes les futures avancées dans le domaine.

L’IA en application

Deep Learning & Machine Learning

Les experts en big data sont familiers de ces concepts. Ils permettent de mieux comprendre le fonctionnement de l’IA.

Commençons par le Machine Learning (ML). Les plateformes de streaming et leur classement en fonction de nos préférences, les suggestions de produits sur Amazon ou alors certaines commandes sur Facebook et Instagram en sont des exemples parlants. Les algorithmes de ML ont des possibilités multiples.

La capacité d’apprentissage des machines, grâce aux énormes quantités de données traitées, est utile à bien des secteurs :

• La logistique industrielle avec surveillance des machines de production, maintenance prédictive, analyses IoT et efficacité opérationnelle ;
• Le commerce avec la très répandue utilisation de chatbots par les services-clients. Le ML permet également de mieux gérer les stocks, prévenir des fraudes et fluidifier les parcours-client (personnaliser les offres, anticiper les retours, …)
• La finance : trading algorithmique, détection des arnaques et tentatives d’hacking, etc.
• La santé : assistance virtuelle des patients, accélération des diagnostics et limitation des erreurs médicales, développement des médicaments sont quelques-unes des applications du ML dans le domaine médical.

L’IA à travers le ML concourt déjà au progrès dans bien des domaines en plus de ceux cités plus haut, et promet encore de nombreuses avancées. Pour cela il s’appuie sur le Deep Learning qui en est une évolution et fonctionne grâce à un réseau de neurones artificiels et organisés. Concrètement le DL c’est la reconnaissance faciale, la conduite assistée, la traduction automatique par exemple.

ChatGPT et l’essor des IA génératives

Que ce soit dans un article, une chronique radio ou TV, un podcast, ou sur les réseaux sociaux, vous n’avez pas pu passer à côté de ChatGPT. Pour celles et ceux qui n’en auraient pas entendu parler, en voici un petit rappel.

Chat-GPT (acronyme de Generative Pre-trained Transformer ) est un chatbot, soit une interface simulant un échange humain, basée sur une intelligence artificielle. L’application parvient à créer du contenu textuel ayant largement passé le test de Turing.

Lancée en novembre 2022 par la start-up OpenAI, le bot est devenu en quelques mois la tête de gondole des IA génératives. Son potentiel est au centre de toutes les attentions et de nombreuses expérimentations : participation à un concours juridique, possibilité d’échanger avec une version jeune de soi-même ou encore utilisation à des fins d’aide à la rédaction de devoirs. Des journalistes français lui ont même fait passer le dernier bac de philosophie : “il a obtenu 11/20 !”

Sa visibilité auprès du grand public permet de l’éprouver à une échelle plus vaste, et certainement de pouvoir valider ce qui fonctionne très bien aujourd’hui. ChatGPT, et toutes ses dernières itérations ont permis la popularisation d’autres applications du même type : DallE, Mid Journey, Bard,…

Ces applications fascinent. On peut d’ailleurs observer comment les IA ont obtenu la plus large couverture lors du salon VivaTech 2023 à Paris. En revanche, leur développement rapide peut aussi être source de préoccupations.

L’IA : vecteur de grand remplacement ?

Les IA génératives… d’angoisse !

Mettre de tels outils à disposition n’est pas sans risque. C’est sans compter toutes les interrogations d’ordre éthique. On peut d’ailleurs reprocher aux entreprises derrière leur création d’avoir tardé à proposer des messages informatifs, tout comme la dissimulation des biais existants (des comportements discriminatoires ont été relevés sur ces applications) et du manque de transparence sur les informations ayant servi à les entraîner. Par exemple, ChatGPT est régulièrement pointé du doigt pour avoir donné des fausses informations.

L’utilisation des IA pour créer des contenus pose également des problèmes au regard du droit d’auteur et de la propriété intellectuelle. Reprendre le style d’artistes non consentants dans nos posts et stories constitue-t-il de la contrefaçon ? Aucune loi n’apporte de réponse définitive.

La question des conséquences sur l’emploi se pose aussi. Récemment, les experts de Goldman Sachs estiment que les IA génératives pourraient supprimer jusqu’à 300 millions d’emplois dans le monde, des plus élémentaires aux plus intellectuels. Des cas sont déjà apparus et ne se veulent pas rassurants, à l’instar de Levi’s et sa campagne publicitaire avec des mannequins entièrement faits de pixels (en partenariat avec Lalaland.ai). Citons aussi Dropbox qui a licencié 16% de ses salariés pour réinvestir dans l’IA.

Il faut ajouter à cela les propos de Geoffrey Hinton, un pionnier de la recherche sur l’IA, alors qu’il quitte Google. Ce dernier nous met en garde contre ces technologies qu’il estime être un risque pour l’humanité. Avant lui, une tribune cosignée par une douzaine de cadres et patrons de la tech incitait déjà à décélérer les recherches sur l’IA.

IA : encadrer la révolution

Ce qui précède a de quoi conforter les plus sceptiques à l’adoption des IA et renforcer cet imaginaire collectif nourri aux scénarios dystopiques de films et séries comme Matrix, Terminator, Black Mirror, Westworld… Faut-il pour autant céder à la panique ? La réponse est non.

Si les ordinateurs ont des aptitudes surhumaines de stockage et d’exploitation de données, c’est toujours en combinaison avec un humain qui la maîtrise et la corrige. De plus, ces outils connaissent des bugs réguliers et contrairement à ce qu’on peut penser ils sont encore (très) éloignés de la perfection. Un autre point qui devrait nous rassurer est l’absence d’émotion dans les IA, les rendant incapables de saisir des sous-entendus ou de l’ironie ni de résoudre des paradoxes. Si les réponses de ces robots peuvent apparaître comme pertinentes, leurs connaissances demeurent encyclopédiques.

Pour autant, il faudrait rester vigilant face aux avancées de ces technologies. Dès 2021, la professeure Laurence Devillers, en même temps qu’elle nous encourage à sortir du fantasme catastrophiste, nous propose quelques axes de travail pour accompagner le développement des IA:

• Faire preuve de transparence dans la conception et l’apprentissage des machines
• Réaliser des audits récurrents, éviter les bad nudges (outils conçus pour modifier nos comportements au quotidien, sous la forme d’une incitation discrète)
• Renforcer le respect
• Faire émerger une intelligence collective humaine pour assurer le respect des règles éthiques.

L’UE a d’ailleurs pris la pleine mesure de l’enjeu. Elle ambitionne de se doter d’un cadre juridique complet pour limiter les dérives de l’IA. Le projet devrait entrer en vigueur « au plus tôt fin 2025 », selon le commissaire européen pour le Numérique, Thierry Breton.

Les débats sur l’IA sont également en cours dans les pays asiatiques et américains avec les mêmes enjeux de légifération et de développement. Il serait intéressant de savoir où en est l’Afrique.

Source :

Histoire de l’intelligence artificielle – Intelligence artificielle (coe.int)
Histoire de l’intelligence artificielle : Création & Évolution de l’IA (wizishop.fr)
Intelligence Artificielle : définition, histoire, utilisations, dangers (datascientest.com)
Un premier sommet mondial sur l’IA se tiendra au Royaume-Uni cet automne – Les Numériques (lesnumeriques.com)
History of Artificial Intelligence – Javatpoint
https://www.washingtonpost.com/technology/2023/06/02/ai-taking-jobs/
Deep Learning VS Machine Learning : quelle différence ? | Talend
Machine learning : comment l’utiliser en vendant en ligne ? (ecommerce-nation.fr)
Le machine learning pour le ecommerce | Digital Brunch
Deep Learning : 3 choses à savoir – MATLAB & Simulink (mathworks.com)
« Non, il ne faut pas interdire ChatGPT » (Jean-Noël Barrot, ministre de la Transition numérique) (latribune.fr)
VivaTech 2023 : une édition très orientée IA – Le Monde Informatique
AI ‘godfather’ Geoffrey Hinton warns of dangers as he quits Google – BBC News
Intelligence artificielle : le grand remplacement ? (centrepatronal.ch)
Robotique et IA – Conférence de Laurence Devillers pour la Fondation MAIF – YouTube